【图像加密】基于行列置换和混沌加密图像加解密及配准附Matlab代码

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内容介绍

图像加密是一种保护图像信息安全的重要技术。在现代信息社会中，图像作为一种重要的媒介，广泛应用于各个领域，包括医学影像、网络传输、军事侦察等。因此，对图像进行加密保护是非常必要的。本文将介绍一种基于行列置换和混沌加密的图像加解密及配准算法步骤。

首先，我们来了解一下行列置换加密算法。行列置换加密算法是一种经典的图像加密算法，其基本原理是通过对图像的像素进行行列位置上的置换来实现加密。具体步骤如下：

1. 将待加密的图像分成若干个小块，每个小块由相同数量的像素组成。

2. 对每个小块进行行列置换，即将小块中的像素按照一定的规则进行位置上的交换。

3. 将置换后的小块重新组合成加密后的图像。

行列置换加密算法可以有效地隐藏图像的内容，但是对于一些高级的攻击方法，其安全性可能较低。因此，为了增加加密的强度，我们可以引入混沌加密算法。

混沌加密算法是一种基于混沌理论的加密算法，其基本原理是利用混沌系统的不可预测性来对图像进行加密。具体步骤如下：

1. 选择一个合适的混沌系统，如Logistic映射、Henon映射等。

2. 根据混沌系统的参数，生成一串随机数序列。

3. 将生成的随机数序列与待加密的图像进行异或运算。

4. 将异或运算后的图像作为加密后的图像。

混沌加密算法具有较高的安全性，但是由于混沌系统的参数选择和初始值的敏感性，算法的实现可能较为复杂。因此，为了进一步提高加密的强度和安全性，我们可以将行列置换和混沌加密算法结合起来。

基于行列置换和混沌加密的图像加解密及配准算法步骤如下：

1. 将待加密的图像分成若干个小块，每个小块由相同数量的像素组成。

2. 对每个小块进行行列置换，即将小块中的像素按照一定的规则进行位置上的交换。

3. 选择一个合适的混沌系统，根据混沌系统的参数生成一串随机数序列。

4. 将生成的随机数序列与置换后的小块进行异或运算。

5. 将异或运算后的小块重新组合成加密后的图像。

6. 对加密后的图像进行解密时，按照相反的步骤进行操作，即先将加密后的图像进行行列置换，然后根据混沌系统的参数生成相同的随机数序列，再将生成的随机数序列与置换后的小块进行异或运算，最后将异或运算后的小块重新组合成解密后的图像。

7. 配准是指将加密后的图像与原始图像进行对齐，使其在空间上达到最佳匹配。配准的步骤可以根据具体的需求选择不同的算法，如基于特征点的配准算法、基于互信息的配准算法等。

通过将行列置换和混沌加密算法结合起来，可以有效地提高图像加密的强度和安全性。同时，配准算法的应用可以使加密后的图像在解密后更好地保持原始图像的空间结构和特征。因此，基于行列置换和混沌加密的图像加解密及配准算法在保护图像信息安全方面具有重要的应用价值。

总而言之，图像加密是一项重要的技术，可以有效地保护图像信息的安全。基于行列置换和混沌加密的图像加解密及配准算法可以提高加密的强度和安全性，并保持图像的空间结构和特征。希望本文对读者对图像加密算法的理解和应用有所帮助。

部分代码

function varargout = set_rgb_value(varargin)​gui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name',       mfilename, ...                   'gui_Singleton',  gui_Singleton, ...                   'gui_OpeningFcn', @set_rgb_value_OpeningFcn, ...                   'gui_OutputFcn',  @set_rgb_value_OutputFcn, ...                   'gui_LayoutFcn',  [] , ...                   'gui_Callback',   []);if nargin && ischar(varargin{1})    gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});end​if nargout    [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});else    gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});end​function set_rgb_value_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)% rgb_pre 代表初始传入数据；rgb 代表经修改之后的数据global rgb_pre rgbrgb_pre = varargin{1};set(handles.slider1,'Value',rgb_pre(1))set(handles.edit1,'string',rgb_pre(1))​​rgb = varargin{1};​handles.output = rgb_pre;​% Update handles structureguidata(hObject, handles);% UIWAIT makes set_rgb_value wait for user response (see UIRESUME)uiwait(handles.figure1);​​% --- Outputs from this function are returned to the command line.function varargout = set_rgb_value_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) ​varargout{1} = handles.output;% 当数据从 set_rgb_value 中输出到 main 中后，将窗口关闭delete(handles.figure1);​function slider1_Callback(hObject, eventdata, handles)​global rgbrgb(1) = get(hObject,'Value');set(handles.edit1,'string',rgb(1))​function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)​global rgbhandles.output = rgb;guidata(hObject, handles);uiresume(handles.figure1)​function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)​global rgb_prehandles.output = rgb_pre;guidata(hObject, handles);uiresume(handles.figure1)​function figure1_CloseRequestFcn(hObject, eventdata, handles)% 关闭窗口与 cancel 按键功能一样，因此代码相同global rgb_prehandles.output = rgb_pre;   % 将数据发送到 handles.output 中。程序在 OpeningFcn 使用 uiwait，使程序等待，当遇到 uiresume 时程序继续运行，执行 OutputFcn ，将 set_rgb_value 中修改之后的值通过 handles.output 输出guidata(hObject, handles);  % 当 handles 结构体中的数据发生改变时，必须使用 guidata 更新 handles 结构体uiresume(handles.figure1)​function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)​global rgbrgb(1) = str2double(get(hObject,'string'));set(handles.slider1,'Value',rgb(1))​

⛳️ 运行结果

参考文献

[1] 刘传明.基于交叉置乱和DNA编码的混沌图像加密算法[D].大连理工大学[2023-10-20].DOI:CNKI:CDMD:2.1017.821840.

[2] 陈伟浩,周雪芳,孙乐,等.一种基于混沌和椭圆曲线加密算法的图像加解密方法:CN202210932086.6[P].CN202210932086.6[2023-10-20].

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