一、基于二维混沌映射的数字图像置乱方法（论文文献综述）
李志茹[1]（2021）在《彩色QR码混沌加密隐藏及无损提取算法研究》文中研究表明网络传输技术的快速发展,不仅为电子科技和人民生活带来革新,信息传输速度也发生了质的飞跃。但随之而来的信息传输安全问题也备受关注,有效增加信息隐藏容量、解决以图像为秘密信息的安全传输问题,成为学者们的研究热点。目前信息隐藏技术主要集中于研究以文本、二值图像和灰度图像作为秘密信息隐藏及提取,也有部分学者将色彩简单的图像进行隐藏,但多为有损地提取秘密信息,采用人工对提取信息进行认证判断。虽然彩色QR（Quick Response）码解码对色块准确度要求较高,但有可编码信息容量大、读取信息快速、客观的特点,随着研究推进,彩色QR码将有广泛的应用前景。将秘密信息编码生成彩色QR码图像,经加密后隐藏于彩色图像中,实现彩色QR码图像加密、不可见性隐藏及无损提取是本文的研究内容。主要工作有以下几点:（1）针对频域信息隐藏容量较小的问题,提出将秘密信息编码生成彩色QR码,以彩色QR码图像作为秘密图像进行加密及隐藏。讨论彩色QR码编/解码原理,就其编码容量及解码原理与传统黑白二维码进行对比,并对彩色QR码作为秘密图像隐藏的特点及优势进行分析讨论,提出将彩色QR码作为秘密图像与信息隐藏技术相结合,增大信息隐藏容量。（2）针对一维Logistic混沌映射加密方法密钥空间较小的问题,对一维Logistic进行改进,并设计了基于改进Logistic混沌图像加密算法,保证彩色QR码（彩色秘密图像）的信息安全。该法使用Arnold变换对彩色秘密图像进行像素位置加密后,采用改进Logistic混沌映射对置乱图像进行灰度值加密。改进的Logistic映射有更大的密钥空间和更好的混沌效果。该方法密钥空间大,初值敏感性强,加密安全性较好,可抵抗穷举类型破解,增强彩色秘密图像的安全性。（3）提出了适用于彩色QR码隐藏与无损提取的信息隐藏算法。对基于离散余弦变换（DCT）的彩色图像隐藏算法的不足进行分析,DCT域信息隐藏数据类型为浮点型,图像显示存储中数据类型为整型,数据类型转换中将产生舍入误差。将舍入误差数据也隐藏于载体图像中,在提取秘密图像时用于误差补偿,从而提高彩色秘密图像提取的精确度。该算法可实现彩色QR码的不可见性隐藏与无损提取,为秘密信息的客观认证提供新思路。该算法可推广应用于普通彩色秘密图像的无损提取。
丁丽娜[2]（2020）在《基于混沌系统的轻量级密钥序列设计与图像加密研究》文中提出混沌是非线性动力学系统的一个重要分支,其本身具有十分复杂的动力学行为,近年来对混沌动力学系统复杂运动现象的研究深入到了各个研究领域。对混沌理论的学习及其在应用方面的研究,已经成为当前非线性科学中的前沿科学研究课题之一。从低维混沌系统到高维混沌系统,从普通混沌系统到超混沌系统,混沌科学的研究呈现出越来越复杂的动力学行为特征和研究价值。基于混沌系统的轻量级密钥序列和图像加密研究正是混沌系统研究的重要方面。本文研究了基于混沌系统的轻量级密钥序列设计与图像加密算法,首先对轻量级混沌密钥进行了设计,然后设计了混沌加密模块,并对其混沌特性进行了分析,最后设计了轻量级混沌图像加密系统,将生成的轻量级混沌密钥序列对图像进行了置乱与扩散操作,并得到了良好的置乱与扩散效果。具体工作如下:第一,为了在资源受限设备中嵌入加密算法,提出了基于低维Logistic混沌系统和三维混沌猫映射的面向硬件的轻量级密钥序列设计方法,这两种轻量级密钥序列基于硬件设计,可根据需求分别应用于资源受限的设备或环境中。通过对这两种轻量级密钥序列分别进行排列熵及信息熵的测试表明具有很好的复杂度;通过统计测试表明具有良好的统计特性;通过安全性方面的分析表明可以抵御典型的安全攻击。第二,为了实现轻量级混沌图像加密系统,对混沌加密模块进行了设计。基于传统Lorenz混沌系统的研究,提出了一种基于Lorenz混沌系统的四维超混沌系统,并在吸引子相空间、庞家莱截面、周期吸引子、混沌吸引子、分叉图、李雅普诺夫指数及熵分析等方面进行了动力学性质分析。通过超混沌系统图像加密测试分析表明此超混沌系统在图像加密中具有良好的随机性和安全性。第三,为了获得更好的置乱和扩散图像加密效果,在超混沌图像加密系统研究的基础上,对轻量级混沌图像加密系统进行了设计。超混沌图像加密系统是基于二维离散小波变换、分数阶Henon混沌映射及四维超混沌系统的图像加密方案。通过小波变换和高低维混沌系统的运用,使得该算法的加密效果比普通的混沌加密算法效果更好。轻量级混沌图像加密系统是基于Logistic混沌系统的轻量级密钥序列、三维混沌猫映射的轻量级密钥序列、四维超混沌系统及DNA遗传算法的彩色图像加密方案。在该方案中,多个模块应用了轻量级加密算法,更体现了轻量级混沌图像加密的优势。
吴晓琴[3]（2020）在《基于三维Logistic混沌序列的图像加密方案》文中进行了进一步梳理近年来,随着现代信息网络的技术和各种新型多媒体处理技术的快速发展,图像已经成为人们工作生活中日益重要的信息传播媒介之一。但是伴随着网络的普及和开放性,又逐渐引发了图像信息的安全问题。图像信息的安全不仅直接关系到个人的隐私问题,而且也直接关系到企业的商业秘密,特别是针对政府、军队、外交、电子政务等敏感场合,甚至直接关系到国家安全和国家利益问题。面对现实生活中各种多媒体信息的安全问题,多媒体图像信息因具有数据量大、数据冗余度高、编码结构特殊等许多特点,因此传统的数据加密算法难以直接用于数字图像数据加密,很难满足实时性要求,并且在解密过程中会改变数据格式,这就有必要对数字图像采用一种特殊的加密算法。混沌系统具有对初始条件高度敏感性、不可预测性、随机性等特点,非常适合于图像加密,基于混沌的图像加密技术已经逐渐成为当前多媒体图像信息加密领域中研究的一个热点。目前,基于混沌理论的多媒体图像加密方案大多采用低维混沌映。本文基于Tent混沌映射设计了一种轻型的图像数据加密方案,具有算法简单、加密速度快的优点,能够满足对图像安全性要求不高、但对计算成本和响应时间有较高要求的应用场合。随着研究的不断深入和各种攻击技术的不断发展,低维混沌系统由于参数相对较少,导致密钥空间小,抗穷举能力差,已不能满足对于安全性要求高的图像加密应用。因此,本文提出了一种基于改进的Zigzag变换和三维Logistic混沌映射的图像加密方案,充分利用混沌映射的特性,大大提高了安全性。方案将一维混沌映射扩展到三维,设置了三个参数和三个初始值,密钥空间大大增加,增强了抗穷举攻击的防御能力,有效地满足了图像加密的技术要求,具有较好的安全性和应用价值。
田妙妙[4]（2020）在《基于超混沌系统的比特级图像加密算法》文中研究表明图像作为信息的一种载体,能够直观的传递信息。由于互联网的快速发展,数字图像已经广泛应用于社会、政治、经济、军事等领域。正是因为图像的频繁使用,图像在传输过程中的安全性也成为了亟需解决的问题。混沌系统以其高度的复杂性和随机性被广泛应用于图像加密系统的设计中。本文提出了两种基于超混沌系统的比特级图像加密算法。（1）提出了一种结合5D超混沌与四进制循环操作的数字图像加密算法。与一般的混沌系统相比,5D超混沌系统拥有更多的参数,可以更好地抵抗穷举攻击。在置乱阶段,明文图像被分解为四幅四进制图像并在密钥流的控制下完成四进制图像像素位置的全局置乱。在扩散阶段,用四进制的循环操作改变图像的像素值。将扩散后的四个四进制矩阵转换为相应的十进制矩阵,并对该矩阵与密钥流进行加法运算即可得到加密图像。仿真结果和性能分析表明,该图像加密方案能够抵御各种常见攻击。（2）为了提高图像加密系统的加密效率,设计了一种基于二维超混沌系统的比特级图像加密方案。该加密方案使用二维超混沌系统产生的混沌序列对明文图像的高四位进行加密。在密钥流的控制下,该加密算法对明文图像的高四位位平面进行整体循环移位完成置乱。在扩散阶段,用线性反馈位移操作改变图像的像素值,得到的矩阵和密钥流进行异或操作。仿真结果和性能分析表明,该方案是一个简单高效的图像加密方案。
