一种基于拉丁方的自适应稀疏学习图像加解密方法

本发明涉及一种基于拉丁方的自适应稀疏学习图像加解密方法，该加密方法包括：步骤1：对于输入的明文图像，利用随机自适应傅里叶分解（Stochastic Adaptive Fourier Decomposition，SAFD）进行图像分解，生成公共原子和相关系数矩阵；步骤2：利用密钥与相关系数驱动三维指数混沌映射（3D Exponent Chaotic Map，3D‑ECM）系统生成混沌序列，用于构造正交拉丁方；步骤3：利用拉丁方对相关系数进行三层加密；步骤4：利用密钥通过拉丁方对密文图像进行解密，并恢复像素矩阵；步骤5：利用SAFD图像重构方法，结合公共原子和相关系数，得到重构图像。本发明的图像加密方法实现了频率域中对图像的自适应稀疏分解，兼顾加密速度的同时，有效保护图像的安全性。