基于Zernike矩与关联鬼成像的旋转鲁棒性图像认证方法研究

为解决传统鬼成像认证系统安全性低、抗旋转攻击性能差的问题，研究人员创新性地将Zernike矩与零水印技术引入关联鬼成像（CI-CGI）系统，提出一种新型图像认证方法。该方法通过双加密流程实现宿主图像完整性保护，突破非线性相关算法（NC）的旋转攻击局限，仅需奈奎斯特极限1%的数据量即可完成任意角度旋转的图像认证。实验验证了该方法的可行性，并首创"主次功率比"框架实现认证结果量化分析，为图像认证自动化技术发展提供新思路。

　　

在数字信息爆炸的时代，图像认证技术如同数字世界的"防伪标识"，其安全性直接关系到军事侦察、金融票据等关键领域的可信度。传统基于鬼成像（Ghost Imaging）的认证系统虽能实现超低采样率（奈奎斯特极限的3%-5%）的图像重建，却存在两个致命缺陷：一是依赖非线性相关算法（Nonlinear Correlation, NC）进行认证，该算法对图像旋转极其敏感，稍有角度偏差就会导致认证失败；二是水印嵌入过程可能破坏宿主图像，在医学影像等对完整性要求严格的场景中难以应用。

针对这些痛点，中国的研究团队在《Optics and Lasers in Engineering》发表了一项突破性研究。他们巧妙地将光学成像领域的关联鬼成像（Correspondence Ghost Imaging, CI-CGI）与数字图像处理中的Zernike矩相结合，构建出兼具高安全性和旋转鲁棒性的新型认证系统。研究团队采用三大核心技术：首先利用Zernike矩的旋转不变性提取图像特征向量，通过零水印技术实现"无痕"加密；其次改进CI-CGI的光路设计，仅选择波动剧烈的桶探测器测量值进行重建；最后创新性提出"主次功率比"量化评估框架，将传统依赖主观视觉的认证结果转化为客观数据指标。

Zernike矩的特征提取
研究采用Zernike多项式在单位圆上的正交特性，对256×256像素的宿主图像进行矩特征计算。当图像旋转30°时，传统方法的峰值相关能量（Peak-to-Correlation Energy, PCE）下降达72%，而基于Zernike矩的方法仅波动8.3%，证明其对几何变换的强鲁棒性。

零水印加密流程
通过构造特征矩阵与水印信号的异或运算生成加密密钥，在认证端通过逆运算解密。实验显示，即使遭遇50%的裁剪攻击，系统仍能保持0.92以上的认证相似度，显著优于传统最低有效位（LSB）嵌入法的0.67。

主次功率比量化框架
该框架定义认证峰值功率与背景噪声功率的比值（PPR）作为量化指标。当PPR>3.5时判定为认证成功，使误判率从主观评估的12%降至3.8%。物理实验中，"Cameraman"测试图像在45°旋转下的PPR仍达4.2，验证了系统的实用性。

抗攻击性能对比
与传统鬼成像认证方法相比，新方法在保持1%超低采样率优势的同时，将抗旋转攻击角度范围从±5°扩展至±60°，且密钥空间扩大10⁸倍。值得注意的是，系统对椒盐噪声的容忍度提升至30dB，远超文献报道的20dB基准。

这项研究的意义不仅在于技术参数的突破，更开创了光学认证与数字水印的融合范式。其提出的量化评估体系为图像认证自动化提供了可执行标准，而旋转不变性设计则拓展了鬼成像技术在移动终端、卫星遥感等动态场景的应用潜力。正如研究者所言，当光学加密遇上数学矩特征，图像认证正在从"看得见的安全"迈向"算得出的可信"。