一种基于混沌的黄河坝岸险情图像加密方法与流程

1.本发明属于流域险情监测技术领域，尤其涉及一种基于混沌的黄河坝岸险情图像加密方法。


背景技术：

2.河流灾害自古以来都是我国主要灾害之一，而黄河的险情更是频繁发生。每到汛期来临时，黄河事故总是频发。主要是由于泥沙沉淀，而且降雨频繁，因此若能及早发现黄河险情，黄河河岸人民的生命财产安全就能够得到极大的保障。
3.现今黄河的险情检测技术主要有卫星遥感技术，摄像头实时监测技术以及人工巡查。但是卫星遥感技术成本过高，而且在天气较为恶劣的情况下检测结果有可能会出现偏差；摄像头实时监测技术需要人工进行实时监测，需要在24小时时刻保持着高度紧张的状态，对人力资源消耗过大；人工巡查则是与摄像头检测技术一样，不能够实时对黄河情况进行监测。
4.为了解决成本高，人员匮乏的情况，黄河坝岸险情预警告警系统便诞生了。该系统通过在坝岸上部署监测点，每个监测点都在24小时实时监测坝岸的情况，若检测点进行报警，则代表有险情发生，部署的摄像头则会扭转至发生险情的点进行拍摄，并将拍摄的图像传输至服务器端。
5.黄河坝岸险情图像的传输主要是通过公网传输，这就导致了图像可能被窃取，不法分子很有可能经由这些信息找到大坝的薄弱点，从而对坝岸进行攻击，使得大坝崩塌，严重的甚至可以威胁黄河沿岸人民的生命财产安全。


技术实现要素：

6.本发明针对黄河坝岸险情图像在公共网络上传输时存在的可能被窃取，从而可能导致坝岸被攻击，威胁黄河沿岸人民的生命财产安全的问题，提出一种基于混沌的黄河坝岸险情图像加密方法，混沌是指在一个确定性系统中存在的不规则运动，随着初值的微小改变，混沌系统经过迭代的值会产生很大的变化，抗攻击能力强。因此将混沌用于图像加密可以保证图像安全。
7.为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
8.本发明一方面提出一种基于混沌的黄河坝岸险情图像加密方法，包括：
9.步骤1：根据明文黄河坝岸险情图像p生成的哈希密钥和初始密钥生成arnold变换的初始值，并分别利用logistic混沌系统和chen超混沌系统生成混沌序列，其中logistic系统用于生成混沌序列lx，chen超混沌系统用于生成混沌序列cx,cy,cz,cw，原始图像p的大小为m
×
n；
10.步骤2：将原始图像p分成三个长度为m
×
n大小的像素矩阵picr,picg和picb；
11.步骤3：利用arnold变换将像素矩阵picr,picg和picb分别进行置乱，得到置乱后的图像scrammr,scrammg和scrammb；
12.步骤4：对混沌序列lx,cy,cz和cw进行量化，得到量化之后的混沌序列lx`,cy`,cz`和cw`；将混沌序列cx进行排序，得到排序后的序列cx`和索引序列indexcx；对lx`进行编码，得到lx`每个值所对应的编码顺序lx``；
13.步骤5：每次取scrammr,scrammb和scrammb各三个值组成像素输入层scramm，取cy`,cz`和cw`中对应位置的值组成混沌层ckernel；
14.步骤6：利用混沌层ckernel按照编码顺序lx``将输入层scramm进行像素扩散，得到扩散之后的矩阵secritm；
15.步骤7：根据indexcx将扩散后的矩阵secritm进行二次置乱，并将置乱后的值组成三个像素矩阵cipherr,cipherg和cipherb；
16.步骤8：将矩阵cipherr,cipherg和cipherb组合在一起，得到密文图像c。
17.进一步地，所述步骤1包括：
18.步骤1.1：根据明文黄河坝岸险情图像p生成的哈希密钥和初始密钥按照公式(1)生成arnold变换的初始值x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9：
[0019][0020]
其中，t1,t2,
…
,t9代表初始密钥；ki代表哈希密钥,i＝1,2,
…
,27；代表异或运算；mod代表取模运算；floor代表向下取整；
[0021]
