本發(fā)明屬于信息安全
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別涉及一種基于dna序列運算和變形耦合映像格子的雙彩色圖像的加密方法，針對兩個彩色圖像利用dna編碼技術(shù)、位級變換和時空混沌實現(xiàn)數(shù)字加密。
背景技術(shù)：
：數(shù)字圖像因其特有的直觀、形象、信息量豐富等特點而倍受青睞，人們將大量的數(shù)字圖像保存在磁盤上以及在網(wǎng)絡(luò)上傳播，隨之而來的非法復制、偽造、篡改、非法訪問等圖像安全問題日益突出。為此，如何保護數(shù)字圖像的安全成為信息安全領(lǐng)域的一個重要研究課題。另一方面，由于數(shù)字圖像具有數(shù)據(jù)量大、相鄰像素相關(guān)性強等特點，傳統(tǒng)的加密算法如des、aes、rsa等用于圖像加密時，普遍存在著加密效率低、安全性弱等問題。近年來，基于混沌理論的數(shù)字圖像加密技術(shù)引起了人們的廣泛關(guān)注和深入研究。研究發(fā)現(xiàn)，混沌系統(tǒng)本身具有的優(yōu)良特性如遍歷性、隨機性、無序性以及對初始條件敏感性等特點非常適合用于信息加密，這些性質(zhì)在置亂和擴散中非常重要。國內(nèi)外學者提出了許多基于混沌的數(shù)字圖像加密算法。這些算法大致可劃分為兩類：基于簡單混沌系統(tǒng)(一維或二維混沌映射)的數(shù)字圖像加密算法、基于高維混沌系統(tǒng)的數(shù)字圖像加密算法。前者雖然算法簡單、易于實現(xiàn)、加解密速度快，但存在著安全方面的缺陷；后者雖然提高了算法的安全性，但存在計算量大、加解密速度慢、難于硬件實現(xiàn)等問題。并且這兩大類算法每次只能加密一副明文圖像。dna計算由于其海量存儲能力、高度并行性、超大規(guī)模計算能力、極低能耗等優(yōu)點引起了人們的廣泛興趣，基于dna序列的數(shù)字圖像加密已成為密碼研究的一個新的方向?，F(xiàn)有的基于dna編碼的數(shù)字圖像加密方法主要針對單個灰度圖像。多幅彩色圖像比單個灰度圖像包含的信息量更豐富，數(shù)據(jù)格式和表示更為復雜。因此，針對單個灰度圖像的加密方法并不能直接推廣應(yīng)用于多幅彩色圖像的加密。此外，這些算法還存在著安全性弱、感知退化、信息丟失等問題。在一些特殊應(yīng)用行業(yè)，如醫(yī)學、生物基因、軍事等，嚴格要求加、解密圖像必須完全相同。因此，有必要研究基于dna編碼的多幅彩色圖像無損加密方法。技術(shù)實現(xiàn)要素：針對現(xiàn)有技術(shù)中的不足，本發(fā)明提供一種基于dna序列運算和變形耦合映像格子的雙彩色圖像的加密方法，結(jié)合混沌密碼學理論、dna計算和圖像處理的相關(guān)技術(shù)，能夠有效抵抗統(tǒng)計攻擊、已知和選擇明文攻擊、選擇密文攻擊等，加密效果好，安全性高。按照本發(fā)明所提供的設(shè)計方案，一種基于dna序列運算和變形耦合映像格子的雙彩色圖像的加密方法，包含如下內(nèi)容：步驟a)、分別對輸入的兩幅彩色明文圖像進行紅、綠、藍三基色分量進行分離，得到分離矩陣；并結(jié)合密鑰，產(chǎn)生時空混沌系統(tǒng)中變形耦合映像格子的參數(shù)和初始值，通過迭代，產(chǎn)生密鑰流l1、l2、k1、k2和隨機數(shù)d1、d2、d3；步驟b)、將分離矩陣分別轉(zhuǎn)換成二進制矩陣，對二進制矩陣重新組合為兩個重組矩陣，利用密鑰流l1、l2對重組矩陣進行位級置亂，并對置亂后的矩陣進行分割；步驟c)、利用dna編碼規(guī)則，并結(jié)合隨機數(shù)d1、d2、d3，將分割后的矩陣進行轉(zhuǎn)換得到初始dna矩陣，并對dna矩陣進行加、減和異或運算，得到dna矩陣；步驟d)、利用dna解碼規(guī)則和隨機數(shù)d1、d2、d3，將dna矩陣隨機轉(zhuǎn)換為十進制矩陣，并利用密鑰流k1、k2和按位異或運算，改變圖像像素的值，得到最終的密文圖像。