基于猫脸变换和混沌的图像信息融合加密方法技术

本发明专利技术公开了一种基于猫脸变换和混沌的图像信息融合加密方法，主要解决现有利用混沌系统对图像进行加密的技术的置乱不够充分，且安全性相对较差的问题。其实现步骤为：1.对图像进行广义Arnold变换，得到初步置乱图像；2.利用广义三维Henon超混沌系统得到长宽分别为待加密图像的四倍的混沌生成图像矩阵；3.利用洛伦兹混沌得到用于置乱的二进制子串序列；4.利用二进制子串序列将初步置乱图像插入到混沌生成图像矩阵中，得到插入后图像矩阵；5.利用图像信息融合技术缩小插入后图像矩阵，得到最终加密图像。本发明专利技术置乱程度高、敏感性强，提高了图像加密的安全性，可用于信息安全。

Image information fusion and encryption method based on cat face transform and chaos

The invention discloses a fusion image information encryption method based on chaos and cat face transformation, mainly to solve the existing encryption technology of image based on chaotic scrambling system is inadequate, and relatively poor safety problems. The method comprises the following steps: 1. image based on generalized Arnold transform, the initial image scrambling; 2. dimensional using generalized Henon hyperchaotic system long wide respectively chaos generation image matrix four times to be encrypted image; 3. by Lorenz chaos for scrambling binary string sequence; using 4. binary string sequence initially inserted into the scrambled image to generate chaotic image matrix, obtained after insertion of the image matrix; 5. using the image fusion technology is reduced after insertion of image matrix, get the final image encryption. The invention has high scrambling degree and strong sensitivity, improves the security of image encryption and can be used for information security.

