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基于MATLAB的二维猫映射图像加密代码-非等长版

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简介：
本项目提供了一种在MATLAB环境下实现的二维猫映射图像加密算法的非等长版本。通过创新性的变换和迭代过程，确保了加密图像的高度安全性与复杂性，适用于敏感数据保护需求的应用场景。 基于二维猫映射的图像加密MATLAB源码可以用于非等长图像，并且可以直接运行测试加密前后灰度统计直方图及相邻像素相关性、相关系数增强功能，从而突破了传统二维猫映射只能处理等长图片的限制。

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  • 基于MATLAB的二维猫映射图像加密代码-非等长版
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    本项目提供了一种在MATLAB环境下实现的二维猫映射图像加密算法的非等长版本。通过创新性的变换和迭代过程，确保了加密图像的高度安全性与复杂性，适用于敏感数据保护需求的应用场景。 基于二维猫映射的图像加密MATLAB源码可以用于非等长图像，并且可以直接运行测试加密前后灰度统计直方图及相邻像素相关性、相关系数增强功能，从而突破了传统二维猫映射只能处理等长图片的限制。
     
  • 基于二维和四维猫映射的非等长图像加密MATLAB代码
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    本段MATLAB代码实现了一种新颖的非等长图像加密方法，采用二维与四维Cat映射技术，有效提升信息安全性和抗攻击能力。 基于二维猫映射置乱和四维猫映射扩散的非等长图像加密方法如下：使用二维猫映射进行像素位置置换，利用四维猫映射实现像素值的扩散处理。图片的高度和宽度需为4的整数倍；若不满足条件，则需要填充额外像素以达到要求尺寸。 尽管四维猫映射在提高加密效率方面表现突出，但其解密过程中存在部分像素无法准确还原的问题。
     
  • 基于MATLAB的二维猫映射图像加密代码实现
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    本项目采用MATLAB编程环境，实现了基于二维猫映射（Cat Map）的图像加密算法。通过对图像进行非线性变换和混沌加密，有效提升了数据安全性。 基于二维猫映射的图像加密方法及其在MATLAB中的实现代码包括了对图像进行加密和解密的操作，并且还包含了显示加密后图像灰度统计分布直方图的功能。
     
  • 基于三维Baker映射的图像加密-MATLAB实现代码
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    本项目采用MATLAB实现了基于三维Baker映射的图像加密算法。通过复杂变换确保图像信息安全传输，适用于数字版权保护和数据安全领域。 二维Baker原理简单明了，是一种用于图像加密的经典混沌映射方法。三维Baker是其升级版，在执行效率方面表现更佳。参考相关文献中的图像加密研究，并在MATLAB中实现算法。
     
  • 基于动态猫映射的混沌图像加密算法
    优质
    本研究提出了一种创新的混沌图像加密方法，利用动态猫映射技术增强数据安全性。该算法在保持高效率的同时，提供了强大的密钥空间和扩散性。 一种动态猫映射混沌图像加密算法。
     
  • 基于Logistic映射的图像加密（MATLAB实现）
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    本研究提出了一种利用Logistic映射进行图像加密的方法，并通过MATLAB实现了该算法。实验结果表明此方法具有良好的安全性和实用性。 本段落介绍了一种使用MATLAB实现的图像加密方法，该方法采用改进后的Logistic混沌系统进行加密，从而获得了更好的随机性和一致分布特性。
     
  • 基于C语言的高精度二维与三维猫映射实现代码
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    本项目使用C语言编写，实现了高精度二维和三维空间中的猫图像映射算法，适用于计算机图形学及相关领域研究。 混沌序列因其易于生成、对初值敏感以及类白噪声的特性，在密码系统设计中具有广泛应用潜力。为此，我们将二维猫映射扩展至三维空间，并结合更为复杂的混沌映射共同生成密钥，用于加密图像文件。这构成了高精度二维和三维猫映射加密算法的一种C语言实现方法。
     
  • 基于Henon映射的数字图像加密方法
    优质
    本研究提出了一种利用Henon映射对数字图像进行高效加密的方法，增强了数据的安全性和保密性。 由于Henon映射产生的混沌序列不符合均匀分布特性，可以通过王英等人提出的小数点右移去整方法来使其近似达到均匀分布状态。在对这种方法的参数进行限制后，可以处理混沌序列以生成更适合图像加密使用的伪随机序列。
     
  • 基于改良Logistic映射的图像加密算法.pdf
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    本文提出了一种基于改进Logistic映射的新型图像加密算法。通过优化Logistic映射参数和结构，增强了加密图像的安全性和鲁棒性，能够有效抵御各种已知攻击方式。 本段落档介绍了一种基于改进Logistic映射的图像加密算法的研究与实现。该方法通过优化传统Logistic映射模型，增强了图像数据的安全保护能力，并详细探讨了其在实际应用中的性能表现及安全性分析。
     
  • MATLAB代码左移-分形映射：分形图像压缩等！
    优质
    本项目探讨了利用MATLAB实现基于分形理论的图像处理技术，包括分形编码与解码、图像压缩及重构。通过迭代函数系统（IFS）对图像进行分析和压缩，以探索高效的数据存储方案。 MATLAB代码左移分形映射目录包含用于运行分形压缩的库和相关代码集合。分形压缩是一种有损图像压缩方法，通过追踪图像中较大块与较小块之间的相似性来实现。这些相似性的存储作为映射，使得我们可以重建出非常接近原始图像的新图。两个核心库（blockImage.h和compareImages.h）已经创建完成，并利用类继承支持多种分形压缩形式（包括letterMapping、regularFractal、regularFractalWithRotation和wavelet）。blockImage.h主要用于读取/写入/操作图像，而compareImages.h则负责生成“相似性”映射以及根据这些映射重建图像。从compareImages.h中派生的类定义了特定的虚方法，用于确定最佳映射及基于给定映射创建新图的方法。 核心库的设计目的是为了方便实现分形压缩和新的图像压缩技术。展示压缩效果时会使用一些标准测试图像，在进行图像处理算法评估时这些是常用的基准图片。