基于正交基函数神经网络的图像加密算法仿真

摘要：

研究图像加密优化问题,传统混沌系统对初始条件和参数具有很强的敏感性,图像加密中常用的混沌系统的另外一些特征,如同步性、参数少等,也是导致不安全的因素.为了克服混沌系统的缺陷,利用正交基函数神经网络具有简单易实现,且可以建立输入输出之间的非线性关系的特性,构建正交基函数神经网络,以三种混沌模型产生的混沌序列构造网络的输入输出,对网络进行训练,然后再使用新的混沌序列,结合训练得到的权值来获得网络的输出,建立密钥序列.采用一种可逆的象素值替代变换,根据密钥序列对彩色图像的各分量进行象素值替代,重构得到加密图像.仿真结果表明,改进算法具有较强的密钥空间和很强的密钥敏感性,是一种安全有效的加密方法.

关键词：图像加密、正交基函数、正交基、神经网络

所属期刊栏目：30

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61071126

在线出版日期：2013-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：416-421