上述的，該加密方法實現(xiàn)過程如下：步驟(1)對輸入大小為m×n×3的兩幅彩色明文圖像i0、p0，分別分離紅、綠、藍三基色分量，得到六個大小為m×n的矩陣ir0、ig0、ib0、pr0、pg0、pb0；并結(jié)合密鑰ε0、α0、β0、xt(0)(t＝1,2,3)，產(chǎn)生時空混沌系統(tǒng)中變形耦合映像格子的參數(shù)和初始值，通過迭代該時空混沌系統(tǒng)，產(chǎn)生密鑰流l1、l2、k1、k2和隨機數(shù)d1、d2、d3；步驟(2)將矩陣ir0、ig0、ib0、pr0、pg0、pb0分別轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的二進制矩陣ir1、ig1、ib1、pr1、pg1、pb1，大小均為m×8n；將二進制矩陣ir1、ig1、ib1、pr1、pg1、pb1重新組成兩個大小為3m×8n的重組矩陣a、b，利用密鑰流l1、l2對重組矩陣a、b分別進行位級置亂，并將置亂后的矩陣分割成六個大小為m×8n的矩陣ir2、ig2、ib2、pr2、pg2、pb2；步驟(3)利用dna編碼規(guī)則，結(jié)合隨機數(shù)d1、d2、d3，將二進制矩陣ir2、ig2、ib2、pr2、pg2、pb2分別轉(zhuǎn)換成大小為m×4n的初始dna矩陣ir3、ig3、ib3、pr3、pg3、pb3，并執(zhí)行dna加、減和異或運算，得到dna矩陣ir4、ig4、ib4、pr4、pg4、pb4；步驟(4)利用dna解碼規(guī)則和隨機數(shù)d1、d2、d3，將dna矩陣ir4、ig4、ib4、pr4、pg4、pb4分別隨機轉(zhuǎn)換為十進制矩陣ir5、ig5、ib5、pr5、pg5、pb5，并利用密鑰流k1、k2和按位異或運算，改變圖像像素的值，得到最終的密文圖像c1、c2。上述的，步驟(1)中變形耦合映像格子表示為：xn+1(i)＝(1-ε)(1-f(xn(i)))+ε[f(xn(i+1))+f(xn(i-1))]/2，其中，n為離散時間步數(shù)，i為離散格點坐標，f(u)＝(1-β-4)·ctg(α/(1+β))·(1+1/β)β·tg(αu)·(1-u)β，ε為耦合系數(shù)，ε∈(0,1)，α、β為正實數(shù)，且α∈(1.5,1.57]，β∈[3,15]。上述的，步驟(1)中產(chǎn)生密鑰流l1、l2、k1、k2和隨機數(shù)d1、d2、d3，包含如下內(nèi)容：步驟11、根據(jù)矩陣ir0、ig0、ib0、pr0、pg0、pb0，計算得到兩幅圖像的峰值信噪比psnrr,g,b，并通過ε0、α0、β0、xt(0)(t＝1,2,3)更新變形耦合映像格子的參數(shù)和初始值，得到參數(shù)ε′、α′、β′以及初始值x′t(0)(t＝1,2,3)；步驟12、利用參數(shù)ε′、α′、β′以及初始值x′t(0)(t＝1,2,3)，迭代變形耦合映像格子mn+l次，并拋棄前l(fā)個值，得到長度為mn的3組混沌序列st，其中，l≥1500；步驟13、對序列st做如下運算處理：s′k(i)＝10ρ×sk(i)-fix(10ρ×sk(i))，(i＝1,2,l,mn)d1＝fix(mod(s′1(m)×1010,8))，d2＝fix(mod(s′2(m+n)×1012,8))，d3＝fix(mod(s′3(10m)×109,8))，sk1＝{s′1(m+1),s′1(m+2),l,s′1(4m)}，sk2＝{s′2(8m-1),s′2(8m),