[发明专利]基于混沌分割的多扩散图像加密解密方法

摘要

基于混沌分割的多扩散图像加密解密方法，涉及图像加密技术领域，解决现有计算机网络环境中，多媒体数据存在安全隐患的问题，本发明提出的基于混沌分割的多扩散图像加密解密方法，通过混沌图像分割方法更有效的去除图像块彼此之间的相关性。并且由细胞神经网络生成的混沌控制表与混沌交换表，用以对明文图像进行图像的块内与块间加扰，并通过静态扩散和动态扩散多个混沌扩散步骤用以去掉图像像素彼此之间的相关性。提供了一种密钥空间大，敏感性好，能够有效抵抗安全攻击的图像加密解密方法。

主权项

1.基于混沌分割的多扩散图像加密解密方法，包括图像加密过程和图像解密过程，其特征是，加密过程和解密过程由以下步骤实现：用户加密密钥为：细胞神经网络初值和迭代次数，混沌密钥矩阵的控制参数ku₁，ku₂，混沌控制矩阵的控制参数ku₃，ku₄，混沌控制表的控制参数ku₅，混沌交换表的控制参数ku₆，混沌动态扩散密钥流的控制参数ku₇，ku₈，动态加密控制参数ku₉；加密过程：步骤一、获取大小为M×N的图像作为原始图像Image；步骤二、采用混沌系统生成伪随机序列S，并将所述伪随机序列S进行数值映射变换得到图像分割混沌序列Fgs，变换方法为：步骤三、将伪随机序列S中元素的数值按下式方法映射为大于等于1，小于等于M之间的整数，构成整数随机序列fs：fs＝ceil(mod(S*10⁵)，M)其中，mod表示求余操作，ceil表示向上取整操作；消除整数随机序列fs中数值相等的重复数据，并从前至后截断保留前M/2个数据，获得混沌分割序列Fgs，用公式表示为：Fgs(i)＝～ismember(Fgs(i)，fs(l))式中，i＝1，2，3...M/2，～ismember表示去除重复元素的函数；步骤四、对步骤一所述原始图像Image进行混沌图像分割，获得图像块img1和图像块img2，所述混沌分割方法为：采用步骤三所得混沌分割序列Fgs中的元素表示原始图像中的行号，将原始图像中所有的第Fgs(j)行提取出来构成图像块img1，剩余的图像行构成图像块img2，采用下式表示为：img1(i，：)＝Image(Fgs(j)，：)img2＝Image‑img1其中j＝1，2，3，...N/2；步骤五、以用户加密密钥中的细胞神经网络初值和迭代次数，迭代细胞神经网络超混沌系统，选取迭代1000次之后的M×N次的迭代结果生成六个伪随机序列X1，Y1，Z1，W1，F1，H1；步骤六、构建混沌控制集合；将步骤五所述的伪随机序列X1，Y1，Z1，W1，F1，H1组合成为混沌控制集合Set1＝{X1，Y1，Z1，W1，F1，H1}；步骤七、生成控制开关序列；由步骤五所述的六个伪随机序列X1，Y1，Z1，W1，F1，H1以下式方法构建三个控制开关序列K1，K2，K3：式中abs为是求绝对值的函数，floor为向下取整操作，且k＝1，2，3....M×N；步骤八、构建混沌密钥集合；选取步骤五中获得的六个伪随机序列Z1，Y1，Z1，W1，F1，H1，并将每个伪随机序列中的前一半元素构成混沌序列，分别为混沌序列X2，Y2，Z2，W2，F2，H2，将所述混沌序列X2，Y2，Z2，W2，F2，H2分别按由上到下，由左到右的顺序进行矩阵变换得到混沌矩阵CNNX，CNNY，CNNZ，CNNW，CNNF，CNNH；将所述混沌矩阵CNNX，CNNY，CNNZ，CNNW，CNNF，CNNH组合成为一个三维矩阵，获得混沌密钥集合Set＝{CNNX，CNNY，CNNZ，CNNW，CNNF，CNNH}；步骤九、构建混沌密钥矩阵CNN1、CNN2、CNN3、CNN4；构建方法如下式：步骤十、构建混沌控制表CCT；构建方法采用下式：bitxor为按位异或函数；步骤十一、构建混沌交换表CEXT，CEYT，方法如下表示为：其中n＝1，2，3……，N；步骤十二、对步骤四中获得的图像块img1和图像块img2分别进行加扰；获得加扰图像块Pimg1和加扰图像块Pimg2；步骤十三、采用步骤九中获得的混沌密钥矩阵CNN1和CNN2对步骤十二中得到的加扰图像块Pimg1进行静态扩散，获得静态扩散矩阵J1，扩散方法如下式：J1(i，n)＝bitxor(CNN2(i，n)，bitxor(CNN1(i，n)，Pimg1(i，n)))采用混沌密钥矩阵CNN3和CNN4对加扰图像块Pimg2进行静态扩散，获得静态扩散矩阵J2，扩散方法用下式表示