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        基于混沌置亂和小波變換的彩色圖像加密方法

        2016-06-17 20:33:33牛秀齡陳浩
        電腦知識與技術(shù) 2016年11期
        關(guān)鍵詞:小波變換

        牛秀齡++陳浩

        摘要:由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的增強,為保護以及恢復(fù)原彩色圖像信息,提出了一種基于混沌置亂和離散小波變換的彩色圖像加密方法。根據(jù)混沌系統(tǒng)的不可預(yù)測性,以及連同離散小波的多級加密,可以較好地對圖像信息進行加密。先對原圖像信號對做混沌算法加密,然后進行小波加密,得到最終的密文。利用MATLAB的仿真實驗表明,此算法的保密和解密效果較好,能夠很好的隱藏和恢復(fù)彩色圖像信息。

        關(guān)鍵詞:混沌加密;小波變換;彩色圖像加密

        中圖分類號:TP18 文獻標識碼:A 文章編號:1009-3044(2016)11-0225-02

        1 概述

        隨著網(wǎng)絡(luò)時代的迅速發(fā)展,圖像信息作為傳達信息的重要載體,其安全性保障也受到越來越多人的關(guān)注。由于某些圖像是涉及個人隱私的信息,甚至有些是牽涉國家安全機密的,故保密性也變得越來越重要[1]。

        在以往混沌置亂的加密算法中,雖然混沌加密是隨機的且密鑰空間較大,但是其僅僅只是對圖形的像素進行置亂,加密的隱蔽性稍差[2]。為加強加密效果,恢復(fù)原有的彩色圖像,本文將混沌系統(tǒng)加密和小波變換相結(jié)合,以此來更好的加密和恢復(fù)彩色圖像的信息。

        2 混沌和FRFT的基本理論

        2.1 混沌加密

        混沌系統(tǒng)加密的序列是由系統(tǒng)迭代產(chǎn)生的,混沌系統(tǒng)具有隨機性以及敏感性等[3]。且混沌的另一優(yōu)點就是:由混沌序列的方程是很難猜到其初始值的。在使用其加密時先應(yīng)用混沌系統(tǒng)對圖像的行和列置亂加密,有混沌序列控制每一行循環(huán)的位數(shù),同樣也要對每一列循環(huán)若干次[4]。

        但是僅僅使用混沌加密圖像信息,也有些不足之處:計算精度的限制以及周期性的混沌序列使得安全性有時較低,在低位的混沌系統(tǒng)加密中隱秘和保密性不夠高。針對單一的混沌加密的不足,此文提出將混沌系統(tǒng)和小波變換結(jié)合起來,以此提高圖像信息的隱秘性,以及更好地恢復(fù)彩色圖像的信息[5]。

        2.2 小波變換

        小波變換在頻率以及時間上均可以變動,擁有良好的局域特性[6]??梢员硎緸橐粋€信號與某個稱為小波或小波基核函數(shù)的修正形式乘積的積分運算,小波變換的運算公式為:

        [WT(a,b)=-∞∞f(t)?a,b(t)dt=-∞∞f(t)1a?(t-ba)dt,a>0,f(t)∈L2(R)] (1)

        且該小波基的允許條件滿足:

        [Ch=2π-∞∞h(ω)2ωdω<∞] (2)

        對于連續(xù)的小波,若要使用網(wǎng)絡(luò)運算,則要做離散化處理,就會變成離散的小波變換。定義如下:

        [WTf(a0,kτ0)=f(t)ψ?aj0,kτ0(t)dt,其中j=1,1,2.....,k∈Z] (3)

        2.3 彩色圖像加密、解密過程

        本文的混沌置亂和小波變換相結(jié)合的彩色圖像加密算法的大致過程如下:

        (1)先讀取彩色圖像,將其分為[R、G]、[B]三部分灰度圖像[7],圖2;

        (2)利用混沌置亂對三部分分別在行和列方向上加密,得到混沌加密圖像如圖3;

