基于超混沌和Gyrator域相位信息复用的光学多图像认证方法

针对光学多图像认证方法中,多路复用图像中的串扰噪声,以及不同认证级别下的信息安全问题,提出了一种基于超混沌振幅型掩模和Gyrator变换域下相位信息复用的光学多图像认证方法。利用分数阶超混沌Rabinovich系统构造超混沌随机振幅掩模;基于改进的Gerchberg-Saxton算法对原始图像进行低级或高级编码,利用超混沌掩模作为振幅约束,迭代获得目标图像,并将得到的N个目标图像编码成复合图像;再次通过Gerchberg-Saxton迭代将复合图像转化为两个便于传输的纯相位掩模。实验结果表明:在认证过程中,不同安全级别的用户拥有各自的认证密钥,低级认证过程中可以通过检索图像与原始图像的非线性相关峰值,判断认证图像的正确性,而高级认证过程中则可以获得与原始图像相似度较高的认证图像,峰值信噪比和相关系数分别可达25.2817 dB和0.9844。所提方法对遮挡攻击和噪声攻击具有良好的稳健性,为多幅图像在不同级别下的光学认证提供了新的思路。