【图像隐藏】基于光学衍射神经网络进行多图像加密和隐藏附matlab代码

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🔥 内容介绍

随着数字图像在军事通信、生物特征保护、医疗影像传输等领域的广泛应用，信息泄露风险日益凸显。传统加密技术（如 AES、RSA）面临计算复杂度高、实时性差、抗攻击能力不足等瓶颈，尤其在多图像并行加密场景下难以兼顾效率与安全性。光学衍射神经网络（Optical Diffractive Neural Network, ODNN）融合光学衍射的并行处理特性与深度学习的自适应学习能力，为高容量、高安全性的多图像加密与隐藏提供了突破性解决方案。

1.2 核心技术优势

相较于传统加密与光学加密技术，ODNN 方案具备三大核心优势：

• 并行高效性：利用光波衍射的物理并行性，可同时处理多幅图像，加密速度较传统算法提升 1-2 个数量级；

• 高安全性：结合相位调制的物理随机性与神经网络权重的高维密钥特性，密钥空间可达

  10100

  以上，彻底抵御穷举攻击；

• 隐蔽性强：可将加密后的衍射图案嵌入载体图像，视觉上无明显失真，实现 "密文隐身" 效果。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

r image hiding

inputall=zeros(size1,size2,size3);

%Four input host images

inputall(:,:,1)=im2double(imread('p1.bmp'));

inputall(:,:,2)=im2double(imread('p2.bmp'));

inputall(:,:,3)=im2double(imread('p3.bmp'));

inputall(:,:,4)=im2double(imread('p4.bmp'));

%paramaters in simulating the Fresnel field propagation

dist=0.05;%distance between neighboring amplitude-only masks

lamda=532e-9;%wavelength

psize=20e-6;%pixel size

ampmask=ones(size1,size2,N);%initial values for the cascaded amplitude-only masks

targetall=zeros(size1,size2,size3);

%target output results (hidden image displayed in a sub-window in the output imaging plane)

targetall(129:256,129:256,1)=imresize(im2double(imread('p5.bmp')),[128 128]);

targetall(129:256,257:384,2)=imresize(im2double(imread('p6.bmp')),[128 128]);

targetall(257:384,129:256,3)=imresize(im2double(imread('p7.bmp')),[128 128]);

targetall(257:384,257:384,4)=imresize(im2double(imread('p8.bmp')),[128 128]);

%display the target output results

imwrite(targetall(:,:,1),'target1.bmp','bmp');

🔗 参考文献

[1]刘家胜.基于混沌的图像加密技术研究[D].安徽大学,2007.DOI:10.7666/d.y1192849.

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🌟 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

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