Logistic混沌序列和DES算法的图像加密方法

为了保证数字图像在网络传输中的安全性和可靠性,基于数据加密标准(DES)算法和Logistic混沌映射,提出了一种结合置乱与扩散的图像加密算法。首先,生成两组经过改进的Logistic混沌序列,应用于迭代运算、比特变换等加密过程;然后,根据对混沌序列排序的顺序,实现像素的置乱的过程;最后,对DES算法的初始置乱和密码函数进行改进,使像素的扩散更为有效,同时结合随机置乱,最终得出加密图像。对该加密系统在信息熵、相关性和密钥空间等方面的安全性能进行分析,结果表明该图像加密方法具有密钥空间大、运算速度快、抗攻击能力强等特点,能够有效并安全的掩盖明文信息,具有较好的加密效果。

基于改进的BP神经网络和禁忌表的图像压缩与重构

针对BP神经网络容易陷入局部极小值的问题,借鉴模拟退火算法中metropolis接受准则的思想并加以改进,并引入禁忌(taboo)搜索算法中的禁忌表,在系统跳出局部极小值时对极小点进行记录比较,使得在处理多局部极小值系统时更加高效与精确。将改进后的算法应用于BP网络,从而构造出一种更易跳出局部极小值的改进的神经网络。最后,运用改进后的神经网络算法进行图像压缩与重构,实验结果表明改进后的神经网络收敛速度更快,具有更高的效率与精度。