目的随着互联网通信和多媒体技术的快速发展,单幅图像加密技术难以满足日益增长的数据传输需求。为提高图像加密系统的传输效率,同时保证安全性和鲁棒性,本文构建一种基于gyrator变换和多分辨率奇异值分解(multi-resolution singular va...目的随着互联网通信和多媒体技术的快速发展,单幅图像加密技术难以满足日益增长的数据传输需求。为提高图像加密系统的传输效率,同时保证安全性和鲁棒性,本文构建一种基于gyrator变换和多分辨率奇异值分解(multi-resolution singular value decomposition,MRSVD)的多图像加密算法。方法首先,将明文图像每两幅组合为复数矩阵,利用改进的logistic映射生成混沌相位掩模,对复数矩阵进行gyrator域的双随机相位编码。其次,将变换后矩阵的实部分量和虚部分量组合为实数矩阵并进行多分辨率奇异值分解。最后,使用正交系数矩阵对多分辨率奇异值分解的结果进行线性组合得到密文图像。结果实验结果表明,使用本文算法得到的解密图像的峰值信噪比大于300 d B,解密图像质量相较于对比算法的解密图像质量更好;密钥发生微小改变前后密文相关系数(correlation coefficient,CC)远小于0.20,明文像素值发生微小变化时像素变化率(number of pixels change rate,NPCR)与归一化平均变化强度(unified average changing intensity,UACI)分别约为0.9990和0.3337;密钥空间大小为5.6169×1060,可以抵御蛮力攻击;当密文图像受到一定强度的高斯白噪声和剪切攻击时,本文算法能够较好地恢复明文图像。结论所提出的多图像加密算法在高质量恢复明文图像的同时具有较高的安全性和较强的鲁棒性,可以应用于图像的内容保护与安全传输。展开更多
文摘目的随着互联网通信和多媒体技术的快速发展,单幅图像加密技术难以满足日益增长的数据传输需求。为提高图像加密系统的传输效率,同时保证安全性和鲁棒性,本文构建一种基于gyrator变换和多分辨率奇异值分解(multi-resolution singular value decomposition,MRSVD)的多图像加密算法。方法首先,将明文图像每两幅组合为复数矩阵,利用改进的logistic映射生成混沌相位掩模,对复数矩阵进行gyrator域的双随机相位编码。其次,将变换后矩阵的实部分量和虚部分量组合为实数矩阵并进行多分辨率奇异值分解。最后,使用正交系数矩阵对多分辨率奇异值分解的结果进行线性组合得到密文图像。结果实验结果表明,使用本文算法得到的解密图像的峰值信噪比大于300 d B,解密图像质量相较于对比算法的解密图像质量更好;密钥发生微小改变前后密文相关系数(correlation coefficient,CC)远小于0.20,明文像素值发生微小变化时像素变化率(number of pixels change rate,NPCR)与归一化平均变化强度(unified average changing intensity,UACI)分别约为0.9990和0.3337;密钥空间大小为5.6169×1060,可以抵御蛮力攻击;当密文图像受到一定强度的高斯白噪声和剪切攻击时,本文算法能够较好地恢复明文图像。结论所提出的多图像加密算法在高质量恢复明文图像的同时具有较高的安全性和较强的鲁棒性,可以应用于图像的内容保护与安全传输。
