图像加密解密：基于MATLAB和Python的实现

基于MATLAB和Python的图像加密解密实现

本项目使用MATLAB和Python实现图像加密解密功能。

MATLAB代码:

clear
clc
close all
format compact

%% 输入数据
KeyHex = '6b679b3c77826d30a79e612114a8c18df984c176f4e529f684748ad052241b17'; %% s a 128 digital hex key
PlainImg=imread('Lena512.bmp');
[M,N]=size(PlainImg);
PlainImg=double(PlainImg);

%Crop=16 for 1/16 
%Crop=2  for 1/2
%Crop=4  for 1/4 
Crop=16; %Crop can be 16, 4 or 2
NoiseLevel=0.005; %NoiseLevel can be 0.005, 0.05 or 0.1

Python代码:

import numpy as np
import cv2

KeyHex = '6b679b3c77826d30a79e612114a8c18df984c176f4e529f684748ad052241b17'
PlainImg = cv2.imread('Lena512.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
M, N = PlainImg.shape
PlainImg = PlainImg.astype(np.float64)

Crop = 16
NoiseLevel = 0.005

项目功能:

• 使用128位十六进制密钥进行加密解密
• 支持图像裁剪，包括1/16、1/2、1/4三种比例
• 支持添加噪声，噪声等级可选择0.005、0.05、0.1

使用方法:

1. 准备Lena512.bmp图像文件
2. 运行MATLAB或Python代码
3. 根据需要调整Crop和NoiseLevel参数
4. 查看加密解密结果

后续工作:

• 完善加密解密算法，提高安全性
• 添加图像预处理和后处理模块，提升效果
• 实现图像加密解密的GUI界面
• 将项目应用于实际场景