CN120111154B 一种基于三维超混沌系统的多医学图像加密方法 （昆明理工大学）

(19)国家知识产权局(12)发明专利所(普通合伙)53215专利代理师王鹏飞一种基于三维超混沌系统的多医学图像加本发明涉及一种基于三维超混沌系统的多医学图像加密方法，属于医学图像加密技术领维超混沌Logistic-Sine(3D-HCLSM)系统产生双级密文，并通过改进型zigzag双向交叉置换策略，同时与密钥矩阵进行像素扩散得到次级密21.一种基于三维超混沌系统的多医学图像加密方法，其特征在于，具体实施步骤如下：步骤1:执行双图像融合预处理，将两幅原始医学图像通过Alpha通道合成四通道待加密矩阵；步骤2:构建混沌密钥体系，基于预处理后的融合图像数据，提取四通道待加密矩阵作为哈希函数的输入，将得到的结果结合3D-HCLSM系统生成的混沌序列，构建密钥序列；步骤3:进行混沌系统迭代运算，将两组预设初始参数与构建的密钥序列输入3D-HCLSM系统，迭代生成两个密钥矩阵key_matrix1和key_matrix2,与一个辅助混沌序列chaos_步骤4:执行像素级动态置乱，采用参数随机化动态约瑟夫置乱策略对融合图像进行L步骤5:对初级密文图像实施空间-数值联合加密，通过改进型zigzag双向交叉置换策略重构像素分布，并基于密钥矩阵key_matrix1进行非线性扩散计算，生成次级密文图像；步骤6:完成比特级终极加密，通过所述参数随机化动态约瑟夫置乱策略生成约瑟夫置乱规则，以及基于辅助混沌序列chaos_sequence生成的混沌序列置乱规则，对次级密文图像进行新型比特级分解置乱操作后，将其重组，然后与密钥矩阵key_matrix2进行位异或运2.根据权利要求1所述的基于三维超混沌系统的多医学图像加密方法，其特征在于，所述步骤1具体为：步骤1.1:对原始医学图像image1与image2进行尺寸归一化处理，统一转换为RGBA四通步骤1.2:对两幅原始医学图像的RGB通道执行加权混合计算，并保留Alpha通道的透明度信息；步骤1.3:将融合后的RGB通道与Alpha通道进行多维数据重构，形成结构化图像数组.3.根据权利要求1所述的基于三维超混沌系统的多医学图像加密方法，其特征在于，所述步骤2具体为：步骤2.1:将待加密的RGB通道矩阵和Alpha通道矩阵作为输入，使用哈希函数生成一个512位的二进制哈希值，然后每8bit为一组，转换为十进制，得到一个长度为64的哈希序列，步骤2.2:将预设的系统变量{xo,yo,zo}和控制参数{a,b,c}保存为初始密钥，将初始密钥{xo,yo,Zo,a,b,c}带入3D-HCLSM系统进行迭代，迭代次数为图像像素点大小的3倍，得到3个混沌序列，记为Xi,Y,Z(i=1,2,…,M×N×3),其中M×N表示图像的尺寸；步骤2.3:选取混沌序列X₁,X₂,X₃,X₄,Y₁,Y₂,Y₃,Y₄,Z₁,Z₂,Z₃,Z₄,将其与哈希序列进行运算，得到密钥序列Keys={key₁,key₂,key₃,key₄,key,,key₆},具体运算公式为：3其中，田表示进行异或运算，mod表示模数运算，mod256是为了使值不溢出0到255的范围。4.根据权利要求1所述的基于三维超混沌系统的多医学图像加密方法，其特征在于，所述步骤3具体为：步骤3.1:将预设的初始值{xo,yo+0.05,zo+0.05,a,b,c}及生成的密钥序列依次输入每3个一组，共生成两组混沌序列，分别记为Chaotic_sequences1和Chaotic_sequences2;步骤3.2:分别截取所述Chaotic_sequences1和所述Chaotic_sequences2中的3个混沌序列的后半部分，并将其拼接为图像尺寸的序列，经向上取整后构建两个密钥矩阵key_matrix1和key_matrix2;步骤3.3:将所得混沌序列Xi,Yi,Z的后半部分拼接为图像像素总数大小的一维混沌序列chaos_sequence,用于构建混沌序列置乱规则。