步骤1.2：根据明文图像p生成的哈希密钥和初始密钥按公式(2)生成logistic系统和chen超混沌系统的初始值lx0,cx0,cy0,cz0和cw0：
[0022][0023]
其中，ep,y1,y2,y3,y4代表初始密钥；g1,g2,h1,h2,
…
,h8代表哈希密钥；mod代表取模运算；
[0024]
步骤1.3：将初始值lx0带入logistic混沌系统迭代200+lp次，lp为图像r矩阵分量的总像素个数，舍弃前200个值，得到长度为lp的混沌序列lx；将初始值cx0,cy0,cz0,cw0带入chen超混沌系统迭代200+lp次，舍弃前200个值，得到长度为lp的混沌序列cx,cy,cz,cw。
[0025]
进一步地，所述步骤2包括：
[0026]
将原始图像p按照r,g,b三种颜色分量分成三个长度为lp的图像矩阵picr,picg和picb。
[0027]
进一步地，所述步骤3包括：
[0028]
将arnold变换的初始值和图像矩阵picr,picg和picb分别进行arnold变换，得到经由arnold变换之后的图像矩阵scrammr,scrammg,scrammb，arnold变换如公式(5)所示：
[0029][0030]
其中，a,b,n为给定的正整数；xn，yn为像素矩阵的x位置和y位置；mod为取模函数。
[0031]
进一步地，所述步骤4包括：
[0032]
步骤4.1：将混沌队列lx进行量化，得到长度为m
×
n的介于[1,6]之间的整数序列lx`；lx量化规则如公式(6)所示：
[0033]
lxi`＝(floor(lxi×
10
12
)mod 6+1
ꢀꢀ
(6)
[0034]
步骤4.2：将混沌序列cx按从小到大进行排序，得到排序之后的混沌序列cx`和索引序列indexcx；
[0035]
步骤4.3：对lx`进行规则编码，得到关于lx`的每个值所对应的编码顺序lx``；lx`的规则编码如下：
[0036]
1：r，g，b；
[0037]
2：r，b，g；
[0038]
3：g，r，b；
[0039]
4：g，b，r；
[0040]
5：b，r，g；
[0041]
6：b，g，r。
[0042]
进一步地，所述步骤5包括：
[0043]
步骤5.1：取i＝1,2,
…
,lp，将scrammr,scrammg,scrammb中各三个像素按照lx`i的编码规则放入输入层scramm中；
[0044]
步骤5.2：取cy`,cz`,cw`对应的三个值组成混沌层ckernel。
[0045]
进一步地，所述步骤6包括：
[0046]
步骤6.1：取scramm第一个位置的像素，与ckernel第9个位置的像素进行异或并向下取整模256变成介于0到255之间的整数矩阵，并放入secritm的第1个位置，作为secritm第1个位置的像素值；
[0047]
步骤6.2：取scramm第1，2，3个位置的像素，分别与ckernel第7，8，9个像素值进行异或并将得到的值进行相加后向下取整模256，并放入secritm的第2个位置，作为secritm第2个位置的像素值；
[0048]
步骤6.3：取scramm第3个位置的像素，与ckernel第7个位置的像素进行异或并向下取整模256变成介于0到255之间的整数矩阵，并放入secritm的第3个位置，作为secritm第3个位置的像素值；
[0049]
步骤6.4：取scramm第1，4，7个位置的像素，分别与ckernel第3，6，9个像素值进行异或并将得到的值进行相加后向下取整模256，并放入secritm的第4个位置，作为secritm第4个位置的像素值；
[0050]
步骤6.5：将scramm中所有的像素按位依次与ckernel中的像素进行异或并将得到的值进行相加后向下取整模256，并放入secritm的第5个位置，作为secritm第5个位置的像素值；
[0051]
步骤6.6：取scramm第3，6，9个位置的像素，分别与ckernel第1，4，7个像素值进行异或并将得到的值进行相加后向下取整模256，并放入secritm的第6个位置，作为secritm第6个位置的像素值；
