一種基于Radon變換和不變特征的魯棒圖像哈希方法及其裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于radon變換和不變特征的魯棒圖像哈希方法及其裝置，屬于信息安全領域。針對哈希不能較好抵抗幾何攻擊的問題，圖像先進行規(guī)范化的預處理操作，利用不變質(zhì)心算法生成不變特征點，取不變質(zhì)心周圍圓形區(qū)域，對圓形區(qū)域進行Radon變換生成系數(shù)矩陣，利用混沌系統(tǒng)在變換域中隨機選出若干行系數(shù)并提取每行的魯棒特征，將各行特征結合整個矩陣的不變矩特征生成圖像哈希，利用歐氏距離進行相似度比較。使用本發(fā)明的方法或裝置，可以有效解決幾何攻擊導致誤檢率上升的問題；根據(jù)哈希步驟和哈希長度，可以解決計算復雜度過高和哈希過長的問題。本發(fā)明可以應用于圖像內(nèi)容認證領域，也可以應用于圖像檢索、圖像識別等信息安全領域。
【專利說明】-種基于Radon變換和不變特征的魯棒圖像哈希方法及其 裝置

【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理領域以及圖像內(nèi)容認證領域，尤指一種基于Radon變換和不 變特征的圖像哈希方法及其裝置。

【背景技術】
[0002] 網(wǎng)絡和數(shù)字信息技術的飛速發(fā)展，促使數(shù)字化信息越來越廣泛地得到應用，這也 促使許多的傳統(tǒng)媒體開始向數(shù)字化轉(zhuǎn)變，使得網(wǎng)絡上的信息越來越多樣化。數(shù)字多媒體信 息可以非常方便地被復制、壓縮、存儲和傳輸，因為其容易被獲取并且能實時操作，所以被 廣泛地使用。正是由于多媒體信息的易于存儲、加工、復制和傳輸?shù)奶匦?，人們可以很方?的通過網(wǎng)絡去獲取自己需要的信息，而且可以非常快速地得到這些信息，這給多媒體信息 所有者的版權利益和保密信息也帶了很多潛在的威脅。即使未經(jīng)信息所有者許可，任何人 都能輕易地復制和傳播數(shù)字信息，并且宣稱數(shù)字信息版權屬于自己，還可以非法使用和篡 改別人的信息以對自己有利。多媒體信息的數(shù)字化同樣也方便了不法分子的篡改，這不僅 使得侵權與合理利用之間的邊界變得模糊，也給傳統(tǒng)的司法鑒定帶來了很大的困難，很難 判斷誰是數(shù)字內(nèi)容的真正版權歸屬者，從而無法真正保護版權所有者的合法利益。不法分 子利用各種途徑獲取和篡改多媒體信息來獲取暴利的情況經(jīng)常發(fā)生，針對這種情況，我們 應該加強對圖像、音頻、視頻等多媒體信息的版權保護和完整性認證。
[0003] 對圖像進行內(nèi)容認證的技術主要有數(shù)字水印技術和圖像哈希技術。數(shù)字水印技術 作為一種圖像內(nèi)容認證和版權保護的方法，已被廣泛應用于圖像領域。圖像本身擁有大量 的冗余信息，對這些冗余信息進行修改不會明顯地改變圖像的視覺質(zhì)量。數(shù)字水印通過修 改冗余信息以嵌入水印信息，該技術可以應用于多種多媒體信息中，比如文本、圖像、音頻、 視頻等。數(shù)字水印需要嵌入信息到原始載體中，難免會對載體進行一些修改，我們要保證 嵌入水印后的原始載體不能有很大的質(zhì)量失真，嵌入水印后的圖像為水印圖像。但是水印 嵌入會造成水印的魯棒性和不可見性之間的矛盾，當嵌入的水印強度過高時，會造成圖像 質(zhì)量失真比較嚴重，但是魯棒性比較好；當嵌入的水印強度過低時，圖像水印不可見性比較 好，但魯棒性比較差。而且這些都難免會對載體信息進行修改造成不同程度的失真，在一些 對于圖像質(zhì)量和內(nèi)容的保真度要求比較嚴格的情況下，如醫(yī)療圖像等，這種有失真的情況 是不容許的，因此數(shù)字水印技術在這些領域的應用受到一定的限制。
