提出了一种基于深度学习的光学水印重建方法, 通过双随机相位加密的方法实现水印的加密, 并将加密图像嵌入到宿主图像中, 然后利用原水印图像与含水印宿主图像之间的物理关系, 训练改进的神经网络FC-DenseNets-BC, 得到可以重建原水印图像的网络模型。在传统光学水印技术中, 含水印宿主图像质量和解密水印图像质量依赖于嵌入强度的选取(当嵌入强度较大时, 含水印宿主图像质量低, 解密水印图像质量高; 当嵌入强度较小时, 含水印宿主图像质量高, 解密水印图像质量低), 然而使用深度学习重建水印图像可以摆脱该依赖关系。研究结果表明, 在嵌入强度低至0.05的情况下, 所提方法仍能够重建出峰值信噪比在35dB以上的高质量水印图像, 且具有一定的泛化性、安全性和抵抗噪声、剪切的能力。并进一步通过光学系统实验验证了方法的可行性和高效性。

提出了一种快速反应(QR)码结合双随机相位加密系统及频分复用的多重水印方法。为了扩大水印容量, 首先将QR码的有效编码区域组合为新图像, 再将两幅组合后的图像分别作为实部与虚部, 构成双QR码复信号。在空间域和空间频率域用随机相位模板将复信号编码为复噪声形式的加密水印信号。对各组双QR码加密水印信号进行预处理及频分复用, 以产生多重水印。水印信号以冗余方式嵌入宿主图像经拉普拉斯分解后残差分量的中高频区域, 水印信号的恢复无需原始宿主图像, 可实现盲提取。仿真结果表明, 所提方法在缩放、滤波和旋转等方面表现出较好的稳健性, 对JPEG压缩、剪切、高斯噪声等也具有一定的稳健性。分析了复用容量及作为密钥的随机相位模板对重建水印质量的影响。

在传统的双随机相位光学加密系统的基础上, 提出一种新的单强度记录光学加密技术。在加密时, 将原始图像置于4-f系统的输入平面上进行双随机相位光学加密, 利用CCD等感光器件记录输出平面上的光强分布作为密文, 该光学加密过程只需一次曝光, 在解密时, 利用相位恢复算法进行迭代计算就可以由密文恢复原始图像。由于解密过程采用数字方式, 因此可以在解密过程中引入各种数字图像处理技术来抑制散斑噪声, 进一步改善解密图像质量。通过一系列仿真实验, 证明该光学加密系统可以实现对二值图像和灰度图像的光学加密, 并且能够很好地抵御“已知明文攻击”、“选择明文攻击”等方法的攻击。理论分析和计算机仿真表明, 该光学加密技术系统结构简单, 实现方便, 并且不易受到各种攻击, 安全性较高。

为了构建基于空间光调制器的实时光学加密系统, 采用仿真实验的方式, 分析了在双随机相位光学加密系统中使用空间光调制器实现随机相位编码时相位编码参量对加密效果的影响。重点研究了随机相位模板中独立相位调制点的个数及相位调制范围对加密图像质量的影响, 并引入相关系数来衡量加密图像和原始图像的差异。结果表明, 在设定相关系数阈值为0.1的条件下, 独立相位调制点个数达到128×128, 相位调制范围达到2π时, 加密效果较好。该结果对设计实时光电加密系统有一定指导意义。

提出了一种灰度图像的隐藏方法，将待隐藏图像按照直方图统计结果以及彩色宿主图像的特征分割成3幅灰度图像，再经双随机相位编码和加权运算后，将分割出来的3幅灰度图像隐藏于一幅彩色图像的红绿蓝(RGB)的3个分量中。由于双随机相位编码技术具有很高的安全性，而且加权系数也可以作为加密的密钥得以应用，因此增强了单纯双随机相位的安全性能。实验结果表明,该方法具有良好的抗剪切和抗噪声能力，并且重建的图像与原灰度图之间的相关系数达到99%以上。

在光学信息安全领域,双随机相位加密方法最引人注目并得到广泛研究,但由于双随机相位加密系统是基于傅里叶变换的系统,其本质上是一种线性变换系统,明文、密文之间的函数依赖关系比较简单,这就为其安全性留下了很大的隐患。双随机相位加密方法可以用光学和数字的方式实现,提出了一种选择明文攻击的方法,利用多个冲击函数作为选择的明文,成功破解了基于数字方法实现的双随机相位加密系统,并给出了恢复密钥的解析式,此方法最大的优点在于解密图像的无损性,并从理论上加以证明,给出了实验结果。

提出一种基于像素置乱技术的多重双随机相位加密法,对该加密法中像素置乱操作的原理进行了阐述,并且提出在光学上实现像素置乱操作和解置乱操作的途径.在计算机上模拟实现了该加密法,并且得到很好的加密解密结果.仿真结果证实仅用部分加密图像来解密也能够得到原图像,并且得到随着待解密的加密图像像素的增加,解密图像的信号能量、噪声以及信噪比的变化曲线.最后分析比较了该加密法与双随机相位加密法,得到该加密法与双随机相位加密法相比具有更高的保密性,而且解密图像的信噪比也不会因为引入像素置乱操作而降低.