基于多尺度曲波變換的圖像Hash認證技術(shù)研究.pdf

1、圖像Hash技術(shù)將圖像數(shù)據(jù)映射為一個可反映圖像重要視覺特征的簡短二值序列，目前在內(nèi)容認證、數(shù)字水印和圖像數(shù)據(jù)庫檢索等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。本文對圖像Hash認證技術(shù)中的一些重要問題展開研究，探討了圖像Hash的一般框架、認證原理、性能特點及算法分類，重點研究了圖像Hash算法的魯棒性、區(qū)分性和安全性，以及新興的多尺度分析方法--曲波變換。針對目前將曲波變換應(yīng)用于圖像Hash算法方面的研究甚少，本文提出兩種基于曲波變換的圖像Hash認證算法。<

2、br>　　 論文的主要研究成果如下：
　　 (1)提出一種基于離散曲波變換的圖像Hash算法。該算法首先對圖像進行低通濾波、尺度歸一化等預(yù)處理，并進行快速離散曲波變換，提取出包含圖像主要特征的曲波低頻系數(shù)和邊緣信息較豐富的細節(jié)二層系數(shù)作為特征向量，然后用混沌序列對特征向量加密，最后進行量化壓縮得到圖像Hash序列。實驗結(jié)果表明，該算法與已有傳統(tǒng)算法相比，具有更高的魯棒性；算法能有效區(qū)分內(nèi)容不同的圖像，具有抗碰撞性；混沌系統(tǒng)的引

3、入使算法具有安全性；另外算法具有低復(fù)雜性。
　　 (2)提出一種基于曲波域人類視覺特性的圖像Hash算法。該算法首先對圖像進行低通濾波、直方圖均衡化等預(yù)處理，然后引入曲波域視覺模型對曲波系數(shù)加權(quán)得到特征向量，并利用混沌序列對特征向量加密得到中間Hash，最后采用隨機置亂算法對中間Hash置亂。實驗結(jié)果表明，該方法能夠抵抗大部分內(nèi)容保持的修改操作，具有較好的魯棒性能；對于內(nèi)容不同的圖像，算法具有區(qū)分性；對于剪切替換，隨機扭曲等惡意