[0052]
步骤6.7：取scramm第7个位置的像素，与ckernel第3个位置的像素进行异或并向下取整模256变成介于0到255之间的整数矩阵，并放入secritm的第7个位置，作为secritm第7个位置的像素值；
[0053]
步骤6.8：取scramm第7，8，9个位置的像素，分别与ckernel第1，2，3个像素值进行异或并将得到的值进行相加后向下取整模256，并放入secritm的第8个位置，作为secritm第8个位置的像素值；
[0054]
步骤6.9：取scramm第9个位置的像素，与ckernel第1个位置的像素进行异或并向下取整模256变成介于0到255之间的整数矩阵，并放入secritm的第9个位置，作为secritm第9个位置的像素值；
[0055]
步骤6.10：重复步骤6.1至步骤6.9，直到原图中所有像素都被加密完毕，得到扩散之后的矩阵cipherr,cipherg和cipherb。
[0056]
进一步地，所述步骤7包括：
[0057]
按照indexcx将cipherr，cipherg和cipherb分别进行像素位置的置乱，得到三个加密过后的像素矩阵cipherr`,cipherg`,cipherb`。
[0058]
进一步地，所述步骤8包括：
[0059]
将cipherr`看作图像的r分量矩阵，将cipherg`看作图像的g分量矩阵，将cipherb`看作图像的b分量矩阵，并将三个分量矩阵组合成，得到加密的最终矩阵c。
[0060]
进一步地，在所述步骤8之后，还包括：
[0061]
步骤9：利用混沌索引序列indexcx将密文图像c分成的三个r，g，b分量分别进行逆置乱，得到扩散后的像素矩阵cipherr`,cipherg`,cipherb`；
[0062]
步骤10：利用混沌序列cy`,cz`,cw`对cipherr`,cipherg`,cipherb`进行逆扩散，并将得到的像素根据混沌序列lx`的编码规则将得到的像素值聚合为scrammr,scrammg和scrammb；
[0063]
步骤11：利用arnold置乱将scrammr,scrammg,scrammb进行逆置乱，得到原始图像的picr,picg,picb分量；
[0064]
步骤12：将picr,picg,picb组合起来，得到原始的黄河坝岸险情图像。
[0065]
本发明另一方面提出一种基于混沌的黄河坝岸险情图像加密装置，包括：
[0066]
混沌序列生成模块，用于根据明文黄河坝岸险情图像p生成的哈希密钥和初始密钥生成arnold变换的初始值，并分别利用logistic混沌系统和chen超混沌系统生成混沌序列，其中logistic系统用于生成混沌序列lx，chen超混沌系统用于生成混沌序列cx,cy,cz,cw，原始图像p的大小为m
×
n；
[0067]
像素矩阵得出模块，用于将原始图像p分成三个长度为m
×
n大小的像素矩阵picr,picg和picb；
[0068]
置乱模块，用于利用arnold变换将像素矩阵picr,picg和picb分别进行置乱，得到置乱后的图像scrammr,scrammg和scrammb；
[0069]
编码模块，用于对混沌序列lx,cy,cz和cw进行量化，得到量化之后的混沌序列lx
`,cy`,cz`和cw`；将混沌序列cx进行排序，得到排序后的序列cx`和索引序列indexcx；对lx`进行编码，得到lx`每个值所对应的编码顺序lx``；
[0070]
混沌层生成模块，用于每次取scrammr,scrammb和scrammb各三个值组成像素输入层scramm，取cy`,cz`和cw`中对应位置的值组成混沌层ckernel；
[0071]
像素扩散模块，用于利用混沌层ckernel按照编码顺序lx``将输入层scramm进行像素扩散，得到扩散之后的矩阵secritm；
[0072]
二次置乱模块，用于根据indexcx将扩散后的矩阵secritm进行二次置乱，并将置乱后的值组成三个像素矩阵cipherr,cipherg和cipherb；
[0073]