毕建强[5]（2020）在《基于混沌测量矩阵和压缩感知的图像压缩加密算法》文中认为伴随着网络技术的快速发展,数字图像在各行各业广泛应用,由于图像能够直观的展示所含信息,所以被广泛的应用在银行、军事、医学、金融等许多领域。一旦这些含有重要信息的图像在互联网上传播,很可能会遭到黑客攻击并破解,将造成不可预知的后果。对图像进行加密,使有意义的图像变得无意义,可有效的保护这些私密信息在传输和存储中的安全。压缩感知（compressive sensing,CS）技术近年来逐渐被应用于图像加密中,在对图像进行压缩的同时,也实现了数据的加密,从而得到密文图像,不仅保护了信息的安全性,而且节约了更多的传输带宽、传输时间和存储空间。稀疏表示,测量矩阵的生成和重建算法是压缩感知理论的核心内容,其中,测量矩阵优劣将直接影响到信号是否容易被硬件采样以及信号能否被正确重建。在基于CS的图像压缩加密算法中,当前的测量矩阵多利用混沌系统生成,但是随机性不强,导致构建的测量矩阵的性能并不是很好,对重建图像的质量有着一定的影响。此外,还有部分算法的置乱和扩散方式随机性不高,降低了算法的安全性。为了解决这些问题,本文将混沌系统、压缩感知和置乱-扩散等技术紧密结合,开展了测量矩阵构建及图像压缩加密算法研究,主要研究内容如下:（1）设计了一种基于自适应步长的梯度下降的测量矩阵优化算法,在此基础上,提出了一种基于压缩感知和双随机相位编码的图像压缩加密算法。在优化算法中,首先对Gram矩阵进行特征值分解,接着对Gram矩阵中的非对角线元素进行收缩,然后利用梯度下降法逼近ETF;将Barzilai-Borwei方法和Armijo准则进行结合,使步长自适应调整,之后再对输出的测量矩阵进行QR分解优化,最终得到优化后的测量矩阵。同时,在图像压缩加密算法中,首先对明文图像离散小波分解,得到一个近似分量和三个细节分量,接着利用索引向量对近似分量和细节分量进行置乱,其次使用两个不同的测量矩阵对细节分量分别压缩测量,之后将置乱后的近似分量作为实部,将三个测量值矩阵合并后的矩阵作为虚部,构成一个新的矩阵,接下来对这个新的矩阵进行双随机相位编码,并对变换后的矩阵的实部和虚部分别量化和扩散,最后得到密文图像。实验结果表明了所提测量矩阵优化算法和相应的图像压缩加密算法的可行性。（2）提出了一种基于压缩感知和双随机加密机制的彩色图像压缩加密算法。首先将彩色明文图像分解为R、G、B三个分量,接着分别对其DWT,其次分别对稀疏系数矩阵进行双随机位置置乱,然后对置乱后的矩阵分别进行压缩测量和量化,之后对R、G、B分量之间和内部同时进行双随机像素值扩散,最后得到密文图像。实验结果表明了加密算法的可行性。（3）提出了一种基于4D忆阻混沌系统和二维压缩感知的彩色图像压缩加密算法。首先将彩色明文图像分解为R、G、B三个分量,接着分别对其二维离散小波变换,得到稀疏系数矩阵,其次对稀疏系数矩阵进行二维压缩感知和量化,然后采用Arnold映射和索引向量对量化后的矩阵进行双随机位置置乱,之后对置乱后的矩阵进行R、G、B内部和分量之间同时多随机像素值扩散,最后得到密文图像。实验结果表明了加密算法的有效性。
韩雪娟[6]（2020）在《像素级与位级图像加密算法的研究》文中指出21世纪的今天,伴随着科学技术和网络领域的不断发展,越来越多的数字图像需要通过网络传输和保存,这些传输的图像信息很有可能包含着个人、企业以及国家的秘密信息。享受着科技带给我们的好处的同时,我们可能曾经体验过或者正在经历它所带来的危害。比如我们在数字图像传输过程中遇到的问题:图像被盗取、保密信息在传输的过程中被拦截和泄密、信息被篡改等。因此,如何更好的享受便利,将危害最小化,防止信息泄露已经成为了个人和社会关注的焦点。信息加密技术的研究为这些多媒体数据提供了安全的保障,在未来的科学技术发展中,研究出更加安全、便捷高效的图像加密方法以适应时代的要求,已经成为学者的一个研究热点。本论文是对于像素级与位级图像加密算法的研究。建立在混沌的独有特征之上,基于混沌理论以及混沌加密技术现有的研究成果进行研究和应用。在第一个算法中将Logistic映射与优化的超混沌系统相结合,采用双混沌系统对图像进行多重加密操作,解决了单一混沌系统加密数字图像容易被破解的问题;在置乱过程中将图像分块置乱和整体行列置乱结合起来,解决了置乱度低导致密文安全性不够高的问题;利用优化的超混沌解决了混沌序列伪随机性不够好的问题。在第二个算法中将位级图像交叉控制置乱与像素级图像分块环形扩散相结合,解决了算法简单导致的密文安全性不够高的问题;利用加入扰动因子的Henon混沌映射和新型多翼统一混沌系统增大了密钥空间;引入BP神经网络产生更具有伪随机性的混沌序列,增强了密文的抗攻击能力。以上两个加密算法都通过了图像的安全性检验,和文献中的算法相比具有更好的加密效果。论文结构可以分为以下五个部分:第一部分是绪论部分,介绍了论文的研究背景和研究意义,混沌、超混沌和神经网络在图像加密中应用情况的国内外研究现状以及论文的研究思路和研究内容。第二部分是混沌图像加密相关理论部分,首先介绍了混沌的由来及定义,其次具体介绍了混沌的主要特征、混沌产生的条件与判断标准以及几种典型的混沌系统,最后对图像加密方法进行了介绍。第三部分研究了一种像素级图像的加密算法。基于混沌和超混沌系统的理论知识,首先利用Logistic映射对明文图像进行分块置乱和整体行列置乱;再利用优化的超混沌产生的密钥流对置乱后的图像进行三次扩散过程,得到最终的密文图像;最后通过实验仿真来检验该算法的可行性及安全性。第四部分研究了一种结合位级图像与像素级图像的加密算法。首先利用Henon混沌映射对位级图像进行交叉控制置乱;其次引入BP神经网络,利用新型多翼统一混沌系统对置乱后的像素级图像进行四种不同方向的环形扩散;最后通过实验进行仿真以及与类似算法进行对比,发现本文算法的加密效果更好。第五部分是总结与展望。在这部分对论文的主要研究内容进行了总结,说明了文章中的不足之处,指出了今后需要不断学习加以完善的地方。
李守亮[7]（2020）在《基于超混沌映射的明文关联数字图像加密算法研究》文中进行了进一步梳理近年来,计算机技术和现代通信技术迅猛发展,以音频、图像、视频等多媒体数据为载体的信息通信迎来了指数级爆炸式增长。数字图像作为一种信息表达方式具有直观、丰富和形象等特点,被广泛应用于商业、军事、金融、科研、医疗和政治等领域。如何保证数字图像在开放性的通信环境下的安全存取和传输已经成为信息安全领域内的热点之一。数字图像具有不同于文本信息的特点,如数据量大、冗余度高和相关性强等,传统的信息加密技术如DES、IDEA、AES以及RSA等不再适用。混沌系统的对初始值和参数的极端敏感性、遍历性以及运动轨迹长期不可预测性等特点与密码学有着天然的联系,因而被广泛的应用于图像加密研究中。本文分析和总结了近年来国内外学者提出的混沌图像加密算法,针对现有的大多数混沌系统混沌区间窄、存在周期窗口和非线性动力学行为不够复杂等弱点,提出了四种新的不同结构的能生成安全高效的伪随机序列的超混沌系统,并分析了它们具有的动力学行为;针对现有图像加密算法的缺陷如计算效率不高、不能抵抗选择明文攻击等,基于前述的超混沌系统,设计了四种新的安全性和效率兼顾的图像加密算法。论文主要创新性的工作如下:1.