基于CUDA的并行数字图像加密算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 数字图像加密技术研究背景与现状 | 第11-14页 |
| 1.3 CUDA的背景和发展现状 | 第14页 |
| 1.4 并行数字图像加密技术研究进展 | 第14-15页 |
| 1.5 本文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 基于CUDA的高性能并行计算 | 第17-25页 |
| 2.1 GPGPU通用计算技术 | 第17-20页 |
| 2.1.1 GPU高性能计算优势 | 第17-19页 |
| 2.1.2 CUDA软、硬件环境 | 第19-20页 |
| 2.2 CUDA并行编程模型 | 第20-23页 |
| 2.2.1 异构编程 | 第20-21页 |
| 2.2.2 线程结构 | 第21页 |
| 2.2.3 CUDA存储器模型 | 第21-23页 |
| 2.3 CUDA程序优化策略 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于扩散码的图像加密算法 | 第25-38页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 扩散码基础结构单元 | 第25-28页 |
| 3.2.1 扩散过程 | 第25-26页 |
| 3.2.2 混合过程 | 第26-27页 |
| 3.2.3 基础结构单元 | 第27页 |
| 3.2.4 Feistel密码结构 | 第27-28页 |
| 3.3 图像加密中应用 | 第28-32页 |
| 3.3.1 CPU平台算法实现分析 | 第28-29页 |
| 3.3.2 SU核心过程优化探究 | 第29页 |
| 3.3.3 存储器方案探究 | 第29-31页 |
| 3.3.4 GPU平台算法实现分析 | 第31-32页 |
| 3.4 实验结果与性能分析 | 第32-37页 |
| 3.4.1 算法速度性能 | 第33-34页 |
| 3.4.2 算法安全性能 | 第34-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于双混沌系统的图像加密算法 | 第38-55页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 并行混沌系统设计 | 第38-43页 |
| 4.2.1 混沌系统 | 第39-40页 |
| 4.2.2 双混沌系统安全性分析 | 第40-43页 |
| 4.2.3 并行混沌系统框架 | 第43页 |
| 4.3 并行图像加密算法设计 | 第43-47页 |
| 4.3.1 置乱扩散框架 | 第43-44页 |
| 4.3.2 并行图像置乱算法设计 | 第44-46页 |
| 4.3.3 并行图像扩散算法设计 | 第46-47页 |
| 4.4 基于双混沌系统的并行图像加密算法 | 第47-49页 |
| 4.4.1 CUDA平台算法并行实现描述 | 第47-49页 |
| 4.4.2 并行算法优化 | 第49页 |
| 4.5 实验结果与性能分析 | 第49-54页 |
| 4.5.1 算法速度性能 | 第50-51页 |
| 4.5.2 算法安全性能 | 第51-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 总结和展望 | 第55-57页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第55-56页 |
| 5.2 相关工作展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 | 第62-63页 |
| 详细摘要 | 第63-65页 |
