结合四元数拉盖尔矩和三维结构的图像哈希OA北大核心CSTPCD

目前图像哈希领域中许多算法只能处理灰度图像,为扩大算法适用范围,同时提高图像哈希算法的性能与旋转攻击的鲁棒性,提出基于四元数拉盖尔矩和三维能量结构的哈希算法。首先对输入的彩色图像进行预处理与多尺度融合处理,将融合图像提取的拉盖尔矩系数作为图像的全局特征,同时在YCb Cr颜色空间中利用融合图像的能量信息建立模型,选取三维模型中不同视角下的能量峰值和谷值点连线与水平面的夹角作为局部结构特征;然后根据特定点与三维模型各条等高线上近点和远点的位置提取具有旋转不变性的特征;最后结合全局特征和三维结构特征,量化并加密生成哈希序列。实验结果表明,该算法在鲁棒性与区别性之间有更好的平衡,受试者工作特征曲线错误接受率为0时的正确接受率达到0.9992。当哈希序列长度为120 bit时具备最优的紧凑性,平均计算时间为0.0979 s。在拷贝检测实验中,该算法进行多次抽取实验的平均查全率和查准率均在95.83%以上。