基于Logistic混沌序列的图像加解密算法matlab仿真

简介: 基于Logistic混沌序列的图像加解密算法matlab仿真

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:

f5ed35bb405f15c93c7fcf3898752d4d_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png
5f071289bc802df2cffb9976cb23b33b_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png
6b6ca8464be648bb516d17386ffc0a64_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png
bd2c58b26acb7a3e75ed0aa6854b92fb_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

2.算法涉及理论知识概要
基于logistic混沌序列的图像加解密算法是一种基于混沌理论的加密算法,它通过混沌序列生成的随机数来改变图像的像素值,从而达到加密的目的。本文将详细介绍基于logistic混沌序列的图像加解密算法。混沌理论是指一类非线性动力学系统的行为,这类系统的特点是具有高度的敏感性依赖于初始条件,即微小的初始条件变化可能会导致系统的演化轨迹产生巨大的差异。混沌理论的兴起与发展,对于科学技术的进步有着重要的推动作用。
logistic混沌系统是一种广泛应用于密码学领域的一维混沌系统,它由以下的迭代公式定义:
x_{n+1}=mu x_n(1-x_n)
其中,x_n为第n次迭代的系统状态,$\mu$为控制参数,通常取值在3.569945至4.0之间,且在这个区间内的不同取值会导致系统产生不同的混沌轨迹。
logistic混沌系统的演化轨迹一般表现为一条分叉的曲线,如图1所示。不同的控制参数mu会导致不同的演化轨迹,因此可以通过调整控制参数的值来获得不同的混沌序列。
三、基于logistic混沌序列的图像加密算法
基于logistic混沌序列的图像加密算法是一种基于混沌理论的加密算法,它通过混沌序列产生的随机数来改变图像的像素值,从而达到加密的目的。
选择一个合适的logistic混沌系统,确定其控制参数mu。将需要加密的图像转化为灰度图像,即将彩色图像转化为单通道的灰度图像。
将灰度图像分割为若干个像素块,并将每个像素块的像素值展开为一个一维的数组。对每个像素块的像素值进行加密,具体步骤如下:
a. 以logistic混沌系统的迭代公式为基础,生成一个与像素块长度相同的混沌序列。
b. 将混沌序列中的值映射到[0,1]之间,作为像素块中每个像素值加密的密钥。
c. 将像素块中的每个像素值与其对应的密钥异或运算,得到加密后的像素值。
将每个像素块的加密后的像素值重新组合成一个二维的像素块,并将所有像素块组合成加密后的图像。
加密后的图像看起来与原图像几乎没有区别,但是由于每个像素值都经过了logistic混沌序列产生的随机数的加密,因此数据的随机性和不可预测性大大增强,从而达到了加密的目的。
解密的过程与加密的过程类似,选择一个合适的logistic混沌系统,确定其控制参数mu。将加密后的图像分割为若干个像素块,并将每个像素块的像素值展开为一个一维的数组。对每个像素块的像素值进行解密,具体步骤如下:
a. 以logistic混沌系统的迭代公式为基础,生成一个与像素块长度相同的混沌序列。
b. 将混沌序列中的值映射到[0,1]之间,作为像素块中每个像素值加密的密钥。
c. 将像素块中的每个像素值与其对应的密钥异或运算,得到解密后的像素值。
将每个像素块的解密后的像素值重新组合成一个二维的像素块,并将所有像素块组合成解密后的图像。解密后的图像与加密前的图像完全一致。
基于logistic混沌序列的图像加解密算法是一种基于混沌理论的加密算法,它通过混沌序列产生的随机数来改变图像的像素值,从而达到加密的目的。由于混沌序列具有高度的随机性和不可预测性,因此基于logistic混沌序列的图像加解密算法具有很高的安全性。

3.MATLAB核心程序
```I0 = imread('lena.png');
img = rgb2gray(I0);

figure;
subplot(121)
imshow(img);
title('原图像');
subplot(122)
imhist(img);

r = 1.58;
x(1) = 0.65;
Rr = size(img,1);
Cc = size(img,2);

%Logistic混沌加密
for n=1:RrCc-1
x(n+1) = r
x(n)*(1-x(n));
end
[VV,II] = sort(x);

%加密
[himg,img_,key] = func_jiami(img,II,Rr,Cc);

[img2] = funcjiemi(img,II,key,Rr,Cc);

figure
subplot(121)
imshow(himg);
title('加密图像');
subplot(122)
imhist(himg);

figure
subplot(121)
imshow(img2);
title('解密图像');
subplot(122)
imhist(img2);

...........................................

figure;
subplot(3,2,1)
SHOWS(x1,y1)
title('原图像Horizontal');

subplot(3,2,3)
SHOWS(x2,y2)
title('原图像Vertical');

subplot(3,2,5)
SHOWS(x3,y3)
title('原图像Diagonal');

subplot(3,2,2)
SHOWS(x4,y4)
title('加密图像Horizontal');

subplot(3,2,4)
SHOWS(x5,y5)
title('加密图像Vertical');

subplot(3,2,6)
SHOWS(x6,y6)
title('加密图像Diagonal');
```

