基于动态X模型扩散和非线性操作的指纹图像加密方法技术

本发明专利技术提供了一种基于动态X模型扩散和非线性操作的指纹图像加密方法，涉及指纹图像加密技术领域，包括如下步骤：S1、采用所述初值和控制参数迭代混沌控制系统以生成控制序列；S2、将目标指纹图像进行二值化和轮廓提取，得到指纹在图像中的区域；S3、基于所述控制序列，运用非线性规则和动态X模型的规则对指纹在图像中的区域进行加密，得到指纹密文图像；S4、基于得到指纹密文图像，将整张图片分为几部分联合读取，获得读取后的序列；S5、基于所述控制序列，采用非线性规则和函数对读取后的序列进行同步置乱扩散加密，实现完全随机的选取下一个像素点，获得加密后的图像。本发明专利技术有效保护了指纹图像，并增加了对指纹区域的保护。并增加了对指纹区域的保护。并增加了对指纹区域的保护。

【技术实现步骤摘要】
基于动态X模型扩散和非线性操作的指纹图像加密方法


[0001]本专利技术涉及指纹图像加密
，具体而言，尤其涉及一种基于动态X模型扩散和非线性操作的指纹图像加密方法。

技术介绍

[0002]在生物识别学中，存在许多生物识别安全系统，比如利用虹膜识别、面部识别和指纹识别等；这些生物特征都可以用来建立个人身份，应用在各个高度安全的领域。其中，指纹在生物识别学中扮演着举足轻重的角色，因为它不会随着时间的改变而产生变化，是一种具有高度识别力的生物识别方式，可以根据指纹来获取其中的信息；但是在成功获取到指纹图像后，由于图像在互联网上的传输就存在着潜在的危险。攻击者可能在指纹图像传输的过程中进行截取或破坏，使得图像信息被泄露或破坏，使得图像中的指纹信息被恶意应用或接收方不能收取清晰的图像，从而使得指纹图像的传输存在安全隐患。
[0003]在现有的技术中，Hashad等人提出了一种指纹图像加密算法，利用混沌baker系统将指纹图像与另一幅细节丰富的可见光图像融合；韩等提出用多涡卷混沌吸引子得到的二维混沌序列对指纹图像进行加密，然后用混沌吸引子的初值作为私钥对指纹图像进行加密。Nezhad等人提出了一种基于tent混沌系统和DNA测序方法的混合方法。原始图像和混沌映射用DNA序列加密。然后，对它们进行逻辑异或运算，并利用混沌映射生成加密图像。上述混沌加密方案用于整体加密指纹图像。经过测试分析，虽然具有一定的安全性，但并不建议对图像中的指纹区域进行加密，这样无法保证图像中的指纹区域不被攻击者利用。这些加密方案的安全性仍然需要改进。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提出一种基于动态X模型扩散和非线性操作的指纹图像加密方法，以解决现有一次性加密整张指纹图像而不针对图像中重要的指纹区域进行更高级别保护的问题。
[0005]本专利技术采用的技术手段如下：
[0006]一种基于动态X模型扩散和非线性操作的指纹图像加密方法，包括如下步骤：
[0007]S1、获取目标指纹图像，对目标指纹图像进行预处理，产生加密过程中获得的初值和控制参数；采用所述初值和控制参数迭代混沌控制系统以生成控制序列；
[0008]S2、将目标指纹图像进行二值化和轮廓提取，得到指纹在图像中的区域；
[0009]S3、基于所述控制序列，运用非线性规则和动态X模型的规则对指纹在图像中的区域进行加密，得到指纹密文图像；
[0010]S4、基于得到指纹密文图像，将整张图片分为几部分联合读取，获得读取后的序列；
[0011]S5、基于所述控制序列，采用非线性规则和函数对读取后的序列进行同步置乱扩散加密，实现完全随机的选取下一个像素点，获得加密后的图像。
[0012]进一步地，所述混沌控制系统包括CSSC映射和MECC映射，所述CSSC映射公式如下：
[0013]x
n+1
＝mod(sin(106×
π
×
e
γ
×
cos(γ
×
π
×
x))+cos(π
×
e
γ
×
sin(γ
×
π
×
x)),1)
[0014]其中：γ为控制参数，控制参数γ的取值范围从0到无穷大，且在大于0.01时，SCCS混沌系统呈现混沌状态；
[0015]所述MECC映射公式如下：
[0016][0017]其中：γ为控制参数，控制参数γ的取值范围从0到无穷大，且在大于0.01时，SCCS混沌系统呈现混沌状态。
[0018]进一步地，S2包括如下步骤：
[0019]根据指纹的特征，使用strel函数创建椭圆体对目标指纹图像中的指纹区域进行平滑处理，在目标指纹图像中提取指纹特征轮廓，得到指纹在目标指纹图像中的位置，最后计算目标指纹图像的阀值level，将目标指纹图像二值化。
[0020]进一步地，S3包括如下步骤：
[0021]取目标指纹图像(M，N)，M为原图像的行数，N为原图像的列数，从目标指纹图像中根据y1、y2、y3、y4选取指纹所在的区域，选取的行从y1至y2的y2
‑
y1行，列从y3至y4列的y4
‑
y3列；生成一块(y4