[0004] 圖像哈希算法是一種比圖像水印技術更適合圖像認證的新技術，也在一定程度上 優(yōu)于一些傳統(tǒng)密碼學的哈希函數(shù)認證。傳統(tǒng)的密碼學哈希函數(shù)主要有MD5和SHA等算法。 圖像哈希算法主要是通過提取出圖像的一些代表感知內(nèi)容的魯棒圖像特征以生成哈希信 息，只要圖像的感知特性不發(fā)生很大變化，提取出來的哈希信息就不會有很大改變。哈希信 息通過附加在原始圖像上進行傳輸，接收端接收了圖像信息后，可以獲得傳過來的圖像哈 希信息，然后再提取出接收圖像的哈希信息，與接收到的哈希信息進行對比，就可以確認接 收到的圖像是真實的還是偽造的。由此可見，圖像哈希算法不需要嵌入額外的信息，即不會 修改原始圖像的信息，因此不會造成原始載體信息的失真。圖像哈希技術的研究涉及信號 處理、圖像處理、人類視覺系統(tǒng)、概率論、信息論、密碼學等多個【技術領域】，對圖像哈希技術 的研究，不僅可以實現(xiàn)對多媒體信息準確的內(nèi)容識別及可靠的內(nèi)容認證，而且還對多學科 理論和方法的融合起到一定的促進作用，有助于發(fā)現(xiàn)新的技術增長點。所以不論從理論還 是應用的角度來說，圖像哈希技術的研究都具有重要意義。通過對現(xiàn)有算法的分析發(fā)現(xiàn)，這 些算法對圖像的幾何攻擊很敏感，特別是大角度的旋轉(zhuǎn)攻擊等，而且一些算法雖能抵抗一 些小角度旋轉(zhuǎn)，但是其區(qū)分性和魯棒性存在問題。
[0005] 本發(fā)明針對圖像哈希在抗幾何失真魯棒性和區(qū)分性存在的問題，將圖像處理領域 中的概念和技術應用于圖像哈希研究中，實現(xiàn)了一種基于Radon變換和不變特征的魯棒圖 像哈希方法和裝置。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明旨在提出圖像哈希的概念和圖像哈希方法的一般結構流程，并提供了一種 基于Radon變換和不變特征的魯棒圖像哈希方法和裝置。針對灰度圖像，發(fā)掘出新的魯棒 有效特征；解決幾何失真中判斷失誤的問題，使圖像哈希既能夠較好的抵抗一些常規(guī)圖像 攻擊，也能夠較好的抵抗幾何攻擊；以及算法計算復雜度過高和哈希長度過長的問題，并且 對于不同感知內(nèi)容圖像和經(jīng)過惡意篡改的圖像具有較好的區(qū)分性，達到區(qū)分性和魯棒性之 間的平衡。
[0007] 圖像哈希不同于傳統(tǒng)的哈希函數(shù)和數(shù)字水印技術，傳統(tǒng)哈希函數(shù)對原始信息非常 敏感，很小的改變也會造成生成的哈希值產(chǎn)生很大的改變，而數(shù)字水印技術會對原始載體 進行修改以嵌入水印信息，造成一定失真。圖像哈希主要是提取出一些魯棒特征生成哈希 信息，附加在原始圖像上進行圖像認證。
[0008] 圖像哈希提取的關鍵在于魯棒特征的提取，如何提取出抗幾何攻擊的魯棒的特征 向量是非常重要的。本發(fā)明利用了 Radon變換進行特征提取，Radon變換如圖1所示，即沿 著不同的角度方向計算出投影信息，在發(fā)生旋轉(zhuǎn)后的Radon系數(shù)如圖2。g(r，Θ)是變換后 的空間信息，Radon變換的數(shù)學表達式如公式（1) :
[0009]

【權利要求】
1. 一種基于radon變換和不變特征的魯棒圖像哈希方法及其裝置，利用radon變換的 抗幾何特性和radon變換域中提取出來的幾何失真不變特征以生成圖像哈希，發(fā)送端先對 圖像進行預處理操作，利用不變質(zhì)心算法提取出圖像中的不變質(zhì)心并且獲得以該質(zhì)心為圓 心的周圍圓形區(qū)域，再對圓形區(qū)域進行radon變換并提取出局部特征和全局特征，并利用 混沌系統(tǒng)保證提取的安全性，將兩者結合在一起得到圖像哈希序列并附加在圖像上傳給接 收端，在進行圖像認證時，接收端利用同樣的方法提取出接收圖像哈希，并與接收到的哈希 序列進行歐氏距離計算，通過與設定閾值的比較來進行圖像的認證操作。