5.根据权利要求1所述的基于三维超混沌系统的多医学图像加密方法，其特征在于，所述步骤4具体为：步骤4.1:将得到的融合图像展平为一维数组，记为mixted_image_array,同时创建一个与其大小相同的索引数组；步骤4.2:依据3D-HCLSM系统生成的混沌序列，从密钥序列keys中随机确定起始位置步骤4.3:根据像素的总数、确定的起始位置和间隔，利用索引数组进行参数随机化动态约瑟夫置乱操作，生成置换后的索引列表；步骤4.4:根据置换后的索引列表，对展平后的像素数组mixted_image_array进行重新步骤4.5:将置乱像素数组重新调整为与融合图像大小相同的形状，生成置乱图像；步骤4.6:将融合图像替换为生成的置乱图像，重复步骤4.1-步骤4.5预设轮数L轮，得到初级密文图像。6.根据权利要求1所述的基于三维超混沌系统的多医学图像加密方法，其特征在于，所述步骤5具体为：步骤5.1:将得到的初级密文图像分为若干像素块，每块大小为D×F;步骤5.2:将像素分块进行改进型zigzag双向交叉置乱操作，得到每一块对应的置乱矩4步骤5.5:将中间图像与密钥矩阵key_matrix1进行非线性扩散计算，生成次级密文图步骤5.2.1:在像素块内选取两个不同的中心点，并为每一个中心点定义一个扩散方步骤5.2.2:沿着所述两个方向，分别生成两个独立的子序列：第一个子序列从第一个步骤5.2.4:将长序列调整为置乱前像素块大小相同的矩阵，得到该像素块的置乱矩步骤6.2:将每个像素块转换为二进制矩阵，并基于比特平面分解原理将其分解为8个步骤6.3:所有像素分块都完成置乱后，将所有置乱的像素块拼接为与次级密文图像尺步骤6.2.1:将每个像素块的8个比特平面步骤6.2.2:将8个比特平面分组，第一组平面为{B0,B2,B4,B6},第二组平面为步骤6.2.3:将生成的混沌序列chaos_sequence扩散到包含[0,D×F-1]中的所有数，步骤6.2.4:第一组平面应用参数随机化动态约瑟夫置乱策略，得到置乱后的平面{BO',B2',B4',B6'};第二组平面使用生成的混沌序列置乱规则，得到置乱平面步骤6.2.5:将置乱后的平面{BO',B1′,B2',B3',B4′,B5’,B6',B7'}进行重新组合，按照10.根据权利要求1所述的基于三维超混沌系统的多医学图像加密方法，其特征在于，56技术领域[0001]本发明涉及一种基于三维超混沌系统的多医学图像加密方法，属于医学图像加密源医学影像的同步安全传输与存储。背景技术[0002]医疗信息系统的规模化部署与远程医疗的常态化运营，促使医学影像数据链(传输-存储-调用)的数字化进程加速。然而，多重环节的数据交互与云端托管模式，显著放大了隐私泄露和越权访问的潜在风险。因此，确保医学图像数据的安全性和隐私性，对于维护患者权益、遵守法律法规以及提升医疗机构的公信力至关重要。[0003]在这种背景下，开发一种可靠、高效的医学图像加密技术显得尤为迫切。现有的医学图像加密方法通常仅支持单张图像的加密，而能够处理多张图像的方法往往效率低下，难以满足实际应用需求。因此，亟需一种能够在保证高效率的同时，支持多张医学图像加密的技术。这种技术不仅要能够抵御各种潜在的安全威胁，还要能够在不牺牲图像质量的前提下，实现对医学图像的快速加密和解密，从而有效保障医学图像在传输与存储过程中的安全性，确保患者隐私得到充分保护。[0004]近年来，混沌系统因其复杂的动力学行为和高度随机性，在图像加密领域得到了广泛关注。混沌系统生成的序列具有不可预测性和初值敏感性，能够为加密算法提供强大的随机性基础。本发明正是基于混沌理论，以及上述需求，提出了一种基于三维超混沌系统的多医学图像加密方法，旨在通过创新的加密技术，提升医学图像的安全性和隐私性。发明内容[0005]本发明的目的在于提供一种基于三维超混沌系统的多医学图像加密方法，旨在解决现有医学图像加密方法难以在保证高效率的同时，支持多张医学图像加密的技术问题。