基于局部不變矩和DWT特征矩陣的圖像哈希算法.pdf

1、圖像哈希算法是多媒體信息安全領(lǐng)域的一項新興研究技術(shù)，在篡改檢測、拷貝檢測、數(shù)字水印、多媒體檢索、多媒體索引等方面已得到廣泛應用。圖像哈希是一種基于視覺內(nèi)容的圖像壓縮表現(xiàn)方式，即，將任何大小的圖像表示成一串簡短的數(shù)字或字符序列。如果數(shù)字處理前后的圖像的視覺內(nèi)容不變，圖像哈希算法提取到的哈希序列應相同或者相近，即哈希具備魯棒性。該性質(zhì)確保哈希算法能夠正確識別經(jīng)過JPEG壓縮、水印嵌入、亮度調(diào)整、對比度調(diào)整等處理的圖像。如果兩幅圖像的視覺內(nèi)容

2、差異較大，它們的哈希序列幾乎完全不同，即圖像哈希具有唯一性，能準確區(qū)分不同圖像。此外，在特定應用領(lǐng)域里，圖像哈希算法還需要特定的性能，例如，認證應用要求具備安全性，即，除了魯棒性和唯一性外，哈希算法還需具備密鑰依賴性，也就是說，對于同一幅圖像，如果輸入不同的密鑰，將得到不同的哈希。
　　本文以局部不變矩和離散小波變換(DWT)等技術(shù)作為切入點，研究圖像哈希算法并探索在圖像篡改檢測和圖像拷貝檢測中的應用，取得兩項有意義的成果，分別是

3、基于局部不變矩的圖像哈希算法和基于DWT特征矩陣的圖像哈希算法。本文的具體成果如下。
　　1.提出基于局部不變矩的圖像哈希算法
　　考慮到不變矩具有不受平移、縮放和旋轉(zhuǎn)變換影響的特性，提出在HSV顏色空間的亮度分量V上提取局部不變矩，從而獲取感知穩(wěn)健的圖像哈希。具體步驟如下，先預處理輸入圖像，獲得規(guī)范化圖像的V分量，然后對V分量進行分塊并提取每個圖像塊的局部不變矩構(gòu)造特征矩陣，再進行數(shù)據(jù)歸一化處理，接著使用歐氏距離壓縮特征矩

4、陣，最后合并矩陣的相鄰元素并進行量化操作，生成最終哈希。實驗結(jié)果表明，該算法對JPEG壓縮、水印嵌入、圖像增強、小角度旋轉(zhuǎn)、濾波操作等數(shù)字處理穩(wěn)健，且擁有較好的唯一性。為了測試篡改檢測性能，構(gòu)建了一個含200幅篡改圖像的數(shù)據(jù)庫，檢測結(jié)果表明，該算法在確保較好分類的同時能檢測出大部分的篡改圖像，有較好的檢測性能。
　　2.提出基于DWT特征矩陣的圖像哈希算法
　　現(xiàn)有的哈希算法大多針對灰度圖像設(shè)計，如果輸入是彩色圖像，則使用亮

5、度分量來表示。這種忽略色調(diào)和飽和度等信息的策略往往導致算法的唯一性受限。為了克服這個問題，提出利用YCbCr顏色空間的所有彩色分量來構(gòu)造圖像哈希。具體而言，先預處理圖像并獲得YCbCr顏色空間的Y、Cb和Cr三個分量，然后分別對三個分量進行非重疊分塊并提取每個圖像塊的4個DWT子帶系數(shù)，從而構(gòu)造特征矩陣，接著進行數(shù)據(jù)歸一化操作，然后使用L2范數(shù)對特征矩陣進行壓縮處理，最后用兩點間距離公式進一步壓縮矩陣并量化成比特，得到一個短小的哈希序列