基于混合混沌与扩展ZigZag的图像置乱算法

在分析了标准ZigZag变换的缺点后对其进行改进,提出了一种基于混合混沌系统与扩展ZigZag变换相结合的图像置乱算法。为避免单一混沌系统存在的"平凡密钥"现象,算法采用Logistic映射与Chebyshev映射按周期交替迭代的方式生成混合混沌序列,并利用其对原始图像按扩展ZigZag扫描后的一维序列中各元素加密,在恢复为二维图像后完成置乱。该算法具有运算量小、密钥空间大、可迭代及可适用于非方阵图像等优点,仿真实验结果表明,该算法具有良好的图像置乱效果与较强的抗干扰能力。     

基于混沌的图像置乱算法及其实现

在分析Logistic映射所具有的特性基础之上,设计一种基于混沌序列的图像置乱算法。算法根据图像中像素点的位置信息,对由Logistic混沌映射所生成的并被映射为0、1的二值序列截取子序列,将其与像素的灰度值进行位扩展后的序列进行异或运算,实现对图像的加密,并给出该算法实现的关键代码。实验结果分析表明,该图像置乱算法具有较高的加密效率与安全性。     

基于图像位平面的数字图像混合置乱算法

本文在运用已有置乱方法的基础上,提出了一种基于位平面分解的混合置乱方法,实现了同种置乱算法有多种图像置乱效果。该算法利用图像位平面进行置乱,通过像素位置置乱的方式达到灰度置乱的效果。算法在不同位平面选用不同的置乱算法,并且多种置乱算法有不同的组合。提高了保密信息的迷惑性,减小了攻击者的注意力,仿真实验结果证明了算法的有效性。     

基于混沌映射的图像置乱算法

混沌映射具有对初始条件的敏感性、良好的随机性、相关性和复杂性等特性.基于此提出了一种快速、安全的图像混沌置乱算法,实验表明,该算法达到了很好的效果.尤其在大型图像数据库的应用中,该算法在保证安全性的前提下,能在极短的时间内对大量图像进行置乱与恢复.     

一种基于混沌的图像置乱算法

本文提出了一种新的基于混沌系统的数字图像置乱算法,并将其应用于图像加密.该算法用Logistic映射产生的混沌序列值,离散化后构造出对换规则矩阵和横向、纵向移动量矩阵,通过遍历图像中的每个像素点,根据规则和图像中的另一像素点进行对换置乱.实验结果分析表明,该算法具有很好的置乱效果,有较好的加密效率和安全性.     

基于Logistic混沌序列和位交换的图像置乱算法

在分析传统迭代型图像置乱方法不足的基础上,提出一种新的基于混沌序列和位交换的图像置乱算法.算法根据各像素点的位置,采用不同的Logistic混沌序列和像素值的二进制序列进行异或操作改变图像像素值,并利用图像本身的自相关性进行加密,不需迭代,经过一次运算即可得到加密图像.仿真实验结果表明,该算法可有效地实现灰度和彩色图像置乱,并能较好地抵抗椒盐和裁剪攻击,在效率上也优于迭代型置乱方法.     

基于位置和灰度变换的混沌图像置乱算法

在分析传统图像置乱方法不足的基础上,提出一种新的基于位置迁移和像素灰度变换的图像全局置乱算法.算法以图像矩阵的元素为单位进行置乱,采用不同的混沌序列对矩阵中每个元素的位置和灰度都进行了一次随机的改变,产生了图像全局置乱矩阵.变换矩阵形式不固定且不动点的个数为零,没有统一的迭代公式,达到了良好的图像置乱效果.同时,该算法具有较低的时间复杂度和较好的安全保密性能.最后,仿真和实验结果验证了本算法的有效性.     

基于魔方的混沌图像置乱算法

提出了一种新的基于魔方的混沌图像置乱算法.该算法基于魔方的循环移位的思想,把二维图像数据矩阵中的行或列中的若干个连续的像素值看作是一个二进制串,通过对该串的移位实现图像的置乱.而移位的次数则由混沌映射Logistic所产生的序列控制.实验仿真表明,该加密算法具有良好的加密效果,能有效地抵御各种外部攻击.     

基于魔方的混沌图像置乱算法

提出了一种新的基于魔方的混沌图像置乱算法。该算法基于魔方的循环移位的思想,把二维图像数据矩阵中的行或列中的若干个连续的像素值看作是一个二进制串,通过对该串的移位实现图像的置乱。而移位的次数则由混沌映射Logistic所产生的序列控制。实验仿真表明,该加密算法具有良好的加密效果,能有效地抵御各种外部攻击。     

基于图像最高有效位和混沌系统的图像置乱算法*

以图像信息安全问题为背景,首先介绍图像对MSB位平面的敏感性,接着提出一个基于图像MSB位使用Logistic混沌序列进行位扰乱的图像置乱算法,最后讨论了其安全性。实验结果表明,该算法具有很好的置乱效果并且计算量小。     

