(完整版)基于MATLAB的混沌序列图像加密程序

一种基于复合混沌序列的图像加密方法
基于复合混沌序列的图像加密方法是一种高效的数字图像加密方法，它可以有效地保护传输或存储的数字图像。

该加密方法主要是在杂质密码理论中引入复合混沌序列，而不是单纯地使用传统的密码解密机制来保护数字图像。

复合混沌序列是一种复合的随机数序列，是一种仿真混沌系统的结果。

它的混沌特性能够为加密技术提供极其有效的加密机制，包括一种新颖的加密技术——“M-R码”，它可以将一个复合混沌序列映射到一个M-R码，这种方法可以替代传统密码解密机制，更有效地保护数字图像。

基于复合混沌序列的图像加密方法同时利用了像素值混沌映射和混沌表示实现加密。

像素值混沌映射可以完全替代传统的密码解密机制，这样可以有效地实现加密任务。

混沌表示的加密算法使用复合混沌序列的性质，对图像的连续像素数据进行打乱，以此产生一个混沌表示的加密图像。

最后，基于复合混沌序列的图像加密方法采用了一种新的“门限混沌码”方法。

这种方法使用门限混沌码将已加密的图像像素值重新组合成一个新的加密图像，这样可以在更大程度上混沌化图像，并避免有水印痕迹可见。

总之，基于复合混沌序列的图像加密方法是一种高效且安全的数字图像加密方法，它能够有效保护数字图像的安全，使得攻击者无法获得足够的信息来破解加密图像。

基于混沌序列的通用数字图像加密算法沌序列，然后根据子密钥及图像类型将其转换为无符号整数序列，最后再依次与对应的像素值进行异或运算以实现置换加用评价指标对加密效果与安全性进行分析。

理论分析与实验结果表明，该算法密钥空间大，具有良好的加密效果、安全统计特性，且抗干忧能力较强。

键词 :数字图像加密 ;像素置换 ;混沌序列 ;Logistic 映射Universal Digital Image Encryption Algorithm Base on Chaotic SequenceLU Shou-dong(School of Information and Statisticsof， FiGuangxinanceandUniversity Economics ，Nanning,Guangxi 530003，China ) stract: In order to protect digital aimage's universal digitalinformation, image encryption algorithm based on is chaoticpropo sequencetly, according tokey the and the size of image, a chaoticis generated. sequence Then, according to the sub-key and the type of im chaotic sequenceis converted to an unsigned integer sequence. Lastly, pixelwill permutation be realizedby usencryptioning theXOR opera ween the unsigned integer sequence and each turn.corresponding The effect piofxel encryption value inis and al s osecurity analyzed by u evaluation index. Theoretical analysis and experimental results show that the algorithm has aeff large space of key, a good encryptionrity and statistical characteristics,a strong anti -anoisebility.words: digital image encryption; pixel permutation; sequenc; Logistice chaoticmapping引言可改变图像的直方图，因此安全性更好。

设计题目：基于MATLAB的混沌序列图像加密程序一.设计目的图像信息生动形象，它已成为人类表达信息的重要手段之一，网络上的图像数据很多是要求发送方和接受都要进行加密通信，信息的安全与保密显得尤为重要，因此我想运用异或运算将数据进行隐藏，连续使用同一数据对图像数据两次异或运算图像的数据不发生改变，利用这一特性对图像信息进行加密保护。

熟练使用matlab运用matlab进行编程，使用matlab语言进行数据的隐藏加密，确保数字图像信息的安全，混沌序列具有容易生成，对初始条件和混沌参数敏感等特点，近年来在图像加密领域得到了广泛的应用。

使用必要的算法将信息进行加解密，实现信息的保护。

.设计内容和要求使用混沌序列图像加密技术对图像进行处理使加密后的图像使用matlab将图像信息隐藏，实现信息加密。

三.设计思路1. 基于混沌的图像置乱加密算法本文提出的基于混沌的图像置乱加密算法示意图如图1所示加密算法如下：首先，数字图像B大小为MX N（ M是图像B的行像素数，N是图像B的列像素数），将A的第j行连接到j-1行后面（j=2，3, A，M，形成长度为MX N的序列C。

