In this study, a novel Improved Affine Algorithm (IAA) for color image encryption is proposed. Affine Algorithm (AA) is generally known as an algorithm used for plain text encryption. In the proposed IAA algorithm, Linear Feedback Shift Register (LFSR), XOR encryption, and the AA are combined for color images encryption. The plane image is firstly split into three channels: R, G, and B. The RGB channel image is encrypted using AA encryption with ten keys based on pixel locations and pixel values. The rows and columns of the image are encrypted with LFSR keys and XOR encryption procedures. Finally, the proposed algorithm is tested in Matlab environment to obtain the Histogram, Mean Square Error (MSE), Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Unified Average Changing Intensity (UACI), Number of Pixel Change Rate (NPCR), and Entropy analyses. The values are compared with other algorithms. The results show that the proposed image encryption algorithm is secure and powerful, outperforming other algorithms.
Particle Swarm Optimization (PSO) is a swarm intelligence-based metaheuristic algorithm inspired by the foraging behaviors of fish or birds. Despite the advantages of having a simple and effective working structure, PSO also has some disadvantages, such as early convergence, getting trapped in local minima, and weak global search capabilities. In this study, a novel intensification strategy based on K-Means clustering has been proposed to enhance the performance of PSO. The proposed method is called Particle Swarm Optimization with a New Intensification Strategy based on K-Means (PSO-ISK). In the first step of PSO-ISK, particles in PSO are grouped into different clusters. Then, a center and the farthest particle from the center are identified for each cluster. PSO-ISK proposes a new intensification strategy by improving the results of the farthest particle from the center. The performance of PSO-ISK is analyzed using 16 different benchmark test functions. The obtained results are compared with Standard PSO (SPSO) and 7 different PSO variants. According to the comparison results, PSO-ISK provides a notable performance improvement by outperforming SPSO and all seven PSO variants. The comparisons conducted have proven that PSO-ISK produces more effective outcomes than other studies, which results in a significant contribution to improving performance. Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), sürü zekâsı temelli metaheuristik algoritmadır. PSO, balıkların veya kuşların yiyecek arama davranışlarından esinlenilerek modellenmiştir. PSO, sade ve etkili bir çalışma yapısına sahip olmasının avantajlarına rağmen, erken yakınsama, yerel minimuma takılma ve zayıf küresel arama kapasitesi gibi bazı dezavantajları da bulunmaktadır. Bu çalışmada, PSO'nun performansını artırmak için K-Ortalamalar kümelemeye dayalı yeni bir yoğunlaştırma stratejisi önerilmiştir. Önerilen yönteme, K-Ortalamalara Dayalı Yeni Yoğunlaştırma Stratejisi ile Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO-ISK) adı verilmiştir. PSO-ISK'nın ilk adımında, PSO'daki parçacıklar farklı kümelere ayrılmaktadır. Sonraki adımda ise, her küme için bir merkez ve merkeze en uzak parçacık belirlenmektedir. Bu çalışmanın sonucunda, PSO-ISK, merkeze en uzak parçacığın sonuçlarını iyileştirerek yeni bir yoğunlaştırma stratejisi önermektedir. PSO-ISK'nın performansı, 16 farklı benchmark test fonksiyonu kullanılarak sonuçlar analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, Standart PSO (SPSO) ve 7 farklı PSO varyantı ile karşılaştırılmıştır. Yapılan karşılaştırmalar sonucunda, PSO-ISK'nın diğer çalışmalara göre daha etkili sonuçlar elde ettiği ve PSO-ISK'nın performans iyileştirmesindeki önemi kanıtlamıştır.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.