超混沌映射的构造和分析针对普通的一维和二维混沌映射混沌区间较窄、存在周期窗口和非线性动力学行为不够复杂等弱点,提出了四种新的不同结构的超混沌系统,即非线性时延调制超混沌映射（NMHMD）、时延非线性组合超混沌映射（NCHMD）、一维和二维混合混沌映射（COTDCM）和线性交叉耦合超混沌映射（LCHM）。这四种系统都属于超混沌系统,具有相对较宽的超混沌区间,且不存在周期窗口,动力学行为复杂,非常适合于混沌图像加密。2.基于非线性时延调制超混沌映射的联合位平面和像素平面置乱的图像加密算法考虑到分块级和像素级图像加密算法在加密速度上有优势,但失之于加密安全性;而比特级图像加密算法在加密安全性上更有优势,却失之于加密速度的现状,基于非线性时延调制Logistic映射,提出了一种融合了像素平面和比特平面的置乱操作的混沌图像加密算法。该算法根据不同位置的比特平面所包含的信息量不同对像素高四位的四个比特平面和由低四位组成的像素平面进行相应的置乱操作;扩散阶段,当前像素的值在二维平面内不仅与其加密过的左边相邻像素有关,而且还与加密过的上方相邻像素相关,从而增强加密图像像素之间联系的复杂性。整个算法只需要一轮的置乱和扩散操作。性能分析表明,该算法在时间复杂度和安全性能方面取得了较好的平衡。3.一种新的基于LCHM的置乱与明文像素动态相关的图像加密算法现有的混沌图像加密算法在使用混沌系统产生的状态序列作为密钥流进行置乱操作时与明文像素无关,因而不能抵抗已知明文攻击和选择明文攻击;且在置乱和扩散阶段,通常采用不同的混沌状态序列作为密钥流,因而混沌状态序列利用率不高。针对这些弱点,基于LCHM,设计了一种巧妙的置乱与明文像素动态相关的图像加密方法。在加密算法的置乱阶段中,用一个与明文像素个数相同的混沌状态序列,实现了与单个像素相关的明文图像像素位置动态变换,该置乱操作还具有一定的扩散效果,增强了其抵抗已知明文攻击和选择明文攻击的能力;整个算法只需要一轮的置乱扩散操作,降低了算法的计算复杂度。仿真结果表明,该算法在具备较强的安全性的前提下,具有较好的加密效率。4.基于COTDCM的置乱扩散同时进行的图像加密算法针对在典型混沌图像加密中密钥流仅与密钥相关,与明文像素关联不大,不容易抵抗选择明文攻击的问题,基于COTDCM超混沌映射,设计了一个新颖的置乱和扩散同时进行且动态选择密钥流的混沌图像加密算法。该算法使用一个混沌状态序列就可以同时进行像素的置乱和扩散操作,而且置乱操作与像素动态相关,因而降低了算法的计算复杂度和时间开销,增强了算法抵抗选择明文攻击的能力。整个算法只需要一轮的置乱扩散操作。仿真结果表明,该算法具有较好的加密效率和安全性。5.基于NCHMD行列置乱和扩散同时进行的快速图像加密算法针对像素级和比特级混沌图像加密算法速度较慢的缺点,基于设计的NCHMD超混沌映射,提出了行和列的置乱和扩散同时进行的快速混沌图像加密算法。该算法包括行同时置乱和扩散和列同时置乱和扩散,操作对象不再是像素,而是图像的行和列。无论行置乱还是列置乱都与明文像素进行了动态关联,增强了算法抵抗选择明文攻击的能力。行或列置乱的同时对行或列也进行了扩散,整个加密过程只需要一轮操作,因而提高了加密的效率。仿真结果表明,该算法在保证安全性的前提下,具有更快的加密速度。
马欣[8]（2019）在《基于混沌理论的图像加密算法研究》文中进行了进一步梳理近年来,随着互联网技术和数字图像技术的发展,数字图像安全问题迅速成为了研究热点。由于数字图像具有信息量大、相关性高以及冗余度强等特点,一些传统的加密算法并不能很好的对其进行加密。因此,本文在传统图像加密算法的基础上,提出了以下两种改进加密算法:1)基于传统的约瑟夫遍历映射与Logistic混沌系统,设计了一种改进的图像加密算法。算法在传统约瑟夫遍历的基础上增加了约瑟夫遍历映射的随机报数位置和随机报数间隔,以使约瑟夫遍历映射的置换变数增加。为了使加密过程中产生的中间控制参数与待加密图像相关,加入了三维Logistic混沌映射,并结合待加密图像的MD5值来生成三维Logistic混沌映射的初始参数。针对目前算法中的置换操作与扩散操作的耦合度较低,利用改进的约瑟夫遍历映射对不同方向的比特位像素进行置换,并与其邻域像素值进行扩散,使其不仅可以改变待加密图像的比特位像素值的位置,并能够改变像素值的大小,从而将置换操作与扩散操作很好的耦合在一起。2)在改进的约瑟夫遍历映射的基础上,提出了一种基于双混沌映射与投影分割的图像加密算法。算法利用PWLCM混沌映射产生改进的约瑟夫遍历映射的中间加密参数,对图像进行置乱。针对传统的分块加密扩散算法的安全性较低,提出了随机投影的扩散算法,将图像随机分成多个重叠块,对于每一块,将其划分为一组投影线,借助Lorenz混沌系统产生中间密钥序列数据池,利用随机投影序列与中间密钥数据池中选择的序列进行异或操作来完成数据加密。通过直方图,密钥空间,抗差分攻击分析,相关性分析以及信息熵分析等对本文改进的算法进行安全性分析表明,本文设计的算法具有较好的加密效果,并可以很好的抵抗差分攻击分析,在图像加密应用中具有良好的发展前景。图[14]表[8]参[65]
赵尹[9]（2019）在《基于洗牌算法的混沌系统图像加密》文中提出近年来,随着计算机技术和通信技术的飞速发展,数字信息已广泛应用于社会的各个领域。由于数字图像的直观图像和生动的特征,它已成为数字信息中最广泛使用和最重要的信息表达形式。因此,数字图像的安全性已成为一个永恒的问题。基于混沌系统设计的加密算法的安全性在很大程度上取决于混沌系统的性能。如何设计一个更好的混沌加密系统已成为一个研究热点。设计新混沌系统极其困难,一维系统结构简单,实现容易,本文在现有简单的一维置乱-扩散结构的基础上将置乱和扩散进行分别改进并分析其系统特性。另外,通过高维系统的复杂结构对混沌序列进行加密,从而更高程度地获得算法的安全性,改进了二维混沌系统的单扰码扩散结构,采用了双扰乱和双扩散的结构。采用改组算法和双向折叠扩散算法验证了算法的可行性,基于混沌理论和特点,详细分析了几种基于混沌理论的典型图像加密算法的安全性。简要介绍和分析了国内外图像加密的现状,介绍了混沌系统和图像加密的相关特性,并简要介绍了基本的一维逻辑系统映射和简单的二维逻辑,为进一步改进图像加密技术奠定了基础。提出了一种基于洗牌算法的双向折叠扩散混沌系统加密算法。加密算法基于经典的Logistic简单的混沌系统,创新使用本文提出的改进的洗牌算法来置乱像素位置。然后使用多向扩散方法来简化优化,然后使用双向折叠扩散。在信息熵等方面表现良好。通过对简单二维超混沌系统进行改进,提出了一种具有双置乱和双扩散的二维超混沌系统加密方法。将二维超混沌的简单置乱转化为明文序列,改进了简单扩散步骤,通过扩散置乱运算,提高了维数,然后利用上文改进的洗牌置乱算法和二方向折叠扩散算法结合进行加密,然后进行仿真实验。仿真结果表明,具有图像像素位置和像素值双重置乱的混沌加密算法优于使用逻辑混沌序列的加密算法。基于洗牌算法和基于加密混沌函数的设计两个加密混沌函数,实现异扩散加密算法和改进的二维超混沌系统加密方法能较好地抵抗微分攻击和统计分析,密钥灵敏,能有效抵抗密文攻击,密钥空间大,加密效果好。图[28]表[11]参[65]。
