【摘 要】
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研究图像加密优化问题,传统混沌系统对初始条件和参数具有很强的敏感性,图像加密中常用的混沌系统的另外一些特征,如同步性、参数少等,也是导致不安全的因素。为了克服混沌系统的缺陷,利用正交基函数神经网络具有简单易实现,且可以建立输入输出之间的非线性关系的特性,构建正交基函数神经网络,以三种混沌模型产生的混沌序列构造网络的输入输出,对网络进行训练,然后再使用新的混沌序列,结合训练得到的权值来获得网络的输出
【机 构】
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西安培华学院电器信息工程学院,西安交通大学电信学院,西安航空学院基础部
【基金项目】
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国家自然科学基金（61071126）
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研究图像加密优化问题,传统混沌系统对初始条件和参数具有很强的敏感性,图像加密中常用的混沌系统的另外一些特征,如同步性、参数少等,也是导致不安全的因素。为了克服混沌系统的缺陷,利用正交基函数神经网络具有简单易实现,且可以建立输入输出之间的非线性关系的特性,构建正交基函数神经网络,以三种混沌模型产生的混沌序列构造网络的输入输出,对网络进行训练,然后再使用新的混沌序列,结合训练得到的权值来获得网络的输出,建立密钥序列。采用一种可逆的象素值替代变换,根据密钥序列对彩色图像的各分量进行象素值替代,重构得到加密
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