        (3)對混沌處理后的圖像做小波變換,得到最終的加密密文[8],圖4;

        (4)解密是編碼的逆變換,先對最終的加密圖像小波的逆變換,然后在對其在列和行上做混沌加密的逆變換,再把灰度圖像結(jié)合在一起恢復(fù)成原彩色圖像,圖5,

        下圖此算法的流程圖如下:

        3 仿真和分析

        3.1 仿真結(jié)果

        本文進行MATLAB仿真實驗時,運用的是一個256*256*3大小的“kaa.jpg”圖像,仿真圖形如下,其中混沌加密行和列的循環(huán)周期都設(shè)為5,且行和列循環(huán)均是每行、每列各一次。

        3.2 仿真分析

        通過MATLAB的仿真可知,圖2是原始彩色圖像分解成三部分灰度圖像,各代表圖像的紅色、綠色和藍色分量;圖3、4為在經(jīng)過混沌和離散小波處理的加密圖像,比較看出,兩者結(jié)合更能使圖像信息保密;圖5、6解密后的圖像和原彩色圖像比較,原圖像信息和顏色都可以完整的顯示出來。圖7、8是混沌解密密鑰錯誤時的圖像,比較圖6、7、8可看出任意混沌密鑰不正確時,得出的圖像都不能正確的顯現(xiàn)出三種分量的圖像以及原圖像的信息。

        可以通過均方誤差([MSE])以及峰值信噪比([psnr])的大小來衡量圖像解密的效果,[psnr]值越大恢復(fù)的越好;[MSE]是表示原圖像和恢復(fù)圖像的誤差,[MSE]越低恢復(fù)的越好;[psnr]為原圖像和恢復(fù)圖像之間均方誤差對[(2Λn-1)Λ2]的相對大小。

        4 結(jié)論

        本文提出了基于混沌置亂和離散小波的彩色圖像加密方法,實現(xiàn)該方法對圖形的多次加密解密過程,使得兩種算法得到互補,提高了信息的隱蔽性以及較好地恢復(fù)了彩色圖形的信息。通過MATLAB的仿真實驗表明,此方法可以較好地對圖像信息保密,且較準確的恢復(fù)彩色圖像的信息。通過表1可知此算法對密鑰的誤差比較敏感,小小的誤差也會使得均方誤差的值很大,[psnr]得值也會變小,只有在正確密鑰的情況下,MSE才最小和[psnr]最大,圖像才能較好地恢復(fù),也由此提高了圖像信息的安全保密特性。

        參考文獻:

        [1] 王銀花,柴曉冬,周成鵬,等. 基于分數(shù)階傅里葉變換的混沌圖像加密方法[J]. 計算機工程,2007,33(12):172-174.

        [2] 楊倬,馮久超,方霞.一種基于混沌和分數(shù)級傅里葉的圖像加密算法[J]. 計算機科學,2008,35(9) :239-240.

        [3] 張文全,薛俠,周南潤.基于相位恢復(fù)和混沌圖的多圖像并行加密算法[J]. 計算機工程與應(yīng)用,2012,48(23).63-66.

        [4] 黃金.安全混沌加密算法的研究[D]. 長沙: 長沙理工大學,2010:9-20.

        [5] 易翔.小波域信息隱藏及圖像去噪方法的研究[D]. 成都:電子科技大學,2005:58-80.

        [6] 黃雨青,王友仁.基于分數(shù)階小波變換的圖像加密方法[J].科學技術(shù)與工程,20l3,13(8).

        [7] 劉昕浩,郭騰,謝德輝,等. 基于Logistic混沌映射的圖像加密通信系統(tǒng)研究[J]. 湖南理工學院學報,2015,28(4):27-31.

        [8] Boccalettic S, Grebogi C, LaiY-C, et al. The control of chaos: theory and applications[J]. Physics report, 2000, 329:103-197.

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