l,s′2(12m)}，sk3＝reshape(s′2,m,n)，sk4＝reshape(s′3,m,n)，[v1,l1]＝sort(sk1)，[v2,l2]＝sort(sk2)k1(i′,j′)＝mod(fix(abs(s′3(i′,j′)×1012)),256)，k2(i′,j′)＝mod(fix(abs(s′2(i′,j′)×1014)),256)，得到密鑰流l1、l2、k1、k2和隨機數(shù)d1、d2、d3，其中，fix(·)為取整函數(shù)，mod(·,·)為取余函數(shù)，abs(·)為取絕對值函數(shù)，函數(shù)reshape(x,m,n)根據(jù)長度為mn的序列x返回一個大小為m×n的矩陣，sort(x)為排序函數(shù)，ρ為正整數(shù)。上述的，步驟11中更新變形耦合映像格子的參數(shù)和初始值的計算公式如下：δ2＝((psnrg+psnrb)/2)/256/10，δ3＝(psnrg+psnrb-psnrr)/256/10，ε′＝ε0+δ1，α′＝α0-δ2，β′＝β0+δ3，x′1(0)＝(x1(0)+δ1)mod1，x′2(0)＝(x2(0)+δ2)mod1，x′3(0)＝(x3(0)+δ3)mod1。上述的，步驟(2)中重新組成兩個大小為3m×8n的重組矩陣a、b，重組過程如下：a(1:m,1:8×n)＝ib1(1:m,1:8×n)，a(m+1:2×m,1:8×n)＝pg1(1:m,1:8×n)，a(2×m+1:3×m,1:8×n)＝ir1(1:m,1:8×n)，b(1:m,1:8×n)＝pb1(1:m,1:8×n)，b(m+1:2×m,1:8×n)＝ig1(1:m,1:8×n)，b(2×m+1:3×m,1:8×n)＝pr1(1:m,1:8×n)。上述的，步驟(2)中利用密鑰流l1、l2對重組矩陣a、b分別進行位級置亂，并將置亂后的矩陣分割成六個大小為m×8n的矩陣ir2、ig2、ib2、pr2、pg2、pb2，實現(xiàn)過程如下：步驟2a、根據(jù)位級置亂規(guī)則，通過密鑰流l1、l2對重組矩陣a、b分別進行位級置亂，所述的位級置亂規(guī)則內(nèi)容如下：a1(l1(i),j)＝a(i,j)，a2(i,l2(j))＝a1(i,j)，b1(l1(i),j)＝b(i,j)，b2(i,l2(j))＝b1(i,j)，(i＝1,2,l,3m；j＝1,2,l,8n)；步驟2b、依據(jù)分塊原理將置亂后的矩陣分割成六個大小為m×8n的矩陣ir2、ig2、ib2、pr2、pg2、pb2，所述的分塊原理內(nèi)容如下：ir2＝a2(1:m,1:8×n)，ig2＝a2(m+1:2×m,1:8×n)，ib2＝a2(2×m+1:3×m,1:8×n)，pr2＝b2(1:m,1:8×n)，pg2＝b2(m+1:2×m,1:8×n)。上述的，步驟(3)中dna編碼規(guī)則和/或步驟(4)中dna解碼規(guī)則如下：。上述的，步驟(3)中執(zhí)行dna加、減和異或運算的dna加、減、異或運算規(guī)則分別如下：，，按照如下公式對dna矩陣ir3、ig3、ib3、pr3、pg3、pb3進行加、減和異或運算：ir4(i,j)＝operadd(ir3(i,j),pb3(i,j))，ig4(i,j)＝opersubtract(ir4(i,j),pg3(i,j))，ib4(i,j)＝operxor(ib3(i,j),ig4(i,j))，pr4(i,j)＝opersubtract(ib4(i,j),pr3(i,j))，pg4(i,j)＝operxor(ig3(i,j),pr4(i,j))，pb4(i,j)＝operadd(pg4(i,j),ib3(i,j))，(i＝1,2,l,m；j＝1,2,l,8n)。