【技术实现步骤摘要】
基于多层复杂网络和SIR模型的图像加密方法
本专利技术涉及一种图像加密领域，特别涉及一种基于多层复杂网络和SIR模型的图像加密方法。
技术介绍
基于混沌映射的排列扩散结构的加密方法，为图像加密提供了方便的框架，混沌系统具有对初始参数敏感和易生成的优势，其中，置换阶段致力于修改原像素的位置，但可以使用选择明文和选择密文破解，扩散阶段主要修改原图像的像素，使用异或等操作掩盖原像素的像素值，并将微小的差异扩散到整个图像，提高对统计和差分攻击的抵抗力，对两个阶段进行循环操作以提高加密性能，但是一些实验证明该框架具有加密不彻底，难以平衡实用性和安全性等缺点。现有的像素级别的图像加密不能改变原文的统计信息，也不能在置乱阶段对像素进行修改，造成加密的安全性较差。
技术实现思路
针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的是提供一种基于多层复杂网络和SIR模型的图像加密方法。专利技术所采用的技术方案是：一种基于多层复杂网络和SIR模型的图像加密方法，包括以下步骤：步骤1，获取一个灰度图像，将灰度图像转
【技术保护点】
1.一种基于多层复杂网络和SIR模型的图像加密方法，其特征在于，包括以下步骤，/n步骤1，获取一个灰度图像，将灰度图像转换成比特级图像；/n步骤2，计算获取比特图像的网络层数以及每层网络的尺寸；/n步骤3，利用迭代混沌系统产生随机序列，将比特级图像映射到多层平面，生成确定性的随机连通网络；/n步骤4，使用SIR传染病模型确定感染节点，对随机连通网络中的每一个感染节点的邻居是否被感染进行判断，若被感染则修改邻居节点状态为感染，继续遍历该新感染节点的邻居，重复上述判断过程直至没有新的感染节点出现为止；/n步骤5，修改随机连通网络内感染节点及未感染节点的像素值；/n将随机连通网络...
【技术特征摘要】
1.一种基于多层复杂网络和SIR模型的图像加密方法，其特征在于，包括以下步骤，
步骤1，获取一个灰度图像，将灰度图像转换成比特级图像；
步骤2，计算获取比特图像的网络层数以及每层网络的尺寸；
步骤3，利用迭代混沌系统产生随机序列，将比特级图像映射到多层平面，生成确定性的随机连通网络；
步骤4，使用SIR传染病模型确定感染节点，对随机连通网络中的每一个感染节点的邻居是否被感染进行判断，若被感染则修改邻居节点状态为感染，继续遍历该新感染节点的邻居，重复上述判断过程直至没有新的感染节点出现为止；
步骤5，修改随机连通网络内感染节点及未感染节点的像素值；
将随机连通网络上各节点按照从第一层到最后一层，从左到右，从上到下的顺序排列组合成一个新图像。
2.如权利要求1所述的基于多层复杂网络和SIR模型的图像加密方法，其特征在于，步骤1所述的将灰度图像转换成比特级图像的方法为：将图像每个像素用8个比特进行表示，待加密图像的大小若为m*n，则转换为比特级图像后的图像大小为m*8n。
3.如权利要求1所述的基于多层复杂网络和SIR模型的图像加密方法，其特征在于，步骤2，所述的计算获取比特图像的网络层数的公式为：
Layers＝ceil(m*n*h)(1)
式中，Layers为网络层数，m为图像的行数，n为图像的列数，h为设置层数占原图像顶点数的百分数；
所述的获取每层网络的尺寸的公式为：
4.如权利要求1所述的基于多层复杂网络和SIR模型的图像加密方法，其特征在于，步骤3包括以下步骤：
步骤3-1，生成随机序列：利用迭代混沌系统产生随机序列X＝{X1,X2,…,Xk}，式中k为随机数的个数，X1为第1个随机数，Xk为第k个随机数；
步骤3-2，将图像映射到多层平面：利用网络层数以及每层网络的尺寸计算映射后节点所在新平面的层数以及新位置的坐标，公式如下：
Layersi＝mod(Xi*1015,Layers)(3)
xi＝mod((xi+Xi*1015),size)(4)
yi＝mod(yi+Xi*1015,size)(5)
上式中，Layer...
【专利技术属性】
技术研发人员：刁坤杰，刘丽鑫，张伟，朱志良，于海，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21
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