为：J2(i，n)＝bitxor(CNN4(i，n)，bitxor(CNN3(i，n)，Pimg2(i，n)))步骤十四、将步骤十三中所述静态扩散序列J1和静态扩散序列J2进行拼接，获得长度为M×N合并静态扩散序列CJ，拼接方法用下式表示为：步骤十五、由步骤六获得的混沌控制集合Set1生成混沌动态扩散密钥流CK1和CK2，方法用下式表示为：步骤十六、对步骤十四中所述静态扩散序列CJ进行动态加密，获得动态加密序列D_G，用下式表示为：步骤十七、将步骤十六中得到的动态加密序列D_G按由上到下，由左到右的顺序进行矩阵变换，得加密图像Cimage；设定用户解密密钥，细胞神经网络初值和迭代次数，dku₁，dku₂为解密混沌密钥矩阵的控制参数，dku₃，dku₄为解密混沌控制矩阵的控制参数，dku₅为解密混沌控制表的控制参数，dku₆为解密混沌交换表的控制参数，dku₇，dku₈为解密混沌动态扩散密钥流的控制参数，dku₉为动态逆扩散的控制参数；解密过程：步骤十八、使用混沌系统生成解密伪随机序列DS，将所述解密伪随机序列DS进行数值映射变换得到解密图像分割混沌序列DFgs；步骤十九、以用户解密密钥中的细胞神经网络初值和迭代次数，迭代细胞神经网络超混沌系统，选取迭代tm次之后的M×N次的迭代结果生成六个解密伪随机序列DX1，DY1，DZ1，DW1，DF1，DH1；步骤二十、构建解密混沌控制集合，将步骤十九所述的解密伪随机序列DX1，DY1，DZ1，DW1，DF1，DH1组合成为序列集合，获得解密混沌控制集合DSet1＝{DX1，DY1，DZ1，DW1，DF1，DH1}；步骤二十一、生成解密控制开关序列；由步骤十九所述的六个解密伪随机序列DX1，DY1，DZ1，DW1，DF1，DH1以下式方法构建三个解密控制开关序列DK1，DK2，DK3；步骤二十二、构建解密混沌密钥集合；选取步骤十九中获得的解密伪随机序列DX1，DY1，DZ1，DW1，DF1，DH1，将每个解密伪随机序列中的前一半元素构成解密混沌序列，分别为DX2，DY2，DZ2，DW2，DF2，DH2；将所述解密混沌序列DX2，DY2，DZ2，DW2，DF2，DH2分别按由上到下，由左到右的顺序进行矩阵变换得到解密混沌矩阵DCNNX，DCNNY，DCNNZ，DCNNW，DCNNF，DCNNH；将所述解密混沌矩阵DCNNX，DCNNY，DCNNZ，DCNNW，DCNNF，DCNNH组合成为一个三维矩阵，获得解密混沌密钥集合DSet，DSet＝{DCNNX，DCNNY，DCNNZ，DCNNW，DCNNF，DCNNH)；步骤二十三、构建解密混沌密钥矩阵DCNN1、DCNN2、DCNN3、DCNN4；构建方法如下式：步骤二十四、构建解密混沌控制表DCCT；构建方法如下式：步骤二十五、构建解密混沌交换表DCEXT和解密混沌交换表DCEYT，方法由下式表示：步骤二十六、生成解密混沌动态扩散密钥流DCK1和DCK2，方法用下式表示为：步骤二十七、将步骤十七中得到的加密图像Cimage按由上到下，由左到右的顺序进行矩阵变换得一维序列SC并进行动态逆扩散，获得动态逆扩散序列DCJ，方法如下式：步骤二十八、将步骤二十七获得的动态逆扩散序列DCJ前后拆分为逆扩散序列DJ1和逆扩散序列DJ2，方法如下式：步骤二十九、将步骤二十八所述的逆扩散序列DJ1和逆扩散序列DJ2，按照从上到下，从左到右的顺序进行矩阵变换，获得逆扩散矩阵DJ1M和逆扩散矩阵DJ2M；步骤三十、对步骤二十三中所述解密混沌密钥矩阵DCNN1、DCNN2、DCNN3和DCNN4对步骤二十九获得的逆扩散矩阵DJ1M和逆扩散矩阵DJ2M进行静态扩散的逆操作，获得静态逆扩散矩阵DE1和静态逆扩散矩阵DE2，方法如下式：DE1(i，n)＝bitxor(DCNN1(i，n)，bitxor(DCNN2(i，n)，DJ1M(i，n)))DE2(i，n)＝bitxor(DCNN3(i，n)，bitxor(DCNN4(i，n)，DJ2M(i，n)))步骤三十一、将步骤三十中所述的静态逆扩散矩阵DE2和静态逆扩散矩阵DE1进行逆向加扰，获得逆加扰图像块DPME2和逆加扰图像块DPME1；步骤三十二、建立大小为M×N的全零矩阵DZ，将逆加扰图像块DPME1中的行放入DZ中的第DFgs(i)行，将逆加扰图像块DPME2中的每行元素，按由上到下的顺序填充到所述DZ剩余行中，填充完成后得到完整的解密图像Dimage。