上述的，步驟(4)中利用密鑰流k1、k2和按位異或運算，改變圖像像素的值，計算公式如下：本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明結(jié)合使用明文圖像來產(chǎn)生密鑰流，具有加密效果好、安全性高、信息無損失、密鑰敏感度高等優(yōu)點；有助于所設(shè)計的密碼算法抵抗已知明文攻擊、選擇明文攻擊等，與現(xiàn)有的圖像加密算法相比，本發(fā)明提供的方法一次可加密兩幅圖片，加密效率高，屬于無損加密方法，可廣泛應(yīng)用于軍事、醫(yī)學、生物基因等領(lǐng)域，對信息安全
技術(shù)領(lǐng)域：
具有重要意義。附圖說明：圖1為本發(fā)明的方法流程示意圖；圖2為實施例中雙彩色圖像加密方法流程示意圖；圖3(a)為彩色明文lena圖像i0，(b)為密文圖像c1，(c)為使用正確密鑰時的解密圖像，(d)為使用錯誤密鑰時的解密圖像。圖4(a)為彩色明文panda圖像p0，(b)為密文圖像c2，(c)為使用正確密鑰時的解密圖像，(d)為使用錯誤密鑰時的解密圖像。圖5(a)為明文lena圖像i0的r、g、b分量的直方圖，(b)為對應(yīng)的密文圖像c1的r、g、b分量的直方圖。圖6(a)為明文lena圖像i0的r分量在水平方向上相鄰像素的相關(guān)性分布圖，(b)為密文lena圖像c1的r分量在水平方向上相鄰像素的相關(guān)性分布圖，(c)為明文panda圖像p0的b分量在垂直方向上相鄰像素的相關(guān)性分布圖，(d)為密文panda圖像c2的b分量在垂直方向上相鄰像素的相關(guān)性分布圖。具體實施方式：下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明的具體實施方式進行詳細描述。本實施例在以本發(fā)明技術(shù)方案為前提下進行實施，以便相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)人員能更好地理解本發(fā)明的技術(shù)特點和功能特點，但本發(fā)明的保護范圍不限于下述實施例。由于數(shù)字圖像具有數(shù)據(jù)量大、相鄰像素相關(guān)性強等特點，傳統(tǒng)的加密算法如des、aes、rsa等用于圖像加密時，普遍存在著加密效率低、安全性弱等問題?，F(xiàn)有的基于dna編碼的數(shù)字圖像加密方法主要針對單個灰度圖像。多幅彩色圖像比單個灰度圖像包含的信息量更豐富，數(shù)據(jù)格式和表示更為復雜。針對單個灰度圖像的加密方法并不能直接推廣應(yīng)用于多幅彩色圖像的加密，存在著安全性弱、感知退化、信息丟失等問題?；谏鲜鰬?yīng)用需求，本實施例提供一種基于dna序列運算和變形耦合映像格子的雙彩色圖像的加密方法，參見圖1所示，包含如下步驟：步驟a)、分別對輸入的兩幅彩色明文圖像進行紅、綠、藍三基色分量進行分離，得到分離矩陣；并結(jié)合密鑰，產(chǎn)生時空混沌系統(tǒng)中變形耦合映像格子的參數(shù)和初始值，通過迭代，產(chǎn)生密鑰流l1、l2、k1、k2和隨機數(shù)d1、d2、d3；步驟b)、將分離矩陣分別轉(zhuǎn)換成二進制矩陣，對二進制矩陣重新組合為兩個重組矩陣，利用密鑰流l1、l2對重組矩陣進行位級置亂，并對置亂后的矩陣進行分割；步驟c)、利用dna編碼規(guī)則，并結(jié)合隨機數(shù)d1、d2、d3，將分割后的矩陣進行轉(zhuǎn)換得到初始dna矩陣，并對dna矩陣進行加、減和異或運算，得到dna矩陣；步驟d)、利用dna解碼規(guī)則和隨機數(shù)d1、d2、d3，將dna矩陣隨機轉(zhuǎn)換為十進制矩陣，并利用密鑰流k1、k2和按位異或運算，改變圖像像素的值，得到最終的密文圖像。