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    重庆时时彩大底什么意思: 一种基于双混沌系统和分块的图像加密方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201610918185.3

    申请日:

    2016.10.21

    公开号:

    CN106570815A

    公开日:

    2017.04.19

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06T 1/00申请日:20161021|||公开
    IPC分类号: G06T1/00; G06F21/60(2013.01)I 主分类号: G06T1/00
    申请人: 广东工业大学
    发明人: 谢国波; 朱柳
    地址: 510062 广东省广州市越秀区东风东路729号
    优先权:
    专利代理机构: 广东广信君达律师事务所 44329 代理人: 杨晓松
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201610918185.3

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.05.17|||2017.04.19

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于双混沌系统和分块的图像加密方法,包括步骤对明文图像进行分块;求出混沌系统的混沌参数和迭代次数;将图像位置以块为单位整体置乱;对于每一块明文图像,对块内的像素点进行位置置乱;采用logistic映射生成混沌序列,将图像的像素值替换。与现有技术相比,本发明极大的提升了图像加密的安全性,能够有效抵抗统计特征分析、抵抗明文或者密文攻击、抗差分攻击,同时具有优良的可逆性,保证解密后的图像与初始明文的一致性。

    权利要求书

    1.一种基于双混沌系统和分块的图像加密方法,其特征在于,包括步骤
    S1:对明文图像进行分块,分块数量根据明文产生的密钥决定;
    S2:求出混沌系统的混沌参数和迭代次数;
    S3:将所述混沌参数和迭代次数代入Kent混沌映射生成混沌序列,对序列进行升序或
    降序排列,记录顺序序列各值在初始序列的下标位置产生标记序列,利用标记序列对分块
    后的图像重新排列组合,从而使得图像位置以块为单位整体置乱;
    S4:对于每一块明文图像,求出混沌系统的混沌参数和迭代次数并代入Kent混沌映射
    生成混沌序列,对混沌序列进行升序或降序排列,生成新的下标序列,利用下标序列对块内
    的像素点进行位置置乱;
    S5:将位置置乱后的像素矩阵转化为一维序列,设定logistic混沌系统的非线性强度
    参数和两个logistic混沌系统的初始值,利用logistic混沌映射将所述一维序列生成两个
    与像素个数一致的混沌序列M和N,将混沌序列M转化为值域在[0,255]之间的序列T,将混沌
    序列N中的序列值进行升序或降序排列,生成新的标记下标位置的序列Y,通过序列Y来确定
    序列T中的值与每一个像素点的像素值进行异或运算,完成图像加密。
    2.如权利要求1所述的基于双混沌系统和分块的图像加密方法,其特征在于,步骤S1中
    若明文图像的大小为a×b,则明文图像分为j×k块,其中,分块大小的计算公式为
    <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mi>mod</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <mfrac> <mrow> <mi>a</mi> <mo>&times;</mo> <mi>b</mi> </mrow> <mrow> <mi>a</mi> <mo>+</mo> <mi>b</mi> </mrow> </mfrac> <mo>,</mo> <mn>16</mn> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <mn>3</mn> <mo>,</mo> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <mi>mod</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <mfrac> <mrow> <mi>a</mi> <mo>&times;</mo> <mi>b</mi> </mrow> <mrow> <mi>a</mi> <mo>+</mo> <mi>b</mi> </mrow> </mfrac> <mo>,</mo> <mn>16</mn> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <mn>3.</mn> </mrow>
    3.如权利要求1所述的基于双混沌系统和分块的图像加密方法,其特征在于,步骤S2中
    混沌参数S的计算公式为s=(a+b+sum/(a*b))/(a*a+b*b),混沌系统的迭代次数c的计算公
    式为c=mod(a*a+b*b,a+b)+2a+b。
    4.如权利要求1所述的基于双混沌系统和分块的图像加密方法,其特征在于,步骤S5包
    括步骤:
    S51:将混沌序列M={m1,m2,m3…ma*b}转换为序列T={t1,t2,t3…a*b},其转换方法为:T
    =mod(mi×108,256)1≤i≤a×b;
    S52:对混沌序列N中的序列值进行升序或排列,记录下排序后序列值在原始序列中的
    下标值,生成新的序列Y={y1,y2,y3…ya×b};
    S53:通过序列Y来确定序列T中的值与每一个像素点的像素值进行异或运算,运算公式
    为其中ii′为像素点的新的像素值,ii为像素点原像素值。

