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🔥 内容介绍
无透镜光学加密是一种新兴的图像加密技术,它利用光学原理实现图像加密,具有速度快、安全性高等优点。本文提出了一种基于双随机相位结构结合菲涅尔变换的无透镜光学加密方案。该方案利用双随机相位结构作为加密密钥,通过菲涅尔变换实现图像加密,提高了加密安全性。
引言
图像加密在信息安全中发挥着重要作用,传统加密算法存在计算复杂度高、安全性低等问题。无透镜光学加密是一种基于光学原理的图像加密技术,具有速度快、安全性高等优点。
双随机相位结构
双随机相位结构是一种由两个随机相位掩模组成的加密密钥。第一个相位掩模用于对明图像进行相位调制,第二个相位掩模用于对调制后的图像进行二次相位调制。双随机相位结构具有密钥空间大、抗攻击性强等优点。
菲涅尔变换
菲涅尔变换是一种光学变换,它可以将一个平面波前转换为另一个平面波前。在无透镜光学加密中,菲涅尔变换用于将加密图像转换为密文图像。菲涅尔变换具有保相性,不会改变图像的相位信息,从而保证了加密图像的安全性。
加密方案
本文提出的加密方案包括以下步骤:
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**生成双随机相位结构:**生成两个随机相位掩模,作为加密密钥。
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**相位调制:**使用第一个相位掩模对明图像进行相位调制,得到调制后的图像。
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**菲涅尔变换:**对调制后的图像进行菲涅尔变换,得到加密图像。
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**解密:**使用第二个相位掩模和菲涅尔变换的逆变换对加密图像进行解密,得到明图像。
实验结果
本文对提出的加密方案进行了实验验证。实验结果表明,该方案具有以下优点:
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**高安全性:**加密图像具有极高的安全性,抗攻击性强。
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**快速加密:**加密速度快,适合于大规模图像加密。
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**保真度高:**解密后的图像与明图像具有很高的保真度。
结论
本文提出了一种基于双随机相位结构结合菲涅尔变换的无透镜光学加密方案。该方案利用双随机相位结构作为加密密钥,通过菲涅尔变换实现图像加密,提高了加密安全性。实验结果表明,该方案具有高安全性、快速加密和保真度高的优点,为图像加密提供了新的解决方案。
📣 部分代码
function ZZ=Tinkerbell(P,x,y,a2,b2,c2,d2)[M,N]=size(P);for i=1:1:M*N/2-1x(i+1)=x(i)*x(i)-y(i)*y(i)+a2*x(i)-b2*y(i);y(i+1)=2*x(i)*y(i)+c2*x(i)+d2*y(i);endX=reshape(x,1,M*N/2);Y=reshape(y,1,M*N/2);z(1:M*N/2)=X;z(M*N/2+1:M*N)=Y;ZZ=reshape(z,M,N);
⛳️ 运行结果

🔗 参考文献
[1] 石小燕.基于双随机相位编码的图像隐藏技术研究[D].浙江大学,2013.
[2] 马左红,华文深,李晓明,等.基于双随机相位加密技术的图像隐藏方法[J].光学仪器, 2012, 34(4):5.DOI:10.3969/j.issn.1005-5630.2012.04.005.
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2 机器学习和深度学习方面
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
本文介绍了一种利用双随机相位结构和菲涅尔变换的无透镜光学加密技术,通过实验证明其具有高安全性、快速加密和高保真度,为图像信息安全提供了一种新型解决方案。
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