【图像加密解密】基于matlab DNA编码混沌系统图像加密解密（数据丢失攻击测试、直方图分析、熵值计算、PSNR 峰值信噪比、像素相关性分析）【含Matlab源码 14961期】

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⛄一、DNA编码混沌系统图像加密解密

1 DNA编码混沌系统图像加密解密方法

DNA编码与混沌系统结合是一种高效的图像加密技术，利用DNA序列的碱基配对规则和混沌系统的随机性增强安全性。以下是具体实现方法：

2 DNA编码规则
DNA编码将像素值转换为碱基序列（A、T、C、G），常用编码规则如下：

规则1: 00→A, 01→T, 10→C, 11→G
规则2: 00→A, 01→C, 10→T, 11→G
共8种规则可选，加密解密需使用相同规则。

数学表示：
DNA ( x ) = { A if x = 00 T if x = 01 C if x = 10 G if x = 11 \text{DNA}(x) = \begin{cases} A & \text{if } x=00 \\ T & \text{if } x=01 \\ C & \text{if } x=10 \\ G & \text{if } x=11 \end{cases}DNA(x)=⎩⎨⎧ATCGifx=00ifx=01ifx=10ifx=11

3 混沌系统选择
常用混沌系统生成密钥流：

Logistic映射
x n + 1 = μ x n ( 1 − x n ) x_{n+1} = \mu x_n (1 - x_n)xn+1=μxn(1−xn)
μ ∈ [ 3.57 , 4 ] \mu \in [3.57,4]μ∈[3.57,4]时系统处于混沌状态。
Chen系统
{ x ˙ = a ( y − x ) y ˙ = ( c − a ) x − x z + c y z ˙ = x y − b z \begin{cases} \dot{x} = a(y - x) \\ \dot{y} = (c - a)x - xz + cy \\ \dot{z} = xy - bz \end{cases}⎩⎨⎧x˙=a(y−x)y˙=(c−a)x−xz+cyz˙=xy−bz

4 加密步骤

图像预处理
将图像矩阵转换为二进制流，按DNA编码规则转换为碱基序列。
混沌序列生成
通过混沌系统迭代生成随机序列，量化后作为加密密钥。
DNA运算加密
对碱基序列执行异或、加法等DNA运算（基于碱基配对规则）。例如：
- DNA异或: A⊕T=C, C⊕G=A
- DNA加法: A+T=G, C+G=T
扩散与混淆
使用Arnold变换或像素置换进一步扰乱图像空间结构。

5 解密步骤

密钥同步
使用相同初始参数重新生成混沌序列。
逆向DNA运算
根据加密时的运算规则反向操作。例如：
- DNA减法: G−T=A
- DNA异或逆运算: C⊕T=A
图像重构
将解密后的碱基序列转换回二进制，重组为图像矩阵。

6 示例代码片段（Python）

importnumpyasnp# Logistic混沌序列生成deflogistic_map(mu,x0,n):x=np.zeros(n)x[0]=x0foriinrange(1,n):x[i]=mu*x[i-1]*(1-x[i-1])returnx# DNA编码（规则1）defdna_encode(binary_str):dna_map={'00':'A','01':'T','10':'C','11':'G'}return''.join([dna_map[binary_str[i:i+2]]foriinrange(0,len(binary_str),2)])

7 安全性分析

密钥空间
混沌系统初始参数和DNA编码规则组合提供大密钥空间（>2^128）。
敏感性测试
密钥或像素微小变化导致解密失败，符合扩散特性。
统计攻击抵抗
加密后图像直方图均匀分布，相关系数接近0。

8 注意事项

混沌系统需避免周期性，建议采用高精度浮点运算。
DNA运算规则需在通信双方预先共享。
实际应用中可结合SHA-256哈希算法增强密钥安全性。

⛄二、部分源代码和运行步骤

2.1 部分代码

2.2 通用运行步骤
（1）直接运行main.m即可一键出图

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2019b

2 参考文献
[1] 周焕芹.小波变换在数字图像加密中的应用[J].河南科学. 2010

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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1 各类智能优化算法改进及应用
1.1 PID优化
1.2 VMD优化
1.3 配电网重构
1.4 三维装箱
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1.6 优化布局
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1.29 水库调度
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2 机器学习和深度学习分类与预测
2.1 机器学习和深度学习分类
2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
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2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类

2.2 机器学习和深度学习预测
2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测
2.2.2 ANN人工神经网络预测
2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测
2.2.4 BF粒子滤波预测
2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测
2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测
2.2.7 BP神经网络预测
2.2.8 CNN卷积神经网络预测
2.2.9 DBN深度置信网络预测
2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测
2.2.11 DKELM回归预测
2.2.12 ELMAN递归神经网络预测
2.2.13 ELM极限学习机预测
2.2.14 ESN回声状态网络预测
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2.2.16 GMDN预测
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2.2.20 KELM混合核极限学习机预测
2.2.21 LMS最小均方算法预测
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2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测
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2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测
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2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测

