【图像加密】基于小波变换结合混沌算法实现图像加密解密含Matlab源码

 ​1 简介

混沌系统被誉为一种天然的密码系统,因其具有对初值的极端敏感性,遍历性,确定性等特性,将混沌与现有加密算法有机结合的混沌加密技术被认为是很有前途的加密新算法.而混沌在二维相平面上表现出的不规则性,为寻求更加适合于图像数据加密的方法提供了一种有效途径.小波变换是一种可达到时域或频域局部的时——频域分忻方法,其基本思想是对信号进行细致的频率分离即多分辨率分解.小波变换具有的多分辨率分忻能力,更适应人眼的视觉特性,可有效地抵御JPE(]2000的有损压缩,可将秘密图像分散到载体图像的多个尺度中去,因而基于小波变换的信息隐藏算法具有不可见性和鲁棒性高的特点.基于混沌的图像加密和基于小波变换的图像隐藏技术有个各自的优缺点,将两种方法取长补短,进行有机的结合,从而能够进一步提高图像信息的安全性.

2 部分代码

clear all;t0 = clock;%测试程序运行时间im=imread('elain.jpg');im1=rgb2gray(im);%图像灰度化im1=medfilt2(im1,[3 3]);%图像平滑处理subplot(331);figure(1);imshow(im);%X为原始图像title('原始图像');figure(2);imshow(im1);title('灰度化处理');im1=double(im1);[ca1,ch1,cv1,cd1]=dwt2(im1,'bior3.7');%小波变换，获取图像的低频高频系数figure(3);subplot(231);imshow(ca1,[]);title('图像近似');subplot(232);imshow(ch1);title('低频水平分量');subplot(233);imshow(cv1);​figure(7);subplot(221)imhist(uint8(im1));title('初始图像的直方图');subplot(222)imhist(uint8(fca1));title('ca1系数加密之后的直方图');subplot(223)imhist(uint8(im3));title('加密之后的直方图');subplot(224)imhist(uint8(im4));title('解密之后的直方图');ssy=sum(sum(im3));uy=ssy/(M*N);%置乱后图像的均值vy=sum(sum((im3-uy)^2));ssx=sum(sum(im1));ux=ssx/(M*N);%原图像的均值vx=sum(sum((im1-ux)^2));Variancey=vy/uy;%置乱后图像的方差Variancex=vx/ux;%原图像的方差DDD=Variancey/Variancex;%置乱度etime(clock,t0)

3 仿真结果

4 参考文献

[1]孙建华. 基于混沌加密和小波变换的图像隐藏算法实现[D]. 河北大学.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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