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🔥 内容介绍
一、引言：图像加密的 “安全刚需” 与技术破局
1.1 图像加密：数字时代的隐私 “防火墙”
在大数据传输、云端存储、军事通信、医疗影像共享等场景中，图像作为核心信息载体，其隐私保护至关重要。传统明文传输或简单加密方式易遭窃取、篡改，而图像的冗余性、相关性等特性，也对加密算法提出了 “高安全性、抗攻击、易实现” 的核心要求 —— 图像加密的本质，是通过数学变换将原始图像转化为无意义的乱码，仅授权者可通过密钥还原，从而保障信息安全。
1.2 单一加密算法的局限与融合方案的优势
单一加密技术往往存在短板：纯几何变换（如单纯置换）仅打乱像素位置，未改变像素灰度值，易被统计分析破解；纯频域加密（如单一相位编码）对密钥依赖性强，但空域抗干扰能力弱。而仿射变换 + 双随机相位的融合方案，通过 “空域置乱 + 频域加密” 双重保障，既利用仿射变换破坏图像空间相关性，又借助双随机相位在频域隐藏图像信息，实现 “1+1>2” 的加密效果，大幅提升抗攻击能力。
二、核心技术拆解：读懂两大加密算法的 “底层逻辑”
2.1 仿射变换：空域像素的 “位置洗牌术”
2.1.1 基本原理：几何变换的数学本质
仿射变换是一种线性几何变换（含平移、旋转、缩放、剪切）与平移变换的组合，核心是通过矩阵运算改变图像像素的坐标位置，实现像素 “置乱”—— 不改变像素本身的灰度值，仅破坏像素间的空间关联，让攻击者无法从乱序像素中提取有效信息。其数学表达式为：
2.2 双随机相位编码（DRPE）：频域信息的 “密码隐藏术”
2.2.1 核心思想：光学加密的数学延伸
双随机相位编码（DRPE）是基于傅里叶光学的经典加密算法，核心是在空域和频域分别引入随机相位掩码（Random Phase Mask, RPM），通过傅里叶变换将图像信息隐藏在复杂的频域分布中 —— 授权者需同时掌握两个相位密钥，才能通过逆变换还原图像，安全性远高于单一域加密。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function result=shelter(I, x)
h = length(I(1,:));
w = length(I(:, 1));
temp1 = zeros(fix(w/x), h);
temp2 = ones(w -fix(w/x) , h);
result = [temp1; temp2];
result = result.*I;
🔗 参考文献
[1]宋真真.基于混沌映射和双随机相位的图像加密算法研究[D].哈尔滨工业大学[2026-01-24].
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
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