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基于混沌的图像加密方法研究

作　者: 李张铮
导　师: 胡家升
学　校: 大连理工大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 图像加密 混沌 指纹分割 指纹加密
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 146次
引　用: 1次
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内容摘要


混沌是指在确定性非线性系统中出现的类似随机的行为,混沌系统的显著特点的是它对初始条件的极端敏感性,也就是说系统未来行为在长期意义上是不可预测的。混沌的初值(参数)敏感性、拓扑传递性和轨道遍历性(随机性)能够满足密码学上扩散、混淆和密钥依赖性的要求,因此可以使用混沌来设计图像加密系统。目前,一些基于小波域的混沌图像加密算法都用经典小波变换将整数像素值变为实数,在实数小波系数上完成加密。本文使用基于提升算法的(5,3)整数小波变换来替代传统小波变换,提出了一种基于提升小波变换的混沌加密方法。先将图像变换到整数小波域,再对整数域图像进行混沌加密。安全性分析表明,本方法有较好的安全性。针对彩色图像的安全问题,本文提出了一种基于耦合映像格子模型的彩色图像加密方法。该方法通过图像像素值的扰乱和像素位置的置乱来实现加密过程,其中像素位置置乱增强了系统抗破损攻击的能力。安全性分析显示,该加密方法有良好的抗破损攻击能力,对破损50%面积的密文图像解密后图像峰值信噪比PSNR可达到30.424dB。指纹识别是各种生物特征识别技术中一种较为理想的身份认证技术。本文研究了指纹识别系统中的指纹图像预处理、特征抽取和匹配等关键技术,并用这些技术对实际采集到的指纹图像进行了编程验证。针对含有残留纹路和污渍的低质量指纹图像分割问题,本文在已有的局部二值模式分割算法和对比度分割算法的基础上,提出了一种基于LBP-Contrast的低质量指纹分割方法。用该方法和方差法分别对FVC2002-DB3中的指纹样本的分割实验表明,LBP-Contrast方法的分割效果明显好于方差法。另外,该方法对本文在实际实验中采集到的指纹图像也能很好地分割。随着指纹识别技术研究的不断深入,指纹特征所涉及到的人的隐私以及由此引发的安全性问题逐渐暴露出来。在介绍完细胞神经网络中存在混沌等非线性动力学行为后,本文提出了一种基于细胞神经网络的指纹图像加密方法。该方法利用3个动态密钥和系统高度的密钥敏感性避免了攻击者只要一次窃耳义到指纹密文就能在后面多次使用的重复使用攻击问题。安全性分析表明,本方法有较高的密钥敏感性,仅改变密钥的1比特,像素平均变化率NPCR能达到71.6%以上,归一化平均变化强度UACI限制在36.8%以下。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-10
1 绪论  10-14
  1.1 基于混沌的图像加密方法研究概述  10-12
  1.2 课题研究目的和意义  12-13
  1.3 论文基本结构和内容  13-14
2 混沌密码学  14-22
  2.1 密码学概述  14-16
    2.1.1 密码系统的概念  14-15
    2.1.2 密码系统分析  15-16
  2.2 混沌动力学概述  16-20
    2.2.1 混沌的定义  17-18
    2.2.2 典型混沌系统举例  18-20
  2.3 密码学与混沌动力学之间的关系  20-21
  2.4 小结  21-22
3 基于提升小波变换的混沌图像加密方法  22-32
  3.1 (5,3)提升整数小波变换  22-24
    3.1.1 (5,3)提升整数小波变换的基本原理  22-23
    3.1.2 基于提升算法的(5,3)整数小波实现  23-24
  3.2 基于提升整数小波变换的混沌加密方法  24-28
    3.2.1 加密系统中混沌映射的选择  24-25
    3.2.2 系统密钥与混沌参数的构造  25
    3.2.3 加密过程  25-28
  3.3 加密解密实验与安全性分析  28-31
    3.3.1 加密解密实验  28
    3.3.2 安全性分析  28-31
  3.4 小结  31-32
4 基于耦合映像格子模型的彩色图像加密方法  32-45
  4.1 时空混沌及其耦合映像格子模型  32-34
    4.1.1 时空复杂行为与时空混沌概述  32-33
    4.1.2 耦合映像格子模型  33-34
  4.2 基于耦合映像格子模型的彩色图像加密方法  34-38
    4.2.1 耦合映像格子模型混沌序列的产生及改进  34-36
    4.2.2 系统密钥与混沌参数的构造  36-37
    4.2.3 加密过程  37-38
  4.3 加密解密实验与安全性分析  38-44
    4.3.1 加密解密实验  38
    4.3.2 安全性分析  38-44
  4.4 小结  44-45
5 指纹识别系统研究  45-59
  5.1 指纹识别的研究背景  45
  5.2 指纹图像的获取  45-46
  5.3 指纹图像增强  46-49
    5.3.1 指纹图像归一化  46-47
    5.3.2 基于2-D Gabor滤波器的指纹图像增强  47-49
  5.4 基于LBP-Contrast的指纹分割方法  49-55
    5.4.1 指纹分割算法概述  49
    5.4.2 局部二值模式(LBP)理论  49-51
    5.4.3 基于LBP-Contrast的指纹分割方法  51-55
  5.5 指纹匹配  55-58
    5.5.1 指纹图像二值化  55
    5.5.2 指纹细化  55-56
    5.5.3 指纹细节点提取  56
    5.5.4 指纹匹配  56-58
  5.6 小结  58-59
6 基于混沌的指纹图像加密方法  59-70
  6.1 指纹识别系统中的安全问题  59-60
  6.2 细胞神经网络中的混沌行为  60-65
    6.2.1 细胞神经网络的模型结构  61
    6.2.2 细胞神经网络的状态方程  61-62
    6.2.3 细胞神经经网络中的非线性动力学行为  62-65
  6.3 基于细胞神经网络的指纹图像加密方法  65-66
    6.3.1 系统参数选择与密钥构造  65
    6.3.2 加密过程  65-66
  6.4 加密解密实验及安全性分析  66-68
    6.4.1 加密解密实验  66
    6.4.2 安全性分析  66-68
  6.5 小结  68-70
结论  70-71
参考文献  71-74
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  74-75
致谢  75-76

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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