基于图像特征的图像哈希算法及实现

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文件名称：基于图像特征的图像哈希算法及实现
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更新时间：2018-06-21 15:38:38
图像哈希 奇异值分解 归一化 在本文中，我们提出了一种新的哈希提取方案，主要依赖图像 Harris 稳健角点和图 像频谱来构造，故兼有两者的优势。由角点提取的哈希部分对较大的几何操作具有很强 的鲁棒性。但是，对于高斯噪声、滤波等不改变图像内容的常规操作，鲁棒性并不理想。 当遭遇相对较大的几何操作时，提取的这部分哈希分量变化不明显。这部分提取的主要 步骤是：首先选取稳健 Harris 角点，对角点周围信息进行奇异值分解，然后编码生成哈 希分量。一般来说，图像内容发生变化，哈希分量也会随之变化。 与此同时，另一部分的哈希分量由图像的傅立叶频谱提取。它对 JPEG 压缩、滤波 等操作鲁棒性好，但是不能抵抗大尺度的几何操作。从物理意义上讲，图像幅度谱决定 图像各频率成分的数量，而相位谱每一频率分量在图像中的位置，只要每一频率分量保 存在正确位置，图像就会被完整保存下来。当我们改变相位信息时，图像就会变得杂乱 无章。一般来说，图像的相位信息对外界干扰具有很强的敏感性，由它所得哈希部分正 好可以弥补角点的缺陷，即角点对几何操作鲁棒性良好，而对 JPEG 压缩，滤波等操作

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基于图像特征的图像哈希算法及实现_宋宝林.caj