扩散映射置乱与超混沌系统组合图像加密算法首先由Logistic系统构造的二维非线性动力系统产生的混沌序列形成扩散矩阵和Arnold映射矩阵，然后在基色上对彩色图像进行扩散，并在不同的位平面对彩色图像进行置乱，最后用Chen系统产生的混沌序列对置乱后的图像HYPERLINK"http://www.cksis.com/"文件加密。该加密算法实现简单，能够抵御多种攻击，且容易用硬件实现。一、图像置乱在图像文件加密系统中，采用非线性函数映射置乱和线性变换进行扩散，可以有效抵御对加密系统进行的统计分析攻击。为此，扩散算法和映射算法被引进对图像进行置乱。1、扩散置乱所谓扩散置乱，是指把图像中像素的灰度值用某种算法扩散到相邻的若干个像素上的图像置乱操作。对于一幅大小为N×N的彩色图像G，采用两邻点相互扩散的线性变换算法：对图像像素的灰度值进行扩散。其中称为2×2扩散矩阵，gij和gij+1分别为原图像点(i，j)和(i，j+1)处的三基色值，gij’和gij+1’分别为扩散后的三基色值，K为图像的基色级，mod为模运算（下同）。为简化逆扩散运算，通常取|D|=1，且令d11=1、d12=as、d21=bs，则d22=asbs+1，称它们为扩散加权系数，取整数，由参数序列{（as，bs）}(s=1，2，…，r)决定，其中r为扩散置乱次数。那么其逆扩散为：其中m和n为能使得0≤gij<K和0≤gij+1<K的最小整数值。如果采用三邻点扩散，则D为3×3扩散矩阵，大于三邻点扩散时D构造比较复杂，一般不用。应用式(1)多次对图像自(0，0)开始逐行扩散，得到扩散后的图像。通常取d12≥2，这样图像中每个像素的灰度值将被放大扩散到整幅图像中，算法对被加密图像敏感a逆扩散则应用式(2)从（N-1，N-1）开始对扩散后的图像逐行反方向扩散，进行图像还原。2、映射置乱所谓映射置乱是把原始图像中的像素从一个位置映射到另一个位置的置乱操作。在图像文件加密置乱中的映射置乱要求可逆，如映射过程为map(x，y)：(ij)→(k，l)，即在参数x和y的作用下，把原处于(i,j)的像素移动到位置(k，l)。以达到对图像置乱的目的：为保证被置乱的图像正确还原，要求映射过程是保面积的，且映射map(x，y）必须存在相应的逆过程map’(x，y)：(ij)→(k，l)。广义Amold映射：可以满足上述要求。为叙述方便，称为映射矩阵。在广义Amold映射中，要求|M|=1。为简化映射矩阵构建，通常假设k11=1、k12=d和k21=e，则J22=de+1。到目前为止，所有采用Amold映射的置乱算法都是在图像级进行置乱。所谓图像级置乱，就是直接把图像的像素从一点映射到另一点以达到图像被置乱的目的，其置乱前后像素灰度值的统计特征没有被改变，这样在已知图像的情况下很容易受到攻击。其安全性不佳，为此，本加密算法采取基于位平面置乱。所谓基于位平面置乱，是把一幅原始图像G视作由若干个位平面组成（如256级的灰色图像有8个位平面），在每个位平面上用Amold映射对图像中各像素的比特位进行置乱操作。为了到达像素级置乱效果，在不同的位平面上采用不同的映射矩阵。其映射过程：其中P为图像的位平面数，{1，dp，eP，dpep+1}为第p个位平面上所采用的映射矩阵的元素值，由参数序列{(dp，e，)}决定。由于采用不同映射矩阵，同一像素中的各个比特位将被映射到不同的位置上，从而达到像素级置乱的目的，也就是说，映射过程除了像素被置乱，同时各像素的灰度值也被置乱，原始图像的统计特征完全被破坏。一般情况下，Arnold逆映射要计算映射周期后才能确定逆映射次数，而且该映射周期与被处理图像的大小并不成正比关系，为提高Arnold逆映射的速度和效率，有资料提出一种Arnold逆映射的新算法，但该算法不适用于广义Arnold的逆映射，且效率不高。观察式(3)不难发现，Arnold映射过程是把原图像位置(i，j)上的像素映射到（k.l）位置上，那么其逆映射即为把(k，l)的像素映射到(i,j)位置上。因此，可以用式(3)的映射过程由(i,j)求得(k,l)后，把位置（k,l）上的像素移动到(i,j)上即实现广义Amold的逆映射过程。该逆映射方法简单，不需要进行判断，不仅可以适用于经典的Arnold映射，也适用于广义Arnold映射，无论是二维或三维均适用，而且计算时间大大缩短。3、参数生成在扩散置乱和映射置乱操作中，其置乱效果分别由参数序列{（as，bs）}和{(dp，ep)}决定，为简化用户操作，同时也使得扩散和映射操作完全依赖于若干个密钥，加密算法中利用一维Logistic系统定义一个二维非线性动力系统：来生成这些参数序列。其中为加大系统的复杂性，在二维非线性