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        一種基于混沌系統(tǒng)的分段式圖像加密算法*

        2021-06-18 06:15:24喬建平關(guān)來(lái)德
        南方農(nóng)機(jī) 2021年11期
        關(guān)鍵詞:密文信息熵直方圖

        喬建平 , 關(guān)來(lái)德

        (柳州職業(yè)技術(shù)學(xué)院,廣西 柳州 545006)

        混沌系統(tǒng)具有初值敏感性、遍歷性、參數(shù)可控性以及偽隨機(jī)性等特征,因而,基于混沌的圖像加密算法成為研究熱點(diǎn)。筆者設(shè)計(jì)了一種新的分段加密方案,運(yùn)用二維正弦邏輯調(diào)制映射(two-dimensional Sine Logistic Modulation Map,2D-SLMM)產(chǎn)生的密鑰,對(duì)像素移位置亂,再對(duì)置亂圖像進(jìn)行分段灰度值替代操作,仿真分析驗(yàn)證表明,該加密方案在各加密參數(shù)方面達(dá)到要求。

        1 混沌系統(tǒng)

        2D-SLMM系統(tǒng)其數(shù)學(xué)表達(dá)式[1]為:

        圖1 2D-SLMM系統(tǒng)的分岔圖

        其中α和β為系統(tǒng)控制參數(shù),α∈[0,1]和β∈[0,3],當(dāng)α=1、β=3時(shí),軌跡分布如圖1所示,可看出系統(tǒng)具有極為復(fù)雜的混沌離散特性。

        2 算法設(shè)計(jì)

        2.1 移位置亂過(guò)程

        假設(shè)原始圖像為P,長(zhǎng)寬為L(zhǎng)=M×N,利用公式(1)和(2)得到指數(shù)系數(shù)a。

        依據(jù)表1中a取值,通過(guò)公式(3)生成矩陣序列K,有M行、N列,其中x(i)和y(i)為2D-SLMM的迭代狀態(tài)值,舍棄前500次迭代值,以防暫態(tài)效應(yīng),S為P所有像素值之和,floor(x)表示取不大于x的最大整數(shù)。

        表1 指數(shù)a取值

        假設(shè)矩陣K中的每一行序列為R1,R2,R3,R4,R5,…,RN-1,RN;重新排列得到新的序列;例如,對(duì)第一行序列R1={r1,r2,r3,…,rN-1,rN}按升序由小到大排序,得到新的有序序列,同時(shí)生成用于記錄序列中各個(gè)元素在原序列R1中位置的新序列S1={s1,s2,s3,…,sn-1,sn}。同理,以同樣的方式重新排列序列R2,R3,R4,R5,…,RN-1,RN;得到S2,S3,S4,S5,…,SN-1,SN;由新序列組成排列矩陣S,分別用序列S1,S2,S3,S4,S5,…,SN-1;SN置亂原始圖像P的每一行的像素值。

        同理,對(duì)矩陣K的列排序得到排列矩陣T,使用類(lèi)似行置亂方式對(duì)矩陣P進(jìn)行列置亂,得到置亂圖像C,置亂示意圖如圖2所示。

        圖2 置亂過(guò)程示意圖

        2.2 灰度值加密過(guò)程

        為提高加密算法的安全性,須對(duì)置亂圖像進(jìn)行灰度值替代加密,對(duì)置亂像素進(jìn)行分段式灰度值替代操作,算法如下:

        經(jīng)過(guò)上述步驟分段式加密得到加密圖像,解密是加密的逆過(guò)程。

        3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

        實(shí)驗(yàn)?zāi)M仿真階段選取大小為256×256(M×N)的Baboon標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行測(cè)試,2D-SLMM系統(tǒng)參數(shù)α=1 和β=3,以及設(shè)定初始值。圖3(a)為原始圖像,加密和解密圖像分別如圖3(b)、圖3(c),加密圖像無(wú)原始圖像的任何有效信息,解密圖像與原始圖像相同,說(shuō)明本文算法有充分的可行性。

