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1.
讨论并比较了3D cat映射与二维Arnold映射的差别,在此基础上改进了3D cat映射变换置乱方法,并利用复合混沌控制序列对像素灰度进行变换,从而实现图像像素位置和灰度值同时改变的加密效果.结果表明,这种加密方法具有较好的有效性.  相似文献   
2.
一种基于仿射变换的图像置乱预处理的水印算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文提出了一种基于仿射变换迭代生成的混沌序列对图像进行置乱预处理的水印嵌入算法.选取适当的仿射变换参数及给定初值,使用仿射变换迭代得到一个混沌序列,利用该混沌序列排序生成一个置换排列,对载体图像进行置乱的预处理,从而可以增强水印算法的安全性、透明性和抗攻击的鲁棒性.水印算法是在图像空间域实现的,采用一个图像融合的技术.嵌入算法简单,容易操作.实验结果显示,置乱算法比传统的基于仿射变换的置乱算法有更好的置乱效果,置乱加密的密钥空间也更大;嵌入水印的宿主图像能够有效地抵御剪切、噪声、JPEG压缩等水印攻击,具有较好的鲁棒性.  相似文献   
3.
从动力系统的角度出发,通过构造群P6和P4不变的映射,利用计算机自动生成具有P6和P4对称的图案,生成的图案在与xy平面平行的截面上对称性分别为p6m和p4m晶体群对称.改进了传统的采用等变映射生成三维镶嵌图案的繁杂方法,用计算机自动生成了漂亮的三维镶嵌图案,为铺砌、雕塑等设计提供了一种新途径.  相似文献   
4.
描述一类具有对称性的非线性迭代函数系统所产生的对称性增加的分歧及对称混沌吸引子现象这样的对称混沌现象体现了有序的对称性与无序的混沌性质的高度统一由此类对称的非线性迭代函数系统所生成的图形具有原对称的迭代函数系统一样的对称性,因而可以产生很漂亮的图案,将对美丽图案设计开辟另一个途径  相似文献   
5.
本文提出了一种新的二维混沌映射,并将其应用在自适应性图像加密算法中.首先,提出了一种二维映射,然后对它的Lyapunov指数曲线变化图,分岔图,以及时间序列进行分析,可以看出此二维映射表现出良好的混沌性能,然后利用新的混沌映射设计了一种自适应性图像加密算法.在置乱阶段,仅改变图像像素的位置,不改变它的值,在此阶段计算出图像的特征,并将此特征应用在扩散阶段,因此,不同的原图将为扩散算法产生不同的特征.最后对本文提出的加密算法进行了相关的性能分析,如密钥分析、敏感性分析、统计分析等等,基于所有仿真实验分析,本文所提出的算法在数字图像加密中具有较好的性能.  相似文献   
6.
本文构造分裂迭代算法用于计算Takens-Bogdanov分歧点,该方法将减少计算的工作量和占用的内存,并且以可调节的速度线性收敛,数值计算说明了算法的有效性。  相似文献   
7.
提出一种基于标准映射和分数阶Lorenz混沌系统的图像加密新算法.标准映射的混沌特性分析表明其具有良好的遍历性,分数阶Lorenz混沌系统的复杂度分析显示分数阶混沌系统比整数阶混沌系统具有更复杂的空间结构和更优的混沌特性.图像加密算法采用置乱-扩散机制,置乱阶段采用由标准映射产生的随机序列对明文图像的像素位置进行置乱,在扩散阶段则采用整数阶和分数阶混沌系统相结合的方式对置乱后的图像进行扩散.关于本文所提出算法的安全性能分析包括密钥空间分析、密钥敏感分析、统计分析和差分攻击分析等分别被提出.所有的实验分析均表明提出算法具有非常强的鲁棒性,具有密钥空间大、密钥极端地依赖于明文、可以抵抗已知\选择明文攻击和选择密文攻击等,从而该算法具有较高的安全性和良好的应用前景.  相似文献   
8.
将伴随于迭代函数系统的码空间编码方法应用于音频的编码,然后通过在两个不同码空间的变换对音频进行置乱.实验表明该方法置乱效果好,一次变换后就能达到很好的置乱效果.  相似文献   
9.
提出一种基于位平面置乱和灰度值扩散的图像加密算法.对灰度图像高四位比特位平面分别用不同参数的Arnold映射进行置乱,低四位的比特位平面则保持不变.利用分段线性混沌映射产生伪随机的灰度值序列对置乱后的图像进行一个双向灰度值的扩散.通过高四位比特位平面的置乱和灰度值的双向扩散,使密文图像和明文图像的各种统计特性有了显著的差别,取得很好的加密效果.论文对加密算法的安全性进行了详细的分析,包括密钥敏感性分析、密钥空间分析、统计分析、差分攻击分析,信息熵分析等.数值实验结果表明,本文的图像加密算法具有密钥空间大、密钥敏感性强、可以抵抗统计分析攻击、蛮力攻击、差分攻击等优良特性.  相似文献   
10.
基于三维Mobius变换的图像置乱方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用三维Mobius变换,结合混沌序列具有容易生成、对初始条件敏感以及具有白噪声的统计特性等特点,提出一种数字图像置乱方法.该置乱方法在位置空间进行,具有随机性和变化多样性.仿真表明,用本文方法得到了较好的置乱效果.  相似文献   
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