复合级联混沌的彩色图像加密算法

分析了目前基于混沌系统的彩色图像加密算法,其中发现在混沌彩色图像加密过程中安全性方面的不完善,并在此基础上提出了一种新型的基于级联混沌的多重像素置乱彩色图像加密算法。该算法采用了Kent-Logistic的级联混沌与Henon离散混沌的复合系统,同时结合Arnold映射和像素排列切割的多重像素置乱方法,使得图像像素值和像素位置全盘置乱扩散,从而达到明文图像信息完全隐藏的密文效果。仿真实验表明,该算法不仅能有效抵抗选择明文（密文）攻击、统计特性分析、差分攻击,而且还具有加密效果好、密钥空间大等优点。     

基于新余弦混沌映射的视觉安全图像加密算法

考虑到目前图像加密算法缺少了对加密后图像的视觉安全的保护,将新余弦混沌映射和贝叶斯压缩感知进行结合提出一种视觉有意义的图像加密算法是非常有价值的.首先,基于余弦函数提出了一个新的一维混沌映射用于构建受控测量矩阵,除此之外,所提出的新余弦混沌映射能够更好地扰乱图像的强相关性.其次,通过二维Arnold置乱算法对明文图像的小波包系数矩阵进行置乱.然后,借助混沌测量矩阵和双向加模扩散策略对置乱后的秘密图像进行压缩和加密.最后,通过最低有效位嵌入算法将秘密图像嵌入到经过生命游戏混合置乱后的载体图像中以得到一幅具有视觉意义的密文图像.仿真结果和安全性分析表明在保证视觉安全性和解密质量的前提下所提加密算法具备可行性和高效性.     

基于多混沌映射算法的图像可逆化加密仿真

原图像经过对矩阵元素随机打乱可得到加密图像,加密后的图像可以有效防止已知攻击。可逆映射可以高效地实现像素置乱,但由于离散混沌序列的初始条件较为敏感,因此像素扩散置乱难度较大。为此提出基于多混沌映射算法的图像可逆化加密方法,在图像加密过程中,采用扩散置乱和Arnold变换置乱图像,通过Logistic映射系统和Chen系统生成离散混沌序列,置乱后图像中红、绿、蓝三基色分别执行异或运算,从而输出加密图像。在图像解密过程中,分别对扩散置乱、Arnold变换以及图像加密执行逆映射,输出解密图像,完成图像可逆化加密。实验结果表明,所提方法密钥敏感性和原图与解密图像像素值分布更均匀、相邻像素相关性更低,鲁棒性更强。     

基于超混沌序列的图像加密方案

为了提高保密图像传输安全性, 基于超混沌序列提出一种图像置乱与置换加密方案。根据明文像素信息对超混沌序列进行改造处理, 使得密钥序列对明文图像敏感, 再根据分离置乱密钥序列与灰度值置换密钥序列分别对图像像素执行置乱与置换操作。仿真结果表明, 加密图像灰度分布均衡, 密文对明文与密钥高度敏感, 可有效抵御统计、穷举、差分等多种攻击, 验证了方案的可行性。     

基于快速混沌置乱的鲁棒型医学图像加密算法

针对现有基于混沌的医学图像加密算法的鲁棒性和效率不足,提出了一种基于快速混沌置乱的鲁棒型医学图像加密算法RMIEF-CS。算法利用两个低维的混沌系统交替迭代产生混沌序列,较好地解决了由于计算机精度有限而带来的混沌收敛问题;然后利用生成的混沌序列对图像明文数据流进行第一次置乱加密,对得到的密文采用新的混沌序列进行再次置乱得到最终密文。置乱过程中引入双向密文反馈机制增加算法的安全性和鲁棒性;算法利用低维的混沌系统生成密钥,在置乱过程中无需耗时的排序操作,并适合于任何形状的图像,具有较好的时间效率和通用性。通过仿真实验验证了RMIEF-CS具有较好的加密性能,并能在密文受损情况下解密出原始医学图像的近似版本。另外,RMIEF-CS比基于均匀置乱和混沌映射的加密方法在时间效率上提高6倍左右,因而能适用于大数据量的医学图像实时保密传输。     

基于斜帐篷混沌映射和Arnold变换的图像加密方案

针对单纯使用Arnold变换（猫映射）进行图像加密密钥空间小的问题,基于斜帐篷混沌映射和Arnold变换提出一种新的图像加密算法。算法首先根据明文生成密钥,然后利用斜帐篷混沌映射和Arnold变换对图像进行加密。该算法引入混沌映射大大增加了密钥空间,使密文随机性和抗攻击性更强,确保了加密后的密文更安全。实验表明,该算法可以对图像进行有效加密,可以有效防止针对加密图像的各类攻击。     