【技术实现步骤摘要】
基于猫脸变换和混沌的图像信息融合加密方法
本专利技术属于图像处理
，特别涉及一种图像加密方法，可用于信息安全。
技术介绍
随着计算机技术、网络技术以及多媒体技术的迅猛发展，在成功解决因数字图像数据量大而导致的存储和传输瓶颈后，数字图像已成为信息表达方式的主流。但数字图像在传输过程中仍存在诸多安全隐患，图像信息安全问题不仅关系到个人隐私和企业的商业机密，而且更重要的是关系到国家的安全，特别是军事机密，因此图像信息的安全备受重视。图像加密技术是保护图像安全最直接有效的手段，已成为信息加密技术的重要热点课题，研究图像加密具有重要的意义。将数字图像作为矩阵进行有限次的初等变换以达到使图像像素点杂乱无章的效果，这是基于置乱的图像加密技术的核心思想，如猫脸变换。猫脸变换可以看成是将矩阵裁剪和拼接的过程，但由于猫脸变换固有的动力系统特性，当运行到特定的次数之后图像像素点又会恢复原来的排列，也即猫脸变换的周期性。广义猫脸变换是猫脸变换的推广，具有2个参数，但仅用这一种方法并不能使图像的置乱程度达到较理想的状态。由于混沌系统对初始条件和控制参数极其敏感，还具有内随机性，非周期性，遍历性等特点，所以利用混沌进行图像加密是一种有效加密方法。目前混沌加密技术的研究大多是基于一维和二维混沌系统的研究，虽然具有形式比较简单，运行速度快等优点，但是基于低维混沌的加密算法密钥空间小，导致安全性不高，有研究表明低维混沌系统保密性是不够的。虽然有使用多维的混沌系统加密图像，但基于这些系统的加密方法的安全性仍然还不够高，而超混沌系统具有不少于两个的李雅普诺夫指数，具有更大的密钥空间、更好的随机性，表现出更复杂的系统特征，用超混沌系统对数字图像进行加密的效果比低维的混浊系统更好。广义三维Henon混沌是超混沌系统，具有两个李雅普诺夫指数。若用单一的混沌系统加密图像，密钥空间相对小，安全性能较低，且一些混沌系统的不安全性已经被证明，综合更多的混沌系统有更大的密钥空间，更高的安全性。传统的使用混沌对图像加密方法主要是利用混沌序列进行置乱再结合异或运算进行加密。其存在的不足是：1.单用混沌序列对图像中的像素置乱的不够充分，没有与广义猫脸变换结合进行置乱的效果好，所以安全性不高；2.混沌生成序列长度的范围仅仅局限于图像长宽之和的长度或者是和图像大小相等的长度，没有对更多的混沌序列加以利用，安全性受到一定的限制；3.异或运算的操作过于简单，相比于结合混沌序列和图像信息融合技术进行加密的效果要差，故安全性相对较差。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对上述已有技术的不足，提供一种基于猫脸变换和混沌的图像信息融合加密方法，以提高图像加密的安全性。本专利技术的技术方案是：首先对待加密图像利用广义猫脸变换进行初步置乱，然后将初步置乱的图像插入由广义三维Henon混沌系统生成的长宽为待加密图像4倍的图像，最后利用图像信息融合技术缩小图像，得到加密图像。其实现步骤包括如下：(1)输入一幅N×N的灰度图像F，获得该灰度图像的二维矩阵f(s,t)；(2)选取广义猫脸变换的变换矩阵的两个参数a、b和迭代次数m，对灰度图像的二维矩阵f(s,t)进行m次广义猫脸变换，得到置乱后的图像矩阵f1(s,t)；(3)分别选取x1,0、y1,0、z1,0作为广义三维Henon超混沌系统的初值，并将该初始值代入广义三维Henon超混沌系统中进行迭代，得到三个广义三维Henon超混沌序列{x1,i}、{y1,i}、{z1,i}，i＝1,2,...,4N×4N；(4)将第一个广义三维Henon超混沌序列{x1,i}的值映射到0-255之间，再将该广义三维Henon超混沌序列{x1,i}按次序逐行排列成长为4N、宽为4N的混沌生成图像矩阵f*(s,t)；(5)分别选取x2,0、y2,0、z2,0作为洛伦兹混沌系统的初值，将该初始值代入洛伦兹混沌系统中进行求解，得到三个初始的洛伦兹混沌序列{x2,j}、{y2,j}、{z2,j}，j＝1,2,...,4000+N×N；(6)选取第一个初始的洛伦兹混沌序列{x2,j}，舍去该洛伦兹混沌序列{x2,j}的前4000个值，重新对其进行编号，得到洛伦兹混沌序列{x′2,ω}，ω＝1,2,...,N×N；(7)对洛伦兹混沌序列{x′2,ω}的第ω个值x′2,ω进行mod(round((x′2,ω+0.5)×107),256)操作，得到修改后的洛伦兹混沌序列{x″2,ω}，其中ω＝1,2,...,N×N；(8)将修改后的洛伦兹混沌序列{x″2,ω}转化成8位二值序列，并且截取第ω个元素x″2,ω的第3～6位作为二进制串序列{Bω}的第ω个元素Bω的值，ω＝1,2,...,N×N；(9)将混沌生成图像矩阵f*(s,t)分成N×N个4×4大小的矩阵块，并将位于(x,y)处的矩阵块记为A(x,y)，则f*(s,t)＝[A(x,y)]N×N；再将置乱后的图像矩阵f1(s,t)中位于(x,y)处的像素值f1(x,y)插入到矩阵块A(x,y)中，得到插入后图像矩阵(10)对插入后图像矩阵中每个矩阵块A(x,y)中的元素值进行求和，并将该和值除以256所得的余数作为最终加密图g(s,t)在(x,y)处的像素值。本专利技术的有益效果为：1.本专利技术利用广义猫脸变换对图像进行像素置乱，极大降低了密文像素间的相关性；2.本专利技术利用广义三维Henon超混沌系统生成的混沌生成图像矩阵具有很好的随机性，并且具有敏感性较高的密钥参数；3.本专利技术利用洛伦兹混沌生成二进制序列具有很好的随机性，使得置乱后的图像矩阵能够随机的插入到混沌生成图像矩阵，进而充分置乱图像；4.本专利技术采用图像信息融合技术可以有效隐蔽图像信息，使图像加密方法具有很高的安全性。附图说明图1是本专利技术的实现流程图；图2是本专利技术使用的原始图像；图3是对图2加密后的图像；图4是图2的灰度直方图；图5是用本专利技术方法及三个对比方法对图2进行加密后的灰度直方图；图6是本专利技术方法及三个对比方法的密钥敏感性分析图。具体实施方式参照图1，本专利技术的具体实施步骤如下：步骤1，输入一幅N×N的灰度图像F，获得该灰度图像的二维矩阵f(s,t)。调用imread函数读入一幅N×N的灰度图像作为待加密图像，如图2所示，获得该灰度图像的二维矩阵f(s,t)，此时N＝256。步骤2，对灰度图像的二维矩阵f(s,t)进行10次广义猫脸变换，得到置乱后的图像矩阵f1(s,t)。广义猫脸变换公式如下：其中称为变换矩阵，a、b为变换矩阵的两个不同的参数；x、y分别为变换前的横坐标、纵坐标；x′、y′为广义猫脸变换作用后的横坐标、纵坐标；mod表示模运算。选取广义猫脸变换的变换矩阵参数a＝7，b＝9和迭代次数m＝10，利用广义猫脸变换公式对二维矩阵f(s,t)进行如下变换：2a)获取灰度图像的二维矩阵f(s,t)中的每一个像素点的坐标(x，y)处的像素值；2b)将灰度图像的二维矩阵阵f(s,t)中的每一个像素点的坐标(x，y)都按照上述的广义猫脸变换进行坐标变换，得到坐标(x′，y′)；2c)将原像素值赋到新坐标(x′，y′)上，完成当前的广义猫脸变换；2d)重复2a)到2c)进行上述变换9次，得到置乱后的图像矩阵f1(s,t)。步骤3，选取广义三维Henon超本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于猫脸变换和混沌的图像信息融合加密方法，包括：(1)输入一幅N×N的灰度图像F，获得该灰度图像的二维矩阵f(s,t)；(2)选取广义猫脸变换的变换矩阵的两个参数a、b和迭代次数m，对灰度图像的二维矩阵f(s,t)进行m次广义猫脸变换，得到置乱后的图像矩阵f

