基于圆环统计特征的抗旋转图像Hash方法技术

本发明专利技术涉及一种基于圆环统计特征的抗旋转图像Hash方法，先用双线性插值法规格化图像尺寸；再用高斯低通滤波器处理图像；如果是彩色图像，将其转换到YCbCr颜色空间并取亮度分量表示；接着将图像分割成若干个圆环，提取每个圆环的均值、方差、偏斜度和峭度等统计量作为特征；然后对统计特征归一化；再计算各统计量的均值并以此作为参考，最后计算圆环统计特征与参考特征的欧氏距离，串连所有距离值即为图像Hash；判断相似性时，计算两个Hash的L2范数，如果小于设定阈值，认为其对应的图像相同，否则认为是不同图像。本发明专利技术对图像旋转、JPEG压缩、噪声干扰、亮度调整、对比度增强等常见数字处理稳健并具有良好的唯一性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信号处理领域和计算机
，特别是一种。
技术介绍
各种功能强大、操作简单的图像处理软件的出现,如Photoshop和A⑶See,使数字图像的编辑操作变得越来越容易，导致篡改、伪造等图像侵权问题日益严重，图像内容版权保护和完整性认证成为亟待解决的事情。与此同时，数字图像大规模增长急需更为有效的技术，以实现对海量图像数据的高效检索和管理。近年，数字媒体内容处理领域出现了一种名为图像Hash(哈希)的新技术，可广泛应用于图像检索、拷贝检测、内容认证、篡改检测、数字水印、图像质量评价、图像索引等方面。 图像Hash是用于表征图像的一串短小的字符或数字序列。由于正常的数字处理，如JPEG压缩和图像增强，会改变图像的具体表示数据，但仍然保持视觉内容不变，因此，尽管传统密码学Hash函数，如MD5和SHA-1，能将任意输入信息转换成长度固定的字符串，然而因为它们对输入变化非常敏感，任何I比特不同都会完全改变输出，所以不能直接用于图像Hash提取。为此，图像Hash应反映视觉内容，对具体表示数据不敏感。通常，图像Hash应满足两个条件(I)鲁棒性，即对视觉相似的图像，不管其具体表本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于圆环统计特征的抗旋转图像Hash方法，其特征在于：包括如下步骤：（1）尺寸规格化：用双线性插值法将输入图像规格化成M×M大小；（2）高斯低通滤波：用3×3高斯低通滤波器对规格化图像进行滤波，记处理后图像为I；（3）颜色空间转换：如果输入图像不是彩色图像，那么令J=I并转向执行第（4）步；否则将图像I转换到YCbCr颜色空间并取亮度分量表示，记亮度分量为J；（4）图像环形分割：用N个圆将J分割成面积大致相等的N个圆环，按从小到大的次序对圆的半径编号，设ri（1≤i≤N）为第i个圆的半径，那么第N个圆的半径为其中表示向下取整运算，接着计算圆环平均面积于是得到第1个圆的半径为第j个圆的半径为...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：唐振军，张显全，张师超，
申请(专利权)人：广西师范大学，
类型：发明
国别省市：