复合混沌加解密算法——Python实现

最近网络安全老师布置的一个作业，就是编码实现复合混沌加解密算法。其实这个也是我们网络安全老师的一篇论文【基于复合混沌系统的数字图像加密研究】，这个算法被运用在有线电视机顶盒中给视频加密，我虽然之前都没了解过加解密算法，不过感觉这个还是很厉害的。实验课上给出的是MATLAB代码，这里我使用Python实现。

参考：

https://blog.csdn.net/qq_29941869/article/details/78792245

https://blog.csdn.net/qq_44711612/article/details/114858059

1. 配置OpenCV环境

1. 确保已经安装Python环境，并且查看Python版本；使用cmd，输入“python -v”查看版本信息。

2. 安装OpenCV，这是它的官网：http://opencv.org/，推荐使用迅雷下载，直接用浏览器下载的话太慢了。。。

3. 安装python中需要的OpenCV库文件，http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/，进到这个网站，使用快捷键“Ctrl+F”搜索“opencv”，下载这个库文件。

4. 

   点击后，进入到版本选择，可以看到，这里有多个版本。刚才第一步的时候，我查看到我的版本是64位，3.8.5，所以我这里选择红框中的第一个链接，这里也是推荐用迅雷下，感觉比浏览器下得要快。一定要选择正确的版本，才能装好，不要问为啥，因为我就是在这里弄错了。

   

2. 编码

"""
@encoding   :       utf-8
@Author     :       Wuguo Tang
@School     :       CSUFT
@E-mail     :       1009592703@qq.com
@File       :       fhhd.py
@CreateTime :       2021/3/25    14:00
"""
import cv2
import math
import numpy as np


def int2bin8(x):  # 整型转8位二进制
    result = "";
    for i in range(8):
        y = x & (1)
        result += str(y)
        x = x >> 1
    return result[::-1]


def int2bin16(x):  # 整型转16位二进制
    result = "";
    for i in range(16):
        y = x & (1)
        result += str(y)
        x = x >> 1
    return result


def fhhd(img, x0, g0, j0, encryptionImg):
    x = img.shape[0]
    y = img.shape[1]
    c = img.shape[2]
    g0 = int2bin16(g0)
    for s in range(x):
        for n in range(y):
            for z in range(c):
                m = int2bin8(img[s][n][z])  # 像素值转八位二进制
                ans = ""
                for i in range(8):
                    ri = int(g0[-1])  # 取手摇密码机最后一位ri
                    qi = int(m[i]) ^ ri  # 与像素值异或得qi
                    xi = 1 - math.sqrt(abs(2 * x0 - 1))  # f1(x)混沌迭代
                    if qi == 0:  # 如果qi=0,则运用x0i+x1i=1;
                        xi = 1 - xi;
                    x0 = xi  # xi迭代
                    t = int(g0[0]) ^ int(g0[12]) ^ int(g0[15])  # 本源多项式x^15+x^3+1
                    g0 = str(t) + g0[0:-1]  # gi迭代
                    ci = math.floor(xi * (2 ** j0)) % 2  # 非线性转换算子
                    ans += str(ci)
                re = int(ans, 2)
                encryptionImg[s][n][z] = re  # 写入新图像


def fhhdjm(encryptionImg, x0, g0, j0, decryptionImg):
    x = encryptionImg.shape[0]
    y = encryptionImg.shape[1]
    c = encryptionImg.shape[2]
    g0 = int2bin16(g0)
    for s in range(x):
        for n in range(y):
            for z in range(c):
                cc = int2bin8(img[s][n][z])
                ans = ""
                for i in range(8):
                    xi = 1 - math.sqrt(abs(2 * x0 - 1))
                    x0 = xi
                    ssi = math.floor(xi * (2 ** j0)) % 2
                    qi = 1 - (ssi ^ int(cc[i]))
                    ri = int(g0[-1])
                    mi = ri ^ qi
                    t = int(g0[0]) ^ int(g0[12]) ^ int(g0[15])
                    g0 = str(t) + g0[0:-1]
                    ans += str(mi)
                re = int(ans, 2)
                decryptionImg[s][n][z] = re


if __name__ == "__main__":
    img = cv2.imread("E:/9_25.jpg", 1)  # 读取原始图像
    cv2.imshow("Origin Img", img)

    encryptionImg = np.zeros(img.shape, np.uint8)
    fhhd(img, 0.15624562, 164, 10, encryptionImg)  # 加密
    cv2.imwrite("E:/a1.bmp", encryptionImg)
    cv2.imshow("Encryption Img", encryptionImg)

    img = cv2.imread("E:/a1.bmp", 1)  # 读取加密图像
    decryptionImg = np.zeros(img.shape, np.uint8)
    fhhdjm(img, 0.15624562, 164, 10, decryptionImg)  # 解密
    cv2.imwrite("E:/a2.bmp", decryptionImg)
    cv2.imshow("Decryption Img ", decryptionImg)
    cv2.waitKey(-1)

3.运行结果