【图像加密】基于Shuffling 和 Diffusion算法进行图像加密附matlab代码

简介: ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。🔥 内容介绍基于混沌的图像加密算法性能,主要取决于底层混沌系统的非线性特性。本文提出了一种混合一维与二维混沌映射(MOTDCM),其具有更宽的超混沌区间、更大的最大李雅普诺夫指数,以及比现有大多数混沌系统更复杂的非线性动力学特性。通过利用 MOTDCM 生成的超混沌序

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🔥 内容介绍

基于混沌的图像加密算法性能,主要取决于底层混沌系统的非线性特性。本文提出了一种混合一维与二维混沌映射(MOTDCM),其具有更宽的超混沌区间、更大的最大李雅普诺夫指数,以及比现有大多数混沌系统更复杂的非线性动力学特性。通过利用 MOTDCM 生成的超混沌序列,我们提出了一种具有不同结构的新型图像加密算法,该算法从整体输入图像视角同步执行数据洗牌与扩散操作。仿真结果与对比分析表明,所提出的加密算法具有较大的密钥空间、对密钥的高敏感性以及良好的统计特性。相较于现有算法,该算法在仅需单轮运算的情况下,不仅实现了更优的扩散效果,还满足了安全需求,同时降低了算法复杂度并提升了加密效率。实验结果证明,该加密算法性能优异,能有效抵御选择明文攻击和已知明文攻击。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function [E, E1] = MOTDCM(K)

global N  M

N0 = 300;

% [a, b, lambda1, lambda2, x, y] = K(:);

a = K(1);

b = K(2);

lambda1 = K(3);

lambda2 = K(4);

x = K(5);

y = K(6);

E = zeros(1, N0+N*M);

E1 = zeros(1, N0+N*M);

E(1) = mod(4*a*x*(1-x) + lambda1*y^2, 1);

E1(1) = mod(4*b*F(y)*(1-F(y)) + lambda2*x^2, 1);

for i = 2 : N*M + N0

   E(i) = mod(4*a*E(i-1)*(1-E(i-1)) + lambda1*E1(i-1)^2, 1);

   E1(i) = mod(4*b*F(E1(i-1))*(1-F(E1(i-1))) + lambda2*E(i-1)^2, 1);

end

E = E(N0+1 : N0+N*M);

E1 = E1(N0+1 : N0+N*M);

end


function out = F(x)

out = 3*sin(pi*x);

end

🔗 参考文献

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