信息隐藏技术在密钥传输中的应用

本文给出了一种通过混沌置乱和小波变换相结合的方案，实现图像的信息隐藏传输。方案利用Arnold变换，对密钥图片进行混沌加密置乱，然后将经过小波变换的密钥图像嵌入到同样经过小波变换的载体图像中。通过网络传输，接收端确认是载体图像后，从载体图像中提取密钥图像，再运用Arnold反变换使密钥图像恢复成为原始密钥图像。     

基于Arnold变换的混沌轨道遍历性的数字图像加密

提出一种基于Arnold变换的图像加密新算法.利用二维和三维Arnold变换混沌轨道的遍历性,提出一个新的空间置乱方法.该方法可以改进传统的Arnold变换置乱方法密钥空间小的缺点,并可以提高置乱度.利用耦合映象格子(CML)映射对图像灰度值进行扩散,进一步扩大了密钥空间,提高了加密系统的安全性.实验结果表明,本文的加密算法加密效果好,安全性高,可以抵抗统计分析并具有抗JPEG压缩、剪切等攻击的鲁棒性.     

移动终端的图像快速加密方法研究

针对移动互联网智能终端的图像加密需求,在对传统的图像像素位置置乱以及像素灰度值变换加密等方法的分析与实验基础上,提出移动终端图像加密方法的四项选择原则,并按此原则设计Arnold变换和混沌序列加密相结合的图像双重密钥双重置乱加密算法。同时,为了提高加解密运算速度,实现移动终端快速图像加解密工作,在基于对Arnold变换的周期性验证和理论推导,得出移动终端的图像加解密矩阵的快速查表法。应用证明,该算法能满足事务处理对移动终端图像加密的需求。     

基于多混沌系统的多图像加密算法

针对多幅图像在传输中的安全性问题, 本文提出了一种基于多混沌系统的多图像加密算法. 首先, 利用离散小波变换对多幅图像进行预处理, 得到一幅拼接的大图像; 接着, 利用logistic-sine-cosine (LSC)映射生成混沌序列, 进而生成用于置乱的矩阵O对像素位置进行置乱; 最后, 采用超混沌Lorenz系统生成四维混沌序列, 利用其对置乱后的图像进行双向扩散和行列置乱, 获得最终密文图像. 所提算法加解密过程简单, 执行效率高. 实验结果经多方面分析后得出该算法的密钥空间大, 可以抵御多种攻击手段, 具有较好的加密效果和安全性.     

Semi-tensor compressed sensing

In compressed sensing (CS), sparse or compressible signals can be reconstructed with fewer samples than the Nyquist–Shannon theorem requires. Over the past ten years, CS has developed into a relatively mature theory and this brand-new technique has been widely used in many fields such as image processing, wireless communication and medical imaging. In this paper, we propose a new model for signal compression and reconstruction based on semi-tensor product, called STP-CS, which is a generalization of traditional CS. Like traditional CS, we investigate some reconstruction conditions of STP-CS in terms of the spark, the coherence and the restricted isometry property (RIP). The experimental results show that STP-CS has the flexibility to choose a lower-dimensional sensing matrix for signal compression and reconstruction.     

基于压缩感知和DNA编码的图像加密算法

针对传统图像加密算法安全性能差和传输效率低等问题,提出了一种基于压缩感知CS和DNA编码相结合的图像压缩加密算法。首先,采用CS对待加密图像进行预处理,在预处理过程中由克罗内克积KP构造测量矩阵并按比例缩小原始图像。接着,利用超混沌Bao系统产生的混沌序列动态控制DNA编码、解码和运算方式,对压缩图像进行加密和解密。最后,通过重构算法得到重构图像。该算法最大限度地利用了超混沌Bao系统产生的混沌序列,通过将生成的混沌序列整数化,对原始图像进行DNA扩散操作。仿真实验和结果分析表明,该算法能有效提高图像的传输效率和安全性。     

改进混沌方程及压缩感知理论图像加密算法

针对传统Logistic混沌系统混沌性能低,生成伪随机序列随机性较差等问题,本文提出一种新的改进Logistic混沌方程,并与Lorenz超混沌系统、压缩感知理论相结合构建一个多混沌图像压缩加密系统。在加密过程中与传统加密算法相结合,进行置乱、扩散操作最终获得密文图像。通过改进的Logistic混沌方程获得随机性能更好的伪随机序列来构造受控测量矩阵,仿真实验表明通过改进的Logistic混沌方程来构造的受控测量矩阵在压缩率为75%的条件下峰值信噪比达到34.26 dB,与传统Logistic混沌方程相比在同等条件下提高约10 dB,并且该算法有较好的抗差分攻击性能,像素改变率（NPCR）与统一平均变化程度（UACI）接近理论值。故本文提出的加密算法具有较好的压缩性、安全性以及信号重建特性。     