王健[10]（2019）在《面向云PACS系统的医学图像加密算法研究》文中研究表明数字化医院已经成为未来医院发展的必然趋势,影像归档和通信系统（Picture Archiving and Communication Systems,PACS）是其重要的信息支撑。PACS系统主要面向医院的医学影像类科室,将患者就诊过程中产生的各类医学影像（包括数字DR、CT、核磁、超声、内镜、显微镜、眼底造影等设备）通过各种接口（模拟信号,DICOM协议,网络）以数字化的方式海量存储,供医生随时调阅。云PACS系统作为软件即服务的模式（Software-as-a-Service:SaaS）,将各级医院不同科室的海量影像数据存储到云端,保证图像由端到云的传输和存储安全是云PACS广泛部署的主要瓶颈。各级医院影像设备品牌、性能不一,产生的图像分辨率、清晰度各异。如何实现多源医学图像的有效分类加密是云PACS亟待解决的关键问题。论文根据图像分辨率、色彩进行分类,对医学图像的加密进行研究,提出了有针对性的加密方法,提高了医学图像的加密能力。首先,针对云PACS系统中数字DR等X射线设备形成的高分辨率灰阶图像,论文提出基于提升小波优化的数字图像快速加密方法。通过软阈值法和硬阈值法相结合的方法对阈值法进行了改进,解决了提升小波更新算子问题;在动态惯性权重的基础上,提出一种非均衡变异策略来随机调整最优粒子位置的改进粒子群算法,解决了提升小波线性预测算子问题。通过对提升小波的更新算子与线性预测算子的优化,提升了提升小波的快速分解能力,使数字图像进行自适应小波分解后得到的小波低频系数具有良好的稀疏性。进而设计了图像低频系数加密置乱模式,充分利用混沌系统初值敏感和参数敏感的特点,选用两个混沌序列,对图像低频系数进行灰度值加密和位置置乱,相应的扩展了加密系统密钥空间。其次,针对云PACS系统中CT、核磁等设备形成的多序列低分辨率灰阶图像,论文提出基于经验模式分解的数字图像自适应加密方法。针对图像自身的特点,将图像进行经验模式分解后,选取图像失真程度最小的分量进行加密,然后重组图像。采用经验模式分解算法对数字图像进行分解,破坏了相邻像素之间的相关性,起到了良好的加密效果。在图像加密过程中,采用以密钥序列导引为基础的图像自适应加密方式。引入用户密钥,利用安全哈希算法获得定长密钥序列,基于一次一密的加密思想,自适应变换加密密钥和动态构造加密置乱模式,循环导引像素灰度值加密及像素位置置乱,提升数字图像快速加密能力。再次,针对云PACS系统中病理切片、眼底摄影等显微镜设备形成的高分辨率彩色图像,论文提出一种基于遗传与混沌数字图像加密算法。通过在数字图像置乱过程中引入超混沌系统,使得图像置乱结果不仅取决于初始密钥产生的混沌序列,还取决于图像本身的特征,使其具有一定的自适应特征,通过引入遗传算法进行图像加密解密过程参数的动态优化,得到最佳的加密解密过程和步骤。在加密过程中,引入明确的反馈机制,提高对明文的敏感性及抵抗能力,提高加密效率,解决了加密图像受明文攻击和选择密文攻击时高维混沌加密耗时过长、效率低等问题。最后,针对云PACS系统中胃肠镜、支气管镜等内窥镜设备形成的低分辨率彩色图像,论文提出一种基于凯莱图和对换的S-盒构造图像加密算法。在S-盒图像置乱的标准算法基础上,提出了基于凯莱图和对换的S-盒图像置乱加密算法,引入了Chen混沌理论,产生混沌随机序列,经测试和分析,论文构造的S-盒的双射性、非线性度、严格雪崩准则、均匀差分性可以满足密码算法的安全性。通过实验分析,基于凯莱图低分辨率彩色图像和对换的S-盒构造图像加密算法可以实现PACS系统中低分辨率彩色图像快速加密。
二、基于二维混沌映射的数字图像置乱方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于二维混沌映射的数字图像置乱方法（论文提纲范文）
（1）彩色QR码混沌加密隐藏及无损提取算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 研究背景与意义 |
| §1.2 国内外研究现状 |
| §1.2.1 国内研究现状 |
| §1.2.2 国外研究现状 |
| §1.3 本文主要内容及章节安排 |
| 第二章 彩色QR码理论基础 |
| §2.1 彩色QR码概述及应用 |
| §2.2 彩色QR码的结构 |
| §2.3 彩色QR码编码原理及模式 |
| §2.3.1 彩色QR码信息容量 |
| §2.3.2 彩色QR码的编码流程 |
| §2.3.3 彩色QR码的编码模式 |
| §2.4 彩色QR码解码原理 |
| §2.5 彩色QR码的不足及优势分析 |
| §2.6 本章小结 |
| 第三章 彩色QR码图像混沌加密方法 |
| §3.1 图像加密方法 |
| §3.1.1 空域置乱加密 |
| §3.1.2 混沌加密 |
| §3.1.3 频域加密 |
| §3.2 改进的一维Logistic混沌映射 |
| §3.3 基于改进Logistic映射加密算法设计 |
| §3.3.1 基于改进Logistic映射加密算法原理 |
| §3.3.2 彩色QR码加密算法设计 |
| §3.3.3 彩色QR码解密算法设计 |
| §3.4 图像加密实验仿真 |
| §3.4.1 实验环境 |
| §3.4.2 实验仿真结果 |
| §3.5 实验结果分析 |
| §3.5.1 密钥的空间及敏感性 |
| §3.5.2 直方图相关性分析 |
| §3.5.3 信息熵分析 |
| §3.5.4 恢复图像相似度判定 |
| §3.6 本章小结 |
| 第四章 彩色QR码隐藏及无损提取算法 |
| §4.1 信息隐藏概述及算法 |
| §4.1.1 图像隐藏算法 |
| §4.1.2 信息隐藏特点 |
| §4.2 离散余弦变换理论 |
| §4.3 DCT信息隐藏不足分析及改进算法 |
| §4.3.1 DCT域信息隐藏 |
| §4.3.2 DCT信息隐藏的不足及改进算法 |
| §4.4 基于舍入误差补偿的无损提取信息隐藏算法 |
| §4.4.1 彩色QR码隐藏 |
| §4.4.2 彩色QR码无损提取 |
| §4.4.3 舍入误差补偿效果分析 |
| §4.4.4 加密隐藏及无损提取系统实现 |
| §4.5 实验仿真与分析 |
| §4.5.1 加密隐藏与无损提取实验 |
| §4.5.2 不同嵌入因子的直观结果 |
| §4.5.3 载密图像不可见性分析 |
| §4.5.4 提取秘密图像相似性分析 |
| §4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| §5.1 总结 |
| §5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士期间的主要研究成果 |
（2）基于混沌系统的轻量级密钥序列设计与图像加密研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 混沌研究的发展和意义 |
| 1.2.2 混沌吸引子的构造及发展 |
| 1.2.3 混沌在轻量级序列密码中的发展 |
| 1.2.4 混沌在图像加密中的应用发展 |
| 1.3 论文的主要内容和结构安排 |
| 1.3.1 论文的主要内容 |
| 1.3.2 论文的结构安排 |
| 第2章 混沌与密码学的基本理论 |
| 2.1 混沌的概念、特征及分析 |
| 2.1.1 混沌的定义 |
| 2.1.2 混沌的判断 |
| 2.1.3 混沌的基本特征 |
| 2.1.4 混沌的分析方法 |
| 2.2 低维混沌系统 |
| 2.2.1 一维Logistic混沌映射 |
| 2.2.2 二维Henon混沌映射 |
| 2.3 高维混沌系统 |
| 2.3.1 三维Lorenz连续混沌系统 |
| 2.3.2 超混沌系统 |
| 2.4 密码学基础 |
| 2.4.1 密码学基本理论 |
| 2.4.2 密码学分类及混沌密码学 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 混沌系统的轻量级密钥序列研究 |
