[發明專利]一種基于三維特征和能量變化特征的圖像哈希獲取方法

有效

• 申請號: 202011143929.1
• 申請日: 2020-10-23
• 公開（公告）號: CN112232428B
• 公開（公告）日: 2021-11-16
• 發明（設計）人: 趙琰;袁曉冉;趙倩
• 申請（專利權）人: 上海電力大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/62;G06F16/51;G06F16/583;G06T7/00
• 代理公司: 南京禹為知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 32272
• 代理人: 王曉東

1.一種基于三維特征和能量變化特征的圖像哈希獲取方法，其特征在于：包括，

對輸入圖形進行預處理；

所述對輸入圖形進行預處理包括，

利用雙線性插值運算將原始輸入圖像I₀的分辨率統一調整為M×M，對所述統一調整后的圖像進行高斯低通濾波處理得到標準化圖像，再將所述標準化圖像轉化到YC_bC_r顏色空間，得到亮度圖像Y分量；

利用所述預處理后的圖像進行二次圖像的生成；

對所述二次圖像進行不同三維視角下的全局特征提取和進行能量局部特征提??；

所述全局特征提取包括，

通過計算所述二次圖像P中x軸和y軸的標準特征矩陣A和B每列的歐氏距離，得到大小為1×(M/2)的不變特征矩陣h，其計算公式如下所示：

其中：A_i,j和B_i,j為矩陣A和B的第i行和第j列，h(j)為矩陣h的第j個元素，利用所述不變特征矩陣h計算得到二進制序列H_S，長度為(M/2)-1，其計算公式如下所示：

其中：h(j)和H_S(j)分別為矩陣h和H_S的第j個元素；

所述標準特征矩陣包括，

在x軸視角下，將所述二次圖像P按y軸分辨率進行分層，共分為M/2層，分別計算各層的統計特征，包括均值、方差和峰度，依次形成大小均為1×(M/2)的均值矩陣m_x、方差矩陣v_x和峰度矩陣s_x，將三個矩陣進行聯合，形成x軸視角下的統計特征矩陣T_x，其大小為3×(M/2)，其中均值矩陣m_x、方差矩陣v_x、峰度矩陣s_x以及統計特征矩陣T_x表示為：

m_x＝[m₁,m₂,m₃,…,m_M/2-1,m_M/2]

v_x＝[v₁,v₂,v₃,…,v_M/2-1,v_M/2]

s_x＝[s₁,s₂,s₃,…,s_M/2-1,s_M/2]

T_x＝[m_x,v_x,s_x]

y軸視角下的均值矩陣M_y，方差矩陣V_y，峰度矩陣S_y以及統計特征矩陣T_y使用所述在x軸視角下的計算方法，表示為：

M_y＝[M₁,M₂,M₃,…,M_M/2-1,M_M/2]

V_y＝[V₁,V₂,V₃,…,V_M/2-1,V_M/2]

S_y＝[S₁,S₂,S₃,…,S_M/2-1,S_M/2]

T_y＝[M_y,V_y,S_y]

對所述統計特征矩陣T_x進行標準化處理，得到標準特征矩陣A，

其中：T_i,j為矩陣T_x的第i行和第j列，u_i為第i行向量的均值，σ_i為第i行向量的標準差，以同樣的方法可以得到標準特征矩陣B；所述進行能量局部特征提取包括，

對于大小為M×M的所述亮度圖像Y，其能量E(Y)表示為：

其中：trace(·)為矩陣的跡，y_ij為亮度圖像Y的像素值，對亮度圖像Y進行非重疊塊分割，塊的大小為a×a，依次求取每個圖像子塊的能量值，獲得能量矩陣N₁：

其中：n_i,j為位于第i行和第j列的圖像子塊能量值，對所述能量矩陣N₁進行四個方向的矩陣操作，獲得左上能量變化矩陣N_lu、右上能量變化矩陣N_ru、左下能量變化矩陣和右下能量變化矩陣N_rd，用公式表示如下：

N_lu＝[n_i,j-n_i-1,j-1](i＝2,3,…,M/a-1、j＝2,3,…,M/a-1)

N_ru＝[n_i,j-n_i-1,j+1](i＝2,3,…,M/a-1、j＝2,3,…,M/a-1)

N_ld＝[n_i,j-n_i+1,j-1](i＝2,3,…,M/a-1、j＝2,3,…,M/a-1)

N_rd＝[n_i,j-n_i+1,j+1](i＝2,3,…,M/a-1、j＝2,3,…,M/a-1)

對所述四個矩陣進行簡化特征處理，得到能量變化矩陣N_v：

N_v＝N_lu×N_ru×N_ld×N_rd

對所述能量變化矩陣N_v按行展開為矩陣N，并量化為二進制序列H_N，其量化公式如下：

其中：N_v(i)和H_N(i)分別為矩陣N_v和H_N的第i個元素；

對所述全局特征和能量局部特征進行聯合獲取中間哈希序列，并利用偽隨機數序列對所述中間哈希序列重新排列，得到最終的哈希序列，

所述中間哈希序列包括，

將不同視角下的三維全局統計特征H_S和能量局部特征H_N進行聯合得到中間哈希序列H_m，H_m＝[H_S,H_N]；所述最終的哈希序列包括，

利用MATLAB中的隨機函數產生的偽隨機數序列S對H_m的列重新排列，得到最終的哈希序列H，具體為二進制序列H_S和H_N的長度分別為M/2-1bits、(M/a-2)²-1bits，因此哈希長度L＝M/2+(M/a-2)²-2bits；其中所述最終的哈希序列表示為如下：

H(i)＝H_m(S[i])

其中：S[i]和H(i)分別為偽隨機數序列S和哈希序列H的第i個數，H_m表示中間哈希序列。