2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、圖像哈希算法是多媒體信息安全領(lǐng)域的一項(xiàng)新興研究技術(shù),在篡改檢測(cè)、拷貝檢測(cè)、數(shù)字水印、多媒體檢索、多媒體索引等方面已得到廣泛應(yīng)用。圖像哈希是一種基于視覺(jué)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(jiǎn)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(jué)內(nèi)容不變,圖像哈希算法提取到的哈希序列應(yīng)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(shí)別經(jīng)過(guò)JPEG壓縮、水印嵌入、亮度調(diào)整、對(duì)比度調(diào)整等處理的圖像。如果兩幅圖像的視覺(jué)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(zhǔn)確區(qū)分不同圖像。此外,在特定應(yīng)用領(lǐng)域里,圖像哈希算法還需要特定的性能,例如,認(rèn)證應(yīng)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(lài)性,也就是說(shuō),對(duì)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(diǎn),研究圖像哈希算法并探索在圖像篡改檢測(cè)和圖像拷貝檢測(cè)中的應(yīng)用,取得兩項(xiàng)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(yù)處理輸入圖像,獲得規(guī)范化圖像的V分量,然后對(duì)V分量進(jìn)行分塊并提取每個(gè)圖像塊的局部不變矩構(gòu)造特征矩陣,再進(jìn)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(jìn)行量化操作,生成最終哈希。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法對(duì)JPEG壓縮、水印嵌入、圖像增強(qiáng)、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(cè)試篡改檢測(cè)性能,構(gòu)建了一個(gè)含200幅篡改圖像的數(shù)據(jù)庫(kù),檢測(cè)結(jié)果表明,該算法在確保較好分類(lèi)的同時(shí)能檢測(cè)出大部分的篡改圖像,有較好的檢測(cè)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(duì)灰度圖像設(shè)計(jì),如果輸入是彩色圖像,則使用亮

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

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