| 3.1 Logistic混沌系统的轻量级密钥序列构造 |
| 3.1.1 混沌序列及其数字化 |
| 3.1.2 轻量级密钥序列的设计 |
| 3.2 Logistic混沌系统的轻量级密钥序列分析 |
| 3.2.1 熵分析 |
| 3.2.2 统计测试 |
| 3.2.3 硬件资源分析 |
| 3.2.4 安全性分析 |
| 3.2.5 轻量级密钥序列图像置乱分析 |
| 3.3 高维猫映射混沌系统轻量级密钥序列构造 |
| 3.3.1 二维猫映射 |
| 3.3.2 三维离散混沌猫映射 |
| 3.3.3 轻量级密钥序列的设计 |
| 3.4 高维猫映射混沌系统轻量级密钥序列分析 |
| 3.4.1 熵分析 |
| 3.4.2 统计测试 |
| 3.4.3 硬件资源分析 |
| 3.4.4 安全性分析 |
| 3.4.5 轻量级密钥序列图像扩散分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 一种四维超混沌系统特性及图像加密 |
| 4.1 一种四维超混沌系统及动力学性质分析 |
| 4.1.1 超混沌系统 |
| 4.1.2 动力学性质分析 |
| 4.2 超混沌系统在图像加密中的研究 |
| 4.2.1 图像加密算法描述 |
| 4.2.2 图像加密算法分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 轻量级混沌图像加密系统设计及分析 |
| 5.1 组合超混沌系统图像加密 |
| 5.1.1 图像加密算法描述 |
| 5.1.2 图像加密算法分析 |
| 5.2 融入DNA编码的一种双重扩散轻量级混沌图像加密 |
| 5.2.1 DNA编码解码原理 |
| 5.2.2 轻量级混沌图像加密算法描述 |
| 5.2.3 轻量级混沌图像加密算法分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 攻读学位期间的其它成果 |
（3）基于三维Logistic混沌序列的图像加密方案（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文结构安排 |
| 第二章 相关理论与技术基础 |
| 2.1 混沌理论 |
| 2.1.1 混沌的定义 |
| 2.1.2 混沌特性分析 |
| 2.1.3 混沌与密码学的关系 |
| 2.2 图像加密技术 |
| 2.2.1 图像加密技术分类 |
| 2.2.2 几种典型的图像加密算法 |
| 2.2.3 基于混沌的图像加密技术 |
| 2.3 置乱扩散结构的图像加密技术 |
| 2.3.1 基于Arnold变换的图像加密技术 |
| 2.3.2 基于置乱扩散的图像加密技术 |
| 2.4 图像加密安全性研究 |
| 2.4.1 图像加密攻击方式 |
| 2.4.2 图像加密安全性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于Tent映射的图像加密技术 |
| 3.1 Tent映射 |
| 3.1.1 Tent映射的定义 |
| 3.1.2 Tent映射的特性 |
| 3.2 方案设计与实现 |
| 3.3 实验分析 |
| 3.3.1 密钥空间分析 |
| 3.3.2 直方图分析 |
| 3.3.3 像素相关性分析 |
| 3.3.4 明文攻击分析 |
| 3.3.5 加密速度分析 |
| 3.3.6 信息熵分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于三维Logistic混沌映射的图像加密方案 |
| 4.1 Zigzag变换 |
| 4.1.1 标准的Zigzag变换定义 |
| 4.1.2 Zigzag变换特点 |
| 4.1.3 Zigzag变换扫描路径 |
| 4.1.4 改进的Zigzag变换 |
| 4.2 Logistic混沌映射 |
| 4.2.1 一维Logistic映射 |
| 4.2.2 二维Logistic映射 |
| 4.2.3 三维Logistic混沌映射 |
| 4.3 图像加密方案设计 |
| 4.4 实验结果仿真分析 |
| 4.4.1 密钥空间分析 |
| 4.4.2 直方图分析 |
| 4.4.3 像素相关性分析 |
| 4.4.4 差分攻击分析 |
| 4.4.5 加密速度分析 |
| 4.4.6 信息熵分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）基于超混沌系统的比特级图像加密算法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究的意义与背景 |
| 1.2 图像加密研究现状 |
| 1.3 主要工作及内容安排 |
| 第2章 数字图像加密基础 |
| 2.1 密码学简介 |
| 2.1.1 密码学基本概念 |
| 2.1.2 密码分析 |
| 2.2 混沌系统 |
| 2.2.1 混沌系统的判定 |
| 2.2.2 常见的混沌系统 |
| 2.2.3 混沌系统的特征 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于混沌和四进制循环操作的图像加密算法 |
| 3.1 基本理论 |
| 3.1.1 5D超混沌 |
| 3.1.2 明文图像预处理 |
| 3.1.3 改进的Arnold矩阵 |
| 3.1.4 汉明距离 |
| 3.2 加密算法描述 |
| 3.2.1 产生密钥流 |
| 3.2.2 加密过程 |
| 3.3 仿真结果和分析 |
| 3.3.1 密钥空间 |
| 3.3.2 直方图 |
| 3.3.3 密钥敏感性 |
| 3.3.4 相关系数 |
| 3.3.5 信息熵 |
| 3.3.6 明文敏感性 |
| 3.3.7 鲁棒性 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于二维超混沌的比特级图像加密方案 |
| 4.1 基本原理 |
| 4.1.1 二维超混沌 |
| 4.1.2 灰度图像的位平面分析 |
| 4.1.3 线性反馈位移 |
| 4.2 加密算法描述 |
| 4.2.1 产生密钥流 |
| 4.2.2 加密过程 |
| 4.3 仿真结果和分析 |
| 4.3.1 密钥空间 |
| 4.3.2 直方图 |
| 4.3.3 密钥敏感性 |
| 4.3.4 相邻像素相关性 |
| 4.3.5 信息熵 |
| 4.3.6 鲁棒性 |
| 4.3.7 加密速度 |
| 4.3.8 算法比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（5）基于混沌测量矩阵和压缩感知的图像压缩加密算法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 基于压缩感知的图像压缩加密技术研究现状 |
| 1.2.1 测量矩阵的构建现状 |
| 1.2.2 压缩加密算法研究现状 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 1.4 论文结构及章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 基础知识 |
| 2.1 加密基础知识 |
| 2.2 压缩感知基础知识 |
