随着卫星探测技术的发展,近地卫星和航空器上的传感器已经渐渐被高分辨率传感器所取代。高分辨率遥感（high resolution remote sensing,HRRS）图像是重要的基础设施和战略资源,其安全性集中体现在机密性和完整性。机密性指图像信息不被泄露;完整性指的是图像不被篡改或者伪造。一般地,机密性通过图像加密（Image Encryption）来保证,完整性通过图像认证（Image Forensics）来保证。加密是“事前防范”,认证是“事后检查”,多媒体内容安全研究领域的共识是,只有将加密与认证相结合的安全机制才能提供全面有效的保护。现有图像加密与认证算法存在不足:（1）缺少安全实用的HRRS影像加密算法;（2）缺少适用于HRRS影像的空间域半鲁棒水印方案;（3）缺少高可用性的局部纹理特征感知哈希算法。齐肯多夫定理（Zeckendorf’s Theorem）指出:自然数都可以写成斐波那契数列若干项相加的形式,由此衍生出一种新的编码系统:齐肯多夫编码（Zeckendorf representation）。论文以实现HRRS影像的机密性和完整性作为目的,围绕HRRS影像“大数据”、高精度和对纹理特征敏感的特性,基于齐肯多夫编码,研究了HRRS影像的加密和认证。针对HRRS影像“大数据”的特性,论文提出两种HRRS影像加密算法:一是基于齐肯多夫编码的HRRS影像流加密方法。HRRS影像的“大数据”特性决定了最适合的加密算法是流加密。很多流加密算法采用按位异或（XOR）对数据流进行加密,因此核心在于伪随机密钥流的生成。论文证明了齐肯多夫编码中间部分数字1出现的概率是常数,这一性质可用来生成伪随机密钥流序列,对应的算法被命名为:ZPKG。同类型算法中,线性反馈移位寄存器（LSFR）产生的伪随机序列具有周期性,密钥序列会出现重复的情况;Logistic混沌加密序列对初值的扰动过于敏感,稳定性差。ZPKG算法解决了这两个问题,生成的密钥序列不仅有很强的随机性,还是无限长序列,且对初值的小扰动具有鲁棒性。实验结果表明,ZPKG算法加密后的HRRS影像接近噪声图像,且ZPKG硬件消耗与LSFR和Logistic混沌加密相当。二是齐肯多夫随机编码结合素数位置映射的HRRS影像置乱加密算法:ZRE-PMP。将每个像素值进行随机的齐肯多夫编码,进行像素值置乱,可以达到“混淆”效果,该过程被称为ZRE;然后提出了基于素数的位置置乱算法:PMP,其中素数的生成是基于皮萨诺周期。ZRE-PMP算法迭代次数少,收敛快;采用大素数作为模型参数,大素数的寻找难度较大,客观上提升了安全性。在HRRS影像认证方面,论文从主动认证和被动认证两个角度着手。主动认证通过水印嵌入来实现。基于水印的HRRS影像认证应满足低失真度、半鲁棒性和强隐蔽性的要求。其中半鲁棒性要求水印对于亮度调整、JPEG压缩、加噪、滤波等内容保持操作具备鲁棒性,对于恶意篡改要具备脆弱性;强隐蔽性要求水印位置不可知。齐肯多夫编码具备抗干扰性、“轻”尾部特性和随机性。论文利用抗干扰性,实施了水印纠错编码（命名为Zck-ECC）,结合具有内容保持操作和几何变换不变性的光谱特征和空间特征作为原始水印,可实现半鲁棒性;利用“轻”尾部特性,改进LSB空间域嵌入策略（命名为Zck-LSB）,实现低失真率;利用随机性,生成伪随机数确定嵌入位置,达到强隐蔽性（Zck-Mask）。实验结果表明,论文提出的水印认证方案满足不可感知性、识别精准率高、鲁棒性好。在被动认证方面,重点研究了基于纹理特征的感知哈希HRRS影像认证算法。复制移动伪造、拼接伪造、删除伪造等常见恶意篡改对局部纹理特征较为敏感,论文提出了两种基于齐肯多夫编码的HRRS影像纹理特征提取算法:一是基于齐肯多夫编码的改进等价局部二值模式方法:Zck-LBP。Zck-LBP通过清除孤立的奇异点过滤了高频噪声,抗噪声性能更强;降维效果更明显。二是基于齐肯多夫编码的局部三级算子组合算法:Zck算子。Zck算子有多重操作,对于形状、空间关系等更具适应性。Zck算子可以和深度学习结合,用于替换卷积神经网络的池化层,作为对网络的一种预训练。当上述局部纹理特征提取算法实际用于伪造检测时,需要将待测图像划分栅格,计算两两栅格Zck-LBP或Zck-算子值之差,然后用“工作点法”和“优化法”确定检测阈值,汇总所有超过阈值的栅格即可完成伪造定位。为了增强对几何变换的鲁棒性,还可以通过SIFT（尺度不变特征变换）进行几何校正。实验结果表明,该算法对对纹理特征比较敏感的复制移动伪造、拼接伪造和删除伪造检测的查全率和查准率较高,鲁棒性好。