基于混沌加密的遥感图像加密算法matlab仿真

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
简介: 本项目实现了一种基于混沌加密的遥感图像加密算法MATLAB仿真(测试版本:MATLAB2022A)。通过Logistic映射与Baker映射生成混沌序列,对遥感图像进行加密和解密处理。程序分析了加解密后图像的直方图、像素相关性、信息熵及解密图像质量等指标。结果显示,加密图像具有良好的随机性和安全性,能有效保护遥感图像中的敏感信息。该算法适用于军事、环境监测等领域,具备加密速度快、密钥空间大、安全性高的特点。

1.程序功能描述
基于混沌加密的遥感图像加密算法matlab仿真。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

1.jpeg
2.jpeg
3.jpeg
4.jpg

3.核心程序

subplot(221);
imshow(Image_RGB,[]);title('原图');
subplot(222);
imhist(Image_RGB);title('原图直方图');

signals=Image_RGB
[M,N]=size(signals);



%logistic u值
r1   = 4;
r2   = 4;
tic;
%多次迭代,每次迭代初始值改变
Iter = 1;
for i = 1:Iter
    %logistic初值
    if i == 1
       x1(1)= 0.6;
       x2(1)= 0.7;
    else
       x1(1)= x0;
       x2(1)= y0;
    end
    %通过baker映射对logistic混沌映射初值进行扰动
    [x0,y0] = func_baker(x1(1),x2(1));
    if i==1
       [signals1{i},y1{i},y2{i}] = func_jiami(signals,r1,r2,x0,y0,M,N);
    else
       [signals1{i},y1{i},y2{i}] = func_jiami(signals1{i-1},r1,r2,x0,y0,M,N);     
    end
end

subplot(223);
imshow(signals1{Iter},[]);title('加密图');
subplot(224);
imhist(signals1{Iter});title('加密图直方图');

4.本算法原理
随着遥感技术的不断发展,遥感图像在军事、环境监测、资源勘查等领域得到了广泛的应用。然而,由于遥感图像通常包含大量的敏感信息,如地理坐标、地形地貌等,因此需要对其进行加密保护,以防止信息泄露。混沌加密是一种基于混沌系统的加密技术,具有加密速度快、密钥空间大、安全性高等优点,适用于对遥感图像等大数据量的信息进行加密。

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基于混沌加密的遥感图像加密算法通常包括以下几个步骤:

混沌系统初始化:选择一个混沌系统,并设置初始值和控制参数。

密钥生成:根据混沌系统的初始值和控制参数,生成加密密钥。

图像预处理:对遥感图像进行预处理,如灰度化、归一化等。

混沌序列生成:利用混沌系统生成混沌序列。

图像加密:将混沌序列与遥感图像进行异或操作,实现图像加密。

密文输出:输出加密后的图像密文。

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