基于混沌的数字图像加密算法

Abstract:目前混沌系统与加密技术相结合是现如今最热门的一个课题，虽然有大量的加密算法面世，但是这些加密算法并不成熟，仍然需要进一步的研究。本文采用像素位置置乱变换和像素值替代变换相结合的加密思想，设计出一种基于混沌的数字图像加密算法。引入了整数域上的逆仿射变换，算法中采用二维 logistic 混沌映射相结合的 *** ，生成多组混沌序列，像素置乱变换与灰度值替换都由这些混沌序列所控制。多混沌序列产生的密钥空间大于单一的混沌序列所产生的密钥空间，因此本文研究的算法加密强度很高。

1. 虫口模型—Logistic混沌映射。

Logistic映射是一种可产生的非线性系统，其模型如下所示：

图1 Logistic映射分岔图像

clearall

clc

m(1)=0.632;

N=196601;

m1=[];

foru1=2.6:0.02:4

fori=1:N-1

m(i+1)=u1*m(i)*(1-m(i));

end

m1=[m1m];

end

plot(m1,'k.')

2. 像素灰度值替代设计图像加密

设图像(i,j)处的灰度值为 I(i,j)，满足 1≤i≤M、1≤j≤N，I′(i,j)表示替换后 I(i,j)在(i,j)处的灰度值。本文中，像素值的替代变换是在空域中进行的，我们设计了两种思路用于实现混沌序列与像素值的替换操作。

像素替换的公式如下:

I′(i,j)=((r1(i,j)⊕I(i,j)⊕r2(i,j)+L−r3(ij)))modL)mod256

式中：L表示图像的颜色深度;mod表示求模运算;⊕表示按位异或运算。r1,r2,r3表示的是混沌序列值，替换变换的密钥由r1,r2,r3对应的混沌系统提供，变换可多次进行，如此加密效果更好。设重复次数为n，与混沌模型的初值和参数共同作为这一部分的密钥，增大了密钥的空间，提高了加密强度。若图像很大时，通过上式能够看出r1,r2,r3模版矩阵需要随之增大，如此就大大减小了加密效率。为此，我们可以通过分块处理的方式对图像进行加密，加密效率明显提高。图2是原始图像和加密后的图像:

图2 原始图像和加密后的图像

jiami.m

functione=jiami(x,data)

m(1)=data(1);

m1(1)=data(2);

m2(1)=data(3);

[a,b]=size(x);

N=a*b;

u1=data(4);

%u=4;

fori=1:N-1

m(i+1)=u1*m(i)*(1-m(i));

end

m=mode(255*m,256);

m=uint8(m);

u2=data(5);

fori=1:N-1

m1(i+1)=u2*m1(i)*(1-m1(i));

end

m1=mode(255*m1,256);

m1=uint8(m1);

u3=data(6);

fori=1:N-1

m2(i+1)=u3*m2(i)*(1-m2(i));

end

sigma=data(7);

m2=mode(255*m2,256);

m2=uint8(m2);

%n=1;

n=data(8);

x=double(x);

m=double(m);

m1=double(m1);

m2=double(m2);

fori=1:a

forj=1:b

e(i,j)=m(n)+m1(n);

e(i,j)=bitxor(e(i,j),m2(n));

e(i,j)=e(i,j)+x(i,j);

e(i,j)=mod(e(i,j),255);

nn=n+1;

end

end

main.m

x=imread('lena.png');

x=double(x(:,:,1));

r=input('请输入加密密钥key1：');

e=jiami(x,r);

subplot(121);

imshow(x,[]);

title('原始图像');

subplot(122);

imshow(e,[]);

title('加密图像');

密钥为[0.343 0.432 0.63 3.769 3.82 3.85 0.1 1]八位

#p#

3. 加密图像解密

解密是加密的逆，公式如下：

I(i,j)=(r1(i,j)⊕(I′(i,j)+r3(i,j))modL)⊕r2(i,j))mod256

jiemi1.m

functionkk=jiemi1(e,data)

e=double(e);

[a,b]=size(e);

e=floor(e);

m3(1)=data(1);

m4(1)=data(2);

m5(1)=data(3);

u1=data(4);

N=a*b;

fori=1:N-1

m3(i+1)=u1*m3(i)*(1-m3(i));

end

m3=mode(255*m3,256);

m3=uint8(m3);

u2=data(5);

fori=1:N-1

m4(i+1)=u2*m4(i)*(1-m4(i));

end

m4=mode(255*m4,256);

m4=uint8(m4);

u3=data(6);

fori=1:N-1

m5(i+1)=u3*m5(i)*(1-m5(i));

end

m5=mode(255*m5,256);

m5=uint8(m5);

sigma=data(7);

n=data(8);

m3=double(m3);

m4=double(m4);

m5=double(m5);

fori=1:a

forj=1:b

kk(i,j)=m3(n)+m4(n);

kk(i,j)=bitxor(kk(i,j),m5(n));

kk(i,j)=e(i,j)-kk(i,j);

kk(i,j)=mod(kk(i,j),255);

nn=n+1;

end

end

函数调用形式

kk=jiemi1(e,r);

%e为加密图像，r为密钥，为8位

图3是解密过程:

图3 解密图像

由图可以知道，错误的密钥是解密错误的，只有正确的密钥才能解密出原始图像，而且密钥的精确度非常高，能到小数点后几位。