[发明专利]量子Fourier变换的四维Hopfield神经网络图像加密方法

权利要求书

1.一种基于量子Fourier变换的四维Hopfield神经网络图像加密方法，其特征在于，所述方法包括：

使用初始密钥进行四维Hopfield神经网络扩散步骤；

量子Fourier与NCML二重扩散步骤；

以及Arnold置乱过程；

其中NCML指加权耦合映射格子。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述四维Hopfield神经网络扩散过程具体包括，

用A表示一个大小为m×n的灰度图像，进行下面扩散过程：

步骤1：首先将图像A的奇数行的像素值全部相加起来得到其平均像素值c₁，然后求取偶数行的平均像素值c₂，类似的，得到技术列和偶数列对应的平均像素值c₃、c₄，并将c₁～c₄的像素值组成平均像素数组C＝[c₁,c₂,c₃,c₄]；

步骤2：将四维神经网络输入的初始密钥(x₁，x₂，x₃，x₄)分别与平均像素数组C中的元素对应相乘得到新的初始密钥，然后分别与平均像素数组C中的元素对应相乘，并如此循环，然后舍弃循环相乘的前200次结果，从201次开始计数，得到一个超混沌密钥矩阵L＝(l₁,l₂,l₃,l₄)其中

l₁＝(x₂₀₁,…,x_201+m)，l₂＝(x_201+m,…,x_201+2m),l₃＝(x_201+3m,…,x_201+4m),l₄＝(x_201+4m,…,x_201+5m)，并且将x₂₀₁,,…,x_201+5m的值映射到[0.255]之间；

步骤3:将明文图像奇数行、偶数行分别与l₁，l₂进行异或操作得到中间密文C₁，类似的，奇数列、偶数列分别与l₃，l₄进行异或操作得到中间密文C₂。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述量子Fourier与NCML二重扩散过程具体包括，

步骤1：根据明文像素矩阵大小生成一个n×m的量子Fourier矩阵，然后将生成的量子矩阵转换成一维数组F_n×m＝[f₁,…,f_n×m],且将该数组中的值的大小映射到[0,1]之间；

步骤2：将步骤1所得的F_n×m代入公式(1)中的加权耦合映射格子中，得到新的量子混沌序列F′_n×m＝[f′₁,,…,f′_n×m],并且所得的F_n×m中元素值在[0,255]之间，然后将其与中间密文C₂进行异或操作，得到中间密文C₃，

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述Arnold置乱过程具体包括，

步骤1：把得到的中间密文C₃进行Arnold图像置乱，如公式(2)所示，其中[x’,y’]^T为[x,y]经过第一乱置换得到的新坐标，把得到的复数矩阵进行200次Arnold映射，，得到最终密文，

其中N＝[length(A)+width(A)]/2。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，其中在将c₁～c₄的像素值组成平均像素数组C＝[c₁,c₂,c₃,c₄]之前还包括将c₁～c₄的像素值映射到[0,1]之间。