一种图像感知哈希方法、系统、设备及信息数据处理终端与流程

技术特征：
1.一种图像感知哈希方法，其特征在于，所述图像感知哈希方法包括以下步骤：步骤一，尺寸缩放：将尺寸为m
×
n的输入图像缩小为256
×
256的小图像；步骤二，灰度处理：将得到的小图像灰度化处理；步骤三，dct变换：通过离散余弦变换dct算法对灰度化的图片进行压缩处理，得到dct的系数矩阵后缩小dct，只保留dct92
×
92的矩阵，从而获取到图片中的低频部分；步骤四，图像分解：将缩小dct后的92
×
92矩阵分割成若干个4
×
4的图像子块，进而生成最大量化器和最小量化器以及位图图像；步骤五，特征提取：根据生成的最大量化器和最小量化器以及位图图像，构建颜色直方图特征chf和位模式特征bpf；步骤六，指纹生成：将chf和bpf特征合并，并二值化得到图像指纹。2.如权利要求1所述的图像感知哈希方法，其特征在于，步骤四中，所述将缩小dct后的92
×
92矩阵分割成若干个4
×
4的图像子块，生成最大量化器和最小量化器以及位图图像，包括：(1)将缩小dct后的92
×
92矩阵分割成个互不重叠的图像子块，假设i
k
表示第k个大小为m
×
n的图像子块，i
k
(i,j)表示第k个图像子块在(i,j)位置的像素值；其中，(i,j)表示第k个图像子块在(i,j)位置的像素值；其中，(2)分块后，最大和最小量化器可以根据如下公式获得：(2)分块后，最大和最小量化器可以根据如下公式获得：其中，表示第k个图像子块的最大量化器，表示在第k个图像子块内任意(i,j)位置的像素值，表示第k个图像子块的最小量化器；(3)位图图像也是在分块的基础上进行操作，在分块后，定义一个与载体图像子块大小相同的优先级矩阵o，优先级矩阵表示每个图像子块中每个像素的处理顺序，优先级矩阵中元素对的值越小，图像子块在该位置像素的处理优先级越高。3.如权利要求2所述的图像感知哈希方法，其特征在于，步骤(3)中，所述对于每个图像子块，依次按照优先级矩阵中定义的每个图像子块中像素的处理顺序，对每个图像子块的每个像素按照下列步骤处理：1)对于第k个图像子块在(i,j)位置的像素i
k
(i,j)，确定该像素的邻域，邻域如下所示：2)计算像素i
k
(i,j)邻域上所有未处理像素上的扩散权重总和sum，公式如下：
其中，o(i,j)表示像素i
k
(i,j)在优先级矩阵中的处理顺序，o(i p,j q)表示像素i
k
(i,j)邻域上的像素在优先级矩阵中的处理顺序，w(p,q)表示扩散矩阵中的加权值；3)计算第k个图像子块在(i,j)位置的像素i
k
(i,j)经过点扩散块截断编码之后的像素值v
k
(i,j)，公式如下：v
k
(i,j)＝i
k
(i,j) s(i,j)；(i,j) s(i,j)；其中，和分别表示第k个图像子块中的最大像素值和最小像素值，表示第k个子块的平均值，sum为步骤2)中所求的第k个图像子块中像素i
k
(i,j)邻域上所有未处理像素上的扩散权重总和，v
k
的初始值为第k个图像子块的原始像素值；另外，若i
k
(i,j)处于图像子块的边界，则像素i
k
(i,j)的领域不包括超过图像子块边界的像素；4)得到经过点扩散块截断编码之后的像素值v
k
(i,j)后，第k个图像子块的位图图像bm可通过如下公式得到：其中，bm
k
(i,j)表示第k个图像子块在(i,j)位置的位图图像值，v
k
(i,j)表示第k个图像子块在(i,j)位置经过编码之后的像素值，表示v
k
的平均值。4.如权利要求1所述的图像感知哈希方法，其特征在于，步骤五中，所述根据生成的最大量化器和最小量化器以及位图图像，构建颜色直方图特征chf和位模式特征bpf，包括：(1)chf是描述彩色图像亮度和对比度的有效特征，而量化器的分布可以有效地描述图像内容及其对应的对比度；所述chf包括chf
max
和chf
min
两个特征，chf
max
表示由最小量化器与码本索引并进行直方图统计构成的特征，chf
min
表示由最大量化器与码本索引并进行直方图统计构成的特征；(2)bpf用于表示图像的边缘和视觉纹理图案。5.如权利要求4所述的图像感知哈希方法，其特征在于，步骤(1)中，所述计算步骤如下：1)使用lbg
‑
vq生成码本c＝{c1,...,c
t
,...,c
θ
}；其中c
t
表示码本c中第t个码字，t＝1,2,...,θ，θ表示码本c中码字的个数，根据如下公式，分别计算码字与两个量化器最小距离的索引：
