基于位平面随机置乱的数字图像加密方法

为了实现像素位置调换置乱和像素值改变置乱相结合的目的,提出了一个基于位平面的图像置乱方法：先对图像进行位平面分解,然后用随机置乱方法对各位平面图像分别进行位置调换的置乱,最后将经过置乱的各位平面图像重构为一幅置乱后的图像。试验结果表明,与著名的Arnold变换算法相比,该方法效率更高、置乱效果更好,且置乱度相当稳定。     

基于压缩感知和DNA编码的图像加密算法

采用后稀疏化方案对待加密的明文图像做压缩感知处理,利用DNA编码规则与帐篷映射产生的混沌矩阵做规则运算,将单一编码多元化,对图像进行像素扩散,最后将扩散矩阵进行分割合并处理形成密文图像. 实验结果表明,提出的图像加密方案具备强的抗攻击特性和较好的重构效果.     

压缩感知安全理论研究

互联网的发展导致各种信息传输量的激增，对于大数据的处理，奈奎斯特采样定律已经不能满足许多实际工程应用的需要，而压缩感知的出现解决了这个问题.压缩感知理论指出稀疏信号可以用远小于奈奎斯特采样定律的采样数进行采样，并将原始数据恢复出来.压缩感知不仅可以将数据进行压缩，而且还具有加密功能，被广泛应用到信息和网络的安全理论中.为了实现更好的加密效果，对压缩感知与其他多种技术相结合（如混沌系统、置乱和扩散等）的安全方案进行汇总，并对现有的多种方案的对比结果进行了对比分析.结果表明，现有的这些压缩感知安全方案都可以达到良好的加密效果，可以抵抗暴力攻击、统计攻击、已知明文攻击等多种攻击，具有良好的安全性.     

基于图像位平面分解的混沌加密方法研究

为提高图像加密效果,可结合混沌理论、位平面分解理论以及灰度置乱理论,获得一种加密新方法,即先对置乱后的图像进行位平面分解,再针对不同位平面使用不同的混沌加密密钥进行加密。仿真分析显示,此加密方法简单有效,密钥空间巨大,加密效果明显,安全性高。     

一种新的Rossler混沌序列图像加密算法

在传统的混沌序列加密算法的基础上,该文提出了一种新的Rossler混沌映射加密算法.该算法将图像的象素值进行了二次加密,且密钥也是经过混沌序列加密的,具有高度复杂性和安全性.通过MATLAB仿真得到的结果证明了其良好的保密性能,与理论结论相符.     

基于混沌理论和Hash函数的自适应图像加密算法

为了实现对数字图像的加密,提出了一种基于混沌理论和Hash函数的自适应图像加密算法。该算法用抽取的Lorenz混沌信号及Hash函数得到像素置乱矩阵,并对图像的像素进行置乱,利用分段Logistic映射对图像灰度进行自适应扩散。理论分析和仿真实验结果表明,该算法具有密钥空间大、抗统计攻击能力强、有效抵抗熵攻击、秘钥敏感性强等良好的性能,能够达到相应的安全水平。     

基于混沌的彩色图像加密算法研究

利用混沌信号的优良特性,结合彩色位级图像的内在特点,提出了一种新的彩色图像混沌加密算法。首先将彩色图像的RGB三基色分别划分为8幅位级图像并将其作为一个整体,利用超混沌系统生成混沌序列,进行位级图像置乱,然后利用Logistic混沌序列进行图像像素扩散,最后进行仿真测试和性能分析,结果表明所提算法具有较强的安全性和有效性。     

一种基于混沌变换的图像加密算法

以Arnold映射和矩阵置乱变换为基础,提出基于矩阵变换的一类密钥易于扩展的图像加密系统,并分析其相关安全性。     

基于置乱切换决策机制和声搜索的图像加密算法

为解决当前图像加密算法因其置乱过程存在周期性而难以有效降低相邻像素间的紧密度,导致其安全性不高的问题,提出了一种置乱切换决策机制耦合动态和声搜索的图像加密算法.将明文分割成均等图像子块,通过Logistic映射形成一组随机数组,并定义置乱切换决策机制,根据切换参数选择合适的置乱函数对各子块进行置乱.以图像熵值与相邻像素间的紧密度为目标函数,替换传统的和声搜索模型.通过改进和声搜索机制输出的最佳密钥设计像素加密函数并反复搜寻优化,使相邻像素间的紧密度最小.结果表明:与当前图像加密技术相比,所提算法的安全性更高,具有更高的抗剪切攻击与抗差分攻击能力.该算法能够较好地用于QR二维码以及数字图像的信息加密.     