[0006]为实现上述目的，本发明的技术方案如下：一种基于三维超混沌系统的多医学图[0007]步骤1:执行双图像融合预处理，将两幅原始医学图像通过Alpha通道合成四通道待加密矩阵；[0008]步骤2:构建混沌密钥体系，基于预处理后的融合图像数据，提取四通道待加密矩阵作为哈希函数的输入，将得到的结果结合3D-HCLSM系统生成的混沌序列，构建密钥序列；[0009]步骤3:进行混沌系统迭代运算，将两组预设初始参数与构建的密钥序列输入3D-HCLSM系统，迭代生成两个密钥矩阵key_matrix1和key_matrix2,与一个辅助混沌序列[0010]步骤4:执行像素级动态置乱，采用参数随机化动态约瑟夫置乱策略对融合图像进[0011]步骤5:对初级密文图像实施空间-数值联合加密，通过改进型zigzag双向交叉置7换策略重构像素分布，并基于密钥矩阵key_matrix1进行非线性扩散计算，生成次级密文图[0012]步骤6:完成比特级终极加密，通过所述参数随机化动态约瑟夫置乱策略生成约瑟夫置乱规则，以及基于辅助混沌序列chaos_sequence生成的混沌序列置乱规则，对次级密文图像进行新型比特级分解置乱操作后，将其重组，然后与密钥矩阵key_matrix2进行位异或运算，生成最终加密图像。[0013]所述步骤1具体为：[0014]步骤1.1:对原始医学图像image1与image2进行尺寸归一化处理，统一转换为RGBA四通道模式，生成包含RGB三通道及Alpha透明通道的标准化图像数据；[0015]步骤1.2:对两幅原始医学图像的RGB通道执行加权混合计算，并保留Alpha通道的透明度信息，确保混合数据的可逆性和完整性；[0016]步骤1.3:将融合后的RGB通道与Alpha通道进行多维数据重构，形成结构化图像数组.并转换其数据格式，输出包含融合图像、RGB通道矩阵及Alpha通道矩阵的加密前的数据[0017]所述步骤2具体为：[0018]步骤2.1:将待加密的RGB通道矩阵和Alpha通道矩阵作为输入，使用哈希函数生成一个512位的二进制哈希值，然后每8bit为一组，转换为十进制，得到一个长度为64的哈希[0019]步骤2.2:将预设的系统变量{xo,yo,zo}和控制参数{a,b,c}保存为初始密钥，将初始密钥{xo,yo,Zo,a,b,c}带入3D-HCLSM系统进行迭代，迭代次数为图像像素点大小的3倍，得到3个混沌序列，记为X;,Yi,Zi(i=1,2,…,M×N×3),其中M×N表示图像的尺寸；[0020]步骤2.3:选取混沌序列X₁,X₂,X₃,X₄,Y₁,Y₂,Y₃,Y₄,Z₁,Z₂,Z₃,Z₄,将其与哈希序列进行运算，得到密钥序列Keys={key₁,key₂,key₃,key4,key₅,key₆},具体运算公式为：[0022]其中，田表示进行异或运算，mod表示模数运算，mod256是为了使值不溢出0到255的范围。[0023]所述步骤3具体为：[0024]步骤3.1:将预设的初始值{xo,yo+0.05,zo+0.05,a,b,c}及生成的密钥序列依次输入3D-HCLSM系统，分别进行迭代，迭代次数为像素数大小的3倍，每次迭代生成3个混沌序列，每3个一组，共生成两组混沌序列，分别记为Chaotic_sequences1和Chaotic_8[0025]步骤3.2:分别截取所述Chaotic_sequences1和所述Chaotic_sequences2中的3个[0026]步骤3.3:将所得混沌序列X,Y,Zi的后半部分拼接为图像像素总数大小的一维混沌序列chaos_sequence,用于构建混沌序列置乱规则。