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基于双随机相位编码的光学图像加密与解密项目-Matlab源码、操作演示视频及GUI界面和实验说明文档(适用于毕业设计).zip

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简介:
本资源提供基于双随机相位编码的光学图像加密与解密项目的全套材料,包括Matlab源代码、操作演示视频、GUI界面以及详细的实验说明文档。非常适合用于毕业设计项目学习与研究。 基于4f系统的双随机相位编码(DPRE, Double Random Phase Coding)是经典的光学图像加密方法之一,通过引入Arnold变换和混沌系统增强了DPRE的非线性特性。具体而言,在这一项目中首先利用Arnold迭代变换对原始待加密图像进行置乱处理;随后基于Logistic映射与Chen映射构造两块随机相位模板作为物平面及频谱面上使用的随机相位板,将经过上述步骤调制的图像通过这两层相位板后获得最终的加密图像。此外,该项目还进行了数值仿真分析以验证该算法在各类攻击(如统计攻击、剪切攻击和噪声干扰)下的有效性和实用性。 项目最后开发了一款基于MATLAB GUI界面的应用程序,用于实现经过Arnold变换与混沌理论改进后的双随机相位编码图像加密解密功能。实验结果表明:此方案不仅具备较低的时间复杂度,并且能够有效地防御各种类型的恶意攻击;同时由于其庞大的密钥空间和良好的密钥敏感性,在安全性方面表现出色,具有较高的实用价值。

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  • -MatlabGUI).zip
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    本资源提供基于双随机相位编码的光学图像加密与解密项目的全套材料,包括Matlab源代码、操作演示视频、GUI界面以及详细的实验说明文档。非常适合用于毕业设计项目学习与研究。 基于4f系统的双随机相位编码(DPRE, Double Random Phase Coding)是经典的光学图像加密方法之一,通过引入Arnold变换和混沌系统增强了DPRE的非线性特性。具体而言,在这一项目中首先利用Arnold迭代变换对原始待加密图像进行置乱处理;随后基于Logistic映射与Chen映射构造两块随机相位模板作为物平面及频谱面上使用的随机相位板,将经过上述步骤调制的图像通过这两层相位板后获得最终的加密图像。此外,该项目还进行了数值仿真分析以验证该算法在各类攻击(如统计攻击、剪切攻击和噪声干扰)下的有效性和实用性。 项目最后开发了一款基于MATLAB GUI界面的应用程序,用于实现经过Arnold变换与混沌理论改进后的双随机相位编码图像加密解密功能。实验结果表明:此方案不仅具备较低的时间复杂度,并且能够有效地防御各种类型的恶意攻击;同时由于其庞大的密钥空间和良好的密钥敏感性,在安全性方面表现出色,具有较高的实用价值。
  • MATLAB算法
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    本研究提出了一种基于双随机相位编码的MATLAB实现方案,用于光学图像的安全加密与解密,提供高效的数据保护方法。 基于双随机相位编码的光学图像加密解密算法包含代码及说明文档《基于双随机相位编码的光学图像加密解密算法.pdf》以及软件演示视频《软件演示.mp4》。
  • Matlab(附 4118期).zip
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    本资源提供了一种利用Matlab实现的双随机相位掩模技术进行图像加密和解密的方法,包含完整的源代码。适用于需要深入研究或实际应用图像安全传输的技术人员和学生。 在图像处理领域,数据安全与隐私保护至关重要,特别是在网络传输和存储过程中。本段落将探讨一种基于MATLAB实现的双随机相位图像加密技术,该技术为图像提供了强大的安全保障。 在这个项目中,您会发现一个视频教程及相关MATLAB源代码,帮助理解并实践这一方法。双随机相位图像加密是一种先进的加密策略,利用了光学系统的随机相位编码原理。在该技术中,原始图像首先被转换成复数形式,并通过两个独立的随机相位掩模进行操作。 这两个随机相位掩模是保密的关键因素,为每个像素提供了不同的相位信息,从而极大地增加了破解难度。加密过程包括生成两个独立且随机的相位掩模(分别称为相位掩模1和2),原始图像与这些相位掩模通过卷积或傅立叶变换操作产生两组加密后的相位信息。 接着,这两组相位信息通常会通过异或操作结合在一起形成最终的加密图像。这样做的目的是确保即使攻击者获取了部分数据也无法还原出原始图像。在解密阶段,则必须使用相同的随机相位掩模对加密图像进行逆操作,包括傅立叶逆变换、相位恢复和异或操作等步骤。 MATLAB作为一种强大的数值计算与可视化工具,在实现这种复杂算法方面表现出色。源代码可能包含了生成随机相位掩模的函数以及处理图像数据的功能(如`fft2`和`ifft2`命令)。通过运行这些代码,您可以直观地看到加密和解密过程,并理解每个步骤如何影响图像的质量与安全性。 此项目不仅对于学习图像加密技术具有很高价值,还适合希望提升MATLAB编程能力的开发者。通过对理论知识转化为可执行代码的研究实践,可以深入理解和提高在图像处理及信息安全方面的技能水平。此外,这个项目也强调了将理论知识应用于实际场景的重要性,这对于科研工作者或工程技术人员来说是宝贵的。 通过研究和使用提供的资源(包括视频教程与MATLAB源码),您可以掌握这种高效且安全的加密技术,并可能将其应用到更广泛的领域如云存储、物联网设备或者敏感数据传输中。无论您是学生、教师还是专业开发人员,都能从中受益并提升自己在图像处理及密码学领域的知识和技能水平。
