[發(fā)明專利]一種基于量子混沌映射和分數(shù)域變換的圖像加密方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710270638.0 | 申請日: | 2017-04-24 |
| 公開(公告)號: | CN107239708B | 公開(公告)日: | 2020-04-17 |
| 發(fā)明(設計)人: | 謝國波;鄧華軍 | 申請(專利權)人: | 廣東工業(yè)大學 |
| 主分類號: | G06F21/60 | 分類號: | G06F21/60 |
| 代理公司: | 廣東廣信君達律師事務所 44329 | 代理人: | 楊曉松 |
| 地址: | 510062 廣東*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 量子 混沌 映射 分數(shù) 變換 圖像 加密 方法 | ||
本發(fā)明公開了一種基于量子混沌映射和分數(shù)域變換的圖像加密方法。該方法利用Henon映射首先對像素點進行迭代置亂,然后用置亂的矩陣與行置亂矩陣相乘后進行x方向α階DFRFT變換,將變換后矩陣與列置亂矩陣相乘后再進行y方向β階DFRFT變換,最后利用量子Logistic混沌映射對變換后的矩陣進行擴散加密運算。該方法克服了傳統(tǒng)一些方法只在空間域,變換域,和混沌系統(tǒng)單純的使用某一種方案而導致參數(shù)變量少,系統(tǒng)結構簡單,偽隨機和非周期性不好等缺點,實驗和仿真結果表明,該方法比傳統(tǒng)加密方法具有更高的安全性。
技術領域
本發(fā)明涉及混沌通訊保密領域,特別涉及一種基于量子混沌映射和分數(shù)域變換的圖像加密方法。
背景技術
隨著網(wǎng)絡通信和計算機技術的快速發(fā)展,圖像作為信息的一種重要載體,由于信息量豐富,直觀性強等特點,被廣泛應用于各個領域。圖像傳遞的安全性和保密技術引起了人們的密切關注。探索高效,安全的圖像加密方法已成為廣大學者的研究的一門重要課題。
混沌系統(tǒng)由于具有初值敏感性,偽隨機性等優(yōu)良的密碼學特性。基于此,學者們紛紛提出一些混沌圖像加密方法。常用的圖像加密的經(jīng)典思想主要有以下3種:基于圖像像素空間位置置亂,基于圖像灰度的變換,基于這兩者的結合。其中主要研究方向為從低維到高維,從單一混沌系統(tǒng)到多維混沌系統(tǒng)的轉變。GAO等人提出采用像素置亂和像素變換相結合機制的加密方法,盡管構造簡單,但是密鑰與明文無關,導致無法有效有效抵制選擇明文攻擊。王等人提出了一種超混沌圖像加密方法,通過密文反饋機制控制方法中的密鑰流,使得加密所需要參數(shù)與明文密切相關。但由于周期短,復雜度低,容易被破解。當前大多數(shù)混沌加密方法都是自然混沌系統(tǒng),嚴格意義上說沒有達到密碼學所要求的保密性和安全性,即容易被攻破。基于此,在變換域中進行圖像加密算法成為近年來的研究方向。Unnikrishnan等人在2000年首次將分數(shù)階Fourier變換用于圖像加密。由于分數(shù)階Fourier可加性和變換階數(shù)可以為圖像加密方法提供更多的自由度,已經(jīng)逐漸成為圖像加密中的重要研究熱點之一。綜上,人們又考慮到混沌系統(tǒng)自身有許多優(yōu)良特性,王等人提出將混沌系統(tǒng)和分數(shù)階Fourier變換結合在一塊的圖像加密方法。實驗結果和仿真表明該方法比之前的方法安全性要好。隨著信息技術的快速發(fā)展,量子圖像也進入了人們的視野,學者們開始研究更加高效和安全的量子圖像加密技術。在2012年,Akhshani A等人基于量子logistic映射提出了一個圖像加密方案,該研究為量子混沌映射應用于密碼學領域指明了方向。與傳統(tǒng)的加密技術相比,量子混沌映射具有天然的并行性,大容量和難以破解等優(yōu)點。基于此,提出一種基于量子混沌映射和分數(shù)域變換的圖像加密方法。
發(fā)明內容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術的缺點與不足,提供一種基于量子混沌映射和分數(shù)域變換的圖像加密方法,克服了傳統(tǒng)分數(shù)階Fourier變換后直方圖不夠平滑的缺點,本發(fā)明方法通過引入量子混沌映射,有效避免了傳統(tǒng)混沌系統(tǒng)偽隨機性差,計算復雜度高,控制參數(shù)少等問題,同時將混沌系統(tǒng)和分數(shù)階Fourier變換結合起來,實現(xiàn)了介于空間域和頻域的分數(shù)域置亂,置亂效果好,避免了輕易能夠破解的問題。安全性得到了提高。
本發(fā)明的目的通過下述技術方案實現(xiàn):一種基于量子混沌映射和分數(shù)域變換的圖像加密方法,包括以下步驟:
步驟一:打開原始的lena(256×256)灰度bmp圖像,按照從左往右的順序依次讀取圖像中各點像素值,得到原始圖像的像素矩陣Q。因其圖像高度和寬度相等,這里假設高度和寬度用M表示.
步驟二:利用Henon映射產(chǎn)生兩個M×M混沌序列分別為X={xk|k=0,1,2,3,…,M×M},Y={yk|k=0,1,2,3,…,M×M},Henon映射的動力學方程如下式(1):
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