結(jié)合使用明文圖像來產(chǎn)生密鑰流，有助于所設(shè)計的密碼算法抵抗已知明文攻擊、選擇明文攻擊等；與現(xiàn)有的圖像加密算法相比，本實施例方案一次可加密兩幅圖片，加密效率高，且加密效果好、安全性高。另，圖像解密是加密的逆過程，只須按照與圖像加密過程相逆的順序進行運算即可恢復原始圖像i0、p0。為進一步說明本發(fā)明的有效性，下面結(jié)合具體實例做進一步解釋說明，在本實例中，編程工具為matlabr2012b，分別選用大小為256×256的附圖3(a)、圖4(a)所示的的lena和panda標準彩色圖像為明文圖像，參見圖2所示，對彩色圖像加密的具體過程如下：1.輸入彩色lena、panda圖像并分別記作i0、p0，分離圖像i0、p0的r、g、b三基色分量得到六個大小為256×256的矩陣ir、ig、ib、pr、pg、pb。所使用的變形耦合映像格子描述如下：xn+1(i)＝(1-ε)(1-f(xn(i)))+ε[f(xn(i+1))+f(xn(i-1))]/2，這里，f(u)＝(1-β-4)·ctg(α/(1+β))·(1+1/β)β·tg(αu)·(1-u)β，ε∈(0,1)，α∈(1.5,1.57]，β∈[3,15]。使用密鑰ε0＝0.8234723743431、α0＝1.5409273734825、β0＝6.9823734237438、x1(0)＝0.237682764381437、x2(0)＝0.516438107438762、x3(0)＝0.721045215699016，以及明文圖像i0、p0，利用變形耦合映像格子生成產(chǎn)生密鑰流l1、l2、k1、k2和隨機數(shù)d1、d2、d3的具體步驟如下：st1.根據(jù)明文圖像矩陣ir0、ig0、ib0、pr0、pg0、pb0，兩幅圖像的峰值信噪比psnrr,g,b計算如下：按如下式子更新變形耦合映像格子的參數(shù)和初始值：δ2＝((psnrg+psnrb)/2)/256/10，δ3＝(psnrg+psnrb-psnrr)/256/10，ε′＝ε0+δ1，α′＝α0-δ2，β′＝β0+δ3，x′1(0)＝(x1(0)+δ1)mod1，x′2(0)＝(x2(0)+δ2)mod1，x′3(0)＝(x3(0)+δ3)mod1，st2.利用參數(shù)ε′、α′、β′以及初始值x′t(0)(t＝1,2,3)，迭代變形耦合映像格子67336次，并拋棄前1800個值，得到長度為65536的三組混沌序列s1、s2、s3。st3.為得到密鑰流l1、l2、k1、k2和隨機數(shù)d1、d2、d3，對序列s1、s2、s3做如下處理：s′k(i)＝1013×sk(i)-fix(1013×sk(i))，(k＝1,2,3；i＝1,2,l,65536)d1＝fix(mod(s′1(256)×1010,8))，d2＝fix(mod(s′2(512)×1012,8))，d3＝fix(mod(s′3(2560)×109,8))，sk1＝{s′1(257),s′1(258),l,s′1(1024)}，sk2＝{s′2(2047),s′2(2048),l,s′2(6144)}，sk3＝reshape(s′2,256,256)，sk4＝reshape(s′3,256,256)，[v1,l1]＝sort(sk1)，[v2,l2]＝sort(sk2)k1(i′,j′)＝mod(fix(abs(s′3(i′,j′)×1012)),256)，k2(i′,j′)＝mod(fix(abs(s′2(i′,j′)×1014)),256)，其中，fix(·)為取整函數(shù)，mod(·,·)為取余函數(shù)，abs(·)為取絕對值函數(shù)，函數(shù)reshape(x,m,n)根據(jù)長度為mn的序列x返回一個大小為m×n的矩陣，sort(x)為排序函數(shù)。2.