一种结合神经网络与量子随机行走的图像加密方法

摘要

本发明公开了一种结合神经网络与量子随机行走的图像加密方法，包括以下步骤，S1.采用二维量子随机行走生成概率分布，构建量子随机行走概率分布矩阵M；S2.将M切割成对称的四个相同的子矩阵，选择其中任何一个子矩阵作为DHNN的训练矩阵和输入矩阵，DHNN的输出为作为构建密钥矩阵的初始矩阵；S3.对图像进行加密处理。其优点在于，本发明首次将量子随机行走与神经网络结合用于图像加密。借由量子力学自身的特性，包括纠缠和叠加以及Hopfield网络自扩散性不仅提高了加密的安全性，同时也使得密钥简洁，解密流程简单，极大的降低了解密所需的技术含量与时间，能有效的保证图像信息的安全性。