基于克罗内克积的量子混沌光学图像加密解密方法技术

基于克罗内克积的量子混沌光学图像加密解密方法，涉及光学信息安全技术领域，解决现有光学图像加密技术非线性不足的安全缺陷，本发明专利技术基于四维量子Dicke混沌系统和分数阶Hartley变换的光学图像的加密解密方法，由于量子混沌系统所具备的非线性特性，弥补了传统光学图像加密技术线性特征不足的安全缺陷。以分数阶的量子细胞神经网络超混沌系统作为密钥生成器，使得密钥具有更大的空间，可以安全抵抗暴力攻击。量子化的Dicke模型由四维量子Dicke混沌系统和复合混沌映射生成的量子混沌随机相位模板具有良好的随机性。采用的分数阶Hartley光学变换比整数阶的变换提供了更多可以选择的控制参数。加密过程中所使用的克罗内克积模板增强了光学加密方法的非线性安全特征。

Encryption and decryption of quantum chaotic optical images based on Crohneck product

The quantum chaotic optical image encryption and decryption method based on Crohneck product relates to the field of optical information security technology, and solves the security defect of the non-linearity of the existing optical image encryption technology. The encryption and decryption method of optical image based on four-dimensional quantum Dicke chaotic system and fractional Hartley transform makes up for the non-linearity of the quantum chaotic system. The traditional optical image encryption technology has the security defect of insufficient linear characteristics. Using fractional order hyperchaotic system of quantum cellular neural network as key generator, the key has more space and can resist violent attack safely. Quantum chaotic random phase template generated by four-dimensional quantum Dicke chaotic system and compound chaotic map has good randomness. The fractional Hartley transform provides more control parameters than the integer transform. The Crohneck product template used in the encryption process enhances the non-linear security features of optical encryption methods.

【技术实现步骤摘要】
基于克罗内克积的量子混沌光学图像加密解密方法
本专利技术涉及光学信息安全
，具体涉及一种基于克罗内克积的量子混沌光学图像加密解密方法。
技术介绍
信息的加密是当今信息安全领域中的重要内容，其中的光学信息加密技术由于其并行性、高速度和低成本而倍受人们的青睐。20世纪90年代以后，计算机硬件、软件的发展以及Internet的产生将人们带入信息社会。各行各业对信息技术广泛应用，自然迫切地需要一种安全、高效的信息加密技术。传统加密技术主要依靠计算机或数字信号处理器等电子手段来实现，这些方法受到速度和成本的限制。一些研究人员自然地转向利用光学或光电方法加密。光学信息处理技术本身具有高速度、并行性的特点；光的波长短、信息容量大；同时又具有振幅、相位、波长、偏振等多种属性,是多维的信息载体。这些优点使得利用光学信息处理技术完成数据加密等任务与利用电子手段相比具有天然的优势。自从1995年双随机相位光学加密技术被首次提出以来，科研人员设计了大量双随机相位的光学图像加密方法。但是，随着研究的深入，人们发现传统的光学图像加密技术存在着非线性不足的缺陷，给系统带来了安全隐患。混沌系统具有复杂性、非线本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于克罗内克积的量子混沌光学图像加密解密方法，其特征是，该方法由以下步骤实现：设定用户加密密钥：分数阶三细胞量子细胞神经网络超混沌系统的控制参数、初值、阶数以及迭代次数；步骤一、以大小为N×N的灰度图像作为原始图像f；步骤二、以用户加密密钥中的分数阶三细胞量子细胞神经网络超混沌系统的控制参数、初值、阶数、迭代次数，迭代分数阶三细胞量子细胞神经网络超混沌系统，获得大小为T*6的矩阵FQCNN，T为加密密钥中的迭代次数；步骤三、设定用户密钥集合由随机矩阵A、随机矩阵B、四维量子Dicke混沌系统初值、复合混沌映射的初值以及分数Hartley变换阶数构成；步骤四、以步骤三中四维量子Dicke混沌...