2.3 机器学习和深度学习实际应用预测
CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测

3 图像处理方面
3.1 图像边缘检测
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3.3 图像分割
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3.5 图像跟踪
3.6 图像加密解密
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3.13.1 表盘识别
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3.13.3 车辆计数
3.13.4 车辆识别
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3.13.6 车位识别
3.13.7 尺寸检测
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3.13.9 电器识别
3.13.10 跌倒检测
3.13.11 动物识别
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3.13.44 邮政编码识别
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3.13.46 指纹识别

3.14 图像修复
3.15 图像压缩
3.16 图像隐写
3.17 图像增强
3.18 图像重建

4 路径规划方面
4.1 旅行商问题（TSP）
4.1.1 单旅行商问题（TSP）
4.1.2 多旅行商问题（MTSP）
4.2 车辆路径问题（VRP）
4.2.1 车辆路径问题（VRP）
4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP）
4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）
4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）
4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP）
4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）
4.2.3 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）
4.2.4 带距离的多车辆路径问题（MDVRP）
4.2.5 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）
4.2.6 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）
4.2.6 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）
4.3 多式联运运输问题

4.4 机器人路径规划
4.4.1 避障路径规划
4.4.2 迷宫路径规划
4.4.3 栅格地图路径规划

4.5 配送路径规划
4.5.1 冷链配送路径规划
4.5.2 外卖配送路径规划
4.5.3 口罩配送路径规划
4.5.4 药品配送路径规划
4.5.5 含充电站配送路径规划
4.5.6 连锁超市配送路径规划
4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划

4.6 无人机路径规划
4.6.1 飞行器仿真
4.6.2 无人机飞行作业
4.6.3 无人机轨迹跟踪
4.6.4 无人机集群仿真
4.6.5 无人机三维路径规划
4.6.6 无人机编队
4.6.7 无人机协同任务
4.6.8 无人机任务分配

5 语音处理
5.1 语音情感识别
5.2 声源定位
5.3 特征提取
5.4 语音编码
5.5 语音处理
5.6 语音分离
5.7 语音分析
5.8 语音合成
5.9 语音加密
5.10 语音去噪
5.11 语音识别
5.12 语音压缩
5.13 语音隐藏

6 元胞自动机方面
6.1 元胞自动机病毒仿真
6.2 元胞自动机城市规划
6.3 元胞自动机交通流
6.4 元胞自动机气体
6.5 元胞自动机人员疏散
6.6 元胞自动机森林火灾
6.7 元胞自动机生命游戏

7 信号处理方面
7.1 故障信号诊断分析
7.1.1 齿轮损伤识别
7.1.2 异步电机转子断条故障诊断
7.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析
7.1.4 电机故障诊断分析
7.1.5 轴承故障诊断分析
7.1.6 齿轮箱故障诊断分析
7.1.7 三相逆变器故障诊断分析
7.1.8 柴油机故障诊断

7.2 雷达通信
7.2.1 FMCW仿真
7.2.2 GPS抗干扰
7.2.3 雷达LFM
7.2.4 雷达MIMO
7.2.5 雷达测角
7.2.6 雷达成像
7.2.7 雷达定位
7.2.8 雷达回波
7.2.9 雷达检测
7.2.10 雷达数字信号处理
7.2.11 雷达通信
7.2.12 雷达相控阵
7.2.13 雷达信号分析
7.2.14 雷达预警
7.2.15 雷达脉冲压缩
7.2.16 天线方向图
7.2.17 雷达杂波仿真

7.3 生物电信号
7.3.1 肌电信号EMG
7.3.2 脑电信号EEG
7.3.3 心电信号ECG
7.3.4 心脏仿真

7.4 通信系统
7.4.1 DOA估计
7.4.2 LEACH协议
7.4.3 编码译码
7.4.4 变分模态分解
7.4.5 超宽带仿真
7.4.6 多径衰落仿真
7.4.7 蜂窝网络
7.4.8 管道泄漏
7.4.9 经验模态分解
7.4.10 滤波器设计
7.4.11 模拟信号传输
7.4.12 模拟信号调制
7.4.13 数字基带信号
7.4.14 数字信道
7.4.15 数字信号处理
7.4.16 数字信号传输
7.4.17 数字信号去噪
7.4.18 水声通信
7.4.19 通信仿真
7.4.20 无线传输
7.4.21 误码率仿真
7.4.22 现代通信
7.4.23 信道估计
7.4.24 信号检测
7.4.25 信号融合
7.4.26 信号识别
7.4.27 压缩感知
7.4.28 噪声仿真
7.4.29 噪声干扰