【图像加密】基于混沌系统与DNA编码的彩色数字图像加密系统附matlab代码

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🔥 内容介绍

彩色数字图像（如医疗 RGB 影像、军事侦察航拍图、高清数字版权内容）在传输与存储中面临信息泄露、非法篡改、版权侵权等安全威胁，需通过加密技术实现 “密文不可识别、密钥敏感性高、抗攻击能力强、实时加密” 四大核心目标。当前主流加密方法存在显著短板：

1. 通道独立加密的缺陷：传统方法（如 AES、单一混沌）将 RGB 三通道视为独立灰度图分别加密，忽略通道间强相关性（如红色通道与绿色通道的像素值相关系数常＞0.7），攻击者可通过通道间统计特征（如协方差矩阵、联合直方图）反向破解；

1. 单一混沌系统的安全性不足：Logistic、Tent 等经典混沌映射存在 “混沌范围窄（如 Logistic 映射仅参数 μ∈[3.57,4] 时混沌）、伪随机性弱（相位空间易被重构）、初始值敏感性不足” 问题，易被穷举攻击或混沌同步攻击破解；

1. DNA 编码规则固定化：传统 DNA 加密采用静态编码规则（如固定 8 种规则中的 1 种），密钥空间仅依赖混沌初始值，导致密钥空间受限（通常＜2^60），无法抵御高阶统计攻击；

1. 实时性与安全性失衡：复杂加密算法（如基于深度学习的加密）虽提升安全性，但加密速度慢（4K 图像加密需＞10s），难以适配云计算、实时传输等场景。

针对上述问题，本文提出创新型彩色图像加密系统：① 设计 “Logistic-Sine-Chebyshev 复合混沌映射（LSCM）”，提升混沌复杂度与参数空间；② 构建 RGB 通道协同建模（张量表示 + 通道注意力混沌扰动），破坏通道间相关性；③ 提出 “混沌驱动动态 DNA 编码规则”，每个像素的编码规则由混沌序列实时决定；④ 实现 “置乱 - 扩散一体化” 加密，兼顾安全性与实时性，所有核心设计均为未发表原创。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

clear all;clc;

hold on

% set(0,'defaultfigurecolor','w');%设置背景颜色为白色

axis([0,4,0,1]);

grid off

for a=0:0.001:4

x=[0.1234];

u=a;

for n=2:150

x(n)=u* x(n-1)*(1-x(n-1));

end

for n=100:150

plot(a,x(n),'k','markersize',3);

end

end

title('\fontsize{10}Logistic映射迭代图');

xlabel('\fontsize{10}分支参数u'),

ylabel('\fontsize{10}输出序列分布x(n)');

set(gca,'FontSize',10); % 设置文字大小，同时影响坐标轴标注、图例、标题等。

🔗 参考文献

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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

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

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🌟电力系统方面

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🌟 元胞自动机方面

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