基于半张量积的图像加密

目的 作为一门以数学为基础的学科,数学领域的新进展经常能够促进加密技术及密码学的研究与发展。半张量积理论是一种新的数学工具,是传统矩阵乘法理论的推广,它对于实现不同阶的高维矩阵数字信号处理提供了一个非常好的途径。为研究半张量积理论在数字图像处理中的应用,提出一种基于半张量积的图像加密算法。方法 算法以明文内容为密钥参数,以张量积运算构建阶数远小于输入图像尺寸的可逆密钥矩阵,将低阶密钥矩阵与高阶输入图像进行半张量积运算实现图像的加密与解密。结果 实验采用8×8密钥矩阵对多个不同尺寸的输入图像进行了验证,比较验证表明,从算法安全性、运行效率来说本文算法较现有的一些算法更有优势,能降低约10%~30%的计算时间。结论 提出了一种新的加密算法,只要满足密钥矩阵阶数与输入图像尺寸之间的整数倍关系,一个固定阶数的密钥就能实现对不同尺寸图像的加密及解密,有效降低了数据运算量。实验结果表明,该算法具有较高的安全性和运行效率,可在实时数据加密中得到应用。     

自适应多尺度分块压缩感知算法

目的 基于小波域的多尺度分块压缩感知重构算法忽略了高频信号在重构过程中的作用,丢失了大量的边缘与细节信息。针对上述问题,提出一种自适应多尺度分块压缩感知算法,不仅合理利用低频信息还充分利用图像的高频信息,在图像细节复杂度提高的情况下保证图像重构质量的提高。方法 首先进行3层小波变换,得到一个低频信号和9个高频信号,分别进行小波逆变换后分成大小相同互不重叠的块,对低频部分采用2维邻块边缘自适应加权滤波的方法进行处理,对高频部分采用纹理自适应分块采样,最后利用平滑投影Landweber（SPL）算法对其进行重构。结果 与已有的分块压缩感知算法、基于边缘和方向的分块压缩感知算法和基于纹理和方向的分块压缩感知算法相比,本文算法在不同的采样率下,性能均有所提升,代表细节信息的高频信号得到充分重建,改进的算法所得到的重建图像具有较高的分辨率,尤其对细节较为丰富的图像进行重建后具有较高的峰值信噪比;2维邻块边缘自适应加权滤波有效的去除了重建图像的块效应,且重建时间平均减少了0.3 s。结论 将三层小波变换后的高频分量作为纹理部分,利用自适应多尺度分块重建出图像的轮廓与边缘;将低频分量直接视为平坦部分,邻块边缘自适应加权滤波重建出图像细节,不仅充分利用了图像的高低频信息,还减少了平坦块检测过程,使得重建时间有效缩短。经实验验证,本文算法重建图像质量较好,尤其是对复杂图像明显消除了块效应,边缘和纹理细节较清晰。因此主要适用于纹理细节较复杂的人脸图像、建筑图像和遥感图像等。     

A new fast reversible method for image safe transfer

In this paper a novel reversible method for fast and safe image transfer is proposed. The method combines compression, data hiding and partial encryption of images in a single processing step. The proposed approach can embed data into the image according to the message size and partially encrypt the image and the message without changing the original image content. Moreover, during the same process the image is lossless compressed. Nevertheless, the compression rate depends on the upper bound of message size to embed in the image. The main idea is to decompose the original image into two sub-images and to apply various processes to each sub-image in order to gain space and increase the amount of embedded data. The two sub-images are then scrambled and partially encrypted. The most significant characteristic of the proposed method is the utilization of a single procedure to simultaneously perform the compression, the reversible data hiding and the partial encryption rather than using three separate procedures. Our approach reduces then the computational effort and the required computation time. This method is specially suited for medical images where one can associate the patient diagnostic to the concerned medical image for safe transfer purpose.     