| 2.3 评价加密算法性能的常用分析指标 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于压缩感知和双随机相位编码的图像压缩加密算法 |
| 3.1 预备知识 |
| 3.1.1 双随机相位编码 |
| 3.1.2 Gram矩阵和互相关系数 |
| 3.1.3 整体相关系数 |
| 3.1.4 QR分解 |
| 3.1.5 梯度下降法 |
| 3.2 测量矩阵的优化算法 |
| 3.3 提出的加密算法 |
| 3.3.1 混沌系统的参数和初始值生成 |
| 3.3.2 生成测量矩阵 |
| 3.3.3 双随机相位掩码的生成 |
| 3.3.4 完整的加密算法 |
| 3.4 测量矩阵优化方法性能分析 |
| 3.4.1 测量矩阵优化对重建效果的影响 |
| 3.4.2 不同混沌系统对实验结果的影响 |
| 3.4.3 算法鲁棒性分析 |
| 3.5 图像压缩加密方法的性能分析 |
| 3.5.1 密文图像和解密图像 |
| 3.5.2 测量矩阵性能分析 |
| 3.5.3 压缩性能分析 |
| 3.5.4 密钥空间分析 |
| 3.5.5 直方图分析 |
| 3.5.6 相邻像素的相关性分析 |
| 3.5.7 信息熵分析 |
| 3.5.8 鲁棒性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于压缩感知和双随机加密机制的彩色图像加密算法 |
| 4.1 混沌系统 |
| 4.1.1 四翼超混沌系统 |
| 4.1.2 Logistic-Tent混沌系统 |
| 4.2 提出的图像加密算法 |
| 4.2.1 混沌系统的初始值和参数的生成 |
| 4.2.2 双随机位置置乱 |
| 4.2.3 基于混沌系统和明文图像的渐进确定的随机测量矩阵的生成 |
| 4.2.4 加密算法 |
| 4.2.5 解密算法 |
| 4.3 仿真结果 |
| 4.3.1 密文图像和解密图像 |
| 4.3.2 测量矩阵性能分析 |
| 4.3.3 压缩性能分析 |
| 4.4 安全性分析 |
| 4.4.1 密钥空间分析 |
| 4.4.2 密钥敏感性分析 |
| 4.4.3 直方图分析 |
| 4.4.4 相邻像素的相关性分析 |
| 4.4.5 信息熵分析 |
| 4.4.6 平均结构相似性(MSSIM)分析 |
| 4.4.7 鲁棒性分析 |
| 4.4.8 运行效率 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于4D忆阻混沌系统和二维压缩感知的彩色图像压缩加密方法 |
| 5.1 混沌系统 |
| 5.1.1 4D忆阻混沌系统 |
| 5.1.2 二维Logistic-Sine混沌系统 |
| 5.2 提出的加密算法 |
| 5.2.1 混沌系统的初始值和参数的生成方法 |
| 5.2.2 基于信息熵和计数器的渐进确定随机测量矩阵的生成 |
| 5.2.3 基于Arnold映射和索引向量的双随机置乱 |
| 5.2.4 多随机扩散方法 |
| 5.2.5 完整的加密算法 |
| 5.3 仿真结果 |
| 5.3.1 密文图像和解密图像 |
| 5.3.2 测量矩阵性能分析 |
| 5.3.3 压缩性能测试 |
| 5.4 安全性分析 |
| 5.4.1 密钥空间分析 |
| 5.4.2 密钥敏感性分析 |
| 5.4.3 直方图分析 |
| 5.4.4 相邻像素的相关性分析 |
| 5.4.5 信息熵分析 |
| 5.4.6 平均结构相似性(MSSIM)分析 |
| 5.4.7 鲁棒性分析 |
| 5.4.8 运行效率 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（6）像素级与位级图像加密算法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2.混沌图像加密相关理论 |
| 2.1 混沌的由来及定义 |
| 2.2 混沌的主要特征 |
| 2.3 混沌产生的条件与分析 |
| 2.3.1 混沌的判断标准 |
| 2.3.2 典型的混沌系统 |
| 2.4 图像加密方法 |
| 2.4.1 图像加密技术 |
| 2.4.2 图像置乱加密方法 |
| 2.4.3 图像扩散加密方法 |
| 2.4.4 置乱和扩散相结合的加密方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3.基于Logistic和超混沌结合的加密算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统描述 |
| 3.2.1 Logistic映射 |
| 3.2.2 超混沌系统 |
| 3.3 算法与步骤 |
| 3.3.1 置乱算法的描述 |
| 3.3.2 扩散算法的描述 |
| 3.3.3 加密算法流程图 |
| 3.4 仿真实验与性能分析 |
| 3.4.1仿真实验 |
| 3.4.2 直方图统计特性分析 |
| 3.4.3 密钥敏感性分析 |
| 3.4.4 抗差分攻击能力分析 |
| 3.4.5 信息熵分析 |
| 3.4.6 相关性分析 |
| 3.4.7 密钥空间分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4.位级交叉控制与像素级分块扩散的图像加密算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统描述 |
| 4.2.1 Henon映射 |
| 4.2.2 位级图像 |
| 4.2.3 新型多翼统一混沌系统 |
| 4.2.4 BP神经网络 |
| 4.3 算法与步骤 |
| 4.3.1 置乱算法的描述 |
| 4.3.2 扩散算法的描述 |
| 4.3.3 加密算法流程图 |
| 4.4 仿真实验与性能分析 |
| 4.4.1仿真实验 |
| 4.4.2 直方图统计特性分析 |
| 4.4.3 密钥敏感性分析 |
| 4.4.4 抗差分攻击能力分析 |
| 4.4.5 信息熵分析 |
| 4.4.6 相关性分析 |
| 4.4.7 密钥空间分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5.总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表论文以及获奖情况 |
（7）基于超混沌映射的明文关联数字图像加密算法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景和意义 |
| 1.2 混沌图像加密的研究现状 |
| 1.2.1 混沌系统 |
| 1.2.2 基于混沌的图像加密算法 |
| 1.3 图像加密分析与性能指标简述 |
| 1.3.1 图像加密分析 |
| 1.3.2 图像加密的安全性能指标 |
| 1.4 本文的研究内容 |
| 1.5 本文的结构安排 |
| 第二章 超混沌映射的构造及其动力学行为分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 混沌基础知识 |
| 2.2.1 混沌定义及特点 |
| 2.2.2 混沌判据 |
| 2.3 常见混沌映射 |
| 2.3.1 一维混沌映射 |
| 2.3.2 二维混沌映射 |
| 2.4 超混沌映射 |
| 2.4.1 非线性时延调制超混沌映射 |
| 2.4.2 时延非线性组合超混沌映射 |
| 2.4.3 一维和二维混合超混沌映射 |