將矩陣ir0、ig0、ib0、pr0、pg0、pb0分別轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的二進制矩陣ir1、ig1、ib1、pr1、pg1、pb1，大小均為256×2048。將二進制矩陣ir1、ig1、ib1、pr1、pg1、pb1按如下式子重新組成兩個大小為768×2048的矩陣a、b：a(1:256,1:2048)＝ib1(1:256,1:2048)，a(257:512,1:2048)＝pg1(1:256,1:2048)，a(513:768,1:2048)＝ir1(1:256,1:2048)，b(1:256,1:2048)＝pb1(1:256,1:2048)，b(257:512,1:2048)＝ig1(1:256,1:2048)，b(513:768,1:2048)＝pr1(1:256,1:2048)。利用密鑰流l1、l2對矩陣a、b分別進行位級置亂，描述如下：a1(l1(i),j)＝a(i,j)，a2(i,l2(j))＝a1(i,j)，b1(l1(i),j)＝b(i,j)，b2(i,l2(j))＝b1(i,j)，(i＝1,2,l,768；j＝1,2,l,2048)。按如下式子對矩陣a2、b2進行分塊處理：ir2＝a2(1:256,1:2048)，ig2＝a2(257:512,1:2048)，ib2＝a2(513:768,1:2048)，pr2＝b2(1:256,1:2048)，pg2＝b2(257:512,1:2048)，pb2＝b2(513:768,1:2048)。3.利用dna編碼規(guī)則，dna編碼規(guī)則如下：規(guī)則0規(guī)則1規(guī)則2規(guī)則3規(guī)則4規(guī)則5規(guī)則6規(guī)則7a0000010110101111c0110001100110110g1001110011001001t1111101001010000，結(jié)合隨機數(shù)d1、d2、d3，將二進制矩陣ir2、ig2、ib2、pr2、pg2、pb2分別轉(zhuǎn)換成大小為256×1024的dna矩陣ir3、ig3、ib3、pr3、pg3、pb3，并對它們執(zhí)行如下的dna加、減和異或運算，dna加、減、異或運算規(guī)則分別如下：，，，按照如下公式對dna矩陣ir3、ig3、ib3、pr3、pg3、pb3進行加、減和異或運算：ir4(i,j)＝operadd(ir3(i,j),pb3(i,j))，ig4(i,j)＝opersubtract(ir4(i,j),pg3(i,j))，ib4(i,j)＝operxor(ib3(i,j),ig4(i,j))，pr4(i,j)＝opersubtract(ib4(i,j),pr3(i,j))，pg4(i,j)＝operxor(ig3(i,j),pr4(i,j))，pb4(i,j)＝operadd(pg4(i,j),ib3(i,j))，(i＝1,2,l,256；j＝1,2,l,2048)。從而得到dna矩陣ir4、ig4、ib4、pr4、pg4、pb4。4.利用dna解碼規(guī)則和隨機數(shù)d1、d2、d3，將dna矩陣ir4、ig4、ib4、pr4、pg4、pb4分別隨機轉(zhuǎn)換為十進制矩陣ir5、ig5、ib5、pr5、pg5、pb5，并利用密鑰流k1、k2和按位異或運算，根據(jù)如下式子改變圖像像素的值：從而得到最終的密文圖像c1、c2。5.圖像解密是加密的逆過程，只須按照與圖像加密過程相逆的順序進行運算即可恢復原始圖像i0、p0。本發(fā)明的效果可以通過以下性能分析驗證：附圖3(a)、圖4(a)所示為原始明文圖像，附圖3(b)、圖4(b)所示為密文圖像。當密鑰正確時，解密圖像見附圖3(c)、圖4(c)；當密鑰錯誤時，解密圖像如附圖3(d)、圖4(d)所示。