基于时空混沌和小波变换的图像加密算法

计算机工程与科学

基于时空混沌和小波变换的图像加密算法

王磊，薛伟

（江南大学物联网工程学院，江苏无锡 214000）

收稿日期:2016-12-08 修回日期:2017-02-24 出版日期:2018-05-25 发布日期:2018-05-25
基金资助:
国家自然科学基金（61374047）

An image encryption algorithm based on

spatiotemporal chaos and wavelet transform

WANG Lei，XUE Wei

(School of Internet of Things Engineering,Jiangnan University,Wuxi 214000,China)

Received:2016-12-08 Revised:2017-02-24 Online:2018-05-25 Published:2018-05-25

摘要/Abstract

摘要：

本文提出一种基于时空混沌系统的图像加密算法。首先对明文图像进行Zigzag方式扫描置乱，再对置乱后的图像分块；然后用Logistic混沌系统生成的伪随机序列对其进行置乱，置乱结束后对其进行整数小波变换，利用基于耦合映像格子CML的混沌系统生成三个伪随机序列对低频小波系数进行置乱操作，同时对低频小波系数进行扩散，然后进行整数小波逆变换；最后再由基于CML的混沌系统生成两个伪随机序列对图像像素值进行扩散操作，得到最终的加密图像。经测试，该算法具有良好的加密性能，可以有效抵挡差分、明文等攻击。

关键词: Zigzag, 时空混沌系统, 整数小波变换, 置乱, 扩散

Abstract:

An image encryption algorithm based on spatiotemporal chaotic system is proposed. First, the plaintext image is scrambled by the Zigzag method. After the initial scrambled image is divided into blocks, the blocks are scrambled by the pseudo-random sequence generated by logistic chaotic system. Second, the integer wavelet transform is performed. Low-frequency wavelet coefficients are scrambled by three pseudo-random sequences produced by CML chaotic system. Meanwhile, the low-frequency wavelet coefficients are diffused. Then, the inverse integer wavelet transform is performed. Finally, the image is encrypted by using a pseudo-random sequence produced by CML chaotic system. The algorithm has good encryption performance. Encrypted images can effectively resist attacks such as difference and plaintext.

Key words: Zigzag, spatiotemporal chaotic system, integer wavelet transform, scrambling, diffusion

王磊，薛伟. 基于时空混沌和小波变换的图像加密算法[J]. 计算机工程与科学.

WANG Lei，XUE Wei.

An image encryption algorithm based on

spatiotemporal chaos and wavelet transform

[J]. Computer Engineering & Science.

[1]	袁程胜1, 2, 陈金瑞1, 2, 徐晨维3, 刘庆程1, 2, 付章杰1, 2. 基于细粒度局部伪影的生成式图像检测[J]. 计算机工程与科学, 2025, 47(8): 1449-1458.
[2]	薛锦云1, 周智鹏1, 2, 薛慧琦3, 易心武1, 2, 李志辉1, 2, 刘智高1, 2. 基于Unity 3D的灭火器虚拟消防模拟[J]. 计算机工程与科学, 2025, 47(6): 1090-1096.
[3]	廉凯成, 杨晨, 朱佳伟, 柴志雷, . 基于Floyd-Steinberg误差扩散的数字半调高效计算[J]. 计算机工程与科学, 2025, 47(5): 875-884.
[4]	景永俊, 王浩, 邵堃, 王晓峰. 一种基于图热核扩散卷积的网络入侵检测方法[J]. 计算机工程与科学, 2025, 47(3): 459-471.
[5]	高颖颖, 田野. 基于分数阶2D-TFCDM映射和改进的Hilbert曲线置乱的图像加密算法[J]. 计算机工程与科学, 2025, 47(1): 66-74.
[6]	牛士铭, 薛茹, 丁聪. 基于改进型3D_Henon混沌映射的彩色图像加密方法[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(4): 657-666.
[7]	王玫申, 张鹏, 薛乐洋, . 基于二分网络的长期推荐[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(4): 691-700.
[8]	李向军, 喻鹏, 刘伯成, 袁凌利. 一种基于四方定理与幻方的矩形图像置乱方法[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(9): 1583-1593.
[9]	李伟岸, 熊祥光, 夏道勋. 基于Schur分解和混沌置乱的彩色图像鲁棒水印算法[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(7): 1243-1249.
[10]	宋阿妮, 包贤哲. 精英扩散蚁群优化算法求解运输无人机三维路径规划[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(10): 1891-1900.
[11]	郭伟，董宏亮，石尚. 基于多尺度自适应扩散方程的边缘检测方法[J]. 计算机工程与科学, 2018, 40(5): 863-871.
[12]	任小康，陈培林. 基于广义回归神经网络的壁画修复研究[J]. 计算机工程与科学, 2017, 39(10): 1884-1889.
[13]	郑传远，李良福，肖樟树，陆铖. 一种改进的各向异性扩散深度图像增强算法[J]. 计算机工程与科学, 2016, 38(9): 1823-1829.
[14]	吴永亮,郑伟涛,郭芳琳,闫光辉. 一种基于信息扩散的复杂网络重叠社区发现算法[J]. J4, 2016, 38(4): 792-799.
[15]	龚春叶，包为民，刘海东，禹彩辉，方洪，郑昭虎，王玲. 对流扩散方程并行求解方法研究综述[J]. J4, 2015, 37(4): 628-633.