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专利号: 2018104958215
申请人: 南京邮电大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2026-08-12
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种基于不完全Feistel网络的RGB图像加密方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、对RGB图像进行分层,分别提取出R层图像、G层图像和B层图像;

S2、分别对提取出的R层图像、G层图像和B层图像进行二进制化表示,得到R层二进制化表示图像、G层二进制化表示图像和B层二进制化表示图像;

S3、分别对R层二进制化表示图像、G层二进制化表示图像和B层二进制化表示图像进行对应位比特值提取,得到24幅由比特值表示的所述RGB图像的子图;

S4、对24幅子图进行分组,共得到6组子图集,每组所述子图集包含4张子图;

S5、利用随机数发生器生成一个随机密钥,将一组子图集与一个随机密钥输入不完全Feistel网络进行加密运算,得到一组加密后的子图集,重复S5中的前述操作过程直至完成所有子图集的加密;

S6、将所有经过加密后子图集内的子图进行图像合并,得到经过加密的RGB图像;

S3中所述分别对R层二进制化表示图像、G层二进制化表示图像和B层二进制化表示图像进行对应位比特值提取,得到24幅由比特值表示的原RGB图像的子图,包括如下步骤:S31、对R层二进制化表示图像进行对应位比特值提取,共得到4张R层高位子图以及4张R层低位子图;

S32、对G层二进制化表示图像进行对应位比特值提取,共得到4张G层高位子图以及4张G层低位子图;

S33、对B层二进制化表示图像进行对应位比特值提取,共得到4张B层高位子图以及4张B层低位子图;

S4中所述对24幅子图进行分组,共得到6组子图集,每组所述子图集包含4张子图,包括如下步骤:S41、将4张R层高位子图分为一组,得到第一子图集;

S42、将4张R层低位子图分为一组,得到第二子图集;

S43、将4张G层高位子图分为一组,得到第三子图集;

S44、将4张G层低位子图分为一组,得到第四子图集;

S45、将4张B层高位子图分为一组,得到第五子图集;

S46、将4张B层低位子图分为一组,得到第六子图集;

S5中所述将一组子图集与一个随机密钥输入不完全Feistel网络进行加密运算,得到一组加密后的子图集,重复上述过程直至完成所有子图集的加密,包括如下步骤:S52、将第一子图集与一个随机密钥输入不完全Feistel网络进行两轮加密运算,得到加密后的第一子图集;

S53、将第二子图集与一个随机密钥输入不完全Feistel网络进行一轮加密运算,得到加密后的第二子图集;

S54、将第三子图集与一个随机密钥输入不完全Feistel网络进行两轮加密运算,得到加密后的第三子图集;

S55、将第四子图集与一个随机密钥输入不完全Feistel网络进行一轮加密运算,得到加密后的第四子图集;

S56、将第五子图集与一个随机密钥输入不完全Feistel网络进行两轮加密运算,得到加密后的第五子图集;

S57、将第六子图集与一个随机密钥输入不完全Feistel网络进行一轮加密运算,得到加密后的第六子图集。

2.根据权利要求1所述的基于不完全Feistel网络的RGB图像加密方法,其特征在于,S5中所述利用随机数发生器生成一个随机密钥,包括如下步骤:S51、利用随机数发生器,根据所述RGB图像的分辨率 ,产生大小为 的随机密钥。

3.根据权利要求1所述的基于不完全Feistel网络的RGB图像加密方法,其特征在于,S5中所述不完全Feistel网络的混淆函数部分由异或和循环左移运算组成,具体为:,

其中,F表示混淆函数部分, 表示一层大小为 的比特子图, 表示异或运算,表示大小为 的随机密钥, 表示循环左移运算, 表示循环左移的位数。