密文图像得出模块，用于将矩阵cipherr,cipherg和cipherb组合在一起，得到密文图像c。
[0074]
本发明另一方面还提供一种基于混沌的黄河坝岸险情图像解密装置，包括：
[0075]
第一逆置乱模块，用于在服务器上，利用混沌索引序列indexcx将密文图像c分成的三个r，g，b分量进行逆置乱，得到扩散后的像素矩阵cipherr`,cipherg`,cipherb`；
[0076]
逆扩散模块，用于在服务器上，利用混沌序列cy`,cz`,cw`对cipherr`,cipherg`,cipherb`进行逆扩散，并将得到的像素根据混沌序列lx`的编码规则将得到的像素值聚合为scrammr,scrammg和scrammb；
[0077]
第二逆置乱模块，用于在服务器上，利用arnold置乱将scrammr,scrammg,scrammb进行逆置乱，得到原始图像的picr,picg,picb分量；
[0078]
原始黄河坝岸险情图像得出模块，用于在服务器上，将picr,picg,picb组合起来，得到原始的黄河坝岸险情图像。
[0079]
与现有技术相比，本发明具有的有益效果：
[0080]
本发明采用arnold变换进行原始图像像素点的换位操作，并采用logistic混沌和chen超混沌系统构建混沌序列，使用特定像素扩散算法将换位之后的图像像素矩阵进行改变像素值的操作，而后通过网络传输到服务端器，服务器按照相应规则进行反解密，得到摄像头发送的原始图像。解决了黄河坝岸险情图像在公共网络上传输时存在的可能被窃取，从而可能导致坝岸被攻击，威胁黄河沿岸人民的生命财产安全的问题，可以保证黄河坝岸险情图像在公共网络上传输时的安全。
附图说明
[0081]
图1为本发明实施例一种基于混沌的黄河坝岸险情图像加密方法的基本流程图；
[0082]
图2为本发明实施例输入层scramm像素组成规则示例图；
[0083]
图3为本发明实施例混沌层像素组成规则示例图；
[0084]
图4为本发明实施例加密解密效果图。
具体实施方式
[0085]
下面结合附图和具体的实施例对本发明做进一步的解释说明：
[0086]
如图1所示，一种基于混沌的黄河坝岸险情图像加密方法，包括以下步骤：
[0087]
步骤1：根据明文(摄像头所拍摄的)黄河坝岸险情图像p生成的哈希密钥和初始密钥生成arnold变换的初始值，并分别利用logistic混沌系统和chen超混沌系统生成混沌序
列，其中logistic系统用于生成混沌序列lx，chen超混沌系统用于生成混沌序列cx,cy,cz,cw，原始图像p的大小为m
×
n；
[0088]
步骤2：将原始图像p分成三个长度为m
×
n大小的像素矩阵picr,picg和picb；
[0089]
步骤3：利用arnold变换将像素矩阵picr,picg和picb分别进行置乱，得到置乱后的图像scrammr,scrammg和scrammb；
[0090]
步骤4：对混沌序列lx,cy,cz和cw进行量化，得到量化之后的混沌序列lx`,cy`,cz`和cw`；将混沌序列cx进行排序，得到排序后的序列cx`和索引序列indexcx；对lx`进行编码，得到lx`每个值所对应的编码顺序lx``；
[0091]
步骤5：每次取scrammr,scrammb和scrammb各三个值组成像素输入层scramm，取cy`,cz`和cw`中对应位置的值组成混沌层ckernel；
[0092]
步骤6：利用混沌层ckernel按照编码顺序lx``将输入层scramm进行像素扩散，得到扩散之后的矩阵secritm；
[0093]
步骤7：根据indexcx将扩散后的矩阵secritm进行二次置乱，并将置乱后的值组成三个像素矩阵cipherr,cipherg和cipherb；
[0094]
步骤8：将矩阵cipherr,cipherg和cipherb组合在一起，得到密文图像c。
[0095]
进一步地，所述步骤1具体包括：
[0096]
步骤1.1：根据明文图像p生成的哈希密钥和初始密钥按照公式(1)生成arnold变换的初始值x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9：
