[发明专利]一种基于聚类和混沌的图像加密方法

说明书

本发明涉及图像处理领域，具体应用于图像加密过程中，涉及一种基于聚类和混沌的图像加密方法。本发明首先，将图像的每个像素看作是一个“点”，使用混沌系统或非线性方程生成每个“点”的坐标，通过k‑means聚类算法的聚类结果实现图像混淆的目的。然后使用混沌系统产生的密钥序列来扩散图像。为了增强密钥敏感性和明文敏感性，安全散列算法作为一个辅助工具来使用，作用是生成混沌映射的初始值。本发明增强了密钥敏感性和明文敏感性，像素间的相关性抺灭强烈，增强了混沌程度，实验结果表明本方法能够抵抗常见的攻击并具有良好的安全性。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体应用于图像加密过程中，涉及一种基于聚类和混沌的图像加密方法。

背景技术

云计算和大数据的研究如火如荼，移动互联网深入发展，越来越多的人采用图片的方式来记录生活和工作中的点点滴滴，因此保证其安全性显得更为重要。但是由于图像具有信息量大、高冗余性以及相邻像素相关性强等特点，传统的加密算法如DES，AES，RSA等已经不能满足数学图像的加密需求。混沌作为非线性科学的一个重要分支，具有自己独有的特征：对初始条件的敏感性、伪随机性等，使其得到广泛的研究，尤其是在图像加密方面。而如今，许多加密算法是由其作者直接基于矩阵变换或他们自己定义的严苛规则而构建的，在设计上存在不足或缺陷。另外，一些加密算法仅仅将混沌系统生成的伪随机序列直接作用于图像序列上。针对这些问题，本文尝试使用机器学习中的k-means聚类算法，提出了一个全新的混沌图像加密算法。

k-means算法：接受输入量k，然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足以下条件：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。这是一个成熟的技术，能够很好的运用在加密过程中。

Wang等提出了一种基于行和列切换的快速图像加密算法(X Wang，Q Wang，YZhang.A fast image algorithm based on rows and columns switch[J].NonlinearDynamics,2014,79(2):1141-1149)以及AV Diaconu也提出了一种基于聪明方格的图像加密算法(AV Diaconu.KENKEN PUZZLE-BASED IMAGE ENCRYPTION ALGORITHM[J].Proceedings of the Romanian Academy-Series A:Mathematics,Physics,TechnicalSciences,Information Science)，对其进行安全性分析可以发现其像素间的相关性抺灭的不够强烈，信息熵也显示出其混沌程度不够，故其抗攻击性不强。鉴于此，本发明提出了一种新的图像加密方法，以增强其抵抗攻击的能力。

发明内容

本发明的目的在于摆脱那些僵化的规则和解决敏感性低和抗攻击能力不足的问题，本发明利用典型的k均值聚类算法辅助设计图像加密算法，提出了一种基于聚类和混沌的图像加密方法。

具体技术方案如下：

第一步，根据混沌系统或非线性方程产生密钥序列，在该序列中选取聚类的数据和聚类中心点的初值，其中，初值由安全散列算法确定；

第二步，将上一步得到的密钥序列传入聚类算法中进行操作，将最终的聚类结果与图像像素索引进行一一相应，将同类别的像素值放置在一起，得到置乱图像；

第三步，对置乱图像的像素值与由密钥序列得到的数据进行异或操作，对图像进行扩散，最终得到加密后的图像。

上述的混沌系统为Logistic混沌映射或者分段线性混沌映射。

上述第二步所述的密钥序列由Logistic混沌映射或者分段线性混沌映射产生；第三步所述的密钥序列由Logistic混沌映射或者分段线性混沌映射产生。