一种基于分块压缩感知的鲁棒图像散列算法

图像散列算法是一种把数字图像映射为一个基于内容的简短二进制比特串的技术,它具有鲁棒性、安全性、紧凑性和单向性等特点,已被广泛应用于图像鉴别与图像识别领域中。本文提出一种基于分块压缩感知的鲁棒图像散列算法,其设计利用了压缩感知采样阶段的计算保密及线性运算的特点。该算法通过对图像进行分块,利用压缩感知理论在密钥的控制下将图像块随机投影为一个测量值向量序列,并把每个测量值向量量化为一个比特,得到一个长度可由分块策略调整的二进制散列值。实验结果表明,本文算法在鲁棒性、安全性和运算速度等方面具有良好的性能。

基于视皮层全局感知特征的顽健图像散列方法

提出了一种基于视皮层全局感知特征的感知散列方法,图像首先被低通滤波后缩放成预定尺寸,然后图像分割成依赖于密钥的重叠子图像块,每块根据人类视觉系统主视皮层的层次结构,抽取图像经视觉通道逐层处理后的方向轮廓响应,并与表面颜色信息联合形成视皮层的全局感知特征,这些特征包含了每个图像块的方向、颜色信息,使得相邻系数的关系在通常的图像处理下保持不变,利用这种不变性将所有图像块的特征信息量化、置乱后形成二值图像散列。实验表明提出的方法对JPEG压缩、图像滤波等内容保持操作具有较好的顽健性,同时具有检测恶意篡改的能力,不同图像之间具有很低的共谋概率。

对局部内容篡改敏感的感知图像散列

提出了一种基于图像内容和颜色分布的感知图像散列。先将图像尺寸规格化并分成小块,根据各块亮度矩阵的奇异值判断其是否属于复杂区域,由此得到复杂区分布索引表。计算各图像块Y分量的均值和R、G、B均值两两之差的最小值,构成表征亮度和颜色分布的特征向量,将它与复杂区索引组合并加密得到图像散列。实验结果表明,由此提取的图像散列对保持图像内容不变的JPEG压缩、平滑滤波、缩放等处理具有良好的稳健性,而对内容篡改敏感并能准确定位篡改部位。