[0097][0098]
其中，t1,t2,
…
,t9代表初始密钥；ki代表哈希密钥,i＝1,2,
…
,27；代表异或运算；mod代表取模运算；floor代表向下取整；
[0099]
步骤1.2：根据明文图像p生成的哈希密钥和初始密钥按公式(2)生成logistic系统和chen超混沌系统的初始值lx0,cx0,cy0,cz0和cw0：
[0100][0101]
其中，ep,y1,y2,y3,y4代表初始密钥；g1,g2,h1,h2,
…
,h8代表哈希密钥；mod代表取模运算；
[0102]
步骤1.3：将初始值lx0带入logistic混沌系统迭代200+lp次，lp为图像r矩阵分量的总像素个数。舍弃前200个值，得到长度为lp的混沌序列lx；将初始值cx0,cy0,cz0,cw0带
入chen超混沌系统迭代200+lp次，舍弃前200个值，得到长度为lp的混沌序列cx,cy,cz,cw。logistic混沌系统如公式(3)所示：
[0103]
x
n+1
＝μx(1-xn)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0104]
其中，μ为混沌系统logistic的控制参数，当μ∈[3.56995,4]时，logistic处于混沌状态。
[0105]
chen超混沌系统如公式(4)所示：
[0106][0107]
其中，a,b,c,d为给定整数，r为chen超混沌系统的控制参数，当r∈[0.1085,0.1798]时，chen超混沌系统处于混沌状态，为x,y,z,w的分数阶形式。
[0108]
进一步地，所述步骤2包括：
[0109]
将原始图像p按照r,g,b三种颜色分量分成三个长度为lp的图像矩阵picr,picg和picb。
[0110]
进一步地，所述步骤3包括：
[0111]
将arnold初始值和图像矩阵picr,picg和picb分别进行arnold变换，得到经由arnold变换之后的图像矩阵scrammr,scrammg,scrammb，arnold变换如公式(5)所示：
[0112][0113]
其中，a,b,n为给定的正整数；xn，yn为像素矩阵的x位置和y位置；mod为取模函数。
[0114]
进一步地，所述步骤4包括：
[0115]
步骤4.1：将混沌队列lx进行量化，得到长度为m
×
n的介于[1,6]之间的整数序列lx`；lx量化规则如公式(6)所示：
[0116]
lxi`＝(floor(lxi×
10
12
)mod 6+1
ꢀꢀꢀ
(6)
[0117]
步骤4.2：将混沌序列cx按从小到大进行排序，得到排序之后的混沌序列cx`和索引序列indexcx；
[0118]
步骤4.3：对lx`进行规则编码，得到关于lx`的每个值所对应的编码顺序lx``,lx`的规则编码如下：
[0119]
1：r，g，b；
[0120]
2：r，b，g；
[0121]
3：g，r，b；
[0122]
4：g，b，r；
[0123]
5：b，r，g；
[0124]
6：b，g，r。
[0125]
进一步的，所述步骤5包括：
[0126]
步骤5.1：取i＝1,2,
…
,lp，将scrammr,scrammg,scrammb中各三个像素按照lx`i的编码规则放入输入层scramm中。假设lx`1＝1,lx`2＝4,lx`3＝2，则第一个输入层组成如图2所示；
[0127]
步骤5.2：取cy`,cz`,cw`对应的三个值组成混沌层ckernel，组成规则如图3所示。
[0128]
进一步地，所述步骤6中，使用ckernel按照特定运算规则将scramm进行像素扩散，得到扩散之后的矩阵secritm，像素扩散的规则如下：
[0129]
步骤6.1：取scramm第一个位置的像素，与ckernel第9个位置的像素进行异或并向下取整模256变成介于0到255之间的整数矩阵，并放入secritm的第1个位置，作为secritm第1个位置的像素值；
[0130]
