研究目的
提出并实现一种基于耦合映像格子（CML）混沌函数与脱氧核糖核酸（DNA）相结合的帕累托最优图像加密算法。
研究成果
所提出的CML–DNA–MOGA方法提供了良好的加密参数值，并为图像加密技术领域的多目标优化开辟了新方向，为未来图像加密研究工作提供了新思路。
研究不足
通过结合更多加密方法与更先进的多目标优化技术，该研究工作还可进一步拓展。
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基于耦合映射格子与DNA的帕累托最优进化图像加密方法
DOI：10.1007/s00521-019-04668-x
期刊：Neural Computing and Applications
出版年份：2019
更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要：
进化算法通常是解决具有多个冲突目标的优化问题的合适方法。对于许多复杂的工程优化问题，多目标建模被视为现实模型。本文提出并实现了一种基于帕累托最优的图像加密算法，该算法利用耦合映像格子（CML）混沌函数和脱氧核糖核酸（DNA）组合来加密图像。所讨论的工作采用多目标遗传算法（MOGA）获取优化结果。提出的两阶段算法在第一阶段使用伪随机数生成器、混沌方法CML和DNA创建DNA掩模的初始种群；第二阶段应用MOGA获取加密给定明文图像的最佳掩模。重点是通过多目标优化的帕累托生成方法构建帕累托前沿。论文采用密钥敏感性、密钥空间、像素变化率、统一平均变化强度、熵、直方图和相关系数等标准指标评估实施效果，并探讨了采用多适应度函数作为图像加密目标时遗传算法的影响。
作者：
Shelza Suri，Ritu Vijay
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