基于混沌和位运算的图像加密算法

为了有效改进图像加密效果及其安全性,在对基于混沌系统及位运算的图像加密算法进行研究的基础上,提出一种改进的数字图像加密算法,该算法首先采用Logistic映射产生混沌序列构造行、列置乱向量进行像素位置的置乱,再利用分段非线性Logistic产生的序列构造灰度置乱放大因子,对图像进行灰度置乱,且对两个过程进行迭代操作。该算法不仅密钥空间增大,灰度直方图更加均匀,而且像素相关性变弱,运算速度较传统算法更快。实验结果表明,改进算法具有良好的加密效果和安全性。     

基于混沌的数字图像置乱算法及参数优化*

为了提高图像置乱性能,把具有非周期性、遍历性、伪随机性和对初值的高度敏感性的混沌系统应用到图像置乱中,提出了基于混沌的数字图像置乱算法。为了得到最好的置乱效果,采用混合蛙跳算法来优化置乱算法的参数。通过算法的仿真实验表明该算法具有较好的置乱效果,并具有较强的抗剪切攻击和抗噪声攻击能力。     

基于相邻像素间位异或的图像置乱算法

针对数字图像的传输安全问题,提出了一种基于相邻像素间位异或的图像置乱算法。该算法首先根据每个像素和它前面相邻的像素进行按位异或运算,然后对其按照某种规则进行像素值的交叉换位,再次改变像素点的灰度值,从而提高图像置乱效果。实验结果初步显示,该算法与Arnold等现有的置乱方法相比,置乱后的图像不仅直方图发生了显著改变,而且置乱图像的统计特征更像白噪声,更加适用于图像文件的加密传输和秘密图像信息在数字水印技术中的置乱预处理。     

用小波变换和混沌映射实现图像置乱

提出了一种基于小波变换和混沌映射的数字图像置乱加密算法。先对数字图像进行小波分解,再对变换后的小波系数进行混沌置乱,最后对置乱后的系数矩阵进行逆小波变换得到加密图像。实验表明,该算法具有令人满意的安全性和置乱效果。     

混沌映射与比特重组的图像加密

目的 当前很多图像加密都采用基于比特的加密算法。针对这种比较流行的加密算法所存在的安全缺陷问题,提出一种能够解决比特面0比特和1比特置乱时的位置限制的图像加密算法,实现比特的全局重组。方法 首先利用Tent混沌映射生成一个伪随机序列,然后利用生成的伪随机序列对比特明文图像进行整行以及整列的置乱,将置乱后的比特像素矩阵分块分别进行Henon映射的置乱,最后经过扩散操作得到最后的密文图像。结果 加密后明文图像的像素值的分布由不均匀变成了均匀分布,明文图像的各像素间的相关性被打破,使得原图没有了统计特性,像素变化率（NPCR）以及归一化平均变化强度（UACI）皆接近理想值,算法能够抵抗穷举攻击和差分攻击,并且在能保证加密安全的同时能有较低计算复杂度。结论 本文所提出的图像加密算法具有加密后像素相关性低、密钥空间大,以及对明文图像和密钥高度敏感等特点,本文算法在进行比特级的置乱时,又加入了与明文相关的特性,增强了加密算法的明文敏感性,同时也加强了加密算法的扩散性,可有效地保障密文图像的安全。     

云模型图像置乱算法

针对目前数字图像置乱算法在双重置乱方面的欠缺问题,提出一种新的云模型图像置乱算法。该算法利用三维云模型生成的函数值来改变图像像素位置和像素值,实现了双重置乱。经实验验证以及定量定性分析,置乱图像呈现白噪声,真正实现了图像置乱,并不存在周期性恢复的安全问题,该算法能较快达到理想的置乱效果,且能抵抗一定的剪切、加噪、滤波以及缩放攻击;证明了该算法的有效性和合理性,可以较好地应用于图像置乱。     

基于混沌理论的S盒图像置乱加密算法

基于AES中的S盒理论,针对S盒的一一映射的特性对图像分块进行图像像素字节位置的置乱,提出了S盒图像置乱算法,在基于S盒图像置乱的标准算法引入混沌理论,产生混沌随机序列,提出S盒图像置乱加密的改进算法;并通过三种测试方法:抗剪切测试、高斯白噪音测试和分布均匀性测试以及客观评价方法就具体实例分析这种算法的安全性和抗剪切能力;最后将其与标准算法进行比较研究。     

位平面与Gray码相结合的图像置乱方法

针对数字图像的传输安全问题,提出一种将位平面分解与Gray码相结合的图像置乱方法。该方法首先将图像分解成8个位平面,通过位异或操作改变携带图像有用信息的高4位位平面的值,然后对得到的初步置乱图像的灰度值进行Gray码变换,进一步置乱图像,从而得到加密图像。初步实验结果显示,该方法置乱效果明显优于Arnold法、Hilbert法等现有置乱方法,且实现简单。     

基于变参混沌系统的图像双重置换加密

为提高混沌系统的复杂性和伪随机性,通过分析和改进常用的经典混沌系统,设计了一种变参混沌系统,理论分析与仿真测试结果表明其具有更好的混沌特性。并对传统的基于混沌的数字图像加密算法进行改进,提出了一种基于变参混沌系统的图像双重置换加密算法,将这种变参混沌系统应用于数字图像像素位置与像素值双重置换的加密算法中。仿真实验表明：这种加密算法具有较强的抵御穷举攻击、统计攻击、裁减攻击、噪声攻击性能,其安全性与效率均比较高。