结合四维超混沌系统和位分解的图像加密算法研究

该文针对数字图像传输的安全性问题,基于四维超混沌系统,提出一种新的位级图像加密算法.首先对四维超混沌系统生成的混沌序列进行分类处理,得到具有良好性能的伪随机二进制序列。接着对明文图像进行位分解,得到8个位面,分别对高3位和低5位对应的位面进行行列循环移位置乱,并将置乱后的位面嵌入由伪随机二进制序列得到的4个载体矩阵,对4个载体矩阵执行按位异或运算后得到初步密文。最后,再利用伪随机二进制序列产生的扩散矩阵,对初步密文像素执行线性双向扩散,得到最终的加密图像。数值实验和结果分析显示,算法密钥空间大,可以有效抵御暴力穷举、统计分析和差分分析等恶意攻击,具有较高的安全性。同时,算法也具有较好的执行效率。     

基于交叉熵的图像置乱评价方法的改进

对已有文献利用交叉熵进行图像置乱评价方法存在问题的基础上,进行了改进,通过引入图像分块信息,提出了更能真实反映图像置乱程度的方法。实验结果表明,改进方法可以有效的反映图像在不同加密算法下的置乱程度与加密次数的关系。     

基于混沌和边缘特征的医学图像加密算法

基于混沌和边缘特征,给出一种医学图像加密算法,以改善加密效果并提高安全性能。先对原始医学图像进行位平面分解,并利用混沌序列获得源图像的边缘映射;再对原始图像位平面和源图像边缘映射依次进行异或操作;将异或图像合并后进行像素置乱和像素扩散处理,即可实现对医学图像的有效加密。理论分析和仿真实验表明,所给算法具有较大的密钥空间及密钥敏感性,与已有同类算法相比,其抵抗安全攻击的性能更强。     

基于素数的图像置乱技术

基于素数的性质,提出了两类新的图像置乱算法:双密钥算法和单密钥算法,计算其置乱度并与Arnold算法进行比较.该方法能够快速对图像进行置乱,并且扩展了密钥空间的尺度且满足密码学中的Kerckhoffs假设.实验结果表明该方法具有较高的安全性,能快速达到预期的置乱度.     

基于压缩感知和图像分块的遮挡人脸识别

针对基于压缩感知的SRC算法对遮挡人脸识别效果不够理想的问题, 提出一种先将图像分块再进行识别的方法。将遮挡分散在尽可能少的分块中以降低遮挡对人脸识别的不利影响, 从而提高识别率。在AR人脸数据库上的实验结果表明, 使用该方法的遮挡人脸识别率可超过80%, 显著高于基本SRC算法40%~50%的识别率。       

一种改进的基于混沌理论的图像加密算法

混沌加密由于其高随机性和初始值敏感性被应用于数字图像加密中,但是数字图像信息过于庞大时,就会发生重复使用序列的情况,从而大大降低加密的安全性.为了解决这一问题,提出采用相似性判断和序列置乱的方法对混沌加密系统进行改进,实验证明,在降低混沌加密算法的精度情况下该算法仍能保证加密系统安全.     

一种基于压缩感知的数字图像加密新算法

提出一种基于压缩感知的数字图像加密算法.该算法利用随机高斯矩阵和稀疏变换对数字图像进行压缩感知,将数据压缩和加密的过程同时进行,并利用Sigmoid函数将加密数据的范围缩小到0~255之间,存储成8位二进制数据,从而进一步减少传输数据量,避免加密数据膨胀.其中,Sigmoid函数的参数与加密图像数据特点密切相关,根据不同加密图像自适应产生.试验结果表明,文中算法在增加密钥敏感度,减少密文数据量,增强高斯噪声抗击性能上具有一定的优势.     

基于压缩感知的红外与可见光图像融合

针对机载实时融合需求,本文提出了基于CS域的图像融合框架,并提出基于NSCT分解的压缩感知图像融合算法。算法采用服从高斯分布的测量矩阵,对经NSCT分解的图像的高频子带系数进行量测得到比高频子带系数更稀疏的测量值,对测量值采用最大值融合规则得到融合测量值,采用子空间追踪SP算法对测量值进行重构得到近似精确的方向子带融合系数,逆变换融合的高频与低频子带系数得到融图像。通过多组图像融合实验,比较融合评价指标和算法消耗时间证实本文所提的算法在保证融合质量的同时有效的提高了运算效率,有利于满足机载实性。     

基于高维混沌系统的图像加密改进算法

为保证数字图像在传输过程中的安全问题,通过分析传统的基于高维混沌系统的图像加密算法,提出了一种图像加密改进算法。将位置置乱和像素替换加入到每次迭代中,并使加密数据流与明文信息相关,弥补了传统算法在应用中的漏洞和不足。理论分析和仿真实验表明,该算法具有良好的保密性和加密效果,密文对明文或初始密钥的任何微小变化具有强烈敏感性,相邻像素满足零相关性,具有较强的安全性和可操作性。     

基于LSB及置乱的图像隐藏算法研究

基于传统LSB算法,提出了一种新的图像信息隐藏算法。基本思想为:根据人眼对R、G、B三种颜色敏感度不同,在三种颜色分量上分别隐藏不同信息量。在隐藏信息的同时,使用Baker算法进行图像置乱,使之具有更好的混沌性和隐藏性。实验证明,该算法具有密钥空间大、隐藏效果好等特点。     

一种基于压缩感知的卫星图像观测矩阵优化

卫星图像分辨率高,包含信息量大,采用压缩感知对卫星图像进行观测和恢复,能够用少量数据完成图像重构。针对压缩感知观测矩阵随机波动大,鲁棒性不强,随机矩阵结构复杂的特点,本文提出了一种优化的部分确定高斯矩阵,作为压缩感知的观测矩阵,对卫星图像进行观测并重构。实验表明,与常用的高斯矩阵、贝努力矩阵等观测矩阵相比,采用优化的部分确定高斯矩阵,不但提高了重构图像的质量,而且增强了信号的鲁棒性和抗干扰能力。