其次，用Logistic混沌映射产生一个长度为的混沌序列｛k1，k2，A，kMX N｝，并构造等差序列D: ｛1，2，3, A，MX N-1，MX N｝。

再次，将所产生的混沌序列｛kl, k2. A, kMX N｝的M N个值由小到大排序，形成有序序列｛k1', k2'. A' kMX N' ｝，确定序列｛k1, k2, A, kMX N｝中的每个ki在有序序列｛k1', k2', A , kMX N' ｝中的编号，形成置换地址集合｛t1 , t2 , A, tM X N｝，其中ti为集合｛1 , 2, A, MX N｝中的一个；按置换地址集合｛t1 , t2 , A, tM X N｝对序列C进行置换，将其第i个像素置换至第ti列, i=1 , 2, A, MX N,得到C'。

基于混沌的图像加密与解密算法研究随着科技的不断发展，网络通信与信息传输已经成为了人们生活中必不可少的一部分。

而在这些通讯过程中，保密性与安全性是必须要考虑的一个因素。

如果信息在传输过程中被他人窃取或篡改，那么造成的后果将是不可估量的。

因此，加密算法就成为了保障信息安全的一个重要手段。

在保障信息安全这个过程中，加密算法的安全性被认为是至关重要的。

一般来说，加密算法的安全性是指在未知密钥情况下，即使攻击者拥有了大量加密数据，也不能破解加密算法，从而获得明文的过程。

而目前基于混沌现象的图像加密算法应用越来越广泛，主要由于其高效、强大的随机性和不可复制性。

那么，什么是混沌？简单来说，混沌是一种在确定性条件下出现的随机性现象。

即体现出完全随机性的样子，但是却有规律可言，具有不可预测性和不可复制性，因此我们可以运用混沌现象进行加密。

基于混沌的图像加密算法，是一种基于混沌现象加密技术的图像保护技术，它通过在两个加密轮中融合Lorenz混沌系统、Arnold变换和置乱加密方式，来保护原始的图像信息。

其优点在于具有高保密性、鲁棒性强、隐藏效果好等优点。

不仅如此，这种加密方式也可以应用于数字音频、视频等数据的加密保护中，使得加密通信具备鲁棒性、隐秘性和可扩展性等特点。

具体来说，基于混沌的图像加密算法的实现可以分为以下几个步骤：第一步是混沌序列生成。

混沌序列的生成是加密算法中最重要的部分，其目的是生成一个不可预测的伪随机序列。

混沌序列通常是由某种混沌系统产生的，其中最常用的混沌系统为Lorenz系统，该系统可以产生不可预测的随机序列。

第二步是Arnold变换。

Arnold变换是一种置换变换，它将原始的图像通过矩阵运算进行重组，使其成为一个加密状态。

通过Arnold变换，原始图像的像素被重新安排在了一个特定的顺序里，从而保证了加密性。

第三步是置换加密。

置换是通过将加密后的图像像素位置进行随机置换来增加加密难度。

原始图像像素的置换序列可以通过混沌序列进行生成，而变换后的图像像素位置可以通过这个序列得到。

基于混沌数列变换的图像加密算法针对现有的数字图像加密算法存在算法复杂、运算成本大以及安全性不高等问题，提出了一种基于混沌数列变换的数字图像加密算法。

该算法通过对Logistic和Hybrid两种不同的混沌序列进行变换，从像素灰度值以及像素位置两方面对图像进行加密。

一、序列及变换1、两种混沌序列混沌序列作为一种伪随机序列由于具有遍历性高、对初值敏感等特性被广泛应用于数字信息的加密中，本文通过对两种混沌序列的不同变换达到图像像素点位置变换和灰度值变换两方面的目的从而实现对数字图像的加密操作。

