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明，该方案能构造盒，其中混沌做法是个很好选择。

例如，唐等人提出了个基于离散逻辑映射和映射设计盒方法。

之后，陈等人提出另种方法来构造盒，具有更好性能。

该过程描述如下步骤选择个映射初始值，然后迭代映射生成初始盒表。

步骤把二维表加载到三维表上。

步骤多次应用离散化三维映射使表格混乱。

最后，把三维表转换成二维，以获得所需盒。

实验结果表明，由此产生盒是加密应用程序理想选择。

该方法也被称为动态，当映射初始值被改变时得到不同盒。

然而，为了简化和性能，我们使用个固定盒，即在给出例子见表。

转换在转换中，代表柯尔莫哥洛夫流，通常被称为广义映射。

图像加密应用程序流由和首次提出，。

离散形流如𝑇𝑛𝑞𝑠𝐹𝑠𝑞𝑠，𝐹𝑠𝑞𝑠其中，𝑛𝑠是个正整数𝑛，𝑛𝑠划分把和分开，𝑝𝑠个垂直范围𝐹𝑠𝑠𝑠𝑛⋯−，−需要注意是𝐸𝑞可以用图中几何变换来解释。

图像可以划分为高和宽度垂直矩形。

然后又进步分为箱子每个垂直矩高度宽度。

映射后，从同个盒子像素实际上是映射到个单行。

表提及盒是中给出例子图每个盒子里像素都要被流划分成单行个并行图像加密体系加密方案概要假设图像是由个同时加密，我们描述并行加密方案如下每个负责图像中像素些固定行。

每行像素分别使用进行加密。

根据置位转型进步扩散所有像素。

转到第二步进行另轮加密，直到密文足够安全。

如上所述，在第步中置换是非常重要，因为它有助于满足安全性和速度要求。

因此，置换映射和它参数，定要慎重选择。

在我们算法中，是常数向量其长度为，其中。

向量每个元素都等于每个负责个连续行，或者更具体地说，第个行负责从到行。

该算法可以实现并行加密所有要求，分析如下。

整个图像扩散效应假设在第步操作有足够安全。

第步后，明文像素微小变化会扩散到整行个像素。

如果我们根据选用，很容易证明，这个加密像素会在第步变换中会置换到不同行。

同样，另轮加密过后，改变会扩散到行，第轮后，整个加密图像已经改变。

因此，在我们方案中，任何单个像素最小变化会在轮后扩散到整个图像。

通讯负载平衡如果参数中参数像那样选择，很容易证明，两个之间数据交换是不变，即等于图像像素总数。

对于每个，这个数量变为𝑞。

因此，在我们方案中，每个通信负载是等效，并没有任何通讯负载不平衡。

平衡负载计算每个将要加密数据都是像素行，因此计算负载平衡自然实现。

临界区管理在我们体制中，不会发生两个读取或写入到相同内存。

因此，我们不必像其他并行计算体制经常做样需要施加任何关键领域管理技术。

上述讨论表附件译文基于离散混沌映射的图像加密并行算法摘要最近，针对图像加密提出了多种基于混沌的算法。

然而，它们都无法在并行计算环境中有效工作。

在本文中，我们提出了个并行图像加密的框架。

基于此框架内，个使用离散柯尔莫哥洛夫流映射的新算法被提出。

