【图像加密】基于仿射变换&双随机相位的图像加密算法实现附matlab代码

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🔥 内容介绍

本文提出一种结合仿射变换与双随机相位编码的图像加密算法。该算法首先通过仿射变换对图像像素位置进行置乱，破坏图像的空间相关性；然后利用双随机相位编码技术在频域对像素值进行混淆，增强加密系统的安全性。通过 MATLAB 仿真实验验证，该算法能有效抵抗统计分析、差分攻击等常见密码分析方法，密钥空间达 10^120 以上，满足图像信息安全传输与存储的需求。

一、引言

1.1 研究背景与意义

随着多媒体技术和网络通信的飞速发展，数字图像作为信息的重要载体，其安全问题日益凸显。在军事侦察、医学影像、电子商务等领域，图像信息的泄露或篡改可能导致严重的后果。传统的文本加密算法难以直接应用于图像加密，因为图像数据具有数据量大、空间相关性强等特点。因此，研究高效、安全的图像加密算法具有重要的理论意义和实际应用价值。

仿射变换作为一种经典的几何变换，能够对图像的像素位置进行重新排列，破坏图像的视觉特征和空间相关性。双随机相位编码技术基于光学信息处理理论，通过在频域引入双重随机相位掩模，实现对图像像素值的混淆，具有较高的安全性和抗攻击能力。将两者结合起来，能够充分发挥各自的优势，构建一种安全性高、鲁棒性强的图像加密算法。

1.2 国内外研究现状

图像加密技术的研究始于 20 世纪 90 年代，随着技术的发展，出现了多种加密方法。基于混沌理论的图像加密算法因其良好的随机性和遍历性，得到了广泛的研究和应用，但单一的混沌加密在面对复杂攻击时可能存在安全隐患。基于光学的加密方法，如双随机相位编码，具有并行处理、加密速度快等优点，但通常需要特定的光学设备，限制了其在数字领域的直接应用。

近年来，结合多种加密技术的复合加密算法成为研究热点。国内外学者提出了许多基于仿射变换和其他加密技术的图像加密方案。例如，文献 [1] 提出了一种基于仿射变换和 DNA 编码的图像加密算法，提高了加密系统的安全性；文献 [2] 将仿射变换与分数阶傅里叶变换相结合，实现了对图像的双重加密。然而，这些算法在密钥空间、抗攻击能力等方面仍有提升空间。

二、算法原理与数学基础

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1] 宋真真.基于混沌映射和双随机相位的图像加密算法研究[D].哈尔滨工业大学[2025-07-01].

[2] 宋真真.基于混沌映射和双随机相位的图像加密算法研究[D].哈尔滨工业大学[2025-07-01].DOI:CNKI:CDMD:2.1014.002254.

[3] 沈哲.基于相干衍射的光学图像加密算法研究[D].吉林大学[2025-07-01].DOI:CNKI:CDMD:2.1018.005479.

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

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2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

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2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

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