| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 第一节 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 第二节 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 第三节 研究过程和内容 | 第12页 |
| 第四节 研究方法 | 第12-14页 |
| 第二章 混沌基本理论 | 第14-24页 |
| 第一节 混沌理论概述 | 第14页 |
| 第二节 混沌定义 | 第14-16页 |
| 第三节 混沌特性 | 第16-17页 |
| 第四节 混沌及超混沌判别分析 | 第17-19页 |
| 一、李雅普诺夫指数分析方法 | 第18页 |
| 二、功率谱分析方法 | 第18-19页 |
| 三、庞加莱截面分析方法 | 第19页 |
| 第五节 典型混沌系统 | 第19-22页 |
| 一、一维Logistic映射 | 第19-20页 |
| 二、Henon映射 | 第20-21页 |
| 三、Lorenz系统 | 第21-22页 |
| 四、Chen系统 | 第22页 |
| 第六节 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 混沌理论图像加密 | 第24-32页 |
| 第一节 数字图像特点 | 第24页 |
| 第二节 图像加密技术原则 | 第24-26页 |
| 一、置乱原则 | 第25页 |
| 二、扩散原则 | 第25-26页 |
| 第三节 混沌图像加密技术 | 第26-29页 |
| 一、基于图像置乱操作加密方法 | 第26-27页 |
| 二、基于图像扩散操作加密方法 | 第27-28页 |
| 三、基于图像置乱、扩散操作加密 | 第28-29页 |
| 第四节 安全指标简介 | 第29-31页 |
| 一、密钥空间 | 第29页 |
| 二、密钥敏感性 | 第29页 |
| 三、直方图 | 第29-30页 |
| 四、相关性 | 第30页 |
| 五、信息熵 | 第30页 |
| 六、差分分析 | 第30-31页 |
| 七、保真度 | 第31页 |
| 第五节 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 细胞神经网络混沌 | 第32-41页 |
| 第一节 细胞神经网络基本理论 | 第32-36页 |
| 一、细胞神经网络简介 | 第32页 |
| 二、CNN特点及研究方向 | 第32页 |
| 三、CNN动态方程 | 第32-33页 |
| 四、CNN稳定性 | 第33-36页 |
| 第二节 细胞神经网络混沌系统 | 第36-40页 |
| 一、3-D细胞神经网络混沌 | 第36-37页 |
| 二、4-D细胞神经网络混沌 | 第37-38页 |
| 三、5-D细胞神经网络混沌 | 第38-39页 |
| 四、6-D细胞神经网络混沌 | 第39-40页 |
| 第三节 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于Henon映射以及 5-D CNN混沌系统数字图像加密算法 | 第41-48页 |
| 第一节 引言 | 第41页 |
| 第二节 Henon映射以及 5-D CNN混沌系统 | 第41-43页 |
| 一、Henon映射混沌系统 | 第41-42页 |
| 二、5-D CNN混沌系统 | 第42-43页 |
| 第三节 加密算法描述 | 第43-44页 |
| 一、图像加密算法过程 | 第43-44页 |
| 二、加密算法流程图 | 第44页 |
| 第四节 仿真实验及结果安全性分析 | 第44-47页 |
| 一、密钥空间及敏感性分析 | 第44-45页 |
| 二、相关性分析 | 第45-46页 |
| 三、图像直方图分析 | 第46页 |
| 四、信息熵 | 第46-47页 |
| 第五节 本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 基于Chen系统以及CNN系统彩色图像加密新算法 | 第48-57页 |
| 第一节 引言 | 第48页 |
| 第二节 Chen系统以及CNN系统简介 | 第48-50页 |
| 一、Chen混沌 | 第48-50页 |
| 二、三维CNN混沌系统 | 第50页 |
| 第三节 加密算法描述 | 第50-52页 |
| 第四节 实验仿真及安全性分析 | 第52-56页 |
| 一、密钥空间及敏感性分析 | 第53页 |
| 二、统计特性分析 | 第53-55页 |
| 三、差分分析 | 第55-56页 |
| 第五节 本章小结 | 第56-57页 |
| 第七章 结论与展望 | 第57-59页 |
| 第一节 研究结论 | 第57页 |
| 第二节 研究不足及展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文以及科研情况 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
