2D Sine Logistic混沌映射在医学图像频域加密中的应用

"基于2D sine logistic混沌映射的医学图像频域加密算法" 本文提出了一种新型的医学图像加密算法，该算法结合了2D sine logistic混沌映射和整数小波变换，旨在提高加密效率和安全性。在现有的医学图像加密技术中，存在效率低和安全性不足的问题，而该算法通过以下步骤有效地解决了这些问题。 首先，算法采用整数小波变换（Integer Wavelet Transform, IWT）将医学图像从空域转换到频域。这种变换能够打破像素之间的空间相关性，使得图像的信息分布更加分散，为后续的加密操作打下基础。整数小波变换相比于传统的傅里叶变换，具有更好的时频局部化特性，能够在保持图像信息的同时减少计算复杂度。 接下来，利用2D sine logistic混沌映射生成混沌序列。混沌映射是一种非线性动力系统，其产生的序列具有高度的随机性和不可预测性，适合用于密钥生成。这里选择三级小波分解后的低频系数LL₃进行扩散和置乱加密，扩散操作可以增强图像的保密性，置乱操作则可以打乱图像的原始结构，提高安全性。 对于二级小波分解得到的中高频系数HL₂和LH₂，算法进行扩散加密处理，以解决加密图像可能出现的明显轮廓问题。这样可以进一步模糊图像特征，增加解密的难度，提升图像的隐蔽性。 最后，经过加密的小波系数通过小波逆变换（Inverse Wavelet Transform, IWT）恢复成加密图像。这一过程确保了加密和解密的可逆性，使得图像在解密后能够准确还原。 实验结果证明，该算法在加密效率和安全性方面表现出色。与空域加密方法相比，加密时间大幅缩短，约为前者的1/40，显著提高了实时性。同时，与传统的频域加密方法相比，它在保持高效性的同时，还提供了更优秀的加密图像隐蔽性，降低了潜在的安全风险。 基于2D sine logistic混沌映射的医学图像频域加密算法结合了混沌理论和小波变换的优势，为医学图像的安全存储和传输提供了一种有效且高效的解决方案。这种算法对于保护敏感的医疗数据，防止未经授权的访问和篡改具有重要的实际意义。