[0027]所述步骤4具体为：[0028]步骤4.1:将得到的融合图像展平为一维数组，记为mixted_image_array,同时创建一个与其大小相同的索引数组；[0029]步骤4.2:依据3D-HCLSM系统生成的混沌序列，从密钥序列keys中随机确定起始位[0030]步骤4.3:根据像素的总数、确定的起始位置和间隔，利用索引数组进行参数随机化动态约瑟夫置乱操作，生成置换后的索引列表；[0031]步骤4.4:根据置换后的索引列表，对展平后的像素数组mixted_image_array进行重新排列，得到置乱像素数组；[0033]步骤4.6:将融合图像替换为生成的置乱图像，重复步骤4.1-步骤4.5预设轮数L[0034]所述步骤5具体为：[0035]步骤5.1:将得到的初级密文图像分为若干像素块，每块大小为D×F;[0036]步骤5.2:将像素分块进行改进型zigzag双向交叉置乱操作，得到每一块对应的置乱矩阵；[0037]步骤5.3:若所有的像素块都完成置乱，则进行步骤5.4,否则，执行步骤5.2;[0038]步骤5.4:合并所有像素块的置乱矩阵，形成中间图像；[0039]步骤5.5:将中间图像与密钥矩阵key_matrix1进行非线性扩散计算，生成次级密文图像。[0040]所述步骤5.2具体为：[0041]步骤5.2.1:在像素块内选取两个不同的中心点，并为每一个中心点定义一个扩散[0042]步骤5.2.2:沿着所述两个方向，分别生成两个独立的子序列：第一个子序列从第一个中心点开始，沿着第一个方向扩散；第二个子序列从第二个中心点开始，沿着第二个方向扩散；每个子序列包含从各自的中心点开始，沿着各自方向选取的像素值；[0043]步骤5.2.3:将5.2.2生成的两个子序列进行交叉合并，得到该像素块的长序列；[0044]步骤5.2.4:将长序列调整为置乱前像素块大小相同的矩阵，得到该像素块的置乱矩阵。[0045]所述步骤6具体为：[0046]步骤6.1:将得到的次级密文图像划分为若干D×F大小的像素块；[0047]步骤6.2:将每个像素块转换为二进制矩阵，并基于比特平面分解原理将其分解为8个比特平面，实施新型比特级置乱操作，生成置乱的像素块；9[0048]步骤6.3:所有像素分块都完成置乱后，将所有置乱的像素块拼接为与次级密文图像尺寸相同的像素矩阵，并与密钥矩阵key_matrix2进行按位异或运算，生成最终的加密图[0049]所述步骤6.2具体为：[0050]步骤6.2.1:将每个像素块的8个比特平面记为{B0,B1,B2,B3,B4,B5,B6,B7};[0051]步骤6.2.2:将8个比特平面分组，第一组平面为{B0,B2,B4,B6},第二组平面为[0052]步骤6.2.3:将生成的混沌序列chaos_sequence扩散到包含[0,D×F-1]中的所有[0054]式中，chaosrules是生成的混沌序列置乱规则，C表示混沌序列chaos_sequenc是C中第i个混沌序列值，D×F是像素分块的大小，max(C)和min(C)分别表示C的最大值[0055]步骤6.2.4:第一组平面应用参数随机化动态约瑟夫置乱策略，得到置乱后的平面[0056]步骤6.2.5:将置乱后的平面{BO',B1',B2',B3',B4',B5',B6',B7'}进行重新组合，按照比特顺序构建每个像素值，生成置乱的像素块。[0060]确保混沌系统在相空间内全局有界。3D-HCLSM系统是在现有一维逻辑映射(Logistic映射)和正弦映射(Sine映射)的基础上发展而来，与一维混沌映射Logistic和的动力学行为，为本发明加密算法提供了很好的随机性和安全性。[0061]本发明的有益效果是：本发明首先构建了一个三维Logistic-Sine映射，该映射是在现有一维Logistic映射和Sine映射的基础上发展而来。其次，图像预处理和密钥生成，将两幅目标医学图像通过Alpha通道合成四通道待加密矩阵，然后将融合后的医学图像的RGB通道和Alpha通道作为输入，结合SHA-512哈希函数生成密钥序列，所述密钥序列被用于参数随机化动态约瑟夫置乱过程，从而显著增强像素置乱的随机性。接着，本发明改进了传统的zigzag置乱方法，允许随机选择中心点进行双向置乱，并在合并序列时采用交替合并策略，进一步增强了像素的混乱度。