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Chaos based multiple order optical transform for 2D image encryption
Engineering Science and Technology, an International Journal ( IF 5.7 ) Pub Date : 2020-10-01 , DOI: 10.1016/j.jestch.2020.02.007
Gurpreet Kaur , Rekha Agarwal , Vinod Patidar

Abstract In this paper, a robust yet simple and efficient method is proposed for a 2D image encryption. The purpose of this work is to plug the gap related to blind decryption and lack of randomness in optical transform domain which limits its application in encryption of data. The novelty of this work is in the method of generating multiple transform orders. Two piecewise linear chaotic maps (PWLCM) are used to generate multiple transform orders along both the dimensions. A fractional Fourier transform is obtained with the generated multiple order vectors. The transform domain data is scrambled with yet another integrated chaotic map to further enhance the security. In the proposed work, the chaotic maps are selected, keeping in view, limitations related to 1D chaotic maps. The PWLCM and an integrated chaotic map are robust due to absence of periodic windows that exist in 1D chaotic maps. A reality preserving algorithm is used to overcome the limitation of dealing with complex transform coefficients for storage and transmission purposes thereby making it suitable for fast and real time processing. The results and experimental analysis prove that proposed scheme is highly random in encrypted domain and it possesses excellent sensitivity. The entropy in encrypted domain is considerably higher than other similar state-of-art schemes. The scheme is robust against classical attacks, noise attack, differential attacks and entropy attack. The present work is confined to 2D images, however the proposed scheme can be further extended to multispectral images.

中文翻译:

用于二维图像加密的基于混沌的多阶光学变换

摘要 在本文中,提出了一种鲁棒但简单有效的二维图像加密方法。这项工作的目的是填补与盲解密和光变换域缺乏随机性相关的空白,这限制了其在数据加密中的应用。这项工作的新颖之处在于生成多个变换顺序的方法。两个分段线性混沌图 (PWLCM) 用于沿两个维度生成多个变换顺序。使用生成的多阶向量获得分数傅立叶变换。变换域数据与另一个集成的混沌图打乱,以进一步增强安全性。在拟议的工作中,选择了混沌地图,同时考虑到与一维混沌地图相关的局限性。由于一维混沌图中不存在周期性窗口,因此 PWLCM 和集成混沌图是稳健的。现实保持算法用于克服处理复杂变换系数用于存储和传输目的的限制,从而使其适用于快速和实时处理。结果和实验分析证明,所提出的方案在加密域中具有高度随机性,并且具有良好的灵敏度。加密域中的熵远高于其他类似的最新方案。该方案对经典攻击、噪声攻击、差分攻击和熵攻击具有鲁棒性。目前的工作仅限于 2D 图像,但是所提出的方案可以进一步扩展到多光谱图像。现实保持算法用于克服处理复杂变换系数用于存储和传输目的的限制,从而使其适用于快速和实时处理。结果和实验分析证明,所提出的方案在加密域中具有高度随机性,并且具有良好的灵敏度。加密域中的熵远高于其他类似的最新方案。该方案对经典攻击、噪声攻击、差分攻击和熵攻击具有鲁棒性。目前的工作仅限于 2D 图像,但是所提出的方案可以进一步扩展到多光谱图像。现实保持算法用于克服处理复杂变换系数用于存储和传输目的的限制,从而使其适用于快速和实时处理。结果和实验分析证明,所提出的方案在加密域中具有高度随机性,并且具有良好的灵敏度。加密域中的熵远高于其他类似的最新方案。该方案对经典攻击、噪声攻击、差分攻击和熵攻击具有鲁棒性。目前的工作仅限于 2D 图像,但是所提出的方案可以进一步扩展到多光谱图像。结果和实验分析证明,所提出的方案在加密域中具有高度随机性,并且具有良好的灵敏度。加密域中的熵远高于其他类似的最新方案。该方案对经典攻击、噪声攻击、差分攻击和熵攻击具有鲁棒性。目前的工作仅限于 2D 图像,但是所提出的方案可以进一步扩展到多光谱图像。结果和实验分析证明,所提出的方案在加密域中具有高度随机性,并且具有良好的灵敏度。加密域中的熵远高于其他类似的最新方案。该方案对经典攻击、噪声攻击、差分攻击和熵攻击具有鲁棒性。目前的工作仅限于 2D 图像,但是所提出的方案可以进一步扩展到多光谱图像。
更新日期:2020-10-01
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