一种发电厂图像数据加解密方法及系统与流程

本发明涉及图像处理技术，尤其涉及一种发电厂图像数据加解密方法及系统。

背景技术：

1、目前，随着互联网的发展和普及，图像成为电力数据展示中常用的一种媒介。而在采集、传输、处理和存储过程中，图像数据容易受到黑客攻击、窃取和篡改。发电厂作为电力工业的重要组成部分，因此发电厂图像数据的安全性至关重要。

2、线性反馈移位寄存器(lfsr)是一种伪随机序列产生器，它可以通过连续位移寄存器中的比特，产生一个伪随机序列。线性反馈移位寄存器具有周期性和随机性，可以产生高质量的伪随机序列，因此被广泛应用于图像加密中。

3、混沌映射是一种非线性动态系统，在密码学中，它具有良好的密钥发生、数字签名和数据加密等应用。而三维混沌系统则是基于三维空间中的非线性动态方程，具有较好的随机性和混沌特性，其特点是具有高度的随机性和不确定性，可以用于生成高质量的随机数序列，因此也被广泛应用于数据加密。

4、然而单纯使用lfsr或三维混沌映射进行数据加密存在一定缺陷，lfsr仅能生成有限数量的伪随机数序列，而三维混沌映射存在周期性行为，且易受到初始条件和参数值的影响。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种发电厂图像数据加解密方法及系统，将于线性反馈移位寄存器和三维混沌映射相结合，既利用了lfsr的高效性，又采用三维混沌映射的高质量随机数序列生成能力，避免了它们的缺陷，相对于采用单一加密手段具有更高的加密强度和更好的图像质量保持性，能够有效保护图像数据的隐私和安全。

2、为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：

3、一种发电厂图像数据加解密方法，所述方法的图像数据加密步骤包括：

4、将待加密的发电厂图像数据分割为大小相同的第一子图像，使用线性反馈移位寄存器生成的加密密钥序列对每个第一子图像的像素点位置置乱，得到每个第一子图像对应的第二子图像；

5、将所有第二子图像按照对应第一子图像的位置关系拼接得到第一图像，将第一图像进行rgb分解得到与rgb基本颜色一一对应的分量矩阵，使用多重的三维混沌系统根据所述分量矩阵对第一图像的像素点进行混淆处理，得到与rgb基本颜色一一对应的混淆分量矩阵；

6、对混淆分量矩阵进行离散化操作，得到每个rgb基本颜色对应的混沌密钥流，将所述分量矩阵和对应混淆分量矩阵进行异或操作，得到与rgb基本颜色一一对应的加密数组，将每个rgb基本颜色的加密数组组合以生成加密图像。

7、进一步的，将待加密的发电厂图像数据分割为大小相同的第一子图像时，包括：获取待加密的发电厂图像数据，将待加密的发电厂图像调整为目标大小，并转换为目标格式，然后按照指定的分割比例，将调整后的待加密的发电厂图像分割为至少2个相等的第一子图像。

8、进一步的，使用线性反馈移位寄存器生成的加密密钥序列对每个第一子图像的像素点位置置乱时，包括：

9、使用线性反馈移位寄存器生成与每个第一子图像的像素点一一对应的加密密钥序列，每个第一子图像像素点对应的加密密钥序列各不相同，根据所述加密密钥序列以及对应的第一子图像中像素点的横坐标与纵坐标的坐标原始值，计算得到第一子图像中像素点的横坐标与纵坐标的新坐标值，并用新坐标值替换坐标原始值；

10、将每个子图像的像素点位置按照横坐标与纵坐标的新坐标值重新分配，得到每个第一子图像对应的第二子图像。

11、进一步的，根据所述加密密钥序列以及对应的第一子图像中像素点的横坐标与纵坐标的坐标原始值，计算得到第一子图像中像素点的横坐标与纵坐标的新坐标值时，包括：将所述加密密钥序列进行模运算的计算结果与目标像素点的横坐标或纵坐标的坐标原始值相加后再加1，得到目标像素点的横坐标或纵坐标的新坐标值。

12、进一步的，所述分量矩阵中的元素为所有像素点的对应rgb基本颜色的值，使用多重的三维混沌系统根据所述分量矩阵对第一图像的像素点进行混淆处理时，包括：

13、将每个分量矩阵从色彩空间映射到三维向量空间中，得到对应的原始变量矩阵；

14、使用三维lorenz混沌系统对每个原始变量矩阵进行第一次混淆，得到对应的一次混淆变量矩阵；

15、使用三维rossler混沌系统对每个一次混淆变量矩阵进行第二次混淆，得到对应的二次混淆变量矩阵；

16、将每个二次混淆变量矩阵从三维向量空间映射到色彩空间中，得到对应的混淆分量矩阵。

17、进一步的，使用三维rossler混沌系统对每个一次混淆变量矩阵进行第二次混淆时，三维rossler混沌系统的混淆方程表达式如下：

18、x″(i,j)＝αx′(i,j)[x′(i,j)-1]+βy′2(i,j)x′(i,j)+γz′3(i,j)