【技术特征摘要】
1.基于克罗内克积的量子混沌光学图像加密解密方法，其特征是，该方法由以下步骤实现：设定用户加密密钥：分数阶三细胞量子细胞神经网络超混沌系统的控制参数、初值、阶数以及迭代次数；步骤一、以大小为N×N的灰度图像作为原始图像f；步骤二、以用户加密密钥中的分数阶三细胞量子细胞神经网络超混沌系统的控制参数、初值、阶数、迭代次数，迭代分数阶三细胞量子细胞神经网络超混沌系统，获得大小为T*6的矩阵FQCNN，T为加密密钥中的迭代次数；步骤三、设定用户密钥集合由随机矩阵A、随机矩阵B、四维量子Dicke混沌系统初值、复合混沌映射的初值以及分数Hartley变换阶数构成；步骤四、以步骤三中四维量子Dicke混沌系统初值，迭代四维量子Dicke混沌系统N×N/2次，得到长度为N×N/2的四维矩阵PD；将PD拆分为两个大小为N×N的混沌矩阵PDA和混沌矩阵PDB；步骤五、采用复合混沌映射初值置乱步骤四所述的混沌矩阵PDA和混沌矩阵PDB，获得置乱后的混沌矩阵EPDA和置乱后的混沌矩阵EPDB；步骤六、将步骤中所述的置乱后的混沌矩阵EPDA和置乱后的混沌矩阵EPDB第一量子混沌随机相位模板PCRPM1和第二量子混沌随机相位模板PCRPM2；用公式表示为：PCRPM1＝exp[i2πEPDA(x，y)]PCRPM2＝exp[i2πEPDB(u，v)]其中(x,y)为明文图像像素点在输入平面的坐标；(u,v)表示像素点在傅里叶变换域的坐标；步骤七、将步骤一所述原始图像f乘以步骤六所述第一量子混沌随机相位模板PCRM1，相乘的结果进行第一分数阶Hartley变换，获得变换结果g；步骤八、将步骤七所述的第一分数阶Hartley变换结果g乘以步骤六所述的第二量子混沌随机相位模板PCRPM2；相乘结果进行第二分数阶Hartley变换，变换结果f′，步骤九、将步骤三所述的随机矩阵A和随机矩阵B进行克罗内克积相乘，获得克罗内克积模板KP；步骤十、将步骤八所述第二分数阶Hartley变换结果f′乘以步骤八所述克罗内克积模板KP，获得密文图像f″；解密过程为：设定用户解密密钥，由分数阶三细胞量子细胞神经网络超混沌系统的控制参数、初值、阶数以及迭代次数组成；步骤十一、采用用户解密密钥中的分数阶三细胞量子细胞神经网络超混沌系统的控制参数、初值、阶数、迭代次数，迭代分数阶三细胞量子细胞神经网络超混沌系统，获得大小为DT*6的矩阵DFQCNN，DT为解密密钥中的迭代次数；步骤十二、设定用户解密密钥集合，由解密随机矩阵DA、解密随机矩阵DB、四维量子Dicke混沌系统初值、复合混沌映射的初值以及分数Hartley变换阶数构成；步骤十三、以步骤十二中四维量子Dicke混沌系统初值，迭代四维量子Dicke混沌系统N×N/2次，得到长度为N×N/2的四维解密矩阵DPD；将四维解密矩阵DPD拆分为两个大小为N×N的解密混沌矩阵DPDA和解密混沌矩阵DPDB:步骤十四、采用复合混沌映射初值置乱步骤十三所述的解密混沌矩阵DPDA和解密混沌矩阵DPDB，获得置乱后的解密混沌矩阵DEPDA和置乱后的解密混沌矩阵DEPDB；步骤十五、将步骤十四中所述的置乱后的解密混沌矩阵DEPDA和置乱后的解密混沌矩阵DEPDB第一量子混...

【专利技术属性】
技术研发人员：李锦青，底晓强，任维武，毕琳，解男男，祁晖，从立钢，刘晓杰，赵巍，李佳欢，王欢，王晶春，丁勇，陈晓冬，满振龙，管红梅，
申请(专利权)人：长春理工大学，
类型：发明
国别省市：吉林,22