这两种混沌序列分别是Logistic混沌序列和Hybrid混沌序列。

首先，Logistic序列是混沌系统中很有代表性的混沌映射，它被广泛应用于混沌应用中，其定义如式(1所示，其中初值和参数的设置为O<μ0≤4，0 ， k ∈ N ，由此数列所得的混沌序列 xk 在[0 ， 1] 之间无规律地震荡变化：第二，Hybrid序列是一种新构造的序列，该序列利用构造的Hybrid混沌映射，通过周期性改变混沌迭代初值来产生混沌伪随机序列。

该映射定义如式(2所示：此映射不但继承了Logistic映射产生方式简单易行和混沌效果理想等特点而且还能增加了混沌系统的安全性。

该映射的参数取值为0 ， O ， 0 ， O ， k ∈ N 时产生序列的混沌效果最好，与 Logistic 序列不同的是，此数列的产生值在 [-1 ，1] 间以 x 轴为对称轴震荡变换。

两种混沌系统的相同点是，在初值相差甚微的情况下，当 k 大于一定值时，所得 zt 均会出现很大的差别，这个特点充分体现了混沌系统对初值敏感的特性，使安全性得到了提高。

2、序列变换由于数字图像可以看作是由每一个像素点所组成的一个二维矩阵，能够实现对二维矩阵的变换即可达到对图像的加密目的，因此，本文旨在将上文所得的混沌数列进行矩阵变换来实现对于数字图像每一个像素点的灰度值置换加密和整体图像像素的位置混乱。

MATLAB中的图像压缩与加密技术指南引言：图像的压缩和加密是数字图像处理中的两个重要方面。

压缩可以减少图像的存储空间和传输带宽，而加密可以保护图像的隐私和安全性。

MATLAB提供了丰富的工具和函数，可以实现高效的图像压缩和加密。

本文将探讨MATLAB中的图像压缩与加密技术，包括基本原理、常用算法和实现方法。

一、图像压缩技术的基本原理图像压缩是指通过某种算法或方法，减少图像数据的冗余和信息量，实现对图像数据的紧凑存储和传输。

常用的图像压缩方法有无损压缩和有损压缩两种。

1. 无损压缩无损压缩是指在压缩过程中，不丢失任何图像数据，可以完全还原原始图像。

这种压缩方法适用于对图像质量要求高、对存储空间要求不敏感的场景。

MATLAB提供了多种无损压缩算法，如Huffman编码、Lempel-Ziv-Welch编码等。

2. 有损压缩有损压缩是指在压缩过程中，会有一定的信息损失，但通过合理的算法和参数控制，可以在降低图像质量的同时，获得较高的压缩比。

这种压缩方法适用于对图像质量要求相对较低、对存储空间和传输带宽有限的场景。

MATLAB中最常用的有损压缩算法是离散余弦变换（DCT）和小波变换。

二、图像压缩技术的常用算法和实现方法1. Huffman编码Huffman编码是一种无损压缩算法，基于字符出现的概率进行编码。

在MATLAB中，可以使用`huffmandict`函数生成Huffman编码字典，然后使用`huffmanenco`函数对原始图像进行编码，最后使用`huffmandeco`函数进行解码。