| 2.4.4 线性交叉耦合超混沌映射 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 联合比特位平面和像素平面置乱的图像加密算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 一阶时延FL-NMHMD |
| 3.2.1 轨迹分析 |
| 3.2.2 李雅普诺夫指数 |
| 3.2.3 排列熵 |
| 3.3 联合像素平面和比特平面的图像加密 |
| 3.3.1 密钥生成 |
| 3.3.2 置乱过程 |
| 3.3.3 扩散过程 |
| 3.3.4 解密过程 |
| 3.4 仿真结果和攻击测试 |
| 3.4.1 仿真结果 |
| 3.4.2 密钥空间和密钥敏感性分析 |
| 3.4.3 直方图分析 |
| 3.4.4 相关性分析 |
| 3.4.5 信息熵分析 |
| 3.4.6 差分攻击 |
| 3.4.7 加密效率 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 置乱与明文像素动态相关的图像加密方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 线性交叉耦合超混沌映射 |
| 4.2.1 轨迹分析 |
| 4.2.2 分岔图 |
| 4.2.3 李雅普诺夫指数 |
| 4.2.4 排列熵 |
| 4.3 置乱与明文像素相关的图像加密算法 |
| 4.3.1 密钥生成 |
| 4.3.2 与像素动态相关的置乱过程 |
| 4.3.3 扩散过程 |
| 4.3.4 解密过程 |
| 4.4 仿真结果和攻击测试 |
| 4.4.1 仿真结果 |
| 4.4.2 直方图分析 |
| 4.4.3 相关性分析 |
| 4.4.4 密钥空间分析 |
| 4.4.5 密钥敏感性分析 |
| 4.4.6 差分攻击 |
| 4.4.7 信息熵 |
| 4.4.8 选择明文分析和已知明文分析 |
| 4.4.9 加密效率分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 置乱扩散同时进行且与明文像素动态相关的图像加密算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 一维二维混合超混沌模型 |
| 5.2.1 轨迹分析 |
| 5.2.2 李雅普诺夫指数 |
| 5.2.3 排列熵 |
| 5.3 加密算法 |
| 5.3.1 生成密钥 |
| 5.3.2 加密过程 |
| 5.3.3 解密过程 |
| 5.4 仿真结果和攻击测试 |
| 5.4.1 仿真结果 |
| 5.4.2 密钥空间和密钥敏感性分析 |
| 5.4.3 直方图分析 |
| 5.4.4 相关性分析 |
| 5.4.5 信息熵 |
| 5.4.6 差分攻击分析 |
| 5.4.7 加密效率分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 行列同时置乱和扩散快速混沌图像加密算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 时延非线性组合超混沌映射(NCHMD) |
| 6.2.1 轨迹分析 |
| 6.2.2 李雅普诺夫指数 |
| 6.2.3 排列熵 |
| 6.3 加密算法 |
| 6.3.1 密钥生成规则 |
| 6.3.2 加密过程 |
| 6.3.3 解密过程 |
| 6.4 仿真结果和攻击测试 |
| 6.4.1 仿真结果 |
| 6.4.2 密钥空间和密钥敏感性分析 |
| 6.4.3 直方图分析 |
| 6.4.4 相关性分析 |
| 6.4.5 信息熵 |
| 6.4.6 差分攻击分析 |
| 6.4.7 加密效率分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 工作结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（8）基于混沌理论的图像加密算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1. 课题选题背景 |
| 1.2. 国内外研究现状与发展趋势 |
| 1.3. 论文主要内容安排及组织结构 |
| 第2章 混沌理论与密码学基础 |
| 2.1. 混沌理论 |
| 2.1.1. 混沌定义 |
| 2.1.2. 混沌系统的基本特性 |
| 2.1.3. 混沌的判定标准 |
| 2.2. 密码学 |
| 2.2.1. 密码学的基本概念 |
| 2.2.2. 密码系体制的分类 |
| 2.2.3. 密码学中的分析方法 |
| 2.3. 图像加密技术 |
| 2.3.1. 传统的图像加密技术 |
| 2.3.2. 几种常见的混沌系统 |
| 2.3.3. 基于混沌理论的图像加密效果的判别标准 |
| 2.4. 本章小结 |
| 第3章 基于约瑟夫遍历映射的图像加密算法 |
| 3.1. 约瑟夫遍历映射 |
| 3.2. 改进的约瑟夫遍历算法 |
| 3.3. 基于改进的Joseph遍历算法和Logistic映射的图像加密算法 |
| 3.3.1. 加密过程 |
| 3.3.2. 解密过程 |
| 3.4. 实验结果分析 |
| 3.4.1. 仿真结果 |
| 3.4.2. 直方图分析 |
| 3.4.3. 密钥空间分析 |
| 3.4.4. 差分攻击分析 |
| 3.4.5. 相关性分析 |
| 3.4.6. 信息熵分析 |
| 3.5. 本章小结 |
| 第4章 基于双混沌系统与投影分割的图像加密算法 |
| 4.1. 投影分割 |
| 4.2. 图像置乱与扩散策略 |
| 4.2.1. 图像置乱策略 |
| 4.2.2. 图像扩散策略 |
| 4.3. 基于双混沌系统与投影分割的图像加密算法 |
| 4.3.1. 加密过程 |
| 4.3.2. 解密过程 |
| 4.4. 实验 |
| 4.4.1. 仿真结果 |
| 4.4.2. 直方图分析 |
| 4.4.3. 密钥空间分析 |
| 4.4.4. 差分攻击分析 |
| 4.4.5. 相关性分析 |
| 4.4.6. 信息熵分析 |
| 4.5. 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1. 论文总结 |
| 5.2. 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（9）基于洗牌算法的混沌系统图像加密（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 图像加密国内外研究现状及发展动态 |
| 第二章 混沌系统与图像加密相关概述 |
| 2.1 密码学相关 |
| 2.2 密码编码学 |
| 2.3 密码分析学 |
| 2.4 混沌图像加密性能评价指标 |
| 2.5 密钥生成 |
| 2.5.1 混沌的判定 |
| 2.5.1.1 Lyapunov指数 |
| 2.5.1.2 分岔图 |
| 2.6 图像加密分析 |
| 2.6.1 攻击类型 |
| 2.6.2 图像加密评估 |
| 2.6.3 加密过程应更改明文图像的统计信息 |
| 2.7 图像解密 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 经典混沌系统 |
| 3.1 Logistic系统 |
| 3.2 典型的混沌系统 |