【技术特征摘要】
1.一种基于猫脸变换和混沌的图像信息融合加密方法，包括：(1)输入一幅N×N的灰度图像F，获得该灰度图像的二维矩阵f(s,t)；(2)选取广义猫脸变换的变换矩阵的两个参数a、b和迭代次数m，对灰度图像的二维矩阵f(s,t)进行m次广义猫脸变换，得到置乱后的图像矩阵f1(s,t)；(3)分别选取x1,0、y1,0、z1,0作为广义三维Henon超混沌系统的初值，并将该初始值代入广义三维Henon超混沌系统中进行迭代，得到三个广义三维Henon超混沌序列{x1,i}、{y1,i}、{z1,i}，i＝1,2,...,4N×4N；(4)将第一个广义三维Henon超混沌序列{x1,i}的值映射到0-255之间，再将该广义三维Henon超混沌序列{x1,i}按次序逐行排列成长为4N、宽为4N的混沌生成图像矩阵f*(s,t)；(5)分别选取x2,0、y2,0、z2,0作为洛伦兹混沌系统的初值，将该初始值代入洛伦兹混沌系统中进行求解，得到三个初始的洛伦兹混沌序列{x2,j}、{y2,j}、{z2,j}，j＝1,2,...,4000+N×N；(6)选取第一个初始的洛伦兹混沌序列{x2,j}，舍去该洛伦兹混沌序列{x2,j}的前4000个值，重新对其进行编号，得到洛伦兹混沌序列{x′2,ω}，ω＝1,2,...,N×N；(7)对洛伦兹混沌序列{x′2,ω}的第ω个值x′2,ω进行mod(round((x′2,ω+0.5)×107),256)操作，得到修改后的洛伦兹混沌序列{x″2,ω}，其中ω＝1,2,...,N×N；(8)将修改后的洛伦兹混沌序列{x″2,ω}转化成8位二值序列，并且截取第ω个元素x″2,ω的第3～6位作为二进制串序列{Bω}的第ω个元素Bω的值，ω＝1,2,...,N×N；(9)将混沌生成图像矩阵f*(s,t)分成N×N个4×4大小的矩阵块，并将位于(x,y)处的矩阵块记为A(x,y)，则f*(s,t)＝[A(x,y)]N×N；再将置乱后的图像矩阵f1(s,t)中位于(x,y)处的像素值f1(x,y)插入到矩阵块A(x,y)中，得到插入后图像矩阵(10)对插入后图像矩阵中每个矩阵块A(x,y)中的元素值进行求和，并将该和值除以256所得的余数作为最终加密图g(s,t)在(x,y)处的像素值。2.根据权利要求书1所述的方法，其中步骤(2)中的广义猫脸变换公式如下：其中称为变换矩阵，a、b为变换矩阵的两个不同的参数；x、y分别为变换前的横坐标、纵坐标；x′、y′为广义猫脸变换作用后的横坐标、纵坐标；mod表示模运算。3.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏德运，董晟，邓斌，李远敏，姜湖月，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61