【图像加密解密】基于Halton 序列图像加密解密位置扰乱和像素扰乱(含相关性分析)附Matlab代码

简介: 🔥 内容介绍一、图像加密的重要性与背景在当今数字化信息时代,图像作为信息的重要载体,广泛应用于各个领域,如医疗、军事、金融等。这些图像可能包含敏感信息,因此保护图像的安全性至关重要。图像加密技术通过对图像进行特定的变换,将原始图像转换为看似随机的密文图像,使得未经授权的人无法获取图像的真实内容,从而确保图像信息在存储和传输过程中的保密性。二、Halton 序列原理⛳️ 运行结果📣 部分代码function imgOutput=pixelUnEncryption(imgInput,based)[rows,clos]=size(imgInput);sequence=G

🔥 内容介绍

一、图像加密的重要性与背景

在当今数字化信息时代,图像作为信息的重要载体,广泛应用于各个领域,如医疗、军事、金融等。这些图像可能包含敏感信息,因此保护图像的安全性至关重要。图像加密技术通过对图像进行特定的变换,将原始图像转换为看似随机的密文图像,使得未经授权的人无法获取图像的真实内容,从而确保图像信息在存储和传输过程中的保密性。

二、Halton 序列原理

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function imgOutput=pixelUnEncryption(imgInput,based)

[rows,clos]=size(imgInput);

sequence=GetHalton(8*clos,based);

imgOutput=imgInput;

%解密:将每个像素值的二进制交换

for i=1:clos    %列

   seqClos=sequence((i-1)*8+1:i*8,1);

   [~,sortOrder]=sort(seqClos);

   [~,sortOrder]=sort(sortOrder);        %序列

   for j=1:rows    %行

       pixelValue=imgInput(j,i);

       pixelBin=dec2bin(pixelValue,8); %8位的二进制

       tempBin=pixelBin;

       for k=1:8

           tempBin(1,sortOrder(k))=pixelBin(1,k);

       end

       imgOutput(j,i)=bin2dec(tempBin);

   end

end

🔗 参考文献

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