一种基于混沌映射的图像加密算法

详细分析了二维混沌Standard映射的良好性质,利用这些特点提出了一种用于数字图像加密的算法.基于此算法,做了多项模拟测试和分析,包括密钥空间分析、密钥敏感性测试和统计分析.实验及分析进一步表明,此算法能够有效地把图像明文混乱和扩散进密文,并且能够有效地抵抗多种攻击.     

一种基于双混沌映射的图像加密算法

图像数据具有大容量、高冗余性、像素之间高相关性以及较大的尺寸等特性,传统的加密方法存在一定的局限性而不太适合实时应用。利用混沌系统具有良好的混迭特性,对初始条件极端敏感,类随机性等特点,提出基于猫映射和Logistic映射的双混沌图像加密算法。猫映射对像素点位置数据进行置乱,Logistic映射对图像灰度值进行扩散,反复进行多次加密。实验证明,该算法有较大的密匙空间,安全性高;加/解密速度快,效果好,可以应用于常规网络或中高速无线传感器网络图像的加密传输。     

一种基于共轭混沌映射的图像加密算法

本文应用离散混沌动力映射和Tent映射的图像加密算法。利用共系统，针对图像数据的存储特点，设计了一种基于共轭混沌映射Logistic轭映射产生密钥流改变原图像的灰度值；运用一类标准混沌映射，构造了一种具有强非线性藕合结构的置换方式，从而改变像素点的位置。同时，对提出的算法进行仿真实验和安全性分析，结果表明该算法具有安全性高和加密速度快等特点。     

基于混沌的一种图像加密算法*

基于二维时空混沌模型,给出了一种时空混沌二值序列的产生方法,并对其性能进行了分析。结果表明,该种序列消除了相邻点的相关性,改善了统计分布特性,并利用此方法产生的序列对灰度图像进行加密。仿真结果表明,用该方法产生的序列对图像加密后,其相邻像素点的相关性很低,并对其密钥敏感性和统计特性进行了分析,均说明该方法应用于图像加密很有效。     

基于双混沌映射的文本hash函数构造*

提出了一种基于混沌Logistic 映射和斜帐篷映射的文本hash函数算法。该算法将明文信息分组并转换为相应的ASCII码值,然后把该值作为Logistic映射的迭代次数,迭代生成的值作为斜帐篷映射的初始值进行迭代,然后依据一定的规则从生成值中提取长度为128 bit的hash值。通过仿真对该算法的单向性、混乱与扩散、碰撞等性能进行分析,理论分析和仿真实验证明该算法可以满足hash函数的各项性能要求。     

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.     

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。     

基于保守混沌系统的图像加密算法

提出一种新的基于保守混沌系统的图像加密算法.利用给定初始值与参数的离散standard映射生成混沌序列,使用混沌序列构造改进的魔方变换对图像进行置乱,并对各像素点的灰度值与混沌序列进行链式循环异或.算法设计简单、易于实现,避免了耗散混沌系统的固有缺陷,改进了魔方变换的置乱方法,克服了仅使用置乱方法加密图像的缺点.仿真试验与结果分析表明,该算法具有较高的安全性.     

基于随机混沌序列的图像加密算法

混沌系统的参数敏感性、初值敏感性和以同一分布遍历各态的特性很好地对应了密码系统应具备的一些基本特性。本文提出了一种基于随机混沌序列的图像加密算法。在该算法的图像像素的空间置乱过程中,采用了离散的标准映射混沌系统。而在像素的扩散过程中,通过复合离散混沌系统隐藏了混沌序列产生时所经历的迭代次数。理论分析和仿真实验表明,本文提出的算法具有较高的安全性能,特别是在统计攻击、差分攻击和选择明文攻击能力方面具有很好的抗攻击性能。     

