基于LLE和NMF的圖像哈希算法.pdf

1、圖像哈希算法是圖像內(nèi)容信息安全領(lǐng)域的一項(xiàng)重要研究課題，已被成功廣泛應(yīng)用于圖像檢索、圖像索引、數(shù)字水印、圖像認(rèn)證和拷貝檢測等方面。從本質(zhì)上而言，圖像哈希算法是一種單向映射函數(shù)，可將任意一幅輸入圖像轉(zhuǎn)換成一串長度固定的、短小的比特或數(shù)字序列。這串比特或數(shù)字序列稱為該幅圖像的圖像哈希。實(shí)際使用過程中，用圖像哈希來代表圖像本身，有效降低了圖像存儲代價(jià)和相似計(jì)算的復(fù)雜度。通常，圖像哈希算法應(yīng)該具有以下兩個(gè)性能指標(biāo):(1)魯棒性:該指標(biāo)要求，如果兩

2、幅圖像的視覺內(nèi)容相同，那么用圖像哈希算法提取它們的哈希序列時(shí)，無論它們的具體數(shù)據(jù)表示是否相同，它們的哈希值都應(yīng)該相同或者非常相似。該性能指標(biāo)確保圖像哈希算法能夠正確識別那些經(jīng)過JPEG壓縮、水印嵌入、旋轉(zhuǎn)、亮度和對比度調(diào)整、縮放、伽瑪校正和高斯低通濾波等正常數(shù)字處理操作的相似圖像。(2)唯一性:該指標(biāo)要求，如果兩幅圖像的視覺內(nèi)容不同，那么用圖像哈希算法提取它們的哈希值時(shí)，應(yīng)該得到兩個(gè)不同的哈希序列。該性能指標(biāo)確保圖像哈希算法能有效區(qū)分不

3、同內(nèi)容的圖像。除魯棒性和唯一性外，根據(jù)不同領(lǐng)域的應(yīng)用要求，圖像哈希算法在實(shí)際應(yīng)用中還可能有一些額外的性能指標(biāo)要求。例如，圖像認(rèn)證應(yīng)用要求算法具備安全性，即，圖像哈希的提取由密鑰控制，不同輸入密鑰將得到不同的圖像哈希。
　　本文利用顏色向量角(CVA)、離散余弦變換(DCT)、局部線性嵌入（LLE）、奇異值分解(SVD)和非負(fù)矩陣分解(NMF)等技術(shù)研究圖像哈希新算法，取得了兩項(xiàng)有意義的研究結(jié)果，即，基于DCT和LLE的圖像哈希算法

4、和基于SVD和NMF的圖像哈希算法。本文的主要研究結(jié)果概括如下:
　　1.提出基于DCT和LLE的圖像哈希算法
　　考慮到CVA對色調(diào)和飽和度的變化敏感，對亮度調(diào)整不敏感，與顏色歐氏距離相比，能更好地反映顏色的感知變化，因此CVA適合于彩色圖像特征描述。為此，本文提出聯(lián)合使用DCT和LLE技術(shù)，在圖像的CVA上提取魯棒圖像哈希。具體而言，先通過雙三次線性插值法將輸入圖像轉(zhuǎn)換成尺寸歸一化圖像，然后對尺寸歸一化圖像進(jìn)行高斯低通濾

5、波，接著提取整幅圖像的CVA，在此基礎(chǔ)上對圖像的CVA進(jìn)行非重疊分塊，對每個(gè)圖像塊執(zhí)行DCT操作，提取圖像塊的低頻DCT系數(shù)來構(gòu)造特征矩陣，并對特征矩陣進(jìn)行偽隨機(jī)置亂排列，最后將LLE應(yīng)用到置亂后的特征矩陣，對LLE低維向量的方差進(jìn)行加密和量化得到圖像哈希。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法對JPEG壓縮、水印嵌入、亮度和對比度調(diào)整、縮放、伽瑪校正和高斯低通濾波等常見的數(shù)字處理穩(wěn)健，具有較好的唯一性。
　　2.提出基于SVD和NMF的圖像哈希算

6、法
　　考慮到圖像奇異值具有較好的穩(wěn)定性，當(dāng)圖像被施加小的擾動(dòng)時(shí)，圖像奇異值不會(huì)發(fā)生顯著的變化，本文提出聯(lián)合使用SVD和NMF技術(shù)來設(shè)計(jì)圖像哈希算法。具體而言，先運(yùn)用雙三次線性插值法將輸入圖像轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一尺寸的圖像，然后將尺寸規(guī)格化圖像劃分為多個(gè)非重疊圖像塊，計(jì)算每個(gè)圖像塊的SVD結(jié)果，提取每個(gè)圖像塊的SVD對角矩陣的對角元素（奇異值）來構(gòu)造二次圖像，接著對二次圖像的列元素進(jìn)行偽隨機(jī)置亂排列，并對置亂后的二次圖像進(jìn)行高斯低通濾波，最