感知哈希及其在圖像認(rèn)證領(lǐng)域的應(yīng)用研究.pdf

1、如何對(duì)圖像內(nèi)容進(jìn)行識(shí)別并確保它的真實(shí)性和完整性是信息安全領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。圖像感知哈希通過(guò)合理方法對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，用能夠表示圖像本質(zhì)內(nèi)容的感知摘要來(lái)表征原始圖像。感知摘要具有數(shù)據(jù)量小、對(duì)感知內(nèi)容魯棒等特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別和認(rèn)證領(lǐng)域。本文首先討論了當(dāng)前感知哈希存在的幾處不足，并針對(duì)性的提出了一種新的感知哈希解決方案，然后就如何將本文感知哈希應(yīng)用于圖像認(rèn)證領(lǐng)域做了一些研究探索工作。創(chuàng)新成果概括如下：
　?。?）針對(duì)當(dāng)前幾種主

2、流感知哈希算法存在的若干不足，如對(duì)旋轉(zhuǎn)魯棒性不強(qiáng)、光滑區(qū)域提取不到足夠特征信息、對(duì)顏色篡改區(qū)分能力不佳等問(wèn)題，提出了一種基于WLD特征和Zernike矩的感知哈希算法。算法首先引入Zernike矩對(duì)角度歸一化，然后在圖像分塊的基礎(chǔ)上提取WLD特征，并依次對(duì)其進(jìn)行量化、編碼和加密操作從而生成魯棒的感知摘要，最后通過(guò)漢明距離來(lái)模擬圖像匹配問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)證明，本文感知哈希算法具有良好的區(qū)分性和魯棒性，尤其對(duì)伽馬校正和幾何旋轉(zhuǎn)的魯棒性比對(duì)比算法明顯

3、更具優(yōu)勢(shì)；另外，算法還能夠有效彌補(bǔ)與改善當(dāng)前感知哈希存在的一些性能缺陷和不足。
　?。?）在上述工作基礎(chǔ)上，提出了一種基于WLD感知哈希的圖像來(lái)源認(rèn)證算法。算法首先生成魯棒、安全的水印信息，然后基于扇形分塊將水印嵌入各子塊的DCT中頻區(qū)域，最后按照盲水印認(rèn)證流程得出認(rèn)證結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明，該方案對(duì)水印的不可見(jiàn)性較好，在魯棒測(cè)試中對(duì)各項(xiàng)操作表現(xiàn)出一定的頑健性，其中對(duì)伽馬校正和剪切的魯棒性最佳，進(jìn)一步驗(yàn)證了WLD感知哈希具有良好魯棒性的同

4、時(shí)也得出其適用于認(rèn)證圖像來(lái)源問(wèn)題的結(jié)論。此外，該算法消除了認(rèn)證過(guò)程中對(duì)載體圖像的依賴(lài)，更符合來(lái)源認(rèn)證的需求。
　?。?）針對(duì)目前基于特征點(diǎn)的取證算法在光滑區(qū)域提取不到足夠特征信息這一不足，提出了一種用于檢測(cè)復(fù)制-粘貼圖像篡改的WLD內(nèi)容認(rèn)證算法。算法用WLD特征的方向角分量刻畫(huà)重疊劃分的子塊紋理特征，通過(guò)字典排序減少匹配搜索空間，最后用主轉(zhuǎn)移向量思想和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法標(biāo)識(shí)篡改定位結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，算法能夠檢測(cè)出一處和多處區(qū)域復(fù)制-