其中，表示第k个图像子块的最大量化器和码本c中某个码字c
t
最近距离的索引，arg表示求取索引操作，表示求取距离公式，c
t
表示码本c中的第t个码字，表示第k个图像子块的最小量化器和码本c中某个码字c
t
最近距离的索引；2)在经过最大量化器和最小量化器与码本进行索引后，chf
max
和chf
min
可根据如下公式求出：求出：其中，t＝1,2,...,θ，θ表示码本c中码字的个数，pr{.}表示进行直方图统计操作，至此得到chf
max
和chf
min
两个特征。6.如权利要求4所述的图像感知哈希方法，其特征在于，步骤(2)中，所述bpf计算步骤如下：1)使用binary
‑
lbg
‑
vq训练生成由二进制码字组成的位模式码本，记为b＝{b1,b2,...b
β
}；2)将通过编码后产生的位图图像和位模式码本分成大小相同的块，并以子块为索引单位，使用位图图像对位模式码本进行位模式索引，位模式索引规则如下公式所示：其中，arg表示求取索引操作，bm
k
表示位图图像中第k个图像子块，b
t
表示对位模式码本分块之后的第t个子块，t＝1,2,...,σ；σ表示位模式码本分块的块数，表示第k个位图图像子块在位模式码本上的索引，符号δ{.,.}表示两个二进制子块之间的海明距离；3)在位图图像和位模式码本上执行位模式索引之后，将得到的结果进行直方图统计即可得到bpf，公式如下：其中，t表示位模式码本中第t个子块的索引，t＝1,2,...,σ，σ表示位模式码本分块的块数，pr{.}表示进行求取直方图操作，至此得到bpf。7.如权利要求1所述的图像感知哈希方法，其特征在于，步骤六中，所述将chf和bpf特征合并，并二值化得到图像指纹，包括：(1)将chf
max
、chf
min
和bpf进行合并，得到合并向量v：v＝{chf
max
,chf
min
,bpf}；假设chf
max
表示大小为1
×
η的向量，则chf
min
的大小也为1
×
η，bpf表示大小为1
×
μ的向
量，则v表示大小为1
×
(η η μ)的合并向量；(2)将合并向量v进行二值化，得到图像指纹k，公式如下：其中，k(i)表示图像指纹中第i个元素的值，v(i)表示向量v中的第i个元素，m＝mean(v)，表示向量v的平均值，mean表示求平均值操作。8.一种应用如权利要求1～7任意一项所述的图像感知哈希方法的图像感知哈希系统，其特征在于，所述图像感知哈希系统包括：尺寸缩放模块，用于将尺寸为m
×
n的输入图像缩小为256
×
256的小图像；灰度处理模块，用于将得到的小图像灰度化处理；dct变换模块，用于通过离散余弦变换dct算法对灰度化的图片进行压缩处理，得到dct的系数矩阵后缩小dct，只保留dct92
×
92的矩阵，从而获取到图片中的低频部分；图像分解模块，用于将缩小dct后的92
×
92矩阵分割成若干个4
×
4的图像子块，进而生成最大量化器和最小量化器以及位图图像；特征提取模块，用于根据生成的最大量化器和最小量化器以及位图图像，构建颜色直方图特征chf和位模式特征bpf；指纹生成模块，用于将chf和bpf特征合并，并二值化得到图像指纹。9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：将尺寸为m
×
n的输入图像缩小为256
×
256的小图像；将得到的小图像灰度化处理；通过离散余弦变换dct算法对灰度化的图片进行压缩处理，得到dct的系数矩阵后缩小dct，只保留dct92
×
92的矩阵，从而获取到图片中的低频部分；将缩小dct后的92
×
92矩阵分割成若干个4
×
4的图像子块，进而生成最大量化器和最小量化器以及位图图像；根据生成的最大量化器和最小量化器以及位图图像，构建颜色直方图特征chf和位模式特征bpf；将chf和bpf特征合并，并二值化得到图像指纹。10.一种信息数据处理终端，其特征在于，所述信息数据处理终端用于实现如权利要求8所述的图像感知哈希系统。

技术总结
本发明属于图像处理技术领域，公开了一种图像感知哈希方法、系统、设备及信息数据处理终端，所述图像感知哈希方法包括：将尺寸大小为M


技术研发人员：安玲玲 杨哲荣 于兆兴 王政辉 裴庆祺
受保护的技术使用者：西安电子科技大学青岛计算技术研究院
技术研发日：2021.05.17
技术公布日：2021/12/7