    说明书

    一种基于双混沌系统和分块的图像加密方法

    技术领域

    本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种基于双混沌系统和分块的图像加密
    方法。

    背景技术

    网络技术不断发展同时也带来了信息传播形式的多样化,其中数字图像信息由于
    其自身所具有的生动直观,形象丰富的优点,受到用户的广泛喜爱。但与此同时,由于互联
    网络的开放性,也导致了信息泄露事件层出不穷。如何保证私有或者共享数据的安全性,成
    为信息安全领域研究的热门问题。

    混沌是一种看似随机的不规则运动现象,其表现形式可以概括为非线性确定性系
    统中具有的一种内在随机性。从科学角度来看,混沌的主要特点表现在其的不可预测性。
    Shannon曾经提出了关于密码学设计的中心思想:扩散和混乱。而混沌系统自身所具有的特
    性极大的满足了扩散和混乱的基本原则:

    1.遍历性:在限定的范围内,混沌轨道上的点可以无限靠近,从而导致了对初始条
    件预测的几乎不可能性。

    2.混合性:混沌系统的输出类似于白噪声,这一特性源自混沌系统的折叠、局部扩
    展、压缩以及其轨道的不规则性。

    指数的发散性:二维平面上任意接近的两点随着迭代的进行会指数性发散。

    对初始条件的敏感性:初始条件的任何微小变化,经过混沌系统的迭代都会被不
    断进行放大,直接导致所产生的结果发生巨大的改变。这就恰如著名的“蝴蝶效应”,其完美
    的解释了混沌系统的初值敏感性。

    3.根据以上特点,混沌系统被广泛应用于图像加密中,各种加密算法也被研究者
    提出和公开?;煦缦低巢唤鼍哂谐踔得舾?、非周期性、非收敛性、伪随机性等良好的密码学
    特性,又能够迅速生成大量的适应于构造图像加密算法的混沌序列。

    张国基提出的基于混沌系统的置乱和替换加密算法,在替换阶段引入了密文反馈
    机制,该机制通过控制混沌系统的迭代次数来实现对密文的影响,但是该方案可以运用特
    殊的选择密文策略来进行破解,从而导致算法存在安全隐患。朱丛旭等利用二维和三维的
    猫映射相结合,进行位置置乱和像素值替换,解决了混沌系统不能抵御相空间重构攻击的
    特点,但是猫映射的周期性问题无法得到有效避免。

    发明内容

    为克服现有技术的不足,本发明提出一种基于双混沌系统和分块的图像加密方
    法,该方法满足了加密图像的密钥明文相关性、抗统计分析、抗明文(密文)攻击特点,加密
    过程简单易于实现,解密后图像与明文保持一致。

    本发明的技术方案是这样的:

    一种基于双混沌系统和分块的图像加密方法,包括步骤

    S1:对明文图像进行分块,分块数量根据明文产生的密钥决定;

    S2:求出混沌系统的混沌参数和迭代次数;

    S3:将所述混沌参数和迭代次数代入Kent混沌映射生成混沌序列,对序列进行升
    序或降序排列,记录顺序序列各值在初始序列的下标位置产生标记序列,利用标记序列对
    分块后的图像重新排列组合,从而使得图像位置以块为单位整体置乱;

    S4:对于每一块明文图像,求出混沌系统的混沌参数和迭代次数并代入Kent混沌
    映射生成混沌序列,对混沌序列进行升序或降序排列,生成新的下标序列,利用下标序列对
    块内的像素点进行位置置乱;

    S5:将位置置乱后的像素矩阵转化为一维序列,设定logistic混沌系统的非线性
    强度参数和两个logistic混沌系统的初始值,利用logistic混沌映射将所述一维序列生成
    两个与像素个数一致的混沌序列M和N,将混沌序列M转化为值域在[0,255]之间的序列T,将
    混沌序列N中的序列值进行升序或降序排列,生成新的标记下标位置的序列Y,通过序列Y来
    确定序列T中的值与每一个像素点的像素值进行异或运算,完成图像加密。

    进一步地,步骤S1中若明文图像的大小为a×b,则明文图像分为j×k块,其中,分
    块大小的计算公式为


    进一步地,步骤S2中混沌参数S的计算公式为s=(a+b+sum/(a*b))/(a*a+b*b),混
    沌系统的迭代次数c的计算公式为c=mod(a*a+b*b,a+b)+2a+b。

    进一步地,步骤S5包括步骤:

    S51:将混沌序列M={m1,m2,m3…ma*b}转换为序列T={t1,t2,t3…ta*b},其转换方法
    为:T=mod(mi×108,256)1≤i≤a×b;

    S52:对混沌序列N中的序列值进行升序或排列,记录下排序后序列值在原始序列
    中的下标值,生成新的序列Y={y1,y2,y3…ya×b};

