基于DNA算法的遥感图像加解密matlab仿真

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 本程序基于DNA算法实现遥感图像加密与解密,利用DNA分子双螺旋结构和碱基配对规则完成信息编码。主要步骤包括图像预处理、DNA编码、DNA操作(杂交、酶切、连接)及密钥生成管理。通过直方图、相关性、熵和解密后图像质量分析验证效果。程序在MATLAB2022A版本运行,具有高效性和安全性,但需解决操作准确性与密钥管理复杂性等挑战。

1.程序功能描述
通过DNA算法对遥感图像进行加密和解密,分析加解密处理后图像的直方图,相关性,熵,解密后图像质量等。

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行

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4.jpeg
5.jpeg
6.jpeg

3.核心程序

x0=0.07628261275522;
y0=0.77258554999421;
z0=0.14153066287988;
w0=0.53152627474363;
[lx,ly,lz,lw]=generate_chenstream_gen(x0,y0,z0,w0,KEY_STREAM_LENGTH,0);   
load func\Scramble_matrix.mat 

%dna_enc(img,img_dna,lx_rule);//对M*N的img进行DNA编码,输出为M*4N的img_dna,编码规则为rule
dat1    = dna_rules(imgs,lx(1),0);
%置乱 
dat2    = dna_rules(R,ly(1),0);
%扩散
dat3    = dna_xor(dat1,dat2,lz(1));
%解码
dat_enc = dna_rules(dat3,lw(1),1);
dat_enc = uint8(dat_enc);

subplot(132);
imshow(dat_enc);
title(['加密图']);

save func\encode.mat dat_enc      



% %计算熵
% disp('熵:');
% S1 = func_shang(imgs)
% S2 = func_shang(dat_enc)


% %相关性分析
% disp('相关性分析:');
% [R1,R2,R3]=func_xgx(imgs,Row,Col);
% [R1,R2,R3]
% [R1,R2,R3]=func_xgx(dat_enc,Row,Col);
% [R1,R2,R3]




load func\encode.mat         
[Row,Col,k]       = size(dat_enc);                    
KEY_STREAM_LENGTH = 4*Row*Col;

%generate_chenstream(x0,y0,z0,w0);//产生密钥流
x0=0.07628261275522;
y0=0.77258554999421;
z0=0.14153066287988;
w0=0.53152627474363;
[lx,ly,lz,lw]=generate_chenstream_gen(x0,y0,z0,w0,KEY_STREAM_LENGTH,1);
load func\Scramble_matrix.mat 

%dna_enc(img,img_dna,lw_rule);
dat_dec1 = dna_rules(dat_enc,lw(1),0);
%inv_diffusion(img_dna);
dat_dec2 = dna_rules(R,ly(1),0);
%inv_permu_trans(img_dna,ly);
dat_dec3 = dna_xor(dat_dec1,dat_dec2,lz(1));
%dna_dec(img,img_dna,lx_rule);
dat_dec  = dna_rules(dat_dec3,lx(1),1);
dat_dec  = uint8(dat_dec);

subplot(133);
imshow(dat_dec);
dat_dec_=dat_dec;
title(['解密图']);
save func\right_mat.mat dat_dec



PSNR = psnr(uint8(imgs), uint8(dat_dec))
AI 代码解读

4.本算法原理
DNA算法的核心在于利用DNA分子的双螺旋结构和碱基配对规则来进行信息编码和解密。DNA分子由四种核苷酸组成:腺嘌呤(A)、胞嘧啶(C)、鸟嘌呤(G)和胸腺嘧啶(T)。这四种核苷酸通过碱基互补配对规则(A与T配对,C与G配对)形成稳定的双链结构。

基于 DNA 算法的遥感图像加密步骤如下:

图像预处理

将遥感图像转换为灰度图像,以减少数据量。

对灰度图像进行分块处理,将其划分为若干个大小相同的子块。

DNA 编码

采用合适的编码方法将每个子块的像素值转换为 DNA 序列。例如,对于一个 8 位灰度值,可以使用 2 位 DNA 编码,即 00(A)、01(C)、10(G)、11(T)。

对每个子块的 DNA 序列进行随机化处理,以增加加密的安全性。

DNA 操作

杂交操作:随机选择两个子块的 DNA 序列进行杂交,生成新的 DNA 序列。

酶切操作:利用特定的酶对杂交后的 DNA 序列进行切割。

连接操作:将切割后的 DNA 片段进行连接,形成新的 DNA 序列。

重复上述操作多次,以增加加密的复杂性。

密钥生成与管理

生成随机密钥,用于控制 DNA 操作的过程。密钥可以包括杂交的位置、酶切的位置和连接的方式等信息。

对密钥进行加密存储,以确保安全性。

加密图像生成

将经过多次 DNA 操作后的 DNA 序列转换回二进制数据,得到加密后的子块。
将加密后的子块组合起来,形成加密后的遥感图像。

   基于 DNA 算法的遥感图像加解密是一种具有创新性和潜力的方法。通过利用 DNA 分子的结构和特性,结合密码学的原理,可以实现对遥感图像的高效、安全加密和解密。然而,目前该方法还存在一些挑战,如 DNA 操作的准确性和稳定性、密钥管理的复杂性等。
AI 代码解读
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