题目：基于迷宫置换和混沌映射方程的图像加密算法研究

数字图像加密技术是保障数字图像安全的核心，得到了国内外研究学者的广泛关注。而传统的图像加密算法大多基于置换混淆结构，置换效率低，置换和混淆结构的耦合程度低且与待加密图像的明文无关，因此难以抵抗已知/选择明文攻击。此外，传统加密算法通常是对整幅图像或是对图像中的选定的规则矩形区域进行加密，而对图像内任意选定的不规则关键区域的加密算法研究还相对滞后。因此，如何使加密算法既高效又能很好地抵抗已知/选择明文攻击，且能灵活对图像上任意选定的不规则关键区域进行加密成为一个至关重要的研究问题。传统的迷宫生成算法在人工智能领域应用较广，但在信息安全领域应用较少，采用迷宫生成算法可高效地产生不规则封闭连通区域的置换，从而可对图像内任意选定的不规则关键区域进行高效加密。基于此，本文结合人工智能领域的DFS和BFS迷宫生成算法和混沌理论对图像加密算法进行了研究，所完成的研究工作如下：

1) 针对图像加密算法置换效率低以及难以抵抗已知/选择明文攻击的问题，提出了一种基于迷宫置换和Logistic混沌映射的图像加密算法。为提高置换效率，采用DFS迷宫生成算法来高效产生置换；为抵抗已知/选择明文攻击，将待加密图像的MD5摘要与用户密钥绑定，用以产生迷宫起点坐标、Logistic参数和初值，然后由Logistic映射产生随机数，来决定迷宫置换的结点试探方向和参与混淆，从而使加密环节与明文图像紧密相连。

2) 针对传统图像加密算法不能对图像内集中关键信息的不规则区域进行重点加密的问题，提出了结合BFS迷宫置换和OCML的前景背景分离的图像加密算法。为得到图像的关键不规则区域，采用Mean-shift算法将图像分割成前景和背景区域，并采用轮廓跟踪算法提取出前景区域对应的轮廓链码作为密钥，从而可以更有效的保证图像关键不规则区域的信息安全；为增强对不规则非矩形区域的加密能力，对传统的BFS迷宫生成算法进行扩展，使其可以产生不规则前景区域所有像素的置换；为抵抗已知/选择明文攻击，将待加密图像的SHA-1值和关键区域轮廓链码对应的SHA-1值与用户给定的密钥进行绑定，驱动OCML时空混沌映射来对人像前景区域进行BFS迷宫置换和对整幅图像进行混淆加密，从而使加密算法能有效地保障图像关键不规则区域安全且能有效地抵抗已知/选择明文攻击。