基于联合置乱的高维超混沌图像加密算法附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着红外舰船、卫星遥感、医学影像等敏感图像数据在网络传输中的广泛应用，图像信息安全面临严峻挑战 —— 未经加密的图像易被截获、篡改或泄露，可能导致军事目标暴露、商业机密流失等风险。传统图像加密算法（如 AES、DES）虽能保障安全性，但对图像的二维结构适配性差，存在计算复杂度高、实时性不足的缺陷；低维混沌加密算法（如 Logistic、Lorenz 系统）因密钥空间小、混沌序列易预测，难以抵御穷举攻击与相空间重构攻击。

高维超混沌系统（维度≥4）具有更复杂的动力学行为（如多正 Lyapunov 指数、更宽的参数混沌区间），能生成随机性更强的伪随机序列，为图像加密提供高安全性基础；联合置乱技术通过 “像素位置置乱 + 灰度值置乱” 的双重混淆，可打破原始图像的像素相关性与灰度分布规律，进一步提升加密强度。本文提出基于联合置乱的高维超混沌图像加密算法，以 4 维超混沌 Lü 系统为核心，设计 “超混沌序列驱动的位置联合置乱 + 灰度扩散加密” 机制，通过多轮迭代实现图像的高效加密，并从密钥空间、抗攻击能力、实时性三方面验证算法性能，为敏感图像传输提供高安全、低复杂度的加密方案。

⛳️ 运行结果

执行Arnold变换...

进行DNA动态编码、运算和解码...

进行性能分析...

计算信息熵...

原始图像平均信息熵: 7.2622

加密图像平均信息熵: 7.9843

理想信息熵值: 8.0000

计算相邻像素相关性...

相邻像素相关系数对比:

方向 原始图像R 原始图像G 原始图像B 加密图像R 加密图像G 加密图像B

水平 0.951587 0.948334 0.918411 0.003444 0.012994 0.107669

垂直 0.975281 0.974667 0.952813 -0.036365 0.008627 0.030976

对角线 0.927827 0.925457 0.887189 -0.004678 0.001904 -0.003161

绘制像素相关性对比图...

相关系数对比:

方向 原始图像 加密图像 降低百分比

水平方向 0.951587 0.003444 99.64%

垂直方向 0.975281 -0.036365 103.73%

对角线方向 0.927827 -0.004678 100.50%

进行密钥敏感性分析...

密钥敏感性分析结果:

通道 NPCR(%) UACI(%)

R 99.8566 34.5450

G 99.8566 34.9446

B 99.8566 34.8976

加密算法复现完成！

开始图像解密过程...

使用混沌序列进行解密...

执行Arnold逆变换...

计算解密质量指标...

解密质量分析:

通道 MSE PSNR(dB)

R 0.000000 Inf

G 0.000000 Inf

B 0.000000 Inf

结构相似性(SSIM)分析:

R通道: 1.000000

G通道: 1.000000

B通道: 1.000000

平均SSIM: 1.000000

图像解密完成！

解密成功！解密图像与原始图像基本一致。

>> 

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]柴秀丽,甘志华.基于超混沌系统的位级自适应彩色图像加密新算法[J].计算机科学, 2016, 43(4):6.DOI:10.11896/j.issn.1002-137X.2016.4.027.

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🌟 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

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