  • 】利进行(附带Matlab).zip
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    本资源提供基于双随机相位编码技术实现的图像加密与解密方法,包含详尽的算法说明及实用的Matlab源代码,适用于研究和教学。 基于双随机相位编码实现的图像加密解密方法包含Matlab源码。
  • DRPMMATLAB仿真仿真录
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    本研究采用DRPM双随机相位编码技术进行图像加密和解密,并通过MATLAB实现相关算法仿真及其视频录制。 版本:MATLAB 2021a 内容概述: 录制了一段基于DRPM双随机相位编码的图像加解密算法在MATLAB中的仿真操作录像,通过跟随该视频的操作步骤可以实现相应的仿真结果。 研究领域: 本项目属于图像处理与信息安全交叉领域的技术应用,具体涉及图像加密和解密方法的研究。 适用人群: 适合本科、硕士等层次的学生及科研人员用于学习参考或实验验证。
  • 】利MATLAB现菲涅尔域【附带Matlab 4548期】
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    本项目采用MATLAB编程实现在菲涅尔域内通过双随机相位编码技术进行图像的安全加密与解密过程,提供完整代码供学习参考。 在上分享的Matlab相关资料均包含可运行代码并经过测试确认有效,适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容: - 主函数:main.m; - 调用函数:其他m文件;无需单独运行。 - 运行结果效果图也一并提供。 2. 所需Matlab版本为2019b。如遇问题,请根据提示进行修改,或者联系博主寻求帮助。 3. 代码的运行步骤如下: 步骤一:将所有文件放置在当前工作目录中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行按钮直至程序执行完毕并得到结果; 4. 对于仿真咨询及其他服务需求,可以联系博主。 - 提供博客或资源的完整代码 - 期刊或参考文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作机会 图像加密功能包括:DNA混沌图像加密、Arnold置乱图像加密解密、Logistic+Tent+Kent+Hent算法组合使用的图像加密与解密方法,以及双随机相位编码光学图像的加解密技术。 此外还有正交拉丁方置乱和RSA算法应用在图片上的加解密方案。小波变换DWT及其结合混沌系统的图像加密手段也涵盖其中。
  • RSA算法MATLAB仿真GUI
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    本研究运用MATLAB平台设计了一套基于RSA算法的图像加密与解密系统,并开发了图形用户界面(GUI),便于用户直观操作。系统利用RSA公钥加密技术,实现了对图像数据的安全保护和传输功能。 版本:MATLAB 2021a 内容介绍: 本项目基于RSA算法实现图像的加密与解密,并提供了相应的MATLAB仿真环境及图形用户界面(GUI)操作。 适用人群: 适用于本科生、研究生等进行教学研究或个人学习使用。
  • Python微博舆情热点分析系统GUI).zip
    优质
    本项目提供Python开发的微博舆情与热点分析系统源代码、图形用户界面(GUI)及其详细文档,旨在为相关课程设计或毕业设计提供全面的技术支持。 该项目是个人毕设项目,在答辩评审中获得了98分的高分。所有代码经过调试测试,确保可以运行并投入使用。欢迎下载使用,适合编程初学者以及希望进阶的学习者参考。 该资源主要适用于计算机、通信、人工智能和自动化等相关专业的学生、教师或从业人员,可用于期末课程设计、大作业或者毕业设计等场景中。项目整体具有很高的学习借鉴价值,并且对于基础能力较强的用户来说,在此基础上进行修改调整以实现不同功能也是可行的。 该项目包括完整的源码及GUI可视化界面与文档说明,系统具备完善的功能和美观的操作界面,易于使用并便于管理。此外,该系统的实际应用价值也很高。所有项目内容都经过严格的调试测试,并确保可以正常运行。
  • MATLAB水印系统GUI(含完整数据).rar
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    本资源提供了一个基于MATLAB开发的图像加水印系统及其图形用户界面(GUI)。内附详细的操作指南,完整的源代码以及测试所需的数据集,帮助用户轻松实现图像版权保护功能。 1. 资源内容:基于MATLAB实现的图像加水印系统及其GUI操作界面(包含完整源码、详细文档及数据)。 2. 代码特点:采用参数化编程,便于用户根据需求调整相关参数;代码结构清晰,并附有详尽注释。 3. 使用对象:此资源适用于计算机科学、电子信息工程以及数学专业的大学生进行课程设计或毕业论文项目研究之用。 4. 更多仿真源码和数据集可于作者博客中查找(具体链接请自行搜索)。 5. 作者简介:某知名科技企业资深算法工程师,拥有十年使用MATLAB、Python、C/C++及Java等编程语言进行YOLO算法仿真的丰富经验;擅长领域包括但不限于计算机视觉技术、目标检测模型构建与优化、智能控制策略设计以及信号处理等领域。欢迎各方人士就相关话题展开交流探讨。