它符合所有并行图像加密算法的要。

对于每个，这个数量上执行计算效率将大幅提升。

在本文中，我们提出了个并行图像加密框架。

在这样框架下，我们设计了个安全快速算法满足并行图像加密所有要求。

本文其余部分安排如下第部分介绍了并行操作模式和其要求。

第节给出加密解密中四个转换定义和属性。

在第节，加密解密过程和密钥调度会加以详细说明。

第和第节，提供实验结果与理论分析。

最后，我们总结本文。

并行模式并行模式及其要求在并行计算模式下，每个是负责图像数据个子集，并拥有自己内存。

在加密时，可能会有些之间通信见图。

要允许并行图像加密，传统样模式必须予以打破。

然而，这将导致新问题，即如何实现不在这种模式下扩散要求。

此外，也出现了些额外针对并行图像加密要求计算负载平衡并行图像加密方案总时间是由最慢决定，因为其它不得不等待直至这个完成其工作。

因此，良好并行计算模式可以平衡分配给每个任务。

通信负载平衡通常存在有大量之间通信。

基于和计算负载同样原因，通信负载应认真平衡。

图图像加密并行计算模式临界区管理在并行模式计算时，许多可以同时读取或写入相同内存区域即临界区，这往往会导致意想不到执行程序。

因此，有必要在关键区域使用些并行技术管理。

并行图像加密框架为了满足上述要求，我们提出了个并行图像加密框架，这是个四个步骤过程步骤整个图像被划分成若干块。

步骤每个负责确定数量块。

个区域内像素可以充分使用有效混乱和扩散进行操作加密。

步骤通过之间通信交换加密数据块从块到更大范围扩散。

步骤转到第步，直到加密图像达到所需安全级别。

在第步，已经实现扩散，但只有个块个小部分。

但在第步帮助下，这样扩散效应被扩大。

请注意，从加密角度，在步骤中数据交换本质上是个置换。

经过多次迭代步骤和，扩散效应蔓延到整个图像。

这意味着在个普通图像像素微小变化会波及到了大量加密图像像素。

为了使框架足够安全，两个要求必须被满足第步中加密算法混乱和扩散特点应该是足够安全，而且对明文和密钥敏感。

在步骤中置换在几个回合变化中必须从局部蔓延到所有部分。

结合不同加密元素可以满足第个要求，如盒，结构，矩阵乘法和混沌映射等，或者我们可以只使用个传统加密标准，如或。

然而，第二个是由于这框架而产生个新课题。

此外，这样置换应有助于实现节中提出三个附加目标。

因此，置换操作是本文重点之，应认真研究。

这种并行图像加密框架下，我们提出了种新算法，这是基于四个基本转换。

因此，我们将描述我们算法之前，先介绍这些转换。

转换转换在转换中，代表加，能被形式化定义如下ϵ，加法被定义为按位与操作转换有三个基本性质转换在转换中，代表混合数据首先，我们介绍和转换𝐺𝐺𝑚𝑎𝑎𝑛𝑎𝑚𝑎𝑚𝑛，𝑎𝑖𝑗∈定义𝑎𝑗𝑖然后给出转换定义𝐺𝑚𝐺𝑚让让𝑎𝑚𝑐𝑚𝑐𝑎容易证明转换有如下性质∈需要指出是，从所有从加法运算其实是转换。