        圖3 加密流程圖

        3.1 直方圖特性分析

        直方圖方可直接反映其質(zhì)量特征的分布情形,圖4為原文標(biāo)準(zhǔn)圖Lean的直方圖和加密圖像直方圖,前后兩者的直方圖有很大的區(qū)別,后者各個(gè)灰度級(jí)直方圖分布均等,可以抵擋結(jié)合灰度級(jí)數(shù)值統(tǒng)計(jì)的攻擊。

        圖4 原始圖像和加密圖像直方圖

        3.2 信息熵分析

        信息熵變大,從密文圖像中竊取統(tǒng)計(jì)數(shù)值信息的難度越大。信息熵[2]數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

        其中mi為像素值,p(mi)是mi出現(xiàn)的概率,N是像素值得總值,對(duì)于具有256個(gè)灰度級(jí)的圖像,其信息熵的理想值是H(mi)=8。選取若干256×256 標(biāo)準(zhǔn)圖,用公式(4)計(jì)算信息熵值,如表2所示,各標(biāo)準(zhǔn)圖加密熵值都趨近8,說(shuō)明本算法可抵抗熵攻擊。

        表2 不同圖像的信息熵

        3.3 抗差分攻擊能力分析

        像素?cái)?shù)目變化率(NPCR)以及歸一化平均變化強(qiáng)度(UACI)計(jì)算公式[3]為:

        其中C1是原圖密文,C2是變化后的密文,兩者的原始圖像素點(diǎn)僅僅差別一個(gè)值;C1(i, j)和C2(i, j)分別代表兩個(gè)密文在(i, j)點(diǎn)的灰度值,C1(i, j)=C2(i, j)時(shí),D(i, j)=0,C1(i, j)≠C2(i, j)時(shí),D(i, j)=1,對(duì)若干標(biāo)準(zhǔn)圖像統(tǒng)計(jì)得到50組的NPCR和UACI,其平均值在列表3中,加密圖像素?cái)?shù)目變化率以及歸一化平均變化強(qiáng)度均值均趨近其相最佳理論值,反映加密方案抗擊差分攻擊性的能力好。

        表3 加密圖像NPCR和UACI的平均值

        3.4 相鄰像素相關(guān)性分析

        分別在對(duì)角線、垂直線和水平線三個(gè)方向隨機(jī)選取5000個(gè)相鄰像素對(duì)進(jìn)行抽樣檢測(cè)。加密前鄰近像素點(diǎn)在靠近y = x函數(shù)區(qū)域集中,如圖5所示,加密圖像鄰近像素點(diǎn)在整個(gè)坐標(biāo)區(qū)域內(nèi)分布均勻,該方案有能力解決像素鄰近點(diǎn)處相關(guān)性強(qiáng)的問(wèn)題。

        圖5 原文和密文圖像相鄰像素間的相關(guān)性圖

        3.5 加密時(shí)間分析

        仿真試驗(yàn)階段,在MATLAB R2018a平臺(tái)上來(lái)運(yùn)行圖像加密程序,計(jì)算機(jī)采用 Microsoft Windows 10操作系統(tǒng),實(shí)驗(yàn)硬件環(huán)境設(shè)備為2.4 GHz Intel(R) Core(TM) i3 CPU,2.0 RAM和300 G 硬盤(pán)的手提式電腦。表4羅列出了本章加密方案和其他加密方案對(duì)256×256的標(biāo)準(zhǔn)圖的加密效率的數(shù)據(jù)對(duì)比,充分顯示了該方案在加密速度上有明顯優(yōu)勢(shì)。

        表4 本章算法與其他算法加密效率比較

        4 結(jié)論

        通過(guò)對(duì)2D-SLMM定義和混沌特性進(jìn)行簡(jiǎn)要分析,提出一種基于混沌系統(tǒng)的分段式圖像加密算法,實(shí)現(xiàn)了數(shù)字圖像像素位置快速移位置亂,并進(jìn)行分段式灰度值擴(kuò)散操作,最后完成了圖像加密。實(shí)驗(yàn)分析表明,該方案加密效率高,安全性高。

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