[发明专利]基于分数阶量子混沌的一次一密光学图像加密解密方法

说明书

基于分数阶量子混沌的一次一密光学图像加密解密方法，涉及光学信息安全技术领域，解决现有光学图像加密技术非线性不足的安全缺陷，以及不能抵抗已知明文攻击和选择明文攻击的安全漏洞问题，本发明弥补了传统光学图像加密技术线性特征不足的安全缺陷，并且分数阶的量子混沌系统具有更高的密钥维度，更大的密钥空间，更强的敏感性，抵抗各种安全攻击的能力更强，同时由于量子混沌系统是由量子点和量子细胞自动机以库伦作用相互传递信息的新型纳米级器件，具有超高集成度，低功耗，无引线集成等优点。本加密方法所生成的随机相位模板与明文相关，即当加密方加密不同明文图像时，即使所使用的用户密钥是相同的，其生成的随机相位模板也是不同的。

技术领域

本发明涉及光学信息安全技术领域，具体涉及一种基于分数阶量子混沌与变形分数傅里叶变换的一次一密光学图像加密解密方法。

背景技术

随着信息技术的快速发展，一些利用光信号、量子信号等物理量来承载信息，并通过物理变换的加密方法应运而生。图像文件的数据量大，用传统加密方法加密图像的效率低，光学信息系统并行处理能力强，数据处理速度快，而且所处理的信息量越大，这种相对于电子信息系统的优势就越明显。光学信息系统的参数还可以作为用户密钥，增加密钥空间，因此光学图像加密技术具有广阔的应用空间。

光学图像加密系统中明文与密文满足物象关系，从本质上来说是一种线性系统。这种非线性不足的缺陷具有较大安全隐患。

分数阶量子细胞神经网络超混沌系统拥有非线性特征和高敏感性，以分数阶量子细胞神经网络构造的超混沌加密系统，比传统技术具备更高的密钥维度，更加复杂的动力特征。将其与光学图像加密技术结合，可以有效的增强加密系统的非线性特征，提高加密系统的安全性。

发明内容

本发明为解决现有光学图像加密技术非线性不足的安全缺陷，以及不能抵抗已知明文攻击和选择明文攻击的安全漏洞，导致效率低等问题，提供一种基于分数阶量子混沌的一次一密光学图像加密解密方法。

基于分数阶量子混沌的一次一密光学图像加密解密方法，设定用户加密密钥，由复合混沌映射的初值和控制参数；两组分数阶量子细胞神经网络超混沌系统的初值，控制参数，阶数和迭代次数；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、将大小为N*N的彩色明文图像按红、绿、蓝三个色彩分量分解为三个大小为N*N的红色分量矩阵RA、绿色分量矩阵GA和蓝色分量矩阵BA；

步骤二、采用加密密钥中的复合混沌映射的初值和控制参数对步骤一所述的红色分量矩阵RA和绿色分量矩阵GA进行复合混沌映射的置乱操作，获得置乱后的红色分量矩阵ERA和置乱后的绿色分量矩阵EGA；

步骤三、将步骤二获得的置乱后的红色分量矩阵ERA和置乱后的绿色分量矩阵EGA分别进行矩阵变形，获得置乱后的红色分量序列SERA和置乱后的绿色分量序列SEGA；

步骤四、采用加密密钥中的两组分数阶量子细胞神经网络超混沌系统的初值和控制参数，阶数，迭代次数，迭代两细胞分数阶量子细胞神经网络系统，生成四维矩阵Fqcnn1和四维矩阵Fqcnn2；

步骤五、将步骤四所述的四维矩阵Fqcnn1拆分为一个长度为N*N的混沌流序列SFqcnn1和一个大小为N*N的方形随机矩阵C1；将步骤四所述四维矩阵Fqcnn2拆分为一个长度为N*N的混沌流序列SFqcnn2和一个大小为N*N的方形随机矩阵C2；

步骤六、采用步骤三所述置乱后的红色分量序列SERA和绿色分量序列SEGA分别与步骤五所述混沌流序列SFqcnn1和SFqcnn2生成扩散密钥流KStream1和扩散密钥流KStream2；