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基于指数-余弦离散混沌映射的图像加密算法研究

刘思聪 李春彪 李泳新

刘思聪, 李春彪, 李泳新. 基于指数-余弦离散混沌映射的图像加密算法研究[J]. 电子与信息学报, 2022, 44(5): 1754-1762. doi: 10.11999/JEIT210270
引用本文: 刘思聪, 李春彪, 李泳新. 基于指数-余弦离散混沌映射的图像加密算法研究[J]. 电子与信息学报, 2022, 44(5): 1754-1762. doi: 10.11999/JEIT210270
LIU Sicong, LI Chunbiao, LI Yongxing. A Novel Image Encryption Algorithm Based on Exponent-cosine Chaotic Mapping[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2022, 44(5): 1754-1762. doi: 10.11999/JEIT210270
Citation: LIU Sicong, LI Chunbiao, LI Yongxing. A Novel Image Encryption Algorithm Based on Exponent-cosine Chaotic Mapping[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2022, 44(5): 1754-1762. doi: 10.11999/JEIT210270

基于指数-余弦离散混沌映射的图像加密算法研究

doi: 10.11999/JEIT210270
详细信息
    作者简介:

    刘思聪:男,1986年生,讲师,研究方向为离散混沌系统与信息安全、神经网络与智能信息处理

    李春彪:男,1971年生,教授,研究方向为混沌系统、忆阻神经形态电路与网络及其应用

    李泳新:男,1997年生,硕士生,研究方向为离散混沌系统、忆阻神经网络与应用

    通讯作者:

    李春彪 chunbiaolee@nuist.edu.cn; goontry@126.com

  • 中图分类号: TN911.73; TN918.4

A Novel Image Encryption Algorithm Based on Exponent-cosine Chaotic Mapping

  • 摘要: 为了增强图像数据传输的安全性,该文提出一种新型的2维指数-余弦离散混沌映射系统。该系统通过向1维余弦混沌系统中引入指数和高次幂非线性项来构造新型混沌映射。引入的非线性项对1维余弦混沌系统的迭代过程进行扰动得到更饱满的混沌相轨。利用Lyapunov指数谱、系统分岔图等对该系统的混沌动力学性质进行了验证。基于此混沌映射,该文提出一种新型的混沌图像加密算法。该算法通过“置乱-扩散-置乱”等加密环节,使得加密后的数据具有很好的数据安全性。加密图像数据的安全性分析也表明2维指数-余弦混沌映射具有较强的算法鲁棒性以及加密安全性。
  • 图  1  动力学系统在不同初始值下特征值分布图

    图  2  李雅普诺夫指数谱和分叉图

    图  3  系统动力学系统典型相轨图

    图  4  2D-ECs混沌加密系统加密算法流图

    图  5  2D-ECs混沌加密图像及直方图信息

    图  6  随机像素点移除

    图  7  彩色图像加解密效果图

    表  1  不同参数b对应的李雅普诺夫指数谱及吸引子类型

    b李雅普诺夫指数谱吸引子类型
    1.650.1301, –0.4619混沌吸引子
    1.750.1580, –0.2573混沌吸引子
    1.850.1781, –0.2180混沌吸引子
    1.97–0.1155, –0.1155离散周期点
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    表  2  算法时间复杂度分析

    算法名称时间复杂度
    2D-ECsO(n)
    文献[11]O(n2)
    文献[12]O(nlgn)
    文献[13]O(n2)
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    表  3  NPCR,UACI参数值(%)

    灰度
    图像
    2D-ECs文献[12]文献[13]文献[14]
    NPCRUACINPCRUACINPCRUACINPCRUACI
    Cameraman99.61033.46499.7233.36
    Lena99.61133.46699.6633.520
    Boat99.61533.46799.19033.400
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    表  4  自相关系数

    图像方位角原始值加密后
    Boat0.87986–0.0029753
    0.875780.00099645
    0.89982–0.00026347
    0.89718–0.00096155
    左上0.81343–0.00034887
    左下0.82413–0.00022197
    右上0.830870.00025217
    右下0.80362–2.4882e-05
    Cameraman0.917610.0006906
    0.923470.00017951
    0.95272–0.00039079
    0.953360.00040691
    左上0.88771–0.00042397
    左下0.902073.8675e-05
    右上0.901960.00051293
    右下0.887030.00053786
    Lena0.94044–0.00029284
    0.93955–0.00011737
    0.968820.00014822
    0.97068–0.00053991
    左上0.91482–0.00088227
    左下0.940110.00059065
    右上0.93857–0.00044307
    右下0.916361.7261e-05
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    表  5  图像信息熵

    图像信息熵
    Boat7.9958
    Cameraman7.9944
    Lena7.9951
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-04-02
  • 修回日期:  2021-11-17
  • 录用日期:  2021-11-25
  • 网络出版日期:  2021-11-26
  • 刊出日期:  2022-05-25

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