    S53:通过序列Y来确定序列T中的值与每一个像素点的像素值进行异或运算,运算
    公式为其中ii′为像素点的新的像素值,ii为像素点原像素值。

    本发明的有益效果在于,与现有技术相比,本发明极大的提升了图像加密的安全
    性,能够有效抵抗统计特征分析、抵抗明文或者密文攻击、抗差分攻击,同时具有优良的可
    逆性,保证解密后的图像与初始明文的一致性。

    附图说明

    图1是本发明基于双混沌系统和分块的图像加密方法流程图。

    图2是原始图像。

    图3是图2经过本发明的方法加密后的图像。

    图4是图2中的原始图像的直方图。

    图5是图3中的加密后图像的直方图。

    图6是图2的像素点的分布情况。

    图7是图3的像素点的分布情况。

    图8是正常解密的解密图像。

    图9是对初始值进行微小改变后的解密图像。

    具体实施方式

    下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完
    整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例?;?br />本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他
    实施例,都属于本发明?;さ姆段?。

    请参见图1,本发明一种基于双混沌系统和分块的图像加密方法,包括步骤

    S1:对明文图像进行分块,分块数量根据明文产生的密钥决定;

    S2:求出混沌系统的混沌参数和迭代次数;

    S3:将所述混沌参数和迭代次数代入Kent混沌映射生成混沌序列,对序列进行升
    序或降序排列,记录顺序序列各值在初始序列的下标位置产生标记序列,利用标记序列对
    分块后的图像重新排列组合,从而使得图像位置以块为单位整体置乱;

    S4:对于每一块明文图像,求出混沌系统的混沌参数和迭代次数并代入Kent混沌
    映射生成混沌序列,对混沌序列进行升序或降序排列,生成新的下标序列,利用下标序列对
    块内的像素点进行位置置乱;

    S5:将位置置乱后的像素矩阵转化为一维序列,设定logistic混沌系统的非线性
    强度参数和两个logistic混沌系统的初始值,利用logistic混沌映射将所述一维序列生成
    两个与像素个数一致的混沌序列M和N,将混沌序列M转化为值域在[0,255]之间的序列T,将
    混沌序列N中的序列值进行升序或降序排列,生成新的标记下标位置的序列Y,通过序列Y来
    确定序列T中的值与每一个像素点的像素值进行异或运算,完成图像加密。

    Kent映射是一个性能很好的混沌系统,其映射关系为:


    其中S为混沌系统的控制参数,当x∈(0,1),S∈(0,1)时Kent混沌映射具有一个正
    的Lyapunov指数,此时Kent映射将生成非周期性的并且不收敛的混沌序列。

    Logistic映射是一个典型的一维离散混沌动力系统,它的诞生源自于人口统计,
    其具体规律可用如下数学公式定义:

    xn+1=μxk(1-xk) (2)

    其中μ为系统非线性强度的参数,其取值范围为0≤μ≤4,k为混沌系统的迭代次
    数,xk为logistic混沌系统的初始值,其取值范围为0<xk<1。当3.569≤μ≤4,该系统映射
    处于混沌状态,此时对初值的微小改变都会导致系统产生完全不同的非收敛、非周期性的
    序列。

    假设待加密图像I的大小为a×b,本发明的具体步骤为:

    S1:将图像I的像素矩阵按照其行和列进行等长划分,设置划分的大小分别为j和
    k,其中



    具体的划分规则如下:

    规则一:当mod(a,j)=0,mod(b,k)=0时,图像I则被划分为j×k块,每块的像素个
    数为

    规则二:当mod(a,j)≠0,mod(b,k)=0时,图像I则被划分为两类不同的块,一类块
    大小为另一类块的大小为

    规则三:当mod(a,j)=0,mod(b,k)≠0时,图像I则被划分为两类不同的块,一类块
    大小为另一类块的大小为

    规则四:当mod(a,j)≠0,mod(b,k)≠0时,图像I则被划分为两类不同的块,一类块
    大小为一类块的大小为一类块的大小为最后一块的大
    小为mod(a,j)×mod(b,k);

    S2:对分块进行重新的组合排列。

    S21:首先对该块明文图像的像素值sum进行求和运算,然后分别运用公式(5)和公
    式(6)求出混沌系统的混沌参数S和混沌系统的迭代次数c.

