基于壓縮感知的圖像哈希算法.pdf

1、圖像哈希算法是信息安全方向研究的一項熱門課題。它將一幅圖像映射為一串短小的數字或字符序列，已普遍應用于圖像認證、圖像索引、圖像檢索和數字水印等方面。圖像哈希算法具有兩個基本的性質，分別為感知魯棒性和唯一性。感知魯棒性是指視覺內容相同或相似的圖像，盡管它們的具體數據值可能存在差異，但應該獲得相似或者相同的哈希值，這是與傳統(tǒng)密碼學中哈希算法的不同之處。傳統(tǒng)密碼學的哈希算法可以將任意輸入數據映射成固定長度的數字序列，即使只改變輸入數據的一個比

2、特也會導致輸出值劇烈變化。在日常應用中，常用的數字圖像處理有圖像增強、圖像壓縮、幾何變換等一系列操作，這些操作會改變圖像的具體表示數據，但并不改變圖像的視覺本質內容，因此圖像哈希值基本保持不變。對于視覺上差異較大的圖像，其哈希值應完全不同，即，圖像哈希算法應具有較好的唯一性。所以傳統(tǒng)密碼學哈希算法只適合于文本數據，對于圖像等多媒體數據，則需要設計和開發(fā)新的哈希算法。此外，圖像哈希算法應用于圖像篡改檢測等領域時，圖像哈希值應該具有安全性，

3、即用不同密鑰控制同一幅圖像的哈希提取，將得到完全不同的哈希值。
　　本文以數字圖像作為研究對象，以壓縮感知、顏色向量角和環(huán)形分割為切入點，研究圖像哈希新技術，提出了兩種圖像哈希算法，即，基于壓縮感知和顏色向量角的圖像哈希算法以及基于壓縮感知和環(huán)形分割的圖像哈希算法。主要研究內容如下:
　　1.基于壓縮感知和顏色向量角的圖像哈希算法
　　壓縮感知是一種有效的數據降維方法，可通過測量矩陣將數據實現(xiàn)降維操作，從而得到高效的數

4、據壓縮。對于彩色圖像而言，亮度變化對顏色向量角的影響較小，但對色調變化關聯(lián)性大。與RGB顏色空間的歐氏距離相比，顏色向量角對兩種顏色間的感知差異的評價更為有效，能夠有效地捕捉顏色感知差異。基于以上考慮，提出聯(lián)合利用壓縮感知和顏色向量角來設計圖像哈希算法。該算法先對圖像進行預處理，建立規(guī)范化圖像，這是提取穩(wěn)健特征的前提條件，然后計算規(guī)范化圖像對應的顏色向量角矩陣，隨后將該矩陣進行分塊，再將每個分塊進行壓縮感知，最后由測量向量的算術平均值得

5、到哈希序列。大量實驗結果表明該算法能夠抵抗常見的數字圖像操作，如縮放、水印嵌入、伽瑪校正、亮度、對比度調整、高斯低通濾波和小角度旋轉，并具有較好的唯一性和安全性。
　　2.基于壓縮感知和環(huán)形分割的圖像哈希算法
　　考慮到大多數哈希算法對旋轉變換敏感，而圖像的環(huán)形分割能較好抵抗旋轉操作。為此，利用環(huán)形分割來建立抵抗旋轉操作的圖像哈希算法。該算法先對輸入圖像進行預處理，再用環(huán)形分割提取各圓環(huán)區(qū)域內的像素集合，分別對這些集合數據進