[发明专利]基于复合混沌和量子混沌的光学图像加密解密方法

权利要求书

1.基于复合混沌和量子混沌的光学图像加密解密方法，其特征是，设定用户加密密钥由三细胞分数阶量子细胞神经网络超混沌系统的初值、控制参数、阶数；复合混沌映射的初值、控制参数以及变形分数傅里叶变换的级数共同组成；该方法由以下步骤实现：

步骤一、选择大小为N*N的彩色图像作为明文图像Pimage；

步骤二、将步骤一所述的明文图像Pimage按照红蓝绿三个色彩进行拆分，获得拆分后的三个大小为N*N色彩分量矩阵，分别为明文图像红色分量矩阵PR、明文图像绿色分量矩阵PG和明文图像蓝色分量矩阵PB；

步骤三、迭代三细胞的分数阶量子细胞神经网络超混沌系统，生成六维混沌矩阵FQCNN；

步骤四、将步骤三所述的六维混沌矩阵FQCNN变形拆分，获得六个混沌子矩阵，所述六个混沌子矩阵分别为：FQCNN-R1、FQCNN-R2、FQCNN-G1、FQCNN-G2、FQCNN-B1和FQCNN-B2；

步骤五、采用复合混沌映射TLM以不同的初值和控制参数置乱步骤四所述的六个混沌子矩阵FQCNN-R1、FQCNN-R2、FQCNN-G1、FQCNN-G2、FQCNN-B1和FQCNN-B2，获得六个置乱矩阵SR1、SR2、SG1、SG2、SB1和SB2；

步骤六、将步骤五所述六个置乱矩阵SR1、SR2、SG1、SG2、SB1和SB2生成六块混沌随机相位模板CRPM_R1、CRPM_R2、CRPM_G1、CRPM_G2、CRPM_B1和CRPM_B2；

步骤七、将步骤二所述的明文图像红色分量矩阵PR，乘以混沌随机相位模板CRPM_R1，相乘后的结果沿着x轴和y轴进行级数为p1x_r和p1y_r的变形分数傅里叶变换，获得变换结果AF1R；

明文图像绿色分量矩阵PG，乘以混沌随机相位模板CRPM_G1，相乘后的结果沿着x轴和y轴进行级数为p1x_g和p1y_g的变形分数傅里叶变换，获得变换结果AF1G；

明文图像蓝色分量矩阵PB，乘以混沌随机相位模板CRPM_B1，相乘后的结果沿着x轴和y轴进行级数为p1x_b和ply_b的变形分数傅里叶变换，获得变换结果AF1B；

步骤八、将步骤七获得的变换结果AF1R乘以相位模板CRPM_R2，相乘后的结果沿着x轴和y轴进行级数为p2x_r和p2y_r的变形分数傅里叶变换，获得变形分数傅里叶变换结果AF2R；

将变换结果AF1G乘以相位模板CRPM_G2，相乘后的结果沿着x轴和y轴进行级数为p2x_g和p2y_g的变形分数傅里叶变换，获得变形分数傅里叶变换结果AF2G；

将变换结果AF1B乘以相位模板CRPM_B2，相乘后的结果沿着x轴和y轴进行级数p2x_b和p2y_b的变形分数傅里叶变换，获得变形分数傅里叶变换结果AF2B；

步骤九、将步骤八获得变形分数傅里叶变换结果AF2R、AF2G、AF2B作为红、绿、蓝三个色彩分量复合，获得加密后的密文图像Cimage；

解密过程为：设定用户解密密钥由三细胞分数阶量子细胞神经网络超混沌系统的初值、控制参数、阶数；复合混沌映射的初值、控制参数以及变形分数傅里叶变换的级数共同组成；

步骤十、将步骤九获得的密文图像Cimage按照红绿蓝三色彩进行拆分，得到三个大小为N*N色彩分量矩阵，分别为：密文红色分量矩阵CR，密文绿色分量矩阵CG和密文蓝色分量矩阵CB；

步骤十一、迭代三细胞的分数阶量子细胞神经网络超混沌系统，生成六维解密混沌矩阵DFQCNN；

步骤十二、将步骤十一所述解密混沌矩阵DFQCNN变形拆分，得到六个解密混沌子矩阵DFQCNN-R1，DFQCNN-R2，DFQCNN-G1，DFQCNN-G2，DFQCNN-B1，DFQCNN-B2；

步骤十三、采用解密密钥中的复合混沌映射的初值和控制参数置乱步骤十二所述六个解密混沌子矩阵DFQCNN-R1，DFQCNN-R2，DFQCNN-G1，DFQCNN-G2，DFQCNN-B1，DFQCNN-B2，获得六个解密置乱矩阵DSR1，DSR2，DSG1，DSG2，DSB1，DSB2；

步骤十四、将步骤十三获得的六个解密置乱矩阵DSR1，DSR2，DSG1，DSG2，DSB1，DSB2生成六块共轭混沌随机相位模板，分别为CRPM_R1*，CRPM_R2*，CRPM_G1*，CRPM_G2*，CRPM_B1*和CRPM_B2*；

步骤十五、将步骤十所述的密文红色分量矩阵CR沿着x轴和y轴进行级数为-p2x_r和-p2y_r的变形分数傅里叶逆变换，逆变换结果为IAF2R；将密文绿色分量矩阵CG分别沿着x轴和y轴进行级数为-p2x_g和-p2y_g的变形分数傅里叶逆变换，逆变换结果为IAF2G；将密文蓝色分量矩阵CB沿着x轴和y轴进行级数为-p2x_b和-p2y_b的变形分数傅里叶逆变换，逆变换结果为IAF2B；

步骤十六、将步骤十五获得的逆变换结果IAF2R乘以共轭混沌随机相位模板CRPM_R2*，相乘的结果沿着x轴和y轴进行级数为-p1x_r和-p1y_r的变形分数傅里叶逆变换，获得变形分数傅里叶逆变换结果IAF1R；

将逆变换结果IAF2G乘以共轭混沌随机相位模板CRPM_G2*，相乘的结果沿着x轴和y轴进行级数为-p1x_g和-p1y_g的变形分数傅里叶逆变换，获得变形分数傅里叶逆变换结果IAF1G；

将逆变换结果IAF2B乘以共轭混沌随机相位模板CRPM_B2*，相乘的结果沿着x轴和y轴进行级数为-p1x_b和-p1y_b的变形分数傅里叶逆变换，获得变形分数傅里叶逆变换结果IAF1B；

步骤十七、将步骤十六所述变换结果IAF1R、IAF1G、IAF1B分别乘以共轭混沌随机相位模板CRPM_R1*，CRPM_G1*，CRPM_B1*，并作为红绿蓝三个色彩分量复合，获得解密图像。