步骤6.2：取scramm第1，2，3个位置的像素，分别与ckernel第7，8，9个像素值进行异或并将得到的值进行相加后向下取整模256，并放入secritm的第2个位置，作为secritm第2个位置的像素值；
[0131]
步骤6.3：取scramm第3个位置的像素，与ckernel第7个位置的像素进行异或并向下取整模256变成介于0到255之间的整数矩阵，并放入secritm的第3个位置，作为secritm第3个位置的像素值；
[0132]
步骤6.4：取scramm第1，4，7个位置的像素，分别与ckernel第3，6，9个像素值进行异或并将得到的值进行相加后向下取整模256，并放入secritm的第4个位置，作为secritm第4个位置的像素值；
[0133]
步骤6.5：将scramm中所有的像素按位依次与ckernel中的像素进行异或并将得到的值进行相加后向下取整模256，并放入secritm的第5个位置，作为secritm第5个位置的像素值；
[0134]
步骤6.6：取scramm第3，6，9个位置的像素，分别与ckernel第1，4，7个像素值进行异或并将得到的值进行相加后向下取整模256，并放入secritm的第6个位置，作为secritm第6个位置的像素值；
[0135]
步骤6.7：取scramm第7个位置的像素，与ckernel第3个位置的像素进行异或并向下取整模256变成介于0到255之间的整数矩阵，并放入secritm的第7个位置，作为secritm第7个位置的像素值；
[0136]
步骤6.8：取scramm第7，8，9个位置的像素，分别与ckernel第1，2，3个像素值进行异或并将得到的值进行相加后向下取整模256，并放入secritm的第8个位置，作为secritm第8个位置的像素值；
[0137]
步骤6.9：取scramm第9个位置的像素，与ckernel第1个位置的像素进行异或并向下取整模256变成介于0到255之间的整数矩阵，并放入secritm的第9个位置，作为secritm第9个位置的像素值。
[0138]
重复步骤6.1至步骤6.9，直到原图中所有像素都被加密完毕，得到扩散之后的矩阵cipherr,cipherg和cipherb。
[0139]
进一步地，所述步骤7包括：
[0140]
按照indexcx将cipherr，cipherg和cipherb分别进行像素位置的置乱，得到三个加密过后的像素矩阵cipherr`,cipherg`,cipherb`。
[0141]
进一步地，所述步骤8包括：
[0142]
将cipherr`看作图像的r分量矩阵，将cipherg`看作图像的g分量矩阵，将cipherb`看作图像的b分量矩阵，并将三个分量矩阵组合成，得到加密的最终矩阵c。
[0143]
在上述实施例的基础上，本发明还提供一种基于混沌的黄河坝岸险情图像解密方
法，包括：
[0144]
步骤a：在服务器上，利用混沌索引序列indexcx将密文图像c分成的三个r，g，b分量进行逆置乱，得到扩散后的像素矩阵cipherr`,cipherg`,cipherb`；
[0145]
步骤b：在服务器上，利用混沌序列cy`,cz`,cw`对cipherr`,cipherg`,cipherb`进行逆扩散，并将得到的像素根据混沌序列lx`的编码规则将得到的像素值聚合为scrammr,scrammg和scrammb；
[0146]
步骤c：在服务器上，利用arnold置乱将scrammr,scrammg,scrammb进行逆置乱，得到原始图像的picr,picg,picb分量；
[0147]
步骤d：在服务器上，将picr,picg,picb组合起来，得到原始的黄河坝岸险情图像。
[0148]
在上述实施例的基础上，本发明还提供一种基于混沌的黄河坝岸险情图像加密装置，其特征在于，包括：
[0149]
混沌序列生成模块，用于根据明文黄河坝岸险情图像p生成的哈希密钥和初始密钥生成arnold变换的初始值，并分别利用logistic混沌系统和chen超混沌系统生成混沌序列，其中logistic系统用于生成混沌序列lx，chen超混沌系统用于生成混沌序列cx,cy,cz,cw，原始图像p的大小为m
