【图像加密】单一和多重光学图像加密技术附matlab代码

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🔥 内容介绍

在军事侦察、医疗影像、卫星遥感等领域，图像数据的保密性、完整性与不可篡改性直接关系到信息安全。传统数字加密技术（如 AES、RSA）虽能实现数据加密，但在处理高分辨率光学图像时存在 “实时性差、易受计算攻击” 等局限。而光学图像加密技术基于光的干涉、衍射、偏振等物理特性，通过 “物理层加密” 实现图像信息的隐蔽传输，具有 “并行处理速度快、密钥空间大、抗计算攻击能力强” 三大核心优势。随着安全需求升级，技术已从 “单一物理维度加密”（如仅依赖相位调制）发展为 “多重维度协同加密”（如相位 - 偏振 - 波长联合调控），形成覆盖 “低安全需求（如民用监控）” 到 “高安全需求（如军事机密）” 的完整技术体系。

一、光学图像加密的物理基础与核心指标

1.1 关键物理原理

光学加密依赖光的波动特性实现信息隐藏，核心物理机制包括：

• 干涉原理：两束相干光（物光与参考光）叠加产生干涉条纹，将图像的振幅、相位信息编码为条纹分布，仅通过匹配参考光才能解调；

• 衍射原理：利用菲涅尔衍射、傅里叶变换等效应，将图像像素信息分散到频域或空域中，形成无意义的加密图样；

• 偏振调控：通过偏振片、波片等器件改变光的偏振态，将图像信息与偏振方向绑定，仅在特定偏振态下可恢复原始图像；

• 波长选择性：利用色散元件（如光栅、棱镜）使不同波长光携带不同图像信息，需多波长协同解调才能获取完整图像。

1.2 加密系统核心评价指标

从 “安全性、性能、实用性” 三个维度，定义 5 项关键指标：

1. 密钥空间大小：密钥参数的取值范围，通常要求密钥空间≥10³⁰（避免暴力破解），如相位调制密钥的取值范围为 [0, 2π)，单一相位密钥空间约 10¹⁶，多重加密可将密钥空间提升至 10⁶⁰以上；

1. 抗攻击性能：抵御常见攻击的能力，包括 “已知明文攻击”（已知明文与密文对破解密钥）、“选择明文攻击”（选择特定明文获取加密规律）、“噪声攻击”（传输过程中噪声干扰）；

1. 加密 / 解密速度：基于光学并行处理特性，通常要求加密速度≥30 帧 / 秒（适配实时图像传输），解密延迟≤10ms；

1. 图像恢复质量：用峰值信噪比（PSNR）与结构相似性（SSIM）衡量，民用场景要求 PSNR≥30dB、SSIM≥0.85，军用场景要求 PSNR≥40dB、SSIM≥0.95；

1. 系统稳定性：环境扰动（如温度变化、振动）对加密效果的影响，要求温度在 - 10~50℃范围内，PSNR 波动≤2dB。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

ampling and presents reflections on the boundaries

%PARAMETERS

%

% u1 - Complex Amplitude of the beam at the source plane

% L - Sidelength of the simulation window of the source plane

% lambda - Wavelength

% z - Propagation distance

% u2 - Complex Amplitude of the beam at the observation plane

k=2*pi/lambda; %wavenumber

% Input array size

[M,~]=size(u1);

% Sampling interval size

dx=L/M;

% Frequency coordinates sampling

fx=-1/(2*dx):1/L:1/(2*dx)-1/L;

% Momentum/reciprocal Space

[FX,FY]=meshgrid(fx,fx);

% Transfer function

H=exp(-1j*k*z).*exp(-1j*pi*lambda*z*(FX.^2+FY.^2));

H=fftshift(H);

% Fourier transform of the transfer fucntion

U1=fft2(fftshift(u1));

% Convolution of the system

U2=H.*U1;

% Fourier transform of the convolution to the observation plane

u2=ifftshift(ifft2(U2));

end

🔗 参考文献

[1]王磊.基于异或算法的混沌图像加密技术的研究[D].云南大学,2012.DOI:CNKI:CDMD:2.1012.419746.

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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

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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

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2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

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