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🔥 内容介绍

一、引言：图像加密的 “安全刚需” 与技术破局

1.1 图像加密：数字时代的隐私 “防火墙”

在大数据传输、云端存储、军事通信、医疗影像共享等场景中，图像作为核心信息载体，其隐私保护至关重要。传统明文传输或简单加密方式易遭窃取、篡改，而图像的冗余性、相关性等特性，也对加密算法提出了 “高安全性、抗攻击、易实现” 的核心要求 —— 图像加密的本质，是通过数学变换将原始图像转化为无意义的乱码，仅授权者可通过密钥还原，从而保障信息安全。

1.2 单一加密算法的局限与融合方案的优势

单一加密技术往往存在短板：纯几何变换（如单纯置换）仅打乱像素位置，未改变像素灰度值，易被统计分析破解；纯频域加密（如单一相位编码）对密钥依赖性强，但空域抗干扰能力弱。而仿射变换 + 双随机相位的融合方案，通过 “空域置乱 + 频域加密” 双重保障，既利用仿射变换破坏图像空间相关性，又借助双随机相位在频域隐藏图像信息，实现 “1+1>2” 的加密效果，大幅提升抗攻击能力。

二、核心技术拆解：读懂两大加密算法的 “底层逻辑”

2.1 仿射变换：空域像素的 “位置洗牌术”

2.1.1 基本原理：几何变换的数学本质

仿射变换是一种线性几何变换（含平移、旋转、缩放、剪切）与平移变换的组合，核心是通过矩阵运算改变图像像素的坐标位置，实现像素 “置乱”—— 不改变像素本身的灰度值，仅破坏像素间的空间关联，让攻击者无法从乱序像素中提取有效信息。其数学表达式为：

2.2 双随机相位编码（DRPE）：频域信息的 “密码隐藏术”

2.2.1 核心思想：光学加密的数学延伸

双随机相位编码（DRPE）是基于傅里叶光学的经典加密算法，核心是在空域和频域分别引入随机相位掩码（Random Phase Mask, RPM），通过傅里叶变换将图像信息隐藏在复杂的频域分布中 —— 授权者需同时掌握两个相位密钥，才能通过逆变换还原图像，安全性远高于单一域加密。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function result=shelter(I, x)

    h = length(I(1,:));

    w = length(I(:, 1));

    temp1 = zeros(fix(w/x), h);

    temp2 = ones(w -fix(w/x) , h);

    result = [temp1; temp2];

    result = result.*I;

🔗 参考文献

​[1]宋真真.基于混沌映射和双随机相位的图像加密算法研究[D].哈尔滨工业大学[2026-01-24].

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP