赵 琰, 周晓炜

(上海电力大学 电子与信息工程学院, 上海 200090)

随着数码相机和移动通信的飞速发展,数字图像广泛应用于各个领域。然而各种简单、易用、快速的图像处理软件的出现使得数字图像很容易被非法使用、篡改和伪造,从而使数字图像的版权保护渐受关注,人们需要从大量的多媒体数据中识别出图像的相似版本,就引出了图像哈希的概念。图像哈希是指使用紧凑序列表示图像及其内容的技术。一般情况下,图像哈希需要识别出相似图像和不同图像,即具有鲁棒性和区别性。

1 图像感知哈希算法

图像感知哈希算法的核心是图像特征向量的选取。基于不同的特征提取方法,研究人员提出了许多不同的算法。目前的图像感知哈希算法大致可分为以下4种。

1.1 基于变换域特征

文献[1]利用离散余弦变换(Discrete Cosine Transformation,DCT)系数来构建图像哈希。该算法将输入图像分割成不重叠的块,提取每个块第一行/列的DCT系数构建特征矩阵,最后通过计算和量化列距离进行矩阵压缩。该算法对一些数字运算有较强的鲁棒性,但对图像的分块导致其对旋转操作不鲁棒。文献[2]提出了一种基于离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)的哈希算法。该算法将预处理后的图像通过旋转投影转换为二次图像,再对二次图像进行DFT变换后提取低频和中频系数作为特征向量来构建哈希。该算法对图像进行了旋转投影,所以对一般的旋转操作有较强的鲁棒性,同时在DFT变换后使用非均匀采样提取低中频系数,从而在概括图像主要信息的同时减少了哈希位数。……