【图像加密】基于aes算法实现图像加密解密附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

在数字图像传输与存储场景中（如医疗影像、卫星遥感数据、军事侦察图像），隐私保护与数据安全至关重要。传统图像加密方法（如简单置换、异或操作）易被暴力破解或统计分析攻击，而高级加密标准（Advanced Encryption Standard, AES） 作为对称加密领域的国际标准，凭借 128/192/256 位密钥长度、非线性变换与多轮迭代特性，具备高强度抗攻击能力。本文系统阐述 AES 算法适配图像加密的核心逻辑，提供从 “图像预处理 - 密钥生成 - 加密迭代 - 解密还原” 的全流程实现方案，并通过安全性测试验证加密效果，为工程级图像安全应用提供技术支撑。

一、AES 算法核心原理与图像加密适配性

AES 算法本质是对固定长度（128 位）的明文块进行多轮变换（10/12/14 轮，对应 128/192/256 位密钥），其非线性变换与分组加密特性需结合图像数据的矩阵化、像素关联性等特征进行适配，才能实现高效且安全的加密。

1. AES 算法核心模块（128 位密钥为例）

AES-128 算法通过 “初始轮密钥加 - 多轮迭代（字节代换、行移位、列混合、轮密钥加）- 最终轮” 的流程完成加密，各模块功能如下：

2. 图像数据与 AES 算法的适配关键点

图像数据（如 RGB 格式）以像素矩阵形式存储，需通过以下适配处理才能满足 AES 的分组加密要求：

• 数据格式转换：图像像素值（0-255）为 8 位无符号整数，可直接映射为 AES 的字节单位（8 位），128 位明文块对应 16 个连续像素（16×8=128 位）；

• 分组与补全：若图像总像素数不是 16 的整数倍，需在末尾补全（如用 0 填充），解密时再去除补全数据，避免像素丢失；

• 通道处理策略：RGB 彩色图像需按通道（R、G、B）分别加密（单通道为灰度图像，符合 AES 分组处理逻辑），避免跨通道干扰导致解密后色彩失真；

• 密钥与 IV 生成：为抵抗 ECB 模式（电子密码本模式）的相同明文块加密后密文相同的缺陷，图像加密需采用 CBC（密码分组链接）模式，引入 128 位初始向量（IV），IV 需与密钥一同传递给解密端。

二、基于 AES 的图像加密完整流程（以 RGB 图像为例）

以 “256×256 RGB 格式图像” 为例，采用 AES-128-CBC 模式，从 “图像预处理 - 密钥生成 - 分块加密 - 密文存储” 展开，每一步均提供工程化实现细节。

1. 步骤 1：图像预处理（格式转换与分组）

图像数据需从 “矩阵结构” 转换为 “AES 可处理的字节流”，具体步骤如下：

1. 读取与通道分离：通过 OpenCV/PIL 读取 RGB 图像，分离为 R、G、B 三个单通道矩阵（每个通道为 256×256 像素矩阵）；

1. 矩阵展平：将每个单通道矩阵按 “行优先” 顺序展平为 1 维字节数组（256×256=65536 字节，即 65536/16=4096 个 128 位明文块）；

1. 补全处理：若展平后字节数不是 16 的整数倍（如灰度图像尺寸为 255×255，总像素 = 65025，65025%16=9，需补 7 个 0 字节），补全后确保总块数为整数；

1. 块划分：将补全后的字节数组按 16 字节 / 块划分为若干明文块，记为

   P0,P1,...,Pn−1

   （n 为总块数）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

State=state;

for a=1:4:13

State(a)=bitxor(bitxor(bitxor(xtime(state(a),2),xtime(state(a+1),3)),state(a+2)),state(a+3));

State(a+1)=bitxor(bitxor(bitxor(xtime(state(a+1),2),xtime(state(a+2),3)),state(a)),state(a+3));

State(a+2)=bitxor(bitxor(bitxor(xtime(state(a+2),2),xtime(state(a+3),3)),state(a)),state(a+1));

State(a+3)=bitxor(bitxor(bitxor(xtime(state(a+3),2),xtime(state(a),3)),state(a+1)),state(a+2));

end

end

🔗 参考文献

[1]陈在平,蔡鹏飞,董恩增.基于超混沌AES图像加密算法[J].吉林大学学报：信息科学版, 2013(2):7.DOI:10.3969/j.issn.1671-5896.2013.02.009.

🎈 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、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 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

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、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化

🌟 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

👇

5 往期回顾扫扫下方二维码