    S=

    (a/j+b/k+sum/(a/j×b/k))/(a/j×a/j+b/k×b/k) (5)


    S22:将参数代入Kent混沌系统迭代c次以消除暂态效应,从第c+1次开始记录,生
    成一个长度为j×k的混沌序列lj×k={l1,l2,l3…lj×k}。

    S23:对生成的序列进行升序(降序)排列,生成一个记录排序前序列在顺序序列位
    置的下标标记序列,记录为pj×k={p1,p2,p3…pj×k};

    S24:对各分块的位置进行位置置乱,其置乱规则如下采取这个
    步骤使得明文的各个像素点位置以块为单位显著性变化,使得相邻块之间的相关性变差,
    从而为接下来的块内像素位置置乱做准备。

    S3:像素位置的置乱

    通过打乱图像像素的原始位置来进一步破坏相邻像素点之间的相关性。以块为单
    位,分别对各块内部像素点进行位置置乱,具体操作如下:

    S31:对待加密的图像明文按照列(行)优先的顺序扫描,转化成为长度为的
    一维序列

    S32:结合S21得出的混沌参数S,对混沌系统设置一个初始值x1,将参数S和初始值
    x1代入到公式(1)中。Kent映射迭代c次以消弱暂态效应的不良影响。接下来再迭代次
    产生一个长度为的混沌序列运用排序算法对混沌序列进
    行顺序排列,从而再次生成一个记录顺序序列中的各元素在原序列H中新的位置的序列

    S33:利用序列w来置乱明文图像I,置乱的依存规则为置乱后的
    序列记录为:

    h′={h′i,h′i,h′i…h′a×b}

    按照同样操作再对各个分块进行置乱,其中混沌系统的初始值在x1的基础上每次
    自动加0.00011,根据混沌系统对初值的敏感性这一显著特点,以产生完全不同的混沌序
    列。

    S4:图像的像素值替换,采用logistic映射生成混沌序列。

    为了减少加密代价,该阶段将不再以块为单位进行替换,而是直接将分块置乱后
    的图像整体进行替换操作。

    S5:设定混沌系统的初始值x2,x3,以及系统参数λ。将x2,x3分别带入到公式2中,迭
    代1000次以消除暂态效应,从第1001次开始进行记录,生成长度大小为a*b的两个序列M=
    {m1,m2,m3…ma*b},N={n1,n2,n3…na*b}。

    S51:将序列M中的各序列值代入式(5)进行转化,让其值域控制在[0,255]之间,新
    产生的混沌序列更改为T={t1,t2,t3…ta*b}。

    T=mod(mi×108,256)1≤i≤a×b (5)

    S62:对序列N中的序列值进行升序(降序)排列,记录下排序后序列值在原始序列
    中的下标值,生成新的序列Y={y1,y2,y3…ya×b}。

    S53:将像素值与序列T进行异或操作,其异或的规则如下:


    以上操作即为整个加密的全过程。

    实验分析

    实验环境

    本实验采用的测试平台为:

    Intel(R)Core(TM)i5CPU主频2.67GHz,内存为4.0GB。

    Win10操作系统。

    图片采用256×256的灰度Lena图仿真软件MATLAB 2015a。

    实验内容

    图2和图3是原始图像和加密后的图像,加密后的图像完全彻底隐藏了明文,直观
    上无法获得任何与明文相关联的信息。

    图4和图5是原始图像和加密后图像的直方图的分布情况,经过对比发现,加密前
    的像素分布不均匀,极大的暴露了图像像素的分布情况,而采取本发明的算法加密后的图
    像的直方图呈现均匀分布,良好的隐藏了原始图像的像素信息。

    图6和图7是加密前后的像素点的分布情况,从图中容易看出,加密前的相邻像素
    点之间相关性较强,加密后的像素分布均匀,通过计算可知像素的相关性系数非常小。

    图8和图9是正常解密和对初始值进行微小改变后的解密图像。从实验结果可以明
    显看出即使初始密钥的改变极其微小,其对结果的影响也是彻底的。微小改变后的密钥无
    法获得正确的明文信息,进一步验证了该算法的抵御密文攻击的可靠性。同时,足够大的密
    钥空间也确保了穷举攻击的不可能性。

    从实验分析我们可以看到,本发明提出的算法加密原理简单,加密过程可逆,能够
    完全保证重新解密后的密文图像与初始明文保持一致。同时,采取本算法进行图像加密,不
    同的明文生成的密钥相异。本算法也满足了密钥的明文相关性,使得图片传输过程能抵抗
    明文或密文攻击。另外,足够大的密钥间也保障了本算法加密后的密文能良好的抵御统计
    分析、举攻击等。采用本算法进行加密足以提高图像在互联网传播过程中的安全性和密钥
    敏感性。

    以上所述是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员
    来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也视为
    本发明的?;し段?。

    关 键 词:
    一种 基于 混沌 系统 分块 图像 加密 方法
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