基于五维四翼混沌模型的彩色图像加密

四阶超混沌映射具备优秀的随机性和复杂度，应用于图像加密解密领域，能够实现对图像信息的高效保护，并展现出良好的加密效果。

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，可供小白运行测试。主要代码包括主函数main.m及其他调用函数。适用于Matlab 2019b版本。运行步骤简单明了：将所有文件放入Matlab当前文件夹，打开main.m文件并运行。如有问题，可私信博主获取帮助。此外，博客提供完整代码、期刊复现、Matlab程序定制及科研合作服务。

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探讨了基于混沌理论的图像置乱加密算法及其在MATLAB中的实际应用。通过采用混沌序列生成的高效算法，实现了对图像数据的安全加密与解密操作。

彩色图像处理中的色彩模型 在彩色图像处理中，理解不同的色彩模型至关重要。常见的色彩模型包括： RGB模型: 由国际照明委员会（CIE）制定，以红（700nm）、绿（546.1nm）和蓝（435.8nm）三种波长的光作为主原色，常用于计算机图形显示。 CMYK模型: 采用青（Cyan）、品红（Magenta）、黄（Yellow）和黑（Black）四种油墨颜色混合，常用于印刷出版行业。 HIS模型: 基于色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Intensity）三个参数描述颜色，更符合人类视觉感知。 HSV模型: 与HIS模型类似，使用色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）三个参数描述颜色，常用于计算机视觉和图像分析。 YUV模型: 将亮度信息（Y）与色度信息（U、V）分离，常用于模拟彩色电视信号。 YIQ模型: 与YUV模型类似，也用于模拟彩色电视信号，但编码方式略有不同。 Matlab提供了丰富的工具箱和函数，方便用户对不同色彩模型的图像进行处理和分析。

此程序为基于图的图像分割提供了更新版本，支持彩色图像。使用方法如下： 编译：GraphSeg_compile 读取图像：img = imread('图片/rice.jpg') 分割：[L, 轮廓] = graph_segment(img, 1, 3, 100) 显示结果： 原始图像：imshow(img), title('原始图像') 分割结果：imshow(label2rgb(L)), title('分段结果')

为了确保图像传输的安全性与可靠性，提出了一种结合离散混沌系统与SHA-1的混沌加密算法。首先对明文图像进行像素置乱，然后对置乱后的像素值进行扩散和混淆，并利用明文控制密钥流的输出，使密钥流与明文相关联。理论分析与实验结果表明，该算法操作简便，不仅具备良好的抗统计分析和抗差分攻击能力，而且密钥空间广阔，加密效果优秀，安全性高。

针对现有结合DNA操作和混沌系统进行真彩图像加密算法的不足，提出了一种新的加密方法。该方法在DNA编码和DNA加操作阶段均引入混沌序列进行随机编码，增强了算法的安全性。 具体而言，算法首先利用二维Logistic映射对真彩图像的R、G、B分量进行随机编码。然后，从编码后的分量中提取辅助参数，用于修改超混沌系统的初始值，并生成混沌序列作为加密模板。接着，随机选择一种DNA加操作，对编码后的图像序列和加密模板进行处理。最后，对DNA序列进行随机解码，并将R、G、B分量合并，得到最终的密文图像。 仿真实验结果表明，该算法具有良好的加密效果，能够有效抵抗穷举攻击、差分攻击和统计分析攻击。

该库提供了一个开放源码平台，用于简单四旋翼飞行器的 MATLAB 仿真，适用于本科生开发和测试控制算法。所有源码经过严格测试，确保可以直接运行。欢迎随时与作者联系，获得使用支持。