研究目的
提出一种基于二维变分模态分解(2D-VMD)和八维超混沌系统的新方法，以降低明文图像中相邻像素的相关性并解决图像加密算法中密钥空间过小的问题。
研究成果
所提出的加密方法能有效降低像素相关性，具有较大的密钥空间，并对统计攻击和差分攻击表现出良好的抵抗性。该方法对明文图像和密钥敏感，但分解时间随模式数变化而不同。
研究不足
二维变分模态分解（2D-VMD）的分解时间随模态数量的增加而延长，这可能影响加密效率。寻找合适的分解模态数量是一个挑战。
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基于二维变分模态分解的彩色图像加密方法
DOI：10.1007/s11042-018-7129-4
期刊：Multimedia Tools and Applications
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要：
为降低明文图像相邻像素间的相关性，并解决低维混沌映射图像加密算法存在的密钥空间过小问题，本文提出一种基于二维变分模态分解（2D-VMD）与八维超混沌系统相结合的彩色图像加密新方法。该方法通过2D-VMD分别对彩色图像的R、G、B分量进行分解，采用可变耦合方式构建八维超混沌系统，经对系统迭代产生的原始序列改进组合后，获得两组与明文图像关联的密钥序列：一组用于置乱2D-VMD获得的各模态图像，另一组用于替换置乱后模态图像的像素值。不同模态图像采用不同密钥序列处理，最终生成与模态数量相等的加密图像。实验结果表明：相较于现有方法，2D-VMD能有效降低明文图像空间域像素相关性，使破解难度显著提升；该加密方法具有更优的统计特性与差分特性、足够大的密钥空间以及良好的明文敏感性。
作者：
Shouqiang Kang，Yaqi Liang，Yujing Wang，Mikulovich V I
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