基于五阶CNN超混沌系统的图像加密方法

摘要：

为提高二维图像加密的效果,提出一种将像素置乱和像素替换相结合的图像加密方法.首先,利用位平面分解处理明文图像,接着利用幻方变换置乱方法分别对8个位平面进行像素置乱加密预处理,然后对4个高位平面使用五阶细胞神经网络(CNN)超混沌系统产生的超混沌序列进行像素替换的再次加密.实验结果表明:加密后图像的信息熵可达到7.986,体现出较高的随机性;实现了对加密图像直方图的改变,降低了像素间的关联性.该方法有效地提高了二维图像的加密效果和抗攻击能力.

关键词：图像加密、细胞神经网络、超混沌系统、幻方变换、位平面分解

所属期刊栏目：40

分类号：TP309.7;O415.5(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省教育科学规划课题"教育信息化云生态环境的架构大数据研究"JG16DB395

在线出版日期：2021-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：63-70,81