最后，本发明提出了一种新型的比特级别置乱技术，该技术结合了参数随机化动态约瑟夫置乱规则和基于混沌序列的置乱规则，实现了像素的深度混乱，从而极大地提高了加密的安全性。附图说明[0062]图1是本发明的基于三维超混沌系统的多医学图像加密方法流程图；为系统变量yi的分岔图，图2(c)为系统变量zi的分岔图；[0064]图3是本发明的3D-HCLSM系统的三维相空间轨迹图，其中图3(a)为xi轨迹图，图3(b)为yi轨迹图，图3(c)为zi轨迹图，图3([0065]图4是本发明的三维超混沌系统3D-HCLSM系统的李雅普诺夫指数图；[0066]图5是本发明的改进的zigzag置乱操作图；[0067]图6是本发明的新型比特级置乱操作图；[0068]图7是本发明的参数随机化动态约瑟夫置乱阶段流程图；[0069]图8是本发明的改进的zigzag置乱扩散阶段流程图；[0070]图9是本发明的新型比特级置乱扩散阶段流程图；[0071]图10是本发明的图像加解密实验结果图，其中图10(a)、图10(b)是原始图像，图10(c)是两张原始图像混合后的图像，图10(d)是加密图像，图10(e)、图10(f)是解密图像；[0072]图11为明文与密文直方图对比图，其中图11(a)、图11是(b)明文与明文直方图，图11(c)、图11(d)是密文与密文直方图；[0073]图12为明文密文像素相关性图，其中，图12(a)是原图，图12(b)是原图像素相关[0074]图13为抗噪声能力测试图，其中图13(a)、图13(e)是原始医学图像，图13(b)、图13度的椒盐噪声攻击下的解密图像。具体实施方式[0075]下面结合附图和具体实施方式，对本发明作进一步说明。[0076]实施例1:如图1所示，一种基于三维超混沌系统的多医学图像加密方法，具体操作[0078]执行双图像融合预处理，将两幅原始医学图像通过Alpha通道合成四通道待加密矩阵，生成加密前的原始图像Mixed_image,将其大小记为M×N。[0080]将预处理阶段得到的图像Mixedimage的RGB通道矩阵和Alpha通道矩阵作为输入，使用SHA-512哈希函数生成512位的二进制序列，然后将其每8位为一组转换为十进制，代，迭代次数为M×N*3,即原始图像像素点大小的三倍，得到三个混沌序列，记为Xi,Y;,Zi(i=1,2,…,M×[0082]选取混沌序列X₁,X₂,X₃,X₄,Y₁,Y₂,Y₃,Y₄,Z₁,Z₂,Z₃,Z₄,将其与哈希序列进行异或运算，得到密钥序列Keys={key₁,key₂,key₃,key4,key₅,key₆},具体运算公式为：11[0084]其中，田表示进行异或运算，mod表示模数运算，mod256是为了使值不溢出0到255的范围。[0085]生成用于像素扩散阶段的两个密钥矩阵和用于新型比特级置乱的混沌序列，具体操作步骤如下：[0086]将预设的初始值{xo,yo+0.05,zo+0.05,a,b,c}及生成的密钥序列依次输入3D-[0087]分别截取所述Chaotic_sequences1和所述Chaotic_sequences2中的3个混沌序列的后半部分，并将其拼接为图像尺寸的序列，经向上取整后构建两个密钥矩阵key_matrix1和key_matrix2;[0088]将所得混沌序列Xi,Y,Zi的后半部分拼接为图像像素总数大小的一维混沌序列chaos_sequence,用于生成新型比特级置乱阶段的混沌序列置乱规则。具体生成公式如下：[0090]式中，chaosrules是生成的混沌序列置乱规则，C表示混沌序列chaos_sequenc是C中第i个混沌序列值，D×F是像素分块的大小，max(C)和min(C)分别表示C的最大值和最小值，round表示进行四舍五入操作；时，在a值的整个范围内都表现出高度的不规则性和复杂性，表明系统已经进入混沌状态。图3绘制了系统的三维相空间轨迹图，图中整个轨迹布满相空间，说明该混沌系统具有复杂的动力学行为和连续的参数范围。