基于哈希学习的投票样例选择算法

随着数据的海量型增长,如何存储并利用数据成为目前学术研究和工业应用等方面的热门问题。样例选择是解决此类问题的方法之一,它在原始数据中依据既定规则选出代表性的样例,从而有效地降低后续工作的难度。基于此,提出一种基于哈希学习的投票样例选择算法。首先通过主成分分析（PCA）方法将高维数据映射到低维空间;然后利用k-means算法结合矢量量化方法进行迭代运算,并将数据用聚类中心的哈希码表示;接着将分类后的数据按比例进行随机选择,在多次独立运行算法后投票选择出最终的样例。与压缩近邻（CNN）算法和大数据线性复杂度样例选择算法LSH-IS-F相比,所提算法在压缩比方面平均提升了19%。所提算法思想简单容易实现,能够通过调节参数自主控制压缩比。在7个数据集上的实验结果显示所提算法在测试精度相似的情况下在压缩比和运行时间方面较随机哈希有较大优势。     

基于直方图量化和混沌系统的感知图像Hashing算法

研究了基于图像灰度级压缩的直方图差值量化(DQH)技术,并结合混沌系统,提出了一种新的感知图像Hashing算法。算法首先利用混沌系统把压缩后的图像中各个灰度级的出现概率调制成一个固定长度的中间Hash序列;然后将中间Hash序列经过差值量化和二值量化得到最终的图像Hash序列。仿真结果表明,该算法对JPEG压缩、低通滤波、图像缩放和旋转等操作有良好的鲁棒性,而且混沌系统的引入使算法具有较强的安全性。     

一个基于混沌映射的图像加密并行算法

研究了图像加密并行算法应该满足的要求,并提出了一个基于混沌映射的并行算法。理论分析和实验结果表明该算法适宜于并行计算环境。     

哈希编码结合空间金字塔的图像分类

目的 稀疏编码是当前广泛使用的一种图像表示方法,针对稀疏编码及其改进算法计算过程复杂、费时等问题,提出一种哈希编码结合空间金字塔的图像分类算法。方法 首先,提取图像的局部特征点,构成局部特征点描述集。其次,学习自编码哈希函数,将局部特征点表示为二进制哈希编码。然后,在二进制哈希编码的基础上进行K均值聚类生成二进制视觉词典。最后,结合空间金字塔模型,将图像表示为空间金字塔直方图向量,并应用于图像分类。结果 在常用的Caltech-101和Scene-15数据集上进行实验验证,并和目前与稀疏编码相关的算法进行实验对比。与稀疏编码相关的算法相比,本文算法词典学习时间缩短了50%,在线编码速度提高了1.3～12.4倍,分类正确率提高了1%～5%。结论 提出了一种哈希编码结合空间金字塔的图像分类算法,利用哈希编码代替稀疏编码对局部特征点进行编码,并结合空间金字塔模型用于图像分类。实验结果表明,本文算法词典学习时间更短、编码速度更快,适用于在线词典学习和应用。     

基于PCA的哈希图像检索算法

图像哈希算法的步骤大致分为投影和量化两个阶段,为提高哈希编码的性能,分别对这两个阶段进行研究。在投影阶段,通过主成分分析算法将数据投影到新的特征子空间中,以降低原始特征之间的冗余性;在量化阶段,为减少量化所带来的损失,提出一种单双比特结合的量化方法;利用得到的哈希编码进行图像检索。在两个常用的图像数据集上的实验结果表明,提出的算法较现有的主流图像哈希算法在多个评价指标下均有所提高。     

一种结合混沌的热流密码图像加密算法

提出了一种将混沌与热流密码体制相结合的图像加密算法。首先利用一维热流密码体制对二维图像加密改变图像的像素值,然后利用混沌置换重新分布像素值进一步掩盖密文图像的特征,最后对提出的算法进行仿真试验和安全性分析并且设计完成了加解密演示程序。     

基于混合混沌与位分解的图像置乱改进算法

针对当前基于混沌系统的图像置乱算法中所存在的“平凡密钥”现象,对一种基于Logistic混沌序列与位交换的图像置乱算法进行了分析,给出了改进算法。算法采用Logistic与Chebyshev混合混沌映射交替迭代生成混沌序列,在完成像素点重新散布后,根据其位置信息截取混沌二值序列实现对像素灰度值的加密。仿真实验结果表明,该算法具有良好的图像置乱效果及更好的安全性。     

倒插入分段哈希算法

受到孔雀哈希与分段哈希算法的启发,提出了一种新的倒插入分段哈希表。该算法从改变表的操作顺序及修改孔雀哈希数据结构着手,保证了片外访问的平均次数接近于1。分析与实验表明,该算法具有较高的效率,降低了内存开销。     

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。