%利用Logistic混沌映射，对灰度图像进行序列加密 picture=imread('C:\Users\AAA\Desktop\hui\LENA.bmp'); figure(1);subplot(1,3,1); imshow(picture); title('明文'); [M,N]=size(picture); x=0.1; u=4; %迭代200次，达到充分混沌状态 for i=1:200 x=u*x*(1-x); end %产生一维混沌加密序列 A=zeros(1,M*N);%生成1*MN的零矩阵 A(1)=x; %生成混沌序列 for i=1:M*N-1 A(i+1)=u*A(i)*(1-A(i)); end %归一化序列 B=uint8(255*A);%转换为255数据类型 %转化为二维混沌加密序列 Imgn=reshape(B,M,N);%reshape就是把指定的矩阵改变形状，但是元素个数不变；这里将B转换为M行，N列 Rod=bitxor(picture,Imgn);%异或操作加密 figure(1);subplot(1,3,2); imshow(Rod); title('密文'); %解密 Picturej=bitxor(Rod,Imgn);%异或操作解密 figure(1);subplot(1,3,3); imshow(Picturej); title('解密图像'); %绘制明文和密文的直方图 figure(2);subplot(1,2,1); imhist(picture);title('明文直方图'); figure(2);subplot(1,2,2) imhist(Rod);title('密文直方图');错误：bitxor各输入的大小必须相同

根据您提供的错误信息，可以看出 `bitxor` 函数的输入矩阵大小必须相同，因此在进行 `bitxor` 操作之前，需要确保 `picture` 和 `Imgn` 的大小相同。您可以使用 `imresize` 函数将 `Imgn` 调整为与 `picture` 相同大小，即：

Imgn_resized = imresize(Imgn, [M, N]);
Rod = bitxor(picture, Imgn_resized);

同样地，在进行解密时，您也需要将 `Imgn_resized` 用于解密，即：

Picturej = bitxor(Rod, Imgn_resized);

这样就可以避免 `bitxor` 函数出现输入矩阵大小不同的错误。

相关问题

%利用Logistic混沌映射，对灰度图像进行序列加密 picture=imread('C:\Users\AAA\Desktop\hui\LENA.bmp'); figure(1);subplot(1,3,1); imshow(picture); title('明文'); [M,N]=size(picture); x=0.1; u=4; %迭代200次，达到充分混沌状态 for i=1:200 x=u*x*(1-x); end %产生一维混沌加密序列 A=zeros(1,M*N);%生成1*MN的零矩阵 A(1)=x; %生成混沌序列 for i=1:M*N-1 A(i+1)=u*A(i)*(1-A(i)); end %归一化序列 B=uint8(255*A);%转换为255数据类型 %转化为二维混沌加密序列 Imgn=reshape(B,M,N);%reshape就是把指定的矩阵改变形状，但是元素个数不变；这里将B转换为M行，N列 Rod=bitxor(picture,Imgn);%异或操作加密 figure(1);subplot(1,3,2); imshow(Rod); title('密文'); %解密 Picturej=bitxor(Rod,Imgn);%异或操作解密 figure(1);subplot(1,3,3); imshow(Picturej); title('解密图像'); %绘制明文和密文的直方图 figure(2);subplot(1,2,1); imhist(picture);title('明文直方图'); figure(2);subplot(1,2,2) imhist(Rod);title('密文直方图');

根据您提供的代码，可能出现 `bitxor` 使用错误的问题是由于 `picture` 和 `Imgn` 的类型不同所导致的。`imread` 函数默认读取的图像是 `uint8` 类型的，而 `Imgn` 是通过归一化后转换为 `uint8` 类型的混沌序列。因此，在进行 `bitxor` 操作时，需要将 `picture` 强制转换为 `uint8` 类型，即：

Rod = bitxor(picture, uint8(Imgn));

同样地，在解密时，也需要将 `Imgn` 转换为 `uint8` 类型，即：

Picturej = bitxor(Rod, uint8(Imgn));

此外，需要注意的是，在进行 `bitxor` 操作时，两个输入矩阵的大小必须相同，因此需要保证 `picture` 和 `Imgn` 的大小相同。

logistic混沌映射对固定长度哈希值进行置乱的代码

以下是一个使用logistic混沌映射对固定长度哈希值进行置乱的Python代码示例：

def logistic_map(x, r):
    return r * x * (1 - x)

def hash_permutation(hash_val, r, num_iterations):
    x = hash_val
    for i in range(num_iterations):
        x = logistic_map(x, r)
    return int(x * 2**32)

# 用于测试的示例哈希值和参数
hash_val = 0xdeadbeef
r = 3.5699456
num_iterations = 100

# 对哈希值进行置乱
permuted_hash_val = hash_permutation(hash_val, r, num_iterations)

print("原始哈希值：", hex(hash_val))
print("置乱后哈希值：", hex(permuted_hash_val))

在这个示例中，`logistic_map`函数实现了logistic混沌映射的迭代计算，`hash_permutation`函数则使用logistic混沌映射对输入的哈希值进行指定次数的迭代置乱。在示例中，我们使用了一个32位无符号整数作为哈希值，并将最终的置乱结果也转换为32位整数。你可以根据自己的需要调整输入哈希值的类型和置乱后的位数。