混沌系统和DNA编码的并行遥感图像加密算法

目的 针对传统基于混沌系统的图像加密算法在加密遥感图像时存在速度差、安全性不足等问题,提出一种混沌系统和脱氧核糖核酸（deoxyribonucleic acid,DNA）编码的并行遥感图像加密算法,提升图像加密的效率和安全性。方法 利用明文图像的安全散列算法256（secure Hash algorithm 256,SHA-256）哈希值修改混沌系统的参数和初始值,提高算法的明文敏感性,并通过2维Hénon-Sine映射置乱图像,打乱像素之间的分布规律;然后利用图形处理器（graphics processing unit,GPU）并行计算密钥序列,缩短加密时间,通过选择多个高维混沌系统和修改混沌系统初始值确保密钥序列的随机性;最后利用密钥序列和GPU对图像进行DNA并行加密,得到最终的密文图像。在DNA并行加密过程中,生成一种DNA-S盒,对DNA编码进行非线性替换。结果 在遥感图像以及普通彩色图像上的仿真实验和安全性分析结果表明,本文算法在加密遥感图像上速度达到80 Mbit/s以上,密钥空间大于10²⁰⁰,信息熵趋近于8,密文图像直方图平坦均匀,且通过了美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology,NIST）随机测试以及卡方检验;与其他算法相比,本文算法在密钥空间、相邻像素相关性、像素改变率（number of changing pixel rate,NPCR）、统一平均变化强度（unified averaged changed intensity,UACI）和信息熵等评价指标上更接近理想值。结论 本文算法在大幅提升加密速度的同时,保证算法足够安全,能够抵抗各种攻击,适合遥感图像以及大容量图像的保密存储和网络传输。     

基于混沌Gyrator变换与压缩感知的光学图像加密算法

为了增强光学加密技术的安全性与降低密文的数据容量,本文提出了基于混沌Gyrator变换与压缩感知的光学图像加密算法。首先,引入Logistic映射,利用明文特性 来生成其初值,利用其输出的混沌序列来生成压缩感知的测量矩阵;随后,基于压缩感知理论,对明文进行预处理,获取中间密文;利用logistic映射的随机序列来计算Gyrator变换的旋转角度,联合随机相位掩码,利用Gyrator变换方法对中间密文完成光学调制,得到最终密文。实验结果显示：与当前光学加密技术相比,所提算法具有更高的安全性与抗明文攻击能力。     

Remote Sensing Image Encryption Using Optimal Key Generation-Based Chaotic Encryption

The Internet of Things (IoT) offers a new era of connectivity, which goes beyond laptops and smart connected devices for connected vehicles, smart homes, smart cities, and connected healthcare. The massive quantity of data gathered from numerous IoT devices poses security and privacy concerns for users. With the increasing use of multimedia in communications, the content security of remote-sensing images attracted much attention in academia and industry. Image encryption is important for securing remote sensing images in the IoT environment. Recently, researchers have introduced plenty of algorithms for encrypting images. This study introduces an Improved Sine Cosine Algorithm with Chaotic Encryption based Remote Sensing Image Encryption (ISCACE-RSI) technique in IoT Environment. The proposed model follows a three-stage process, namely pre-processing, encryption, and optimal key generation. The remote sensing images were preprocessed at the initial stage to enhance the image quality. Next, the ISCACE-RSI technique exploits the double-layer remote sensing image encryption (DLRSIE) algorithm for encrypting the images. The DLRSIE methodology incorporates the design of Chaotic Maps and deoxyribonucleic acid (DNA) Strand Displacement (DNASD) approach. The chaotic map is employed for generating pseudorandom sequences and implementing routine scrambling and diffusion processes on the plaintext images. Then, the study presents three DNASD-related encryption rules based on the variety of DNASD, and those rules are applied for encrypting the images at the DNA sequence level. For an optimal key generation of the DLRSIE technique, the ISCA is applied with an objective function of the maximization of peak signal to noise ratio (PSNR). To examine the performance of the ISCACE-RSI model, a detailed set of simulations were conducted. The comparative study reported the better performance of the ISCACE-RSI model over other existing approaches.     

空间欠采样太赫兹时域光谱成像方法

文章针对传统太赫兹时域光谱成像技术存在的扫描时间长以及数据存储量大等问题,提出了一种基于压缩感知理论的空间欠采样太赫兹时域光谱成像方法。首先通过扫描电机获得目标非等间隔欠采样信号,然后利用压缩感知方法来重构缺失像素点的太赫兹信息。实验结果显示,当压缩比为0.5时,所重构的太赫兹信号与全采样条件下的信号相关性可达99.95%。通过对压缩重建图像的显示分析,时域图像中的缓变区域和频谱成像中的低频信号恢复效果较好。该方法为快速太赫兹光谱成像提供了一种有效的技术手段。