针对无法实现先验的边缘检测场景，并解决边缘提取效率过低的问题，提出一种更高效的基于傅里叶单像素成像的亚像素级边缘检测方法。该方法结合快速傅里叶单像素成像，减少图像算法的相移步数，在原有四步相移的基础上分别实现了三步相移与两步相移边缘检测。该算法上的改进能够在同等采样数下扩大参与边缘提取的频谱宽度，从而提升边缘提取效率。数值仿真结果表明，与四步相移亚像素级边缘检测相比，无噪声条件下两步相移在 655~13100次左右的采样数区间内峰值信噪比增长幅度高出 2.27dB，噪声条件下低于 0.054噪声浮动比率时两步相移方法可以获得比四步相移更高的边缘提取质量。该方法可以一定程度上提升边缘提取效率，同时促进单像素成像领域与图像处理方向的技术交叉和应用化发展。

图像隐藏技术在当今大数据时代扮演着重要角色, 尤其在版权保护和保密通信等领域中有着巨大的应用价值。提出了一种基于计算鬼成像的图像隐藏方法, 目标图像经过计算鬼成像系统加密, 随机散斑作为系统密钥, 将密文进行二值化后的结果采用最低有效位算法嵌入到宿主图像中, 利用相应的水印提取规则和二阶相关算法恢复目标图像。仿真结果表明, 该方法具有较好的隐蔽性, 嵌入水印图像的峰值信噪比可以达到50 dB, 授权用户可以用密钥获得目标图像, 同时, 所提方案有一定的容错能力, 对椒盐噪声和图像裁剪具有一定的鲁棒性。

针对基于双随机相位振幅编码(DRPAE)技术的加密系统，提出了一种基于ResNet网络的已知明文攻击(KPA)算法。提出的攻击主要通过在残差网络中，利用一系列明文-密文振幅图像对数据集来完成训练集的制作。将明文-密文输入神经网络中进行训练可以让神经网络拟合从密文到明文的加密过程，独立于训练集之外的密文通过应用训练好的网络实现对原始图像的有效恢复处理，从而达到了攻击加密系统，实现对图像解密的效果。从理论上分析了该攻击方法的有效性和可行性，并通过计算机仿真进行了验证。

混沌加密由于其初始值敏感性、伪随机性和运动轨迹的不可预测性而被广泛应用于图像加密领域。提出了一种通过深度学习来攻击Lorenz混沌加密系统的灰度图像重建方法，通过残差网络实现了对一系列明文-密文对数据集进行训练，从而拟合出密文到明文的过程，然后将训练好的网络应用在独立于训练集的密文上，恢复出与明文非常接近的图像。数值仿真结果验证了这种灰度图像重建方法的有效性。

在采用散斑自相关方法,对基于辅助参考物的赝热光透过散射介质成像过程进行数值模拟的基础上,讨论了当成像范围超出一个光学记忆效应时,重建目标的质量随之变差的情况。通过对处在不同子光学系统的目标物和参考物,不断改变其点扩散函数的相关度,来近似等效它们超出光学记忆效应范围的程度,得出能够容忍的相邻光学记忆效应范围最低的点扩散函数相关度,并分析了点扩散函数的相关度对重建目标像质量的影响。随着相邻光学子系统点扩散函数的相关度逐渐降低,成像效果也逐渐变差。当这一相关度值低于0.3839时,重构图像已无法用肉眼分辨。对于同一相关度的点扩散函数,其空间分布函数并不影响成像效果的变化。同时,在相邻散斑相互叠加形成叠加散斑的过程中,叠加面积与模拟成像效果呈正比关系,即随着散斑叠加面积的减少,成像效果逐渐变差。

提出了一种利用空间光调制器实现基于相位多样性的散斑成像方法,通过调制空间光调制器(SLM)改变成像系统的孔径函数,记录每次改变时相应的散斑图和孔径函数的变化,然后对记录的多帧结果采用最大似然估计法和拟牛顿算法重建隐藏目标图像。数值模拟结果表明,采用空间光调制器改变非相关成像系统孔径函数的方法,相比以往改变相机位置的方法,能够改善相机位置移动所带来的成像质量下降问题。

在双随机相位并行加密系统中, 多个图像之间的串扰噪声是获得高质量解密图像的主要挑战之一。为了解决传统双随机相位多图像并行加密系统的串扰噪声问题, 将快速响应码(QR码)作为数据容器, 提出了一种利用双随机相位并行加密系统进行多图像加密的无噪声图像恢复方案。仿真结果证明, 此方案可以有效地消除该系统多图像加密的串扰噪声问题。该方法具有获得无噪声解密图像, 抗噪声攻击鲁棒性好等优点。从实际的智能手机收集到的结果验证了方案的可行性。