基于正交基函数神经网络的图像加密算法仿真

作者：林青; 戴慧珺; 马文涛

来源：计算机仿真, 2013, (10): 416-421.

• 图像加密
• 正交基函数
• 正交基
• 神经网络 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。

• 单位
  西安培华学院; 西安交通大学; 西安航空学院