基于L-L级联混沌与矢量分解的高效无损光学图像加密方法

本文主要探讨了一种创新的无损压缩光学图像加密方法，名为"基于L-L级联混沌与矢量分解的无损压缩光学图像加密"。该研究针对双随机相位编码光学图像加密中的局限性，如密钥和密文体积较大、抗选择明文攻击能力较弱等问题进行了改进。 首先，作者提出利用Logistic-Logistic级联混沌映射生成两个相位掩模，替代传统的双随机相位掩模。这种级联混沌结构不仅显著减小了密钥空间，提高了密钥的复杂性和安全性，还解决了Logistic序列分布不均匀的问题，增强了序列的随机性，保持了混沌系统的快速特性。 在加密过程中，通过隔空取样置乱技术，将原始图像分割成两部分，然后通过干涉合成，形成新的数据结构，这种方法可以隐藏原始信息，增强加密系统的保密性。同时，这种处理方式使得密文体积减半，有利于在实际传输中节省带宽。 接着，文章引入了单位等模矢量分解技术，作为解密过程的关键步骤。相比于传统的压缩方式，这种解密方法能有效避免解密后的图像分辨率下降，从而保持图像质量。此外，通过将明文的哈希值SHA256与密钥进行强关联，实现了"一图一密"的加密模式，进一步增强了算法的雪崩效应，提升了对抗选择明文攻击的能力。 这项研究结合了混沌理论、矢量分解和图像处理技术，为光学图像加密提供了一种高效且安全的解决方案。通过实验测试，验证了提出的加密系统在密钥敏感性、图像相关性、抗攻击性等方面表现出良好的性能，显示了其在实际应用中的可行性与安全性。