【图像加密】基于Logistic混沌结合Arnold置乱实现图像加密含Matlab源码

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matlab科研助手 2022-05-10 15:20:03 博主文章分类：图像处理 ©著作权

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1 简介

传统的Arnold变换能改变图像象素的位置,而不能改变图像象素值,不能仅仅靠Arnold变换来实现图像加密.本文结合Logistic映射的伪随机性与对初值的敏感性,提出一种新的基于Arnold变换的图像加密算法,改进后的算法不仅改变了图像象素的位置,也改变了图像象素值.matlab仿真实验表明了该算法的有效性与安全性.

2 部分代码

function jiami
% NOTE:请修改 testImgName，来测试不同输入图像，支持灰度图和 RGB 图
% testImgName = 'lena';
% testImgName = 'lena_color';
% testImgName = 'color0';
% testImgName = 'lena16x16';
% testImgName = 'gray32x32';
% testImgName = 'gray2';
testImgName = 'pepper_gray';
% testImgName = '1Pixel';
img = imread(strcat(testImgName, '.png'));
[w h rgb] = size(img);
% chaos映射预迭代次数，Logistic映射初始值x0，mu，Arnold置乱次数
Key = [128, 0.7532, 3.8793, 2];
%
disp('###############################');
% 信息熵计算
% 统计输出
figure;
if rgb == 3
    % 彩色图像
    subplot(4, 2, 1);
    imshow(uint8(img));
    title('明文');
    subplot(4, 2, 2);
    imshow(imgEncrypted);
    title('密文');
    imgR = img(:, :, 1);
    imgG = img(:, :, 2);
    imgB = img(:, :, 3);
    subplot(4, 2, 3);
    imhist(uint8(imgR));
    title('明文R分量直方图');
    subplot(4, 2, 5);
    imhist(uint8(imgG));
    title('明文G分量直方图');
    subplot(4, 2, 7);
    imhist(uint8(imgB));
    title('明文B分量直方图');
    imgEncryptedR = imgEncrypted(:, :, 1);
    imgEncryptedG = imgEncrypted(:, :, 2);
    imgEncryptedB = imgEncrypted(:, :, 3);
    subplot(4, 2, 4);
    imhist(imgEncryptedR);
    title('密文R分量直方图');
    subplot(4, 2, 6);
    imhist(imgEncryptedG);
    title('密文G分量直方图');
    subplot(4, 2, 8);
    imhist(imgEncryptedB);
    title('密文B分量直方图');
else
    % 灰度图像
    subplot(2, 2, 1);
    imshow(uint8(img));
    title('明文');
    subplot(2, 2, 2);
    imshow(uint8(imgEncrypted));
    title('密文');
    subplot(2, 2, 3);
    imhist(uint8(img));
    title('明文直方图');
    subplot(2, 2, 4);
    imhist(uint8(imgEncrypted));
    title('密文直方图');
end
figure;
subplot(3, 3, 1);imshow(imgEncrypted);title('加密后图像');
subplot(3, 3, 2);imshow(imgEncrypted_Noise_Salt);title(strcat('(1)椒盐噪声ρ=', num2str(delta)));
subplot(3, 3, 3);imshow(imgDecrypted_Noise_Salt);title('(1)解密图像');
subplot(3, 3, 5);imshow(imgEncrypted_Noise_Gaussian);title(strcat('(2)高斯噪声μ=0,σ=', num2str(delta)));
subplot(3, 3, 6);imshow(imgDecrypted_Noise_Gaussian);title('(2)解密图像');
subplot(3, 3, 8);imshow(imgEncrypted_Croped);title('(3)1/16剪切');
subplot(3, 3, 9);imshow(imgDecrypted_Croped);title('(3)解密图像');
% 明文敏感性
imgPlain = img;
if rgb == 3
    % 彩色图像
    gray = imgPlain(w, h, 1);
%     bin = dec2bin(gray);
    gray = bitxor(gray, 1);
    imgPlain(w, h, 1) = gray;
else
    % 灰度图像
    gray = imgPlain(w, h);
%     bin = dec2bin(gray);
    gray = bitxor(gray, 1);
    imgPlain(w, h) = gray;
end
imgEncrypted1 = imgPlain;
for i = 1 : encryptCount
    imgEncrypted1 = encrypt(imgEncrypted1, Key);
end
disp(strcat('------', testImgName, ',加密次数为:', num2str(encryptCount), ',明文敏感性分析------'));
NPCR(imgEncrypted, imgEncrypted1, '明文改变1个像素值');
UACI(imgEncrypted, imgEncrypted1, '明文改变1个像素值');
 :, 2) = cG;
    A(:, :, 3) = cB;
else
    A = crop_(img);
end
end