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离散分数阶随机变换与加权直方图交叉置乱的双图像加密算法
被引量：
3
1
作者
赵玉兰
苑全德
孟祥萍
《应用光学》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期937-946,共10页
为了实现对两幅图像进行同步加密,降低传输负载并提高密文的抗明文攻击能力,提出了离散分数阶随机变换与加权像素混沌置乱的双图像加密算法。将2个分阶参数引入到Tent映射中,设计了新的Tent映射;根据明文像素值,构建加权像素直方图模型...
为了实现对两幅图像进行同步加密,降低传输负载并提高密文的抗明文攻击能力,提出了离散分数阶随机变换与加权像素混沌置乱的双图像加密算法。将2个分阶参数引入到Tent映射中,设计了新的Tent映射;根据明文像素值,构建加权像素直方图模型,联合位外部密钥,生成改进的Tent映射的初值;再利用初值对分数阶Tent映射进行迭代,输出2组随机序列,对2幅明文进行位置交叉混淆,获取2个置乱密文;基于DWT(discrete wavelet transform)技术,对2个置乱密文进行稀疏表示;根据混沌序列,定义随机循环矩阵,联合稀疏表示,获取2个置乱密文对应的测量矩阵。根据随机掩码与调制相位掩码,建立数据融合模型,将2个测量矩阵组合为复合矩阵;基于离散分数阶随机变换,对复合图像进行扩散,获取密文。测试数据显示:与已有的多图像加密方案相比,该算法的抗明文攻击能力与用户响应值更理想,密文的NPCR、UACI值分别达到了99.83%、34.57%。该算法具有较高的加密安全性,能够有效抵御网络中的外来攻击,确保图像安全传输。
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关键词
双图像加密
加权直方图
离散分数阶随机变换
稀疏表示
随机
循环矩阵
数据融合模型
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职称材料
题名
离散分数阶随机变换与加权直方图交叉置乱的双图像加密算法
被引量：
3
1
作者
赵玉兰
苑全德
孟祥萍
机构
吉林农业科技学院电气与信息工程学院
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
长春工程学院电气与信息工程学院
出处
《应用光学》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期937-946,共10页
基金
国家自然科学基金(61075077)
吉林省科技支撑项目(20150203002SF)
吉林省教育厅自然科学研究项目(2014317)
文摘
为了实现对两幅图像进行同步加密,降低传输负载并提高密文的抗明文攻击能力,提出了离散分数阶随机变换与加权像素混沌置乱的双图像加密算法。将2个分阶参数引入到Tent映射中,设计了新的Tent映射;根据明文像素值,构建加权像素直方图模型,联合位外部密钥,生成改进的Tent映射的初值;再利用初值对分数阶Tent映射进行迭代,输出2组随机序列,对2幅明文进行位置交叉混淆,获取2个置乱密文;基于DWT(discrete wavelet transform)技术,对2个置乱密文进行稀疏表示;根据混沌序列,定义随机循环矩阵,联合稀疏表示,获取2个置乱密文对应的测量矩阵。根据随机掩码与调制相位掩码,建立数据融合模型,将2个测量矩阵组合为复合矩阵;基于离散分数阶随机变换,对复合图像进行扩散,获取密文。测试数据显示:与已有的多图像加密方案相比,该算法的抗明文攻击能力与用户响应值更理想,密文的NPCR、UACI值分别达到了99.83%、34.57%。该算法具有较高的加密安全性,能够有效抵御网络中的外来攻击,确保图像安全传输。
关键词
双图像加密
加权直方图
离散分数阶随机变换
稀疏表示
随机
循环矩阵
数据融合模型
Keywords
double-image encryption
weighted histogram
discrete fractional random transform
sparse representation
random circular matrix
data fusion model
分类号
TN919.81 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
离散分数阶随机变换与加权直方图交叉置乱的双图像加密算法
赵玉兰
苑全德
孟祥萍
《应用光学》
CAS
CSCD
北大核心
2017
3
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