【图像加密】基于对称密钥算法实现图像加密和解密附matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

图像作为重要的信息载体,在现代社会中扮演着至关重要的角色。然而,随着互联网的普及和信息技术的快速发展,图像的安全性面临着严峻的挑战。未授权的访问、篡改和传播可能导致隐私泄露、经济损失甚至国家安全问题。因此,图像加密技术应运而生,成为保护图像信息安全的重要手段。本文将深入探讨基于对称密钥算法实现的图像加密和解密技术,分析其原理、优势、不足,并探讨未来的发展方向。

对称密钥算法,又称秘密密钥算法,其特点是加密和解密使用相同的密钥。由于其运算速度快、效率高,因此被广泛应用于图像加密领域。其基本原理是通过特定的加密算法,利用密钥对图像数据进行变换,使其变得不可识别,从而实现对图像的保护。解密过程则是使用相同的密钥和对应的解密算法,将密文图像还原成原始图像。

常见的对称密钥算法包括数据加密标准(DES)、三重数据加密标准(3DES)、高级加密标准(AES)以及 Blowfish 和 Twofish 等。这些算法在图像加密中各有其特点和适用场景。

  • 数据加密标准(DES): 尽管 DES 算法已经相对过时,且密钥长度较短(56位),容易受到暴力破解攻击,但在历史上曾被广泛应用。在图像加密中,DES 可以通过不同的工作模式(如电子密码本 ECB、密码块链接 CBC、计数器 CTR 等)来实现。然而,由于其安全性不足,目前已不推荐直接使用 DES 进行图像加密。

  • 三重数据加密标准(3DES): 为了增强 DES 的安全性,3DES 算法被开发出来。它通过对数据进行三次 DES 加密,有效延长了密钥长度,提高了抗攻击能力。3DES 在安全性方面优于 DES,但运算速度相对较慢,在对效率要求较高的图像加密场景中可能存在性能瓶颈。

  • 高级加密标准(AES): AES 算法是目前最为流行的对称密钥算法之一。它具有安全性高、速度快、灵活性强等优点,支持 128位、192位和256位三种密钥长度,可以根据安全需求选择合适的密钥长度。AES 算法在图像加密中表现出色,被广泛应用于各种图像加密应用。

  • Blowfish 和 Twofish: 这两种算法也是对称密钥算法的代表,以其速度和安全性而著称。Blowfish 算法的设计目标是替代 DES 算法,并具有更高的安全性。Twofish 算法是 Blowfish 的改进版本,在 AES 算法的竞争中表现出色,也是一个安全可靠的图像加密选择。

对称密钥算法在图像加密中的具体实现流程通常包括以下几个步骤:

  1. 密钥生成: 选择合适的对称密钥算法,并生成满足算法要求的密钥。密钥的长度直接影响加密的安全性,通常情况下,密钥长度越长,安全性越高,但运算复杂度也会相应增加。密钥的生成应该采用安全的随机数生成器,以确保密钥的随机性和不可预测性。

  2. 图像预处理: 根据不同的加密算法和图像格式,可能需要对图像进行预处理。例如,对于位图图像,需要将其像素数据转换为一维数组;对于彩色图像,需要将其 RGB 通道分离,分别进行加密。预处理的目的是将图像数据转换成适合加密算法处理的形式。

  3. 图像加密: 使用生成的密钥和选定的加密算法,对图像数据进行加密。加密过程通常包括分组、填充、轮函数运算等步骤。不同的加密算法采用不同的轮函数,轮函数的复杂程度直接影响加密算法的安全性。

  4. 图像解密: 使用与加密过程相同的密钥和对应的解密算法,对加密后的图像数据进行解密。解密过程是加密过程的逆过程,通过相同的轮函数逆运算,将密文图像还原成原始图像。

  5. 图像后处理: 对解密后的图像数据进行后处理,将其恢复成原始图像格式。例如,将一维像素数组转换为二维图像,将分离的 RGB 通道合并成彩色图像。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真,助力科研梦:

🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 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
🌈 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
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

matlab科研助手

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值