面向拷贝检测的图像哈希算法

为了准确、快速地将拷贝图像识别出来,提出一种基于CS-LBP(centrally symmetric local binary pattern)纹理与位图像统计的图像哈希算法。算法首先对图像作预处理;然后利用三级小波分解得到近似图像和高频信息,对第二、三级近似图像利用Ring分割,提取每一环的统计特征,对第二、三级高频信息的水平方向分量和垂直方向分量进行位图像分解,提取统计特征;最后将所有的低频和高频特征联合起来生成图像哈希序列。实验结果表明所提算法的分类性能优于现有的一些哈希算法,在拷贝检测应用上具有很好的准确率。

一种稳健的紧凑图像哈希算法

当前图像哈希认证技术对旋转操作较为敏感,稳健性与伪造检测率不高。为克服此类问题,设计了基于改进的局部二值模式(LBP)算子与动态更新变换的紧凑图像哈希算法。引入线性插值技术,对输入图像实现预处理,改善哈希序列对尺度缩放的稳健性。利用Ring分割,将插值图像转化成二次图像。考虑中心像素特性与周围像素的差异,将Heaviside函数嵌入传统的LBP中,形成了描述能力较强的H-LBP算子,提取图像的抗旋转稳健特征。引入压缩感知,对高维特征矢量完成降维,输出紧凑的过渡哈希数组。利用混沌变换思想,设计动态更新变换机制,对过渡哈希数组进行加密,得到图像哈希序列。最后,利用汉明距离测算输入图像与待检测图像的哈希相似度,通过优化认证阈值,完成图像内容的真伪识别。实验结果显示,与当前哈希算法相比,提出的算法生成的哈希序列尺寸更小,对旋转、噪声等操作具有更好的感知稳健性。