[發明專利]一種利用全局和局部特征的聯合編碼方法

在審

• 申請號: 201610388567.X
• 申請日: 2016-06-02
• 公開（公告）號: CN107464268A
• 公開（公告）日: 2017-12-12
• 發明（設計）人: 徐杰;陳訓遜;崔佳;包秀國;王博;王東安
• 申請（專利權）人: 國家計算機網絡與信息安全管理中心
• 主分類號: G06T9/00
• 分類號: G06T9/00
• 代理公司: 北京華仲龍騰專利代理事務所(普通合伙)11548
• 代理人: 黃玉玨

技術領域

本發明屬于網絡信息安全、圖像檢索技術領域，特別涉及一種利用全局和局部特征的聯合編碼方法。

背景技術

相似圖片搜索的關鍵技術叫做“感知哈希算法”(Perceptual hash algorithm)，它的作用是對每張圖片生成一個“指紋”(fingerprint)字符串，然后比較不同圖片的指紋。結果越接近，就說明圖片越相似。感知圖像哈希算法是近年來興起的熱門研究點，與傳統的圖像哈希算法不同，感知哈希算法是一種基于圖像內容哈希算法。其以圖像的視覺特征為基礎，通過散列函數生成圖像的固定長度或不定長度的一串指紋用于比較。由于感知哈希算法具有良好的實時性以及適應大數據量等優點，其在圖像檢索圖像認證等領域已有初步的應用。

用于進行感知哈希的圖像特征可分為全局特征和局部特征兩種。全局特征包括灰度特征頻率特性顏色特征紋理特征和線特征等，哈希算法主要有閾值控制的灰度哈希算法，基于離散余弦變換的頻率閾值哈希算法以及與其它特征結合的多維全局特征哈希算法，但由于全局特征過于單一，往往對光照旋轉噪聲等局部特征不敏感，使得該哈希算法抗攻擊能力不夠理想.局部特征主要包括近年來廣泛使用的HarrisSIFT以及SURF特征.SIFT尺度不變特征轉換(Scale－invariant Feature Transform)是由David Lowe在1999年提出，其優點為具有尺度光照以及旋轉不變性，但由于其具有較高的算法復雜度，在實時系統中并不能得到很好的應用.2006年，Herbert Bay等人基于圖像積分以及盒子濾波等方法提出了SIFT算法的加速版本算法SURF(Speeded Up Robust features).SURF算法在不顯著減少特征魯棒性的情況下，將SIFT算法的速度提高了接近3倍，成為實時系統首選的圖像局部特征提取算法.基于局部特征的感知哈希算法較少，主要有Sujoy.Roy基于超平面的哈希算法以及V.Monga通過小波提取特征點并進行特征量化的哈希算法。但是相比全局特征，局部特征仍然存在計算復雜，數據量大特點。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是克服現有技術的缺陷，提供一種利用全局和局部特征的聯合編碼方法，將全局特征和局部特征結合的感知哈希算法，通過這種結合方式即可改善全局特征對局部抗攻擊弱的特點又可以提高部分實時性。

本發明的技術方案是，一種利用全局和局部特征的聯合編碼方法，包括如下步驟：

(1)基于DCT全局特征的哈希感知編碼，離散余弦變換(DCT)是與傅里葉相關的一種變換，對于N×N圖像，DCT變換公式如下：

其中f為N×N圖像像素點，F為N×N DCT閾矩陣，C為余弦系數矩陣；

具體編碼方法如下:

a)對圖像像素進行抽樣；

b)對彩色圖像進行灰度變化，轉化為灰度圖像；

c)計算該圖像的DCT變換，得到變換系數矩陣；

d)保留矩陣中左上角8×8系數子矩陣；

e)計算8×8子矩陣中系數的均值，計為m；

f)按照從左到右從上到下的順序遍歷8×8子矩陣，哈希規則如下:

其中x為8×8子矩陣中的元素，即DCT變換系數，h(x)為該元素對應的哈希碼，按照如上步驟可以得到64位的哈希編碼。

g)將64位2進制編碼轉化為16位16進制編碼，該編碼即為該圖像的哈希感知編碼；

(2)基于SURF局部特征的哈希編碼，具體如下：

a)為保持與全局特征哈希編碼長度一致，故將圖像分為8×8＝64個子區間，統計每個子區間SURF特征點數，計為Fij，此處i代表行方向從左到右的第i個子區間，j代表列方向從上到下的第j個子區間，其中i＝0，1，…，63；

b)按照設定的軌跡進行遍歷:

c)計算每個子區間與上個子區間的特征點數之差，計為Ei，其中i＝0，1，…，63；

d)基于差分編碼原理，設定哈希編碼規則如下:

e)將64位二進制哈希碼轉化為16位16進制編碼；

(3)全局特征與局部特征結合，將全局特征和局部特征結合進行哈希編碼，考慮到哈希碼傳輸的安全性，采用以下規則進行隨機化處理:

a)隨機選取一個整數記為P，設k為16位十六進制數，且k＝P％2¹⁶；

b)對k做循環次數為16×4＝64的循環左移得16位密鑰k₁；其中每次左移位數為m，m為0-9中一隨機數；