计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2013年
10期
416-421
,共6页
图像加密%正交基函数%正交基%神经网络
圖像加密%正交基函數%正交基%神經網絡
도상가밀%정교기함수%정교기%신경망락
Image encryption%Orthogonal basis function%Orthogonal basis%Neural network
研究图像加密优化问题,传统混沌系统对初始条件和参数具有很强的敏感性,图像加密中常用的混沌系统的另外一些特征,如同步性、参数少等,也是导致不安全的因素.为了克服混沌系统的缺陷,利用正交基函数神经网络具有简单易实现,且可以建立输入输出之间的非线性关系的特性,构建正交基函数神经网络,以三种混沌模型产生的混沌序列构造网络的输入输出,对网络进行训练,然后再使用新的混沌序列,结合训练得到的权值来获得网络的输出,建立密钥序列.采用一种可逆的象素值替代变换,根据密钥序列对彩色图像的各分量进行象素值替代,重构得到加密图像.仿真结果表明,改进算法具有较强的密钥空间和很强的密钥敏感性,是一种安全有效的加密方法.
研究圖像加密優化問題,傳統混沌繫統對初始條件和參數具有很彊的敏感性,圖像加密中常用的混沌繫統的另外一些特徵,如同步性、參數少等,也是導緻不安全的因素.為瞭剋服混沌繫統的缺陷,利用正交基函數神經網絡具有簡單易實現,且可以建立輸入輸齣之間的非線性關繫的特性,構建正交基函數神經網絡,以三種混沌模型產生的混沌序列構造網絡的輸入輸齣,對網絡進行訓練,然後再使用新的混沌序列,結閤訓練得到的權值來穫得網絡的輸齣,建立密鑰序列.採用一種可逆的象素值替代變換,根據密鑰序列對綵色圖像的各分量進行象素值替代,重構得到加密圖像.倣真結果錶明,改進算法具有較彊的密鑰空間和很彊的密鑰敏感性,是一種安全有效的加密方法.
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