19、y″(i,j)＝αy′(i,j)[y′(i,j)-1]+βz′2(i,j)y′(i,j)+γx′3(i,j)

20、z″(i,j)＝αz′(i,j)[z′(i,j)-1]+βx′2(i,j)z′(i,j)+γy′3(i,j)

21、其中，x″(i,j)、y″(i,j)、z″(i,j)分别表示rgb基本颜色的红色、绿色、蓝色对应的二次混淆变量矩阵，x′(i,j)、y′(i,j)、z′(i,j)分别表示rgb基本颜色的红色、绿色、蓝色对应的一次混淆变量矩阵，(i,j)表示像素点横坐标和纵坐标的坐标值，i∈[1,m],j∈[1,n],α,β,γ为三个常数，α∈[3.68,3.99]；β∈[0.01,0.15]；γ∈[0.01,0.22]。

22、进一步的，将所述分量矩阵和对应混淆分量矩阵进行异或操作时，包括：将当前rgb基本颜色对应的分量矩阵和混淆分量矩阵均进行一维化操作，得到分量矩阵对应的第一一维数组与混淆分量矩阵对应的第二一维数组，将第一一维数组与第二一维数组进行按位异或操作，得到当前rgb基本颜色对应的加密数组。

23、进一步的，将每个rgb基本颜色的加密数组组合以生成加密图像时，包括：将每个rgb基本颜色的加密数组组合得到三维数组，所述三维数组中的元素组与加密图像中的像素点一一对应，且所述三维数组中的每个元素组均包括每种rgb基本颜色的值，将三维数组中每个元素组的值作为加密图像中的对应像素点的rgb基本颜色的值。

24、进一步的，对混淆分量矩阵进行离散化操作时，包括：使用主成分分析离散法，分别将每个rgb基本颜色对应的混淆分量矩阵进行离散化操作，得到每个rgb基本颜色对应的混沌密钥流；所述方法的图像数据解密步骤包括：

25、获取每个rgb基本颜色对应的混沌密钥流与主成分分析函数，使用主成分分析离散法的逆运算，根据混沌密钥流与主成分分析函数计算得到对应的混淆分量矩阵；

26、获取多重的三维混沌系统中每个三维混沌系统对应的混淆方程和参数值，根据每个三维混沌系统对应的混淆方程和参数值，对所述混淆分量矩阵进行还原，得到对应的分量矩阵；

27、将每个rgb基本颜色的分量矩阵组合以生成第二图像，将第二图像分割为大小相同的第三子图像，所述第三子图像与第一子图像一一对应；

28、使用线性反馈移位寄存器生成第一子图像对应的加密密钥序列，用所述加密密钥序列将第三子图像中每个像素点的位置还原，得到对应的第一子图像；

29、将所述第一子图像拼接得到解密的发电厂图像。

30、本发明还提出了一种发电厂图像数据加解密系统，包括计算机设备，所述计算机设备被编程或配置以执行任一所述的发电厂图像数据加解密方法。

31、与现有技术相比，本发明的优点在于：

32、(1)本发明将线性反馈移位寄存器和三维混沌映射相结合，既利用了lfsr的高效性，又采用三维混沌映射的高质量随机数序列生成能力，避免了lfsr仅能生成有限数量的伪随机数序列，而三维混沌映射存在周期性行为，且易受到初始条件和参数值的影响。相对于采用单一加密手段具有更高的加密强度和更好的图像质量保持性，能够有效保护图像数据的隐私和安全。

33、(2)本发明将图像分割成若干个子图像再进行像素点位置置乱，则每个子图像都具有独立的加密密钥序列，可有效提高图像加密的安全性和鲁棒性。

34、(3)本发明将三维lorenz混沌系统与三维rossler混沌系统相结合，对图像中的像素点进行混淆处理，利用不同的三维混沌系统之间相互耦合，可使图像所有像素点的自由度混沌化，从而增强混沌强度。可以提高加密算法的不可预测性，保证发电厂图像的安全性。攻击者需要同时得知多个混沌系统的参数与密钥流才能破解加密，增加了攻击难度。

35、(4)本发明使用离散化操作来生成密钥流，可增强密钥流的随机性和复杂性，使得攻击者难以推断密钥流中的明文和密文之间的关系，从而降低密钥泄露的风险。