相关文章
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于PSO粒子群优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真
- **算法理论:** 利用PSO优化的CNN-GRU,结合CNN的特征提取和GRU的记忆机制,进行时间序列预测。 - **CNN:** 通过卷积捕获序列的结构信息。 - **GRU:** 简化的LSTM,处理序列依赖。 - **预测步骤:** 1. 初始化粒子群,每粒子对应一组模型参数。 2. 训练并评估CNN-GRU模型的验证集MSE。 3. 使用PSO更新参数,寻找最佳配置。 4. 迭代优化直至满足停止准则。 ```
|
2天前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于GA遗传优化算法的Okumura-Hata信道参数估计算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中应用遗传算法进行无线通信优化,无水印仿真展示了算法性能。遗传算法源于Holland的理论,用于全局优化,常见于参数估计,如Okumura-Hata模型的传播损耗参数。该模型适用于150 MHz至1500 MHz的频段。算法流程包括选择、交叉、变异等步骤。MATLAB代码执行迭代,计算目标值,更新种群,并计算均方根误差(RMSE)以评估拟合质量。最终结果比较了优化前后的RMSE并显示了SNR估计值。
16 7
|
4天前
|
算法 数据挖掘
MATLAB数据分析、从算法到实现
MATLAB数据分析、从算法到实现
|
10天前
|
机器学习/深度学习 算法 调度
Matlab|基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量优化管理matlab-源码
基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量管理源码实现,结合LSTM预测可再生能源和负荷,优化微网运行成本与固定成本。方法应用于冷热电联供微网,结果显示经济成本平均降低4.03%,提高经济效益。代码包括数据分段、LSTM网络定义及训练,最终展示了一系列运行结果图表。
|
10天前
|
算法
基于Dijkstra算法的最优行驶路线搜索matlab仿真,以实际城市复杂路线为例进行测试
使用MATLAB2022a实现的Dijkstra算法在城市地图上搜索最优行驶路线的仿真。用户通过鼠标点击设定起点和终点,算法规划路径并显示长度。测试显示,尽管在某些复杂情况下计算路径可能与实际有偏差,但多数场景下Dijkstra算法能找到接近最短路径。核心代码包括图的显示、用户交互及Dijkstra算法实现。算法基于图论,不断更新未访问节点的最短路径。测试结果证明其在简单路线及多数复杂城市路况下表现良好,但在交通拥堵等特殊情况下需结合其他数据提升准确性。
|
2天前
|
存储 传感器 算法
基于ACO蚁群优化算法的WSN网络路由优化matlab仿真
摘要(Markdown格式): - 📈 ACO算法应用于WSN路由优化,MATLAB2022a中实现,动态显示迭代过程,输出最短路径。 - 🐜 算法模拟蚂蚁寻找食物,信息素更新与蚂蚁选择策略确定路径。信息素增量Δτ += α*τ*η,节点吸引力P ∝ τ / d^α。 - 🔁 算法流程:初始化→蚂蚁路径选择→信息素更新→判断结束条件→输出最优路由。优化WSN能量消耗,降低传输成本。
|
11天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
**算法预览图省略** - **软件版本**: MATLAB 2022a - **核心代码片段**略 - **PSO-CNN-LSTM概览**: 结合深度学习与优化,解决复杂时间序列预测。 - **CNN**利用卷积捕获时间序列的空间特征。 - **LSTM**通过门控机制处理长序列依赖,避免梯度问题。 - **流程**: 1. 初始化粒子群,每个粒子对应CNN-LSTM参数。 2. 训练模型,以验证集MSE评估适应度。 3. 使用PSO更新粒子参数,寻找最佳配置。 4. 迭代优化直到满足停止条件,如最大迭代次数或找到优良解。
|
11天前
|
算法
基于PID-bang-bang控制算法的卫星姿态控制matlab仿真
该文主要介绍了一个基于PID-bang-bang控制算法的卫星姿态控制系统。在MATLAB2022a中进行了仿真,生成了控制收敛曲线和姿态调整动画。系统通过PID控制器减少误差,结合Bang-Bang控制实现快速响应。核心程序涉及卫星位置、推力向量的计算及动画绘制。PID控制器利用比例、积分、微分项调整输出,Bang-Bang控制则在误差超出阈值时提供即时修正。两者结合以平衡控制精度和响应速度,适应卫星姿态的精确调节需求。
|
12天前
|
传感器 算法
基于无线传感器网络的LC-DANSE波束形成算法matlab仿真
摘要: 此MATLAB程序对比了LC-DANSE与LCMV波束形成算法在无线传感器网络中的性能,基于SNR和MSE指标。测试在MATLAB 2022a环境下进行。核心代码涉及权重更新迭代,用于调整传感器节点权重以增强目标信号。LC-DANSE是分布式自适应算法,关注多约束条件下的噪声抑制;LCMV则是经典集中式算法,侧重单个期望信号方向。两者在不同场景下各有优势。程序结果显示SNR和MSE随迭代变化趋势,并保存结果数据。
|
16天前
|
算法 安全 数据库
基于结点电压法的配电网状态估计算法matlab仿真
**摘要** 该程序实现了基于结点电压法的配电网状态估计算法,旨在提升数据的准确性和可靠性。在MATLAB2022a中运行,显示了状态估计过程中的电压和相位估计值,以及误差随迭代变化的图表。算法通过迭代计算雅可比矩阵,结合基尔霍夫定律解决线性方程组,估算网络节点电压。状态估计过程中应用了高斯-牛顿或莱文贝格-马夸尔特法,处理量测数据并考虑约束条件,以提高估计精度。程序结果以图形形式展示电压幅值和角度估计的比较,以及估计误差的演变,体现了算法在处理配电网状态估计问题的有效性。