2. 根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，本發(fā)明提出的算法總體步驟如下： a. 圖像進行規(guī)范化的預處理操作； b. 利用不變質(zhì)心算法生成不變特征點，然后提取不變質(zhì)心周圍的圓形區(qū)域； c. 利用混沌系統(tǒng)在radon變換域提取出局部哈希串，然后求得整個系數(shù)矩陣全局哈希 串，最后結合局部哈希串和全局哈希串生成最終哈希序列； d. 利用歐氏距離作為相似度的比較，用于圖像認證。
3. 根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，圖像預處理的操作步驟如下： 先把原圖像經(jīng)過插值算法轉(zhuǎn)化為標準的mXm大小的圖像，這個步驟主要是為了保證 不同圖像生成的哈希有相同的長度，能夠在一定程度上抵抗縮放失真。而后對圖像進行一 次低通濾波操作，能夠濾除掉一些容易變化的噪聲，保留了圖像的重要內(nèi)容特征，預處理后 得到的圖像具有更好的魯棒性。
4. 根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，不變質(zhì)心和圓形區(qū)域提取的過程如下： 因為不變質(zhì)心是在圖像預處理后提取的，圖像已進行了濾波操作，所以魯棒性可以得 到提高，再利用不變質(zhì)心算法提取出圖像的不變質(zhì)心，以不變質(zhì)心點為圓心，以自適應R為 半徑提取出一個圓形區(qū)域，這樣提取出來的區(qū)域是能夠保持平移、旋轉(zhuǎn)不變的，可以通過從 這個圓形區(qū)域中提取重要的魯棒特征來生成哈希。
5. 根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，特征提取和哈希生成過程中，對圓形區(qū)域 進行radon變換，利用radon變換域的抗幾何攻擊特征，在該系數(shù)矩陣中隨機選取15行提 取出魯棒幾何不變特征組成局部哈希序列，然后從整個系數(shù)矩陣中提取出不變矩特征得到 全局哈希序列，最后結合局部哈希和全局哈希生成最終哈希序列。
6. 根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，得到圖像哈希序列以后，利用歐氏距離來 進行哈希相似度的比較，假設原來的哈希序列為H，對被認證圖像提取出的哈希序列為比， 則歐氏距離的定義如下：
其中H(i)和氏⑴表示原始哈希序列和提取出的哈希序列的第i個哈希值，通過比較 哈希距離d確定圖像是否真實，一般感知相同圖像的距離比較小，而感知不同圖像的距離 比較大，通過實驗設定一個閾值T，如果d〈 = T，則認為圖像是真實的圖像，兩圖像是視覺相 似的，否則認為兩圖像是感知不同的，即圖像不真實。
7. 根據(jù)權利要求5所述的方法，其特征在于，提取局部哈希過程中，利用logistic混 沌系統(tǒng)隨機提取15行，通過對行系數(shù)的分析，零階矩主要是求每行系數(shù)的和，具有不變特 征，利用每行的零階矩作為一個哈希值，然后生成相應行的方差作為另外一個哈希值，考慮 到SVD分解有很好的抗幾何攻擊性能，所以提取每行的SVD分解的最大的奇異值作為一個 特征值，最后利用傅里葉變換的抗平移特性，因為生成的系數(shù)是不變的，傅里葉變換系數(shù)的 實部有非常好的穩(wěn)定性，所以提取出傅里葉變換系數(shù)的實數(shù)部分的絕對值，生成另外一個 矩陣，再對該矩陣進行一次DCT變換，提取出直流系數(shù)DC作為一個特征值，所以就生成了四 個特征值，組成一個特征向量，把每一行的特征向量組合起來形成局部的特征哈希。
8.根據(jù)權利要求5所述的方法，其特征在于，提取全局哈希過程中，利用Hu矩的歸一化 中心矩，提取出七個不變矩特征作為全局的哈希串，全局特征能夠較好的表達圖像的內(nèi)容 并且能夠抵抗幾何攻擊，同時具有較好的穩(wěn)定性。
【文檔編號】G06F17/30GK104091303SQ201410330434
【公開日】2014年10月8日 申請日期:2014年7月11日 優(yōu)先權日:2014年7月11日
【發(fā)明者】劉玉玲, 肖勇 申請人:湖南大學