基于局部線性嵌入和局部保持投影的圖像哈希算法.pdf

1、圖像哈希算法是信息安全和圖像處理交叉領(lǐng)域的一項重要研究課題，已經(jīng)在諸多方面取得成功應(yīng)用，如內(nèi)容認證、圖像取證、水印嵌入、篡改檢測等。實際上，它是一種圖像表示的新技術(shù)，能將任何大小的圖像映射成一串簡短的字符或比特序列。一般情況下，圖像在使用過程中都需要經(jīng)歷一些數(shù)字操作，操作后的圖像的具體數(shù)據(jù)發(fā)生了變化，但視覺內(nèi)容基本不變。因此，哈希算法應(yīng)將這些視覺內(nèi)容相似的圖像映射成相同或者相近的哈希序列，這一性質(zhì)稱為魯棒性，該性質(zhì)能保證哈希算法可正確識

2、別那些經(jīng)過亮度調(diào)整、對比度調(diào)整、JPEG壓縮等處理的圖像。圖像哈希算法的第二個性質(zhì)是唯一性，要求視覺內(nèi)容存在較大差異的圖像，其哈希值應(yīng)有很大的差別，以確保算法能準確分辨不同內(nèi)容圖像。除了上述兩個基本性質(zhì)外，在一些具體應(yīng)用中，圖像哈希還應(yīng)該具有其他性質(zhì)。例如，應(yīng)用在圖像取證時，圖像哈希應(yīng)該具有安全性，以免被惡意篡改或偽造。圖像哈希算法可分為兩步完成，第一步為圖像特征提取，第二步是圖像特征的壓縮編碼。事實上，數(shù)據(jù)降維是實現(xiàn)特征壓縮編碼的一種

3、有效技術(shù)，通過線性或非線性映射將高維數(shù)據(jù)投影到低維空間，進而發(fā)現(xiàn)隱藏在高維數(shù)據(jù)中的有意義低維結(jié)構(gòu)，為特征壓縮編碼奠定基礎(chǔ)。
　　本文以兩種經(jīng)典數(shù)據(jù)降維方法（即局部線性嵌入和局部保持投影）為切入點，研究基于數(shù)據(jù)降維的圖像哈希算法，取得了兩項有意義的研究成果，即，基于局部線性嵌入的圖像哈希算法和基于局部保持投影和Gabor濾波器的圖像哈希算法。論文的具體研究結(jié)果如下。
　　1、提出一種基于局部線性嵌入統(tǒng)計特征的圖像哈希算法

4、>　　局部線性嵌入(LLE)對非線性流形的局部幾何結(jié)構(gòu)有較好表示，能夠緊湊地描述數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。本文研究了LLE在圖像哈希的應(yīng)用，發(fā)現(xiàn)正常處理后的圖像的LLE結(jié)果的方差近似線性變化的性質(zhì)。為此，本文設(shè)計了一種基于LLE的圖像哈希算法。該算法先將圖像尺寸規(guī)格化，再將彩色圖像轉(zhuǎn)換到CIE L*a*b*顏色空間，然后用亮度分量L*構(gòu)造二次圖像。接著將LLE算法應(yīng)用于二次圖像，用降維后的數(shù)據(jù)的方差作為圖像哈希。計算哈希相似度時，采用相關(guān)系數(shù)作為

5、衡量準則。
　　2、提出一種基于局部保持投影和Gabor濾波器的圖像哈希算法
　　聯(lián)合使用局部保持投影、Gabor濾波器、混沌映射等技術(shù)來建立圖像哈希算法。該算法先用雙線性插值將輸入圖像轉(zhuǎn)換成固定大小，如果輸入圖像為彩色圖像，則轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr顏色空間并提取亮度分量表示;然后用圖像塊來構(gòu)造二次圖像并對其進行Gabor濾波，接著運用局部保持投影進行數(shù)據(jù)降維，用降維后的低維向量的方差來構(gòu)造中間哈希值，最后用混沌映射對中間哈希進行