| 3.2.1 Lorenz系统族 |
| 3.2.2 Tent映射 |
| 3.2.3 Sine映射 |
| 3.2.4 Tent映射 |
| 3.3 二维系统 |
| 3.3.1 Henon映射 |
| 3.3.2 二维Logistic映射 |
| 3.3.2.1 二维Logistic映射的特性 |
| 3.3.2.2 二维的Logsitic混沌映射密钥生成 |
| 3.3.2.3 二维Logistic映射的系统流程 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 改进的一维Logistic混沌系统图像加密 |
| 4.1 Logistic系统特性 |
| 4.2 置乱算法 |
| 4.2.1 洗牌算法(Fisher-Yates shuffle) |
| 4.2.2 像素位置置乱算法 |
| 4.2.3 置乱算法分析 |
| 4.2.3.1 本文置乱算法对比 |
| 4.2.3.2 置乱效果图分析 |
| 4.2.3.3 计算效率分析 |
| 4.2.3.4 线性复杂度分析 |
| 4.3 图像加密、解密算法 |
| 4.3.1 像素位置置乱 |
| 4.3.2 像素扩散 |
| 4.3.3 二方向折叠机制的图像扩散 |
| 4.4 解密算法 |
| 4.5 实验结果与性能分析 |
| 4.5.1 实验结果 |
| 4.5.2 密钥空间分析 |
| 4.5.3 密钥敏感度分析 |
| 4.5.4 直方图分析 |
| 4.5.5 信息熵分析 |
| 4.5.6 相邻像素相关性分析 |
| 4.5.7 抗差分攻击分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 二维超混沌Logistic系统图像加密 |
| 5.1 改进的二维超混沌Logistic映射加密算法设计 |
| 5.2 图像加密流程 |
| 5.2.1 像素位置置乱 |
| 5.2.2 像素扩散 |
| 5.3 图像解密流程 |
| 5.4 实验结果与性能分析 |
| 5.4.1 实验结果 |
| 5.4.2 密钥空间分析 |
| 5.4.3 密钥敏感度分析 |
| 5.4.4 直方图分析 |
| 5.4.5 相邻像素相关性分析 |
| 5.4.6 抗差分攻击分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（10）面向云PACS系统的医学图像加密算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究现状分析 |
| 1.2.1 PACS发展和医学图像特点分析 |
| 1.2.2 医学图像加密相关理论分析 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 基于提升小波优化的高分辨率灰阶医学影像加密 |
| 2.1 问题的提出 |
| 2.2 基于提升小波优化的高分辨率灰阶医学影像加密算法框架 |
| 2.3 基于提升小波的自适应优化 |
| 2.3.1 提升小波分析 |
| 2.3.2 基于改进的软硬阈值法提升小波的稀疏性 |
| 2.3.3 基于改进粒子群算法的提升小波参数优化 |
| 2.3.4 提升小波的参数优化 |
| 2.4 基于提升小波的高分辨率灰阶医学影像加密过程 |
| 2.4.1 低频系数灰度值加密与像素位置置乱 |
| 2.4.2 加解密过程 |
| 2.5 实验及分析 |
| 2.5.1 图像分解效果分析 |
| 2.5.2 直方图分析 |
| 2.5.3 相关性分析 |
| 2.5.4 信息熵分析 |
| 2.5.5 差分分析 |
| 2.5.6 密钥分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于经验模式分解的低分辨率灰阶医学影像加密 |
| 3.1 问题的提出 |
| 3.2 基于经验模式分解的低分辨率灰阶医学影像加密框架 |
| 3.3 基于经验模式分解的低分辨率灰阶医学影像加密 |
| 3.3.1 经验模式分解算法 |
| 3.3.2 基于经验模式分解的低分辨率灰阶医学影像加密方案 |
| 3.4 基于经验模式分解的低分辨率灰阶医学影像加解密设计 |
| 3.4.1 安全哈希算法密钥的生成 |
| 3.4.2 像素灰度值加密与置乱模式 |
| 3.4.3 自适应加解密过程 |
| 3.5 实验及分析 |
| 3.5.1 直方图分析 |
| 3.5.2 相关性分析 |
| 3.5.3 信息熵分析 |
| 3.5.4 密钥分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于遗传超混沌的高分辨率彩色医学影像加密 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 基于遗传超混沌的高分辨率彩色医学影像加密框架 |
| 4.3 基于遗传-超混沌的高分辨率彩色医学影像加密算法设计 |
| 4.3.1 遗传算法应用设计 |
| 4.3.2 超混沌算法的基本原理 |
| 4.3.3 基于遗传超混沌系统的高分辨率彩色医学影像加密 |
| 4.4 实验及分析 |
| 4.4.1 直方图分析 |
| 4.4.2 密钥空间和敏感性分析 |
| 4.4.3 信息熵分析 |
| 4.4.4 相关性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于凯莱图和对换的S-盒构造的低分辨率彩色医学影像加密 |
| 5.1 问题的提出 |
| 5.2 基于凯莱图和对换的S-盒构造的图像加密框架 |
| 5.3 基于凯莱图和对换的S-盒构造 |
| 5.3.1 超混沌Chen系统和凯莱图 |
| 5.3.2 基于凯莱图和对换的S-盒生成算法设计 |
| 5.3.3 基于凯莱图和对换的S-盒生成算法的图像自适应加密 |
| 5.4 实验及分析 |
| 5.4.1 直方图分析 |
| 5.4.2 密钥空间和敏感性分析 |
| 5.4.3 信息熵分析 |
| 5.4.4 相关性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
四、基于二维混沌映射的数字图像置乱方法（论文参考文献）
- [1]彩色QR码混沌加密隐藏及无损提取算法研究[D]. 李志茹. 桂林电子科技大学, 2021(02)
- [2]基于混沌系统的轻量级密钥序列设计与图像加密研究[D]. 丁丽娜. 黑龙江大学, 2020(03)
- [3]基于三维Logistic混沌序列的图像加密方案[D]. 吴晓琴. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [4]基于超混沌系统的比特级图像加密算法[D]. 田妙妙. 南昌大学, 2020(01)
- [5]基于混沌测量矩阵和压缩感知的图像压缩加密算法[D]. 毕建强. 河南大学, 2020(02)
- [6]像素级与位级图像加密算法的研究[D]. 韩雪娟. 新疆财经大学, 2020(07)
- [7]基于超混沌映射的明文关联数字图像加密算法研究[D]. 李守亮. 兰州大学, 2020(09)
- [8]基于混沌理论的图像加密算法研究[D]. 马欣. 安徽理工大学, 2019(01)
- [9]基于洗牌算法的混沌系统图像加密[D]. 赵尹. 安徽理工大学, 2019(01)
- [10]面向云PACS系统的医学图像加密算法研究[D]. 王健. 燕山大学, 2019(06)