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内容介绍
一、研究背景与主题引入
随着数字图像技术在医疗影像、军事侦察、个人隐私保护等领域的广泛应用，图像数据的安全性问题日益凸显。传统加密方法如AES直接对像素值加密，存在计算量大、无法兼容压缩传输、硬件实现复杂等缺陷。例如，512×512图像加密需处理262,144个像素点，而基于DCT（离散余弦变换）的加密方案通过频域系数扰动实现加密，计算量仅为传统方法的1/3，且与JPEG压缩标准兼容，可节省60%以上传输带宽。本研究聚焦于DCT变换在图像加密中的核心机制，旨在构建兼顾安全性与效率的频域加密框架。
二、理论基础与文献综述
（一）DCT变换的数学原理
DCT通过正交变换将图像从空间域转换为频域，其二维变换公式为：
加密方案设计
双密钥机制
：
置乱密钥
：控制8×8块内DCT系数的置换规则，采用基于混沌序列的动态置换矩阵。
扰动密钥
：决定低频系数的缩放因子（α∈[0.8,1.2]）和高频系数的偏移量（β∈[-50,50]）。
加密流程
：
图像分块→DCT变换→系数分类（低频/高频）→混沌序列生成→动态置换→数值扰动→逆DCT→图像重建。
解密流程
：
逆操作执行，需精确同步混沌序列生成过程。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
t(1)=init
for i=1:C-1
t(i+1)=ut(i)-ut(i)^2;
end
%%2. Generate symbolize matrix Q
v(1) = 0.25;
key=5;
for i = 1:C-1
v(i+1) = cos(key*(acosd(v(i))));
end
for i= 1:C
if(t(i)<v(i))
Q_array(i) = -1;
else
Q_array(i)=1;
end
end
count = 1;
for i = 1:A
for j = 1:B
Q(i,j)= Q_array(count);
count = count +1;
end
end
J = t(1:(A/8)*(B/8));
[L_s,P] = sort(J,'descend');
%. Generate transformation matirx R
t=double(mod(round(t*10^14), 256) + 1);
C1 = 1;
for i=1: (A)
for j= 1: (B)
R(i,j) = t(C1);
C1=C1+1;
end
end
end
🔗 参考文献
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
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🌈 通信方面
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🌈 元胞自动机方面
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🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP
、
置换流水车间调度问题PFSP
、
混合流水车间调度问题HFSP
、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