2. Lempel-Ziv-Welch编码Lempel-Ziv-Welch编码是一种无损压缩算法，根据字符串的重复出现进行编码。

在MATLAB中，可以使用`lzwenco`函数对原始图像进行编码，然后使用`lzwdeco`函数进行解码。

3. 离散余弦变换（DCT）DCT是一种将时域信号转换为频域信号的方法，常用于图像压缩。

Matlab中的数据压缩与图像加密方法引言：数据压缩和图像加密是当今计算机科学领域中的重要研究方向。

数据压缩技术能够有效地减小数据的尺寸并提高存储和传输效率，而图像加密技术则可以有效保护敏感信息的安全性。

在本文中，我们将探讨Matlab中常用的数据压缩和图像加密方法，介绍它们的原理和应用领域。

一、数据压缩1. Huffman编码Huffman编码是一种常用的数据压缩算法。

其基本原理是根据待压缩数据中字符的出现频率来构建一个最优二叉树。

通过对每个字符赋予对应的编码，可以实现对数据的高效压缩。

Huffman编码在Matlab中可以通过构建Huffman树并对数据进行编码实现。

2. Lempel-Ziv-Welch（LZW）算法LZW算法是一种无损的数据压缩算法，常用于文本和图像压缩。

该算法通过建立一个字典来存储已经出现的字符组合，并将其替换为对应的索引值。

这样可以实现对数据的高效压缩。

在Matlab中，可以使用LZW算法对文本和图像进行压缩和解压缩。

3. 小波变换压缩小波变换是一种非常有效的数据压缩方法。

其基本思想是通过对数据进行一系列尺度和平移变换，将数据从时域转换到频域。

通过选择适当的小波基函数，可以实现对数据的高效压缩。

Matlab提供了丰富的小波变换函数，可以方便地进行数据压缩。

二、图像加密1. 基于置乱和扩散的加密算法基于置乱和扩散的加密算法是一种常用的图像加密方法。

其基本思想是通过对图像进行像素置乱和扩散等操作，使得原始图像的信息变得不可分辨。

这样可以有效保护图像的安全性。

在Matlab中，可以使用随机数生成器和像素重排等函数实现基于置乱和扩散的图像加密。

2. RSA算法RSA算法是一种常用的公钥加密算法。

其基本原理是通过对数据进行加密和解密，实现对敏感信息的安全传输。

在RSA算法中，每个用户都有一对密钥，包括公钥和私钥。

公钥用于加密数据，私钥用于解密数据。

在Matlab中，可以使用RSA算法对图像进行加密和解密。

基于混沌系统和DNA动态编码的图像加密算法基于混沌系统和DNA动态编码的图像加密算法1.引言随着互联网的快速发展和广泛应用，图像的安全性和保密性变得越来越重要。

传统的图像加密算法往往采用对称密码算法和差分传输技术等方式进行信息保护，但这些算法存在被攻击和破解的风险。

为了增强图像加密的安全性和抗攻击能力，研究者们提出了许多新颖的加密算法。

本文将介绍一种基于混沌系统和DNA动态编码的图像加密算法，该算法能够有效地保护图像的信息，提高图像加密的安全性。

2.混沌系统的原理混沌系统是一种非线性、无周期、灵敏性依赖初值条件的系统，具有随机性和不可预测性。

混沌系统是基于非线性微分方程构建的，如Logistic映射。

通过合适的参数设置和初始条件，混沌系统可以生成具有高度复杂性和随机性的序列。

在图像加密中，利用混沌系统产生的伪随机数序列可以作为密钥，对图像进行加密。

3.DNA动态编码的原理DNA动态编码是一种新颖的密码学技术，它结合了DNA序列的存储能力和传输信息的特点，通过DNA序列的组合和分离来实现信息的加密和解密。

DNA动态编码通过构建DNA序列与二进制序列之间的映射关系，将图像的二进制序列转化为DNA序列进行存储和传输，从而增强信息的保密性和隐蔽性。

4.基于混沌系统和DNA动态编码的图像加密算法基于混沌系统和DNA动态编码的图像加密算法主要包括以下步骤：4.1 图像的分割与转换将待加密的图像分割成若干个像素块，并将每个像素块的RGB值转化为对应的二进制序列。

4.2 混沌系统生成密钥通过选择合适的混沌系统和参数设置，利用混沌系统生成一组伪随机数序列作为密钥。

4.3 DNA动态编码将图像的二进制序列与DNA序列进行映射，使用DNA序列对二进制序列进行编码和解码。

4.4 图像加密的混沌扰动利用混沌系统生成的密钥对图像的像素块进行扰动操作，增加图像的复杂性和随机性。

4.5 图像加密的DNA编码将扰动后的图像像素块的二进制序列转化为对应的DNA序列，并使用DNA动态编码的方法进行存储和传输。

科 苑 论 谈摘 基于混沌序列的图像加密技术李 萌 穆秀春（ 黑龙江科技学院 电气与信息工程学院，黑龙江 哈尔滨 １５００２７）要：混沌加密技术广泛应用于网络通信、图像加密等信息安全领域。