转换在变换中，代表盒置换。

有很多方法来变为𝑞。

因此，在我们方案中，每个通信负载是等效，并没有任何通讯负载不平衡。

平衡负载计算每个将要加密数据都是像素行，因此计算负载平衡自然实现。

临界区管理在我们体制中，不会发生两个读取或写入到相同内存。

因此，我们不必像其他并行计算体制经常做样需要施加任何关键领域管理技术。

上述讨论表实现司等部编写。

她以其严谨的治学态度精益求精的科学精神良好的工作作风，深深地感染和激励着我们。

从课题的选择，到文档的编写，再到项目的最终完成，王方老师都始终给予我们细心的指导和很大的支持。

对毕业设计的内容要求时间安排等，王老师给我们作了详细的说明。

老师听取了各组组长对本组毕业设计的题目设计方案开发工具等的汇报，并做了相应的讨论，提出了自己的建议。

在第二次的会议上，王老师就我们提交的需求分析发表了自己的观点，提出了自己的建议和意见，并听取了各组组长对自己项目下步开发的详细报告。

在网站的用户界面的设计过程中，王老师指导我们进行界面设计，提出了许多很好的建议。

另外，老师就在开发过程中应该注意的事项给我们做了说明。

在代码的编写过程中，问题可谓层出不穷。

网老师以他的认真和负责，给我们了许多帮助，并鼓励我们要坚持做下去，办法总比困难多。

在文档编写的过程中，张老师更是倍加仔细和严谨，对我们文档中存在的些问题作了详细的批示和建议，并对些重点章节做了认真的修改。

这充分显示了他严谨的治学态度和良好的工作作风，使我们获益良多。

在此，我谨代表本组的所有开发人员，对在本项目开发过程中给予指导鼓励和关心的所有老师和同学表示诚挚的感谢和良好的祝愿。

另外，我要特别感谢我毕业设计的导师王方导师给予我们组的指导鼓励和关怀。

谢谢老师，由于个人水平有限，在该软件系统的设计和系统文档的编写过程中难免出现，希望老师和同学们批评，指正。

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例如，唐等人提出了个基于离散逻辑映射和映射设计盒方法。

之后，陈等人提出另种方法来构造盒，具有更好性能。

该过程描述如下步骤选择个映射初始值，然后迭代映射生成初始盒表。

步骤把二维表加载到三维表上。

步骤多次应用离散化三维映射使表格混乱。

最后，把三维表转换成二维，以获得所需盒。

实验结果表明，由此产生盒是加密应用程序理想选择。

该方法也被称为动态，当映射初始值被改变时得到不同盒。

然而，为了简化和性能，我们使用个固定盒，即在给出例子见表。

转换在转换中，代表柯尔莫哥洛夫流，通常被称为广义映射。

图像加密应用程序流由和首次提出，。

离散形流如𝑇𝑛𝑞𝑠𝐹𝑠𝑞𝑠，𝐹𝑠𝑞𝑠其中，𝑛𝑠是个正整数𝑛，𝑛𝑠划分把和分开，𝑝𝑠个垂直范围𝐹𝑠𝑠𝑠𝑛⋯−，−需要注意是𝐸𝑞可以用图中几何变换来解释。

图像可以划分为高和宽度垂直矩形。

然后又进步分为箱子每个垂直矩高度宽度。

映射后，从同个盒子像素实际上是映射到个单行。

表提及盒是中给出例子图每个盒子里像素都要被流划分成单行个并行图像加密体系加密方案概要假设图像是由个同时加密，我们描述并行加密方案如下每个负责图像中像素些固定行。

每行像素分别使用进行加密。

根据置位转型进步扩散所有像素。

转到第二步进行另轮加密，直到密文足够安全。

如上所述，在第步中置换是非常重要，因为它有助于满足安全性和速度要求。

因此，置换映射和它参数，定要慎重选择。

在我们算法中，是常数向量其长度为，其中。

向量每个元素都等于每个负责个连续行，或者更具体地说，第个行负责从到行。

该算法可以实现并行加密所有要求，分析如下。

整个图像扩散效应假设在第步操作有足够安全。

第步后，明文像素微小变化会扩散到整行个像素。

如果我们根据选用，很容易证明，这个加密像素会在第步变换中会置换到不同行。

同样，另轮加密过后，改变会扩散到行，第轮后，整个加密图像已经改变。

因此，在我们方案中，任何单个像素最小变化会在轮后扩散到整个图像。

通讯负载平衡如果参数中参数像那样选择，很容易证明，两个之间数据交换是不变，即等于图像像素总数。

对于每个，这个数量变为𝑞。

因此，在我们方案中，每个通信负载是等效，并没有任何通讯负载不平衡。

平衡负载计算每个将要加密数据都是像素行，因此计算负载平衡自然实现。

临界区管理在我们体制中，不会发生两个读取或写入到相同内存。

因此，我们不必像其他并行计算体制经常做样需要施加任何关键领域管理技术。

上述讨论表附件译文基于离散混沌映射的图像加密并行算法摘要最近，针对图像加密提出了多种基于混沌的算法。

然而，它们都无法在并行计算环境中有效工作。

在本文中，我们提出了个并行图像加密的框架。

基于此框架内，个使用离散柯尔莫哥洛夫流映射的新算法被提出。

它符合所有并行图像加密算法的要。

对于每个，这个数量上执行计算效率将大幅提升。

在本文中，我们提出了个并行图像加密框架。

在这样框架下，我们设计了个安全快速算法满足并行图像加密所有要求。

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