×
n；
[0150]
像素矩阵得出模块，用于将原始图像p分成三个长度为m
×
n大小的像素矩阵picr,picg和picb；
[0151]
置乱模块，用于利用arnold变换将像素矩阵picr,picg和picb分别进行置乱，得到置乱后的图像scrammr,scrammg和scrammb；
[0152]
编码模块，用于对混沌序列lx,cy,cz和cw进行量化，得到量化之后的混沌序列lx`,cy`,cz`和cw`；将混沌序列cx进行排序，得到排序后的序列cx`和索引序列indexcx；对lx`进行编码，得到lx`每个值所对应的编码顺序lx``；
[0153]
混沌层生成模块，用于每次取scrammr,scrammb和scrammb各三个值组成像素输入层scramm，取cy`,cz`和cw`中对应位置的值组成混沌层ckernel；
[0154]
像素扩散模块，用于利用混沌层ckernel按照编码顺序lx``将输入层scramm进行像素扩散，得到扩散之后的矩阵secritm；
[0155]
二次置乱模块，用于根据indexcx将扩散后的矩阵secritm进行二次置乱，并将置乱后的值组成三个像素矩阵cipherr,cipherg和cipherb；
[0156]
密文图像得出模块，用于将矩阵cipherr,cipherg和cipherb组合在一起，得到密文图像c。
[0157]
在上述实施例的基础上，本发明还提供一种基于混沌的黄河坝岸险情图像解密装置，包括：
[0158]
第一逆置乱模块，用于在服务器上，利用混沌索引序列indexcx将密文图像c分成的三个r，g，b分量进行逆置乱，得到扩散后的像素矩阵cipherr`,cipherg`,cipherb`；
[0159]
逆扩散模块，用于在服务器上，利用混沌序列cy`,cz`,cw`对cipherr`,cipherg`,cipherb`进行逆扩散，并将得到的像素根据混沌序列lx`的编码规则将得到的像素值聚合为scrammr,scrammg和scrammb；
[0160]
第二逆置乱模块，用于在服务器上，利用arnold置乱将scrammr,scrammg,scrammb进行逆置乱，得到原始图像的picr,picg,picb分量；
[0161]
原始黄河坝岸险情图像得出模块，用于在服务器上，将picr,picg,picb组合起来，得到原始的黄河坝岸险情图像。
[0162]
为验证本发明效果，进行如下实验：
[0163]
实验仿真平台：cpu:inter(r)core(tm)i5-7500 cpu@3.40ghz；memory:16gb；operating system:windows10；实验参数：logistic初始值lx0＝0.2248,控制参数μ＝3.68；chen超混沌系统初始值cx0＝0.3533,cy0＝0.4147,cz0＝0.3641,cw0＝0.0223,控制参数a＝35,b＝3,c＝12,d＝7,r＝0.136；anrold变换r分量初始参数ar＝10,br＝11,nr＝13；g分量初始参数ag＝8,bg＝10,ng＝7；b分量初始参数ab＝7,bb＝12,nb＝14；测试图像如图4所示:左边图为加密前的图像，中间图为加密后的图像，右边图为解密后图像。
[0164]
综上，本发明采用arnold变换进行原始图像像素点的换位操作，并采用logistic混沌和chen超混沌系统构建混沌序列，使用特定像素扩散算法将换位之后的图像像素矩阵进行改变像素值的操作，而后通过网络传输到服务端器，服务器按照相应规则进行反解密，得到摄像头发送的原始图像。解决了黄河坝岸险情图像在公共网络上传输时存在的可能被窃取，从而可能导致坝岸被攻击，威胁黄河沿岸人民的生命财产安全的问题，可以保证黄河坝岸险情图像在公共网络上传输时的安全。
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以上所示仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。