首先介绍几种混沌映射的加密算法。

研究基于 Ｌｏｇｉｓｔｉｃ映射的图像加 密算法， 并从算法的安全性等方面进行性能分析。

最后采用 Ｍａｔｌａｂ 仿真软件完成混沌加密算法的设计， 用该算法对实例进行加密仿真。

关键词：图像加密；混沌序列；混沌映射引言： 多媒体通信技术是二十一世纪科学技 学模型， 对其产生的混沌序列进行变换就很容易 ２８，ｂ＝８／３。

在保持σｂ， 不变， ｒ＞２４．７４ 时Ｌｏｒｅｎｚ［０］系统 术发展的热点。

随着信息技术和计算机网络的快速 发展， 数字化的多媒体可以通过网络方便地复制、 存储和通信。

在很多情况下通信双方都不希望网络 上所传输的图像数据被未授权者所浏览或处理， 要 求发送方和接收方要进行保密通信。

这就涉及到图像加密技术。

通过图像加密操作后， 原来的数字图像变为类似于信道随机噪声的信息， 这些信息对不 知道密钥的网络窃听者是不可识别的， 进而可以有 效地保护传输中的图像数据。

随着人们对知识产权 的重视，图像加密技术有着广阔的应用前景。

由于 图像的加密有其自身的要求，传统的文字加密方法 不适合图像加密。

针对数字图像加密的问题，已有很多文献提出了加密的方法。

混沌系统是一种高度 复杂的非线性动力系统， 具有对初始值的高度敏感 性，系统输出的不可预测性及区间的遍历性。

这些 特征非常适合于信息的安全保密。

１ 混沌系统混沌系统由于对初始条件的极度敏感性及运动轨迹的非周期性，使得它非常适合加密。

最早 将离散混沌动力学系统应用于加密算法的是Ｍａｔｔｈｅｗｓ。

１９９０年， 他给出了一种一维的混沌映射， 该映射根据初始条件产生的具有混沌特性的 伪随机序列可以直接应用于一次一密的加密算法 中， 但是该混沌映射在使用计算机实现时会退化 成周期序列， 而且该序列的周期一般较小。

算法1.把图像的数据重塑成一维的形式，对其进行置乱；clearcloseclcG=imread('F:\Fatiao.jpg');G=rgb2gray(G)subplot(1,3,1);imshow(G);title('原图');A=G(:);A1=G(end: -1:1);乱subplot(1,3,2);A1=reshape(A1,256,256)imshow(A1);title('一维置乱'); %title一下A2=A1(end:-1:1);A2G=reshape(A2,256,256);subplot(1,3,3) ;imshow(A2G)title('置乱恢复'); %title一下算法2.把图像看成二维的形式，采用二维坐标的形式对其进行置乱；clearcloseclcG=imread('F:\Fatiao.jpg');G=rgb2gray(G)subplot(1,3,1);imshow(G);title('原图') %title一下原图Gadd=fix(256*rand(256,256));for i=1:256for j=1:256G1(i,j)=0.1*G(i,j)+0.9*Gadd(i,j);endendsubplot(1,3,2);imshow(G1);title('置乱后的图像') ;for i=1:256for j=1:256G2(i,j)=(G1(i,j)-0.9*Gadd(i,j))./0.1;endendsubplot(1,3,3)imshow(G2); %显示图像title('恢复后的图像');算法3.利用arnold变换（猫脸变换）对图像进行置乱，并检验arnold的周期性（即变换周期为N时，采用arnold变换N次后，可以恢复原有图像）clearcloseclcG=imread('F:\Fatiao.jpg');subplot(2,2,1);imshow(G);title('原图');for k=1:12for x=1:256for y=1:256x1=x+y;y1=x+2*y;if x1>256x1=mod(x1,256);endif y1>256y1=mod(y1,256);endif x1==0;x1=256;endif y1==0;y1=256;endG_TR(x1,y1)=G(x,y);endendG=G_TRif k==1subplot(2,2,2);imshow(G_TR);title('一次迭代');endif k==2subplot(2,2,3);imshow(G_TR);title('二次迭代');endendsubplot(2,2,4);imshow(G_TR);title('192次迭代复原');。