自适应分块的医学图像混沌加解密算法
Digital medical image encryption and decryption algorithm based on chaotic mapping and adaptive partitioning
1. 焦作大学 信息工程学院, 河南 焦作 454000
2. 江西理工大学 应用科学学院, 江西 赣州 341000
摘要
针对现有基于混沌的医学图像加密算法未考虑图像纹理特征的不足，提出了一种自适应分块的医学图像混沌加解密算法。首先利用2D Sine Logistic混沌系统生成两个具有良好混沌特性的安全序列；然后将图像分成固定尺寸的图像块，并计算图像块的最大像素差和方差，根据设定的阈值将图像块划分成纹理平滑块和纹理复杂块；最后利用混沌序列1对平滑块进行密文反馈加密，利用混沌序列2对复杂块进行明文反馈加密，得到加密后的图像。算法有效地考虑了图像块的纹理特性，优化了混沌加密算法，提高了医学图像的加解密效率。实验仿真结果表明，提出的算法具有高的安全性和加解密效率，相比现有方法加解密速度提高1倍左右。算法适用于大数据量的医学图像实时加解密。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61762046)
江西省自然科学基金资助项目(20161BAB212048)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.10.0830
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第5期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 1478-1481
文章编号: 1001-3695(2020)05-039-1478-04
发布历史
[2020-05-05] 印刷出版
引用本文
拜亚萌, 张燕玲, 邓小鸿. 自适应分块的医学图像混沌加解密算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (5): 1478-1481. (Bai Yameng, Zhang Yanling, Deng Xiaohong. Digital medical image encryption and decryption algorithm based on chaotic mapping and adaptive partitioning [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (5): 1478-1481. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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