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　　2) 鲁棒性: 相同感知的图像具有相同或相近的哈希值. 传统哈希算法 ( MD5 , S HA 1) 对信息变动非常 敏感, 一个比特的信息变化都会造成生成的哈希序列完全不同. 像数字图像这样的多媒体数据可能会经过 压缩增强等操作 , 这些操作虽然改变了图像信息, 但并未影响图像的视觉内容. 因此图像哈希算法需要考 虑的是图像视觉域的内容信息改变, 也就是说相同内容的图像经过哈希函数运算生成的哈希序列应该相 同或相近. 3) 惟一性: 不同感知的图像经过哈希函数处理产生不同的哈希值. 4) 安全性: 经过不同的密钥加密后, 即使是相同的图像也要产生不同的哈希值 . 现有的主要图像哈希方法大多围绕鲁棒性这一特性进行研究 . 分为基于图像统计的方法

　　2) 图像的粗略表示 [ 1] F rid rich 利用了低频 DCT 系数对于图像内容有重要影响的特性 . 这种哈希提取方法对于 JPEG 压 缩 , 噪声叠加 , 一般的线性锐化和滤波攻击是鲁棒的 . 但方法不能抵抗几何攻击, 例如旋转和尺寸变换 . M i hcak 和 Venkatesan 用一种迭代的方法对 3 级 haar 小波分解的 DC 子带进行二值化, 进而得到图像的特 征 . 到底是 DCT 还是 DWT 更好地保存了图像的主要视觉信息目前仍是个不确定的问题. 3) 基于关系的方法 这种方法依然利用了 DCT 和 DWT 变换, 但与第 2 种方法不同的是 , 特征选取使用系数间的不变关系 而不是变换系数本身 . 一种典型的抵抗 JPEG 压缩的方法由 L in 和 Chang 提出. 他们用不同的 8 8DCT 块的相同位置的 DCT 系数间的 关系作为特征 . 但是这种 方法的缺点是 仅仅可以抵抗 JPEG 压缩攻击 . Lu 提出了一种用于图像真实性认证的结构化数字签名. 他们发现图像小波分解的父亲节点和孩子节点 是不相关的 , 但是统计上却是不独立的. 最重要的是 , 他们发现连续尺度的小波系数的幅度差在不改变内 容的操作后也相对稳定. 这种方法和 Chang 的方法差别仅仅是将 DCT 域转化到 DWT 域进行处理 . 4) 视觉特征点提取 V ishalM onga 使用小波变换进行图像的角点提取, 实验证明, 该方法对不改变内容的攻击具有较强

　　第 1 步对图像进行 DCT 变换、 小波变换等处理, 提取部分 DCT 系数或小波系数, 对提取的特征进行加 密处理 . 第 2 步对上一步得到的哈希序列进行量化处理 . 考虑到上一步得到的特征具有相当多的冗余 , 因 此必须进行量化处理 . 第 3 步对量化后的序列进行压缩编码处理. 数字签名或者图像索引都具有序列长度 较短的需求 , 因此还要进行进一步的压缩处理 . 特征提取是图像哈希的关键步骤 , 下面将对现有的一些主 要特征提取方法进行概述 . 1) 基于图像统计的方法 Schneider 使用图像的亮度直方图统计作为特征, 该方法的最大缺陷是: 攻击者可以在不改变直方图 的情况下, 改变图像的内容

　　我们的方法也将按照传统的图像哈希生成方法的步骤进行, 即特征提取、 量化、 压缩编码. 2 1 特征提取 在特征提取阶段 , 哈希生成算法按照如下步骤进行 : 步骤 1 原始图像通过插值处理, 分辨率统一变为 32 32. 此步骤的目的之一是对于任何分辨率的图像特征长度是固定的, 另一个目的是最大程度地减小索引 的长度 . 步骤 2 将 32 32的图像分成 16 个 8 8 的小块 , 对每小块进行 DCT 变换. 将每个小块相同位置的 4 个低频系数 ( 1 个 DC 分量 , 3 个 AC 分量 ) 分别组成长为 16的一维向量 A i, 并计算这 4 组向量的数学期望 m i, 和标准差

　　摘要: 为了对经过图像处理操作的图像内容进行准确认证, 利用图像 DCT 低频系数的感知不变性 生成了安全的哈希序列索引 . 用标准化后的 DCT 低频系数矩阵和基于密钥种子的随机数矩阵为数 字图像生成哈希序列, 研究分析了提出算法具有唯一性、 鲁棒性和安全性的特性. 实验结果表明, 算 法可以抵抗内容保持的修改操作 , 例如格式转换 、 中度几何变换和滤波失真等 , 具有较强的鲁棒性 . 同时算法具有较强的安全性 , 在同时得到伪随机序列生成器和密钥的情况下 , 才能获得图像的哈希 值 . 另外 , 算法可为视觉近似图像生成相同或相近的 400 比特哈希值, 且冲突率降低到 10 数量 级 . 这种安全鲁棒的图像哈希方法可以用于数字图像认证和大量图像的数据库检索. 关键词: 图像哈希; 数据库检索 ; 数字签名 中图分类号: T P391 文献标识码: A 文章编号 : 1001- 0505( 2007) 增刊 ( I) 0188 05

　　粗略表示 、 基于关系的方法 和视觉特征点提取 4 种. 对于基于图像统计的方法 , 攻击者可以在不 改变图像统计特性的情况下任意改变图像内容 , 因此不具备鲁棒性 ; 图像的粗略表示方法不能抵抗几何攻 击 , 例如旋转和尺寸变换; 基于关系的方法仅仅可以抵抗 JPEG 压缩攻击 ; 视觉特征点提取的方法对于图 像内容惟一性并未给出证明, 而且算法的复杂度较高. 本文提出了一种满足图像内容惟一性 , 鲁棒性和安全性的折衷方案. 提出了一种用 DCT 低频系数的 标准化矩阵和密钥产生的随机块生成哈希序列的方法, 并对生成的哈希序列进行了压缩处理. 实验结果表 明 , 本文的算法可以抵抗仿射变换、 20 % 以下的剪切、 JPEG 压缩、 中值滤波、 噪声叠加、 尺度变换、 3 度以下 的旋转、 格式转换等攻击方式, 同时, 方法兼具安全性和惟一性 , 在经过压缩处理后的序列长度较短, 仅为 400比特, 可以满足实际应用需要.