基于细胞神经网络和并行压缩感知的图像加密算法
摘要
基于细胞神经网络和并行压缩感知提出了一种高安全性的非可视化图像加密算法，其旨在提高现有加密算法的信息传输速率以及减少存储空间。首先明文图像的小波系数经过阈值处理和索引置乱后，利用受控部分哈达玛矩阵对其进行并行压缩，接着执行费雪耶兹行列置乱和加模操作，然后再将部分加密图像分割并通过最低有效位嵌入算法随机地隐藏到剩余加密图像的alpha 通道中以生成最终的类噪声密文图像。在所提方案中，具有超混沌特性的细胞神经网络所产生的伪随机序列用于构造置乱、扩散以及受控测量矩阵。最后，通过一系列的安全性分析表明，所提出的图像加密算法具有很高的传输效率和安全性。
本文链接
https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CAPJ&dbname=CAPJLAST&filename=GCTX20210521001&uniplatform=NZKPT&v=qwTAv6gStJSIzqN-qo4enFp4mpegH8AdXGOgbfwF8cIN0mLI4seUPyoEibKm3cqY
本文引用
蒋东华，刘立东，王兴元，荣宪伟．基于细胞神经网络和并行压缩感知的图像加密算法．图学学报.
标签：压缩,并行,神经网络,图像,感知,加密算法 来源： https://blog.csdn.net/theta_2017/article/details/121313893
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