基于变换域和形状特征的感知图像哈希算法

摘要

提出一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)分解和Zernike矩的图像哈希算法.通过预处理操作后的彩色RGB图像转换到YCbCr空间;分别对每个通道进行一级NSCT分解得到低频图像和高频纹理图像,对Y通道的高频图像使用Canny算子提取边缘后计算Zernike矩作为中间哈希序列H1;将3个通道得到的低频图像分块求取6个统计特征得到18个特征向量,使用PCA降维再进行压缩得到中间哈希序列H2;结合高频哈希序列H1和低频哈希序列H2作为最终哈希h.实验结果表明,该算法比几种对比算法具有更好的区分性和更高的效率.