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(CNN)和并行压缩感知(CS)提出了一种高安全性的非可视化图像加密算法,旨在提高现有加密算法的信息传输效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,利用受控的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(LSB)嵌入算法随机地隐藏到剩余加密图像的alpha通道中生成最终的类噪声密文图像,具有超混沌特性的CNN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,该算法具有很高的传输效率和安全性。