MATLAB实现超混沌序列生成与图像位平面加密系统

资 源 简 介

本项目基于超混沌Lorenz/Chen系统生成高维混沌序列，提供Lyapunov指数计算与相空间轨迹可视化功能，支持灰度图像8位平面分解，适用于图像加密与混沌系统分析研究。

详 情 说 明

超混沌序列生成与灰度图像位平面加密系统

项目介绍

本项目是一个基于高维混沌系统的图像加密实验平台，集成了超混沌序列生成、统计特性分析、图像位平面分解与加密等功能。通过利用超混沌系统的高度随机性和对初始条件的极端敏感性，实现对灰度图像的多层位平面安全加密，为混沌加密算法的研究与应用提供完整的解决方案。

功能特性

• 超混沌序列生成：支持超混沌Lorenz系统和超混沌Chen系统的数值求解，生成高质量的高维混沌序列
• 混沌特性分析：提供Lyapunov指数计算和相空间轨迹可视化，验证系统的混沌特性
• 图像位平面分解：将灰度图像精确分解为8个独立的位平面（bit planes）
• 位平面加密：采用超混沌序列对每个位平面进行异或或置换加密操作
• 加密质量评估：支持PSNR值计算、直方图分析等多种图像质量评估方法
• 可视化展示：提供完整的加密前后对比分析图表

使用方法

基本配置

1. 设置超混沌系统类型（Lorenz或Chen）及相应参数
2. 输入4维初始条件向量和序列长度（迭代次数）
3. 选择待加密的灰度图像文件（支持jpg/png/bmp格式，推荐256×256像素）

执行流程

1. 运行主程序生成超混沌序列
2. 查看混沌特性分析图表（相图、Lyapunov指数）
3. 观察原始图像位平面分解结果
4. 执行位平面加密操作
5. 分析加密效果（PSNR、直方图对比）

输出结果

• 超混沌序列数据矩阵（N×4维）
• 混沌系统动力学特性图表
• 位平面分解与加密过程可视化
• 加密性能评估报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 硬件建议：4GB以上内存，支持图形显示

文件说明

main.m文件作为项目核心调度程序，集成了系统参数设置、混沌序列生成、图像预处理、位平面分解、加密算法执行以及结果可视化等完整功能链路。该文件通过模块化设计实现了混沌系统数值求解、Lyapunov指数计算、相空间三维投影绘制、像素级位平面操作、异或加密运算、PSNR质量评估和直方图统计分析等关键技术环节的协同工作。