由附圖3、4可看出，本發(fā)明提供的圖像加密算法具有良好的加解密效果。1.密鑰空間分析在本發(fā)明的加密算法中，計算精度取10-15，將系統(tǒng)參數(shù)ε0、α0、β0，初始值xt(0)(t＝1,2,3)，以及變量l、ρ等，作為密鑰，密鑰空間大于2299，故本發(fā)明所提供的圖像加密算法的密鑰空間足夠大，完全可以抵抗窮舉攻擊。2.密鑰敏感性分析為了測試加密算法對密鑰的敏感性，對任意一個密鑰做微小改變，例如令ε′＝ε0-10-15，其他密鑰保持不變。附圖3(d)和圖4(d)分別為僅對密鑰ε做微小改動時的解密圖像。容易看出，當密鑰錯誤時，無法從解密圖像中得當任何明文信息，即本發(fā)明提供的加密算法對密鑰高度敏感。3.統(tǒng)計分析3.1直方圖分析附圖5(a)和圖5(b)所示分別為明文lena圖像和對應(yīng)密文圖像的r、g、b分量的直方圖。從圖中可以看出，明文圖像的像素分布比較集中，而密文圖像的像素分布非常均勻，密文的統(tǒng)計特征完全不同于明文的統(tǒng)計特征，攻擊者很難利用圖像像素值的統(tǒng)計特性恢復出明文圖像。3.2相鄰像素相關(guān)性分析在明文圖像和密文圖像的水平、垂直和對角方向上分別隨機選取4000對相鄰像素，按照文獻[x.wu,h.kan,j.kurths,anewcolorimageencryptionschemebasedondnasequencesandmultipleimproved1dchaoticmaps,appliedsoftcomputing37(2015)24–39]中關(guān)于計算相鄰像素的公式，可計算本發(fā)明提供的加密算法對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)，結(jié)果如表1和表2所示。從表中容易看出，明文圖像的相鄰像素高度相關(guān)，相關(guān)系數(shù)接近于1；而密文圖像在各方向上的相鄰像素相關(guān)系數(shù)比明文圖像要小得多，其相鄰像素相關(guān)系數(shù)接近于0，相鄰像素已基本不相關(guān)。附圖6(a)和圖6(b)所示分別為明文lena圖像和對應(yīng)的密文圖像的r分量在水平方向上的相鄰像素的相關(guān)性分布，附圖6(c)和圖6(d)所示分別為明文panda圖像和對應(yīng)的密文圖像的b分量在垂直方向上的相鄰像素的相關(guān)性分布。從圖中可直觀看出，明文圖像的像素高度集中在對角線y＝x周圍，而密文圖像的像素則很均勻的分布在區(qū)間[0,255]中。因此，本發(fā)明提供的加密算法具有良好的抵抗統(tǒng)計攻擊能力。表1明文lena圖像和加密圖像相鄰像素的相關(guān)系數(shù)表2明文panda圖像和加密圖像相鄰像素的相關(guān)系數(shù)4.信息熵分析利用文獻[x.wu,h.kan,j.kurths,anewcolorimageencryptionschemebasedondnasequencesandmultipleimproved1dchaoticmaps,appliedsoftcomputing37(2015)24–39]中的信息熵計算公式，可計算得到明文圖像和密文圖像的信息熵，如表3所示。容易看出，密文圖像的信息熵均接近于8，即圖像所有像素值出現(xiàn)的概率幾乎相等。故本發(fā)明提供的加密算法可有效抵抗信息熵攻擊。表3明文圖像和加密圖像的信息熵5.差分攻擊分析為了檢驗本發(fā)明所提供的加密算法對明文的敏感性和抗差分攻擊能力，選取30組圖像進行測試：每組兩幅圖像，一幅為原始明文圖像，另一幅則是隨機改變明文圖像的一個像素，利用本發(fā)明所提供的加密算法對兩幅明文圖像分別加密，得到兩幅密文圖像；然后，利用文獻[rhoumar,meherzis,belghiths.ocml-basedcolourimageencryption.chaos,solitons&fractals,2009,40(1):309–318]中給出的npcr和uaci計算公式，計算得到一組npcrr,g,b和uacir,g,b值。