[0096]经过混沌系统的分岔图、相空间轨迹图和李雅普诺夫指数等分析，本发明所提出的混沌系统具有复杂的动力学行为和高度随机性，且生成的序列具有不可预测性和初值敏感性，能够为医学图像加密算法提供强大的随机性基础。[0097]本发明基于传统的zigzag置乱操作，提出了一种改进型zigzag双向交叉置乱操作。以大小为8×8的像素块为例进行阐述，如图5所示，具体操作步骤为：[0098]在像素块内选取两个不同的中心点，并为每一个中心点定义一个扩散方向，随机沿着两个方向进行置乱。图中选择中心点为28和37,分别沿着左上和右下进行双向扩散，得[0099]交叉合并sub_sequencel和sub_sequence2,得到该像素块的置乱序列List1;[0100]将序列List1重塑回8×8大小的块，得到置乱后的图像矩阵。[0101]本发明基于普通的比特级置乱操作，提出了一种新型的比特级置乱方法，以大小为3×3的像素块为例进行阐述，如图6所示，具体操作步骤为：[0102]首先，将原始图像original_image像图像的比特平面分解的原理，将像素值的比特分别放入对应的比特平面，图中[B0,B1,B2,B3,B4,B5,B6,B7]分别表示图像分解后得到的8个比特平面；[0103]利用本发明提出的参数随机化动态约瑟夫置乱策略生成置乱规则1,接着利用密钥生成阶段中生成的混沌序列chaos_sequence构造长度为像素块大小的序列，同时保留混沌序列的随机性，生成混沌序列置乱规则，记为置乱规则2;[0104]将得到的8个比特平面进行分组，第一组平面为[B0,B2,B4,B6],应用置乱规则1约瑟夫置乱，并得到对应的置乱平面[BO',B2',B4′,B6'];第二组平面为[B1,B3,B5,B7],应用[0105]将置乱平面[BO',B1',B2',B3',B4',B5',B6',B7']进行重新组合，按照比特的顺序构[0106]将得到的置乱图像与基于3D-HCLSM系统生成的密钥矩阵进行异或运算，最终生成比特级置乱扩散的图像，即加密图像。[0108]基于约瑟夫问题的规则，随机选取密钥序列作为起始位置start和间隔step,将Mixed_image进行动态随机化约瑟夫置乱，得到初级密文图像。[0109]如图7所示，动态随机化约瑟夫置乱阶段的具体操作为：[0110]将融合图像展平为一维数组，同时创建一个与其大小相同的索引数组；[0111]依据3D-HCLSM系统生成的混沌序列，从密钥序列keys中随机确定起始位置start[0112]根据像素的总数、确定的起始位置和间隔，利用索引数组进行参数随机化动态约瑟夫置乱操作，生成置换后的索引列表；[0113]根据置换后的索引列表，对展平后的像素数组进行重新排列，得到置乱像素数组；[0114]将置乱像素数组重新调整为与融合图像大小相同的形状，生成置乱图像；[0115]将融合图像替换为生成的置乱图像，重复上述步骤L轮，得到初级密文图像，本发[0116]置乱扩散的第一阶段：[0117]首先，将初级密文图像分为若干像素块，每块大小为8×8;接着，将每一块分别进行改进型zigzag双向交叉置乱；然后把得到的置乱序列与混沌系统生成的密钥矩阵key_提出的改进型zigzag双向交叉置乱扩散操作流程如图8所示。比特平面，分别对应像素值的每一位。然后利用密钥生成阶段生成的混沌序列置乱规则chaosrules,结合动态约瑟夫置乱算法，对每一块的8个比特平面进行交替的改进型比特级与混沌系统生成的密钥矩阵key_matrix2进行逐像素异或运算，得到置乱扩散第二阶段的[0123]引入生成的混沌序列置乱规则和动态随机化约瑟夫置乱规则，对每个像素块的8[0124]将得到的置乱矩阵与基于3D-HCLSM系统[0125]图10是本发明的图像加解密实验仿真结果，证实了该加密方法的有效性和可行图像大小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