混沌圖像加密方法之基于分?jǐn)?shù)傅里葉變換加密

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1、混沌圖像加密方法之基于分?jǐn)?shù)傅里葉變換加密在以互聯(lián)網(wǎng)為代表的數(shù)字信息技術(shù)飛速發(fā)展的今天，越來(lái)越多的場(chǎng)合需要用數(shù)字加密保護(hù)處理。為此我們利用離散分?jǐn)?shù)傅里葉變換(DFRFT)提出了一種數(shù)字圖像文件加密變換算法。分?jǐn)?shù)傅里葉變換如今在光學(xué)信息處理領(lǐng)域已有比較廣泛的應(yīng)用。數(shù)本文將這種加密算法同傳統(tǒng)混沌加密方法相結(jié)合，能夠獲得較高的保密效果。一、數(shù)字圖像的分?jǐn)?shù)傅里葉變換1、分?jǐn)?shù)傅里葉變換的定義和性質(zhì)以一維為例討論，設(shè)輸入信號(hào)為f(x)，則其p階分?jǐn)?shù)傅里葉變換定義為：其中，常數(shù)為：p(o<

2、p

3、<2)為分?jǐn)?shù)階，φ=p.（π/2）。特別地，當(dāng)p=1時(shí)，上述分?jǐn)?shù)傅里葉變換即為普通傅里葉變換。由此

4、定義可得出分?jǐn)?shù)傅里葉變換的兩條重要性質(zhì)：（1）可加性：fp1(fp2)=fp1+p2；（2）周期性：當(dāng)p1+p2=4n時(shí)，fp1+p2=f，其中n為整數(shù)。2、分?jǐn)?shù)傅里葉變換的數(shù)值計(jì)算對(duì)分?jǐn)?shù)傅里葉變換的定義進(jìn)行離散化處理，分?jǐn)?shù)傅里葉變換的數(shù)值計(jì)算可通過(guò)7個(gè)步驟得到：（1）初始化；（2）由采樣定理對(duì)輸入信號(hào)和啁啾信號(hào)進(jìn)行離散化處理得到f(n)，（-N／2

5、。第（7）步可以略去，不會(huì)對(duì)理論分析造成影響，因?yàn)槌?shù)位相因子不改變分?jǐn)?shù)傅里葉變換的分布，只是使位相增加了一個(gè)共同的移動(dòng)。算法的結(jié)果很容易擴(kuò)展到二維可分離變量情況。3、數(shù)字圖像的離散分?jǐn)?shù)傅里葉變換數(shù)字圖像的離散分?jǐn)?shù)傅里葉變換是二維的，變換過(guò)程可轉(zhuǎn)換為兩次一維離散分?jǐn)?shù)傅里葉變換，轉(zhuǎn)換步驟如下：（1）對(duì)數(shù)字圖像的行向量進(jìn)行一維離散分?jǐn)?shù)傅里葉變換，變換階數(shù)為px，得變換結(jié)果F1；（2）對(duì)F1的列向量進(jìn)行一維離散分?jǐn)?shù)傅里葉變換，變換階數(shù)為py，得到變換結(jié)果F2；（3）對(duì)F2進(jìn)行轉(zhuǎn)置，得到的結(jié)果就是二維離散分?jǐn)?shù)傅里葉的變換結(jié)果。二、混沌系統(tǒng)和圖像空間域置亂1、混沌系統(tǒng)混沌現(xiàn)象是在非線性

6、動(dòng)力系統(tǒng)中出現(xiàn)的確定性類似隨機(jī)的過(guò)程，這種過(guò)程既非周期又不收斂，并且對(duì)初始值有極其敏感的依賴性。從時(shí)域上看，混沌映射得到的序列類似于隨機(jī)序列，相關(guān)性較弱，具有很好的類白噪聲特性，因此可以用來(lái)產(chǎn)生偽隨機(jī)信號(hào)或偽隨機(jī)碼。原理上只要增加迭代次數(shù)，偽隨機(jī)碼的周期可以很長(zhǎng)，產(chǎn)生長(zhǎng)碼十分簡(jiǎn)單。通過(guò)混沌系統(tǒng)對(duì)初始值和結(jié)構(gòu)參數(shù)的敏感依賴性，可以提供數(shù)量眾多、非相關(guān)、類隨機(jī)而又確定可再生的信號(hào)。由于上述特點(diǎn)，混沌已廣泛應(yīng)用于保密通信中，同時(shí)也可以作為加密序列?；煦缂用芗夹g(shù)已成為一種新興的加密技術(shù)。一類非常簡(jiǎn)單卻被廣泛研究的動(dòng)力系統(tǒng)是logistic映射，其定義如下：其中，0<μ<4稱為分枝參數(shù)

7、，xk∈(0，1)定義同上。混沌動(dòng)力系統(tǒng)的研究工作指出，當(dāng)3.5699456…<μ≤4時(shí)，logistic映射工作于混沌態(tài)。也就是說(shuō)，由初始條件xo在logistic映射的作用下所產(chǎn)生的序列{Xk；k=0，1，2，3…）是非周期的、不收斂的，并對(duì)初始值非常敏感。另一類簡(jiǎn)單的映射是Chebyshev映射，以階數(shù)為參數(shù)。k階Chebyshev映射定義如下：其中，xk的定義區(qū)間是(-1，1)。事實(shí)是通過(guò)簡(jiǎn)單的變量代換，logistic映射同樣可以在區(qū)間(-1，1)上定義。其形式如下：其中，λ∈[0，2]。在λ=2的滿射條件下，logistic映射與Chebyshev映射是拓?fù)涔曹椀?/p>

8、，其所生成的序列的概率分布函數(shù)PDF(probabilitydensityfunction)也是相同的：對(duì)于式（2）形式的logistic映射，如果μ=4，PDF可改寫為：通過(guò)ρ（x），可以很容易地計(jì)算得到logistic映射所產(chǎn)生的混沌序列的一些很有意義的統(tǒng)計(jì)特性。例如，x的時(shí)間平均即混沌序列軌跡點(diǎn)的均值為：關(guān)于相關(guān)函數(shù)，獨(dú)立選取兩個(gè)初始值xo和yo，則序列的互相關(guān)函數(shù)為：注意聯(lián)合pdfρ(x，y)=ρ(x)*ρ(y)。而序列的自相關(guān)函數(shù)(auto-correlationfunctions，ACF)則等于delta函數(shù)θ(1)。Logistic序列的以上特性表明，混沌動(dòng)力系

9、統(tǒng)具有確定性，其遍歷統(tǒng)計(jì)特性等同于白噪聲，其具有形式簡(jiǎn)單，初始條件的敏感性和具備白噪聲的統(tǒng)計(jì)特性等諸多特性。2、混沌二維置換網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)密碼學(xué)中使用置換來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)變換，主要有兩種作用：（1）對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)容作不可預(yù)測(cè)的替換；（2）改變數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)序列中的位置，即隨機(jī)換位。對(duì)于第（2）種置換網(wǎng)絡(luò)也稱為置亂網(wǎng)絡(luò)。本文采用一種二維混沌置亂方法來(lái)應(yīng)用于圖像的加密。置換網(wǎng)絡(luò)的目的是利用若干步驟的變換，打亂原來(lái)元素的位置，使原來(lái)有規(guī)則的元素分布在多次變換后顯現(xiàn)無(wú)規(guī)則、接近隨機(jī)的分布，從而起到信息保密的作用。這里將混沌序列引入