重復以上操作，共可得到30組npcrr,g,b和uacir,g,b值。表3和表4分別給出了關(guān)于lena圖像和panda圖像的平均值和容易看出，npcrr,g,b和uacir,g,b的平均值接近于相應(yīng)的理想期望值。因此，本發(fā)明所提供的加密算法對明文具有很強的敏感性和抵抗差分攻擊能力。表3和表4和7.已知明文/選擇明文攻擊分析在本發(fā)明所提供的加密算法中，變形時空混沌的系統(tǒng)參數(shù)和初始值由外部密鑰和明文圖像聯(lián)合生成，密鑰流l1、l2、k1、k2由變形時空混沌系統(tǒng)產(chǎn)生。這就意味著，當對不同的明文圖像加密時，所產(chǎn)生的密鑰流也是不同的，即竊密者無法借助其他圖像生成密鑰流來解密某一特定的密文圖像。此外，使用位級變換和圖像擴散操作可使得擴散效應(yīng)很好的分布于整幅密文圖像中。因此，本發(fā)明所提供的加密算法可有效抵抗已知明文/選擇明文攻擊。7.無損分析我們利用峰值信噪比(psnr)來測量原始圖像p0與處理后的圖像p1之間的相似度，計算如下：式中，m、n分別為圖像的高度和寬度。psnr值越大，兩幅圖像的相似度越高；當psnr值為∞，則兩幅圖像完全相同。根據(jù)以上式子計算解密圖像3(c)與原始明文圖像3(a)的psnr值，圖像4(c)與原始明文圖像4(a)的psnr值，結(jié)果均為∞，即解密圖像與明文圖像完全相同，這說明本發(fā)明提供的圖像加密算法為無損加密算法。結(jié)合本文中所公開的實施例描述的各實例的單元及方法步驟，能夠以電子硬件、計算機軟件或者二者的結(jié)合來實現(xiàn)，為了清楚地說明硬件和軟件的可互換性，在上述說明中已按照功能一般性地描述了各示例的組成及步驟。這些功能是以硬件還是軟件方式來執(zhí)行，取決于技術(shù)方案的特定應(yīng)用和設(shè)計約束條件。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以對每個特定的應(yīng)用來使用不同方法來實現(xiàn)所描述的功能，但是這種實現(xiàn)不認為超出本發(fā)明的范圍。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解上述方法中的全部或部分步驟可通過程序來指令相關(guān)硬件完成，所述程序可以存儲于計算機可讀存儲介質(zhì)中，如：只讀存儲器、磁盤或光盤等。可選地，上述實施例的全部或部分步驟也可以使用一個或多個集成電路來實現(xiàn)，相應(yīng)地，上述實施例中的各模塊/單元可以采用硬件的形式實現(xiàn)，也可以采用軟件功能模塊的形式實現(xiàn)。本發(fā)明不限制于任何特定形式的硬件和軟件的結(jié)合。對所公開的實施例的上述說明，使本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)或使用本申請。對這些實施例的多種修改對本領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人員來說將是顯而易見的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本申請的精神或范圍的情況下，在其它實施例中實現(xiàn)。因此，本申請將不會被限制于本文所示的這些實施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點相一致的最寬的范圍。當前第1頁12