【图像加密】基于自正交拉丁方算法进行图像加密和解密附matlab代码

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🔥 内容介绍

提出了一种基于自正交拉丁方的图像加密算法，该算法可以生成一个二维图和若干一维图，用于图像的置换，并能提供一个伪随机序列，用于图像的替换，仿真结果表明，该算法不仅有理想的保密性，而且有较高的效率，适合实际应用。

随着全球化进程的加速和通信技术的发展，海量的公共或私人图像信息正通过公共通信渠道传输。如何安全高效地传输这些海量图像信息已成为备受关注的重要课题。由于图像数据具有块长度较大、维度较高的特殊特性，传统分组密码在数字图像加密中存在明显不足。为此，学界提出了多种图像专用加密算法，例如基于混沌理论的方案[6,9,11,14,15,20,22,23,25,26,30]、基于DNA的方案[4,7,10,16,19]以及基于遗传算法的方案[1,17]。然而这些算法普遍存在缺陷，常被选择明文攻击或已知明文攻击破解[27,28,29]。拉丁方是具有均匀性的特殊方阵，其与密码学的关联最早由香农在其经典论文[13]中提出。拉丁方具备诸多适合图像加密的优良特性：1）拉丁方数量庞大。例如10阶拉丁方的数量约为10的37次方。当阶数增加时，拉丁方数量将急剧增长，这意味着我们可以生成海量拉丁方来加密任意尺寸的图像。2)拉丁方具有均匀直方图，这意味着经过拉丁方白化后的密文图像对统计分析是安全的； 3)与图像加密中广泛使用的混沌序列相比，拉丁方直接定义在整数上，不需要离散化； 4)拉丁方具有矩阵形式，与图像数据一致。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function [npcr, uaci] = NPCR_UACI(ChiperImg,ChiperImg1bit)

f1 = double(ChiperImg);

f2 = double(ChiperImg1bit);

[M, N] = size(f1);

% NPCR

d = 0.000000;

for i = 1 : M

for j = 1 : N

if f1(i, j) ~= f2(i, j)

d = d + 1;

end

end

end

npcr = (d / (M * N)*100);

% UACI

c = 0.000000;

for i = 1 : M * N

c = c + abs( double( f1(i)) - double( f2(i)));

end

uaci = (c / (255 * M * N)*100);

end

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

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🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

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🌈 车间调度

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