本研究提出了一种结合压缩感知（CS）与Arnold变换的图像加密新方法，用于图像的安全传输。
项目信息
编号：MCV-53
大小：9.6M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b
项目介绍
本文提出了一种结合压缩感知（CS）与Arnold变换的图像加密新方法，用于图像的安全传输。该方法利用稀疏表示和正交匹配追踪（OMP）算法对图像进行压缩，然后通过Arnold变换和密钥生成技术进行加密。该过程首先将图像转换为稀疏域，并应用OMP算法进行压缩。压缩后的图像通过Arnold变换进行加扰，并通过多次迭代确保安全性。解密时通过逆Arnold变换逆向执行这些步骤，并从压缩数据中重构图像。实验结果表明，该方法在安全性和压缩效率方面表现优异，适用于实时安全图像传输的应用场景。
项目文档
Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对la6_n.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
运行效果
应用在光学4f系统（菲涅尔改进系统）中的压缩感知算法。光学系统用于图像的传输通信，压缩感知算法在其中做图像加密。
运行 “encryption.m” 就可以执行从加密至解密全过程。图片将被保存在encryptiondata目录下
如果运行报错，请先创建空文件夹encryption
图1（稀疏化）：
分析：展示了将图像转换为稀疏域的结果。稀疏化在压缩感知中非常重要，它将图像数据减少到少数系数中，其中大部分信息集中在少数位置，其他区域则变得较暗或只有少量信息。
图2（稀疏测量/随机采样）：
分析：显示了从稀疏表示的图像中随机采样的过程。图中显示的像是白色点随机分布在黑色背景上，这通常是压缩感知中测量采样的典型表现形式。
图3（压缩信号）：
分析：表示图像数据的压缩版本。结构化的垂直线条可能象征着图像数据在通过正交匹配追踪（OMP）算法进行压缩后形成的压缩数据。
图4（解密出的总图像）：
此图是最终的解密图像，其中原始图像（是 ‘Lena_256.bmp’）在经过加密和解密过程后被重构。由于压缩和加密的影响，图像的视觉质量可能会略有下降或改变。
这些步骤展示了基于稀疏表示和压缩感知技术的加密-解密过程的典型流程。
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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