‑
y3)
×
(y2
‑
y1)的一块长方形区域；对这一区域的像素点先进行一轮快速加密；
[0022]首先，对混沌序列A3、A4进行升序排列，根据以下公式得到A3、A4两条索引序列O、K；
[0023][0024]索引序列O和K分别作为所选择区域的行坐标和列坐标；然后对混沌序列A2进行操作；对指纹区域内的点P(O(i
‑
y1)+y1，K(j
‑
y2)+y2)进行扩散操作，利用以下公式中的U0来选择X模型中六个部分中的一个部分；
[0025]U0＝floor(mod((Average(P)
×
102)
×
(O(i
‑
y1)
×
K(j
‑
y2)),6))
[0026]根据X模型扩散方法可以得到24种同步规则；
[0027]最后通过选择X模型和所选扩散方法对所选区域进行加密；实现所选区域的加密，得到指纹密文图像。
[0028]进一步地，S4包括如下步骤：
[0029]根据图像中指纹的位置，即根据f1、f2、f3、f4可以设计两种不同的划分方式将目标指纹图像划分为5个部分，然后根据公式几来选择图像划分的方式，然后将这5部分分别化成Z1、Z2、Z3、Z4、Z5这5条1维序列，然后每次分别取Z1、Z2、Z3、Z4、Z5中相应位置的元素放入一维序列Z中，直到5条序列中的元素全部取出，得到长度为M
×
N的一为序列Z；
[0030]Y＝mod(floor((y2
‑
y1)
×
(y4
‑
y3)),2)。
[0031]进一步地，S5包括如下步骤：
[0032]对混沌序列A1、A5进行升序排列，根据以下公式得到A1和A5两条索引序列Q、R；
[0033][0034]生成一条一维序列C，利用索引序列Q中的值，随机选择C中的位置；利用索引序列R中的值，随机选择Z中的位置，实现两条序列全部完全随机，利用以下公式对Z非线性同步置乱扩散，得到一维序列C：
[0035][0036]其中，i∈(2,M
×
N)；
[0037]最后将一维序列C转化成行为M列为N的矩阵C，得到最终的密文C。
[0038]本专利技术还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时，执行上述任一项基于动态X模型扩散和非线性操作的指纹图像加密方法。
[0039]专利技术还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于动态X模型扩散和非线性操作的指纹图像加密方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取目标指纹图像，对目标指纹图像进行预处理，产生加密过程中获得的初值和控制参数；采用所述初值和控制参数迭代混沌控制系统以生成控制序列；S2、将目标指纹图像进行二值化和轮廓提取，得到指纹在图像中的区域；S3、基于所述控制序列，运用非线性规则和动态X模型的规则对指纹在图像中的区域进行加密，得到指纹密文图像；S4、基于得到指纹密文图像，将整张图片分为几部分联合读取，获得读取后的序列；S5、基于所述控制序列，采用非线性规则和函数对读取后的序列进行同步置乱扩散加密，实现完全随机的选取下一个像素点，获得加密后的图像。2.根据权利要求1所述的基于动态X模型扩散和非线性操作的指纹图像加密方法，其特征在于，所述混沌控制系统包括CSSC映射和MECC映射，所述CSSC映射公式如下：x
n+1
＝mod(sin(106×
π
×
e
γ
×
cos(γ
×
π
×
x))+cos(π
×
e
γ
×
sin(γ
×
π
×
x)),1)其中：γ为控制参数，控制参数γ的取值范围从0到无穷大，且在大于0.01时，SCCS混沌系统呈现混沌状态；所述MECC映射公式如下：其中：γ为控制参数，控制参数γ的取值范围从0到无穷大，且在大于0.01时，SCCS混沌系统呈现混沌状态。3.根据权利要求2所述的基于动态X模型扩散和非线性操作的指纹图像加密方法，其特征在于，S2包括如下步骤：根据指纹的特征，使用strel函数创建椭圆体对目标指纹图像中的指纹区域进行平滑处理，在目标指纹图像中提取指纹特征轮廓，得到指纹在目标指纹图像中的位置，最后计算目标指纹图像的阀值level，将目标指纹图像二值化。4.根据权利要求1所述的基于动态X模型扩散和非线性操作的指纹图像加密方法，其特征在于，S3包括如下步骤：取目标指纹图像(M，N)，M为原图像的行数，N为原图像的列数，从目标指纹图像中根据y1、y2、y3、y4选取指纹所在的区域，选取的行从y1至y2的y2
‑
y1行，列从y3至y4列的y4
‑
y3列；生成一块(y4
‑
y3)
×
(y2
‑
y1)的一块长方形区域；对这一区域的像素点先进行一轮快速加密；首先，对混...

【专利技术属性】
技术研发人员：滕琳，刘慧澎，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：