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Efficient Image Encryption and Decryption Using Discrete Wavelet Transform and Fractional Fourier Transform

机译:利用离散小波进行高效的图像加密和解密   变换和分数傅里叶变换

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摘要

Fractional Fourier transform and chaos functions play a key role in many ofencryption-decryption algorithms. In this work performance of imageencryption-decryption algorithms is quantified and compared using thecomputation time i.e. the time consumption of encryption-decryption process andresemblance of input image to the restored image, quantified by MSE. This workproposes an improvement in computation-time of image encryptiondecryptionalgorithms by utilizing image compression properties of the 2-dimensionalDiscrete Wavelet Transform (DWT2). Initially, computation complexity of thealgorithms is evaluated and compared with that of existing algorithms. Thisanalysis claims the proposed algorithms to be nearly 8 times faster than theexisting algorithms. Further, simulations are performed using MATLAB7.7 toquantify performance of existing algorithms and the proposed algorithms usingMSE and computation time. The results obtained in these simulations prove thatfor the proposed algorithms MSE between restored and original images is lesserthan that of existing algorithms thereby maintaining the robustness of theexisting algorithms. These algorithms are found sensitive to a variation of1x10-1 in the fractional orders used in encryption-decryption process.
机译:分数阶傅里叶变换和混沌函数在许多加密-解密算法中起着关键作用。在这项工作中,使用计算时间对图像加密解密算法的性能进行量化和比较,即通过MSE量化加密解密过程的时间消耗以及输入图像与恢复图像的相似性。这项工作提出了通过利用二维离散小波变换(DWT2)的图像压缩属性来改进图像加密解密算法的计算时间。首先,评估算法的计算复杂度并将其与现有算法进行比较。该分析声称,所提出的算法比现有算法快近8倍。此外,使用MATLAB7.7进行仿真以量化现有算法的性能,并使用MSE和计算时间对所提出的算法进行量化。在这些仿真中获得的结果证明,对于所提出的算法,还原图像和原始图像之间的MSE要小于现有算法,从而保持了现有算法的鲁棒性。发现这些算法对加密解密过程中使用的小数阶1x10-1的变化敏感。

著录项

  • 作者

    Sharma, Prerana;

  • 作者单位
  • 年度 2013
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

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