一种用于遥感影像完整性认证的感知哈希算法

为了实现遥感影像的完整性认证,提出了一种基于边缘特征的遥感影像感知哈希算法.首先,对影像进行格网划分,并对格网单元进行自适应的预处理.其次,采用Canny算子提取格网单元的边缘特征,进一步生成边缘特征矩阵.然后,对边缘特征矩阵进行奇异值分解,选择较大的奇异值作为格网单元的特征,并采用Hash函数进行归一化.最后,串联所有格网单元的归一化特征,得到影像的感知哈希散列.在影像接收端,计算待认证影像的感知哈希散列,并与收到的感知哈希散列进行匹配,实现遥感影像的完整性认证.实验结果表明,该算法能够有效检测遥感影像的局部细节篡改,对于保持影像内容不变的操作具备较好的鲁棒性,且运行效率较高,为遥感影像的内容完整性认证提供了一种高效途径.     

融合MFCC和LPCC的语音感知哈希算法

为了提高语音感知哈希算法的鲁棒性和识别小范围篡改定位的能力,利用人类听觉模型提出了一种语音感知哈希算法.该算法基于人类听觉特性,首先对倒谱系数MFCC算法每帧的滤波器数量进行控制,得到每帧语音的梅尔频率倒谱参数;其次对自适应梅尔倒谱系数MFCC参数和语音LPCC系数进行融合,并采用分块方法对特征矩阵进行处理,对特征块进行2DNMF分解运算,降低特征矩阵的复杂度;最后对分解后的系数矩阵进行哈希构造,得到语音感知哈希串,利用哈希匹配实现语音认证.结果表明:该算法可以有效提高哈希认证的鲁棒性,并能够实现语音小范围篡改定位功能.     

基于LP-MMSE的高效语音感知哈希认证算法

为了满足移动语音通信中对语音内容保持操作的鲁棒性和区分性,并实现高效认证等要求,提出一种基于线性预测最小均方差(LP-MMSE)的高效语音感知哈希认证算法.该算法首先对待认证语音进行预处理、分帧和加窗后的语音信号进行线性预测分析(LPC)得到其最小均方差(MMSE)系数矩阵;然后对分帧后的语音利用谱熵法计算得到每帧的谱熵值参数矩阵;最后结合上述两个矩阵,生成最终的二进制感知哈希序列.仿真结果表明,该算法的感知哈希摘要性优于现有的其它方法并对内容保持操作具有较好的鲁棒性和区分性,认证效率高,能够满足语音通信实时认证的要求.     

基于能零比的多格式音频感知哈希认证算法

针对现有的音频认证算法音频格式单一、算法不通用、认证效率低的问题,提出一种基于能零比的多格式音频感知哈希认证算法.该算法首先对待认证音频进行预处理、分帧和加窗,并计算每帧信号的短时能量和短时过零率,获得每帧信号的短时能量和短时过零率的比值;然后将获得的短时能量和短时过零率的比值作为音频信号的感知特征值;最后对感知特征值进行哈希构造,生成感知哈希序列.为提高算法的安全性,算法采用与哈希序列等长的密钥对哈希序列进行置乱.仿真结果表明:该算法对原始域和压缩域五种不同格式的音频内容都具有较好的鲁棒性和区分性,认证效率高.     

基于PCA特征距离的图像哈希算法

本文将主成分分析(PCA)应用于图像哈希,设计基于特征距离的感知哈希算法。该算法从规范化图像中构造适合于数据降维的二次图像,接着对其进行PCA处理,用PCA降维特征的距离生成哈希序列。实验结果表明本文算法的接收机操作特性曲线的分类性能优于现有的3种哈希算法。大规模图像库的拷贝检测显示,本文算法有较好的拷贝检测性能。     

安全鲁棒的图像感知哈希技术

为了对经过图像处理操作的图像内容进行准确认证，利用图像DCT低频系数的感知不变性生成了安全的哈希序列索引，用标准化后的DCT低频系数矩阵和基于密钥种子的随机数矩阵为数字图像生成哈希序列，研究分析了提出算法具有唯一性、鲁棒性和安全性的特性，实验结果表明，算法可以抵抗内容保持的修改操作，例如格式转换、中度几何变换和滤波失真等，具有较强的鲁棒性，同时算法具有较强的安全性，在同时得到伪随机序列生成器和密钥的情况下，才能获得图像的哈希值，另外，算法可为视觉近似图像生成相同或相近的400比特哈希值，且冲突率降低到10^08数量级，这种安全鲁棒的图像哈希方法可以用于数字图像认证和大量图像的数据库检索。     

基于伪谐波模型的强鲁棒语音认证算法

为了使语音认证算法在真实噪声环境下具有更强的鲁棒性,提出一种基于伪谐波模型的强鲁棒语音感知哈希认证算法.该算法首先对待认证语音进行预处理后分帧、加窗;然后通过输入一定的参考频率对每帧信号构造伪谐波模型,使每个频率对应一个单一成分的模型分析信号,并利用模型分析信号的突出幅度信息作为语音信号的感知特征值;最后对感知特征值进行哈希构造,生成二进制感知哈希序列来实现语音认证.实验结果表明:该算法对较强的真实环境噪声和一些常规的内容保持操作具有非常好的鲁棒性,同时区分性和认证效率能够满足语音通信实时性的要求.     

基于非下采样轮廓波变换的彩色图像感知哈希算法

针对现有的图像哈希算法普遍存在对几何攻击(如:尺度、旋转)鲁棒性不足,以及不适合彩色图像等缺点,提出一种基于非下采样轮廓波变换的彩色图像感知哈希算法.该算法首先结合图像正则化,对分块后图像进行非下采样轮廓波变换,把对变换系数求得的统计值作为中间感知哈希;然后利用块与块统计值之间的关系对中间感知哈希进行量化;最后利用混沌序列对量化后的感知哈希序列进行加密,得到最终感知哈希.实验结果表明,该算法对常见的图像内容保持操作具有强鲁棒性,并具有很好的唯一性,在碰撞率和检错率方面均优于对比算法.     

采用图像感知哈希的TLD改进算法

为了提高长时间视觉目标跟踪的鲁棒性,提出了一种基于图像感知哈希的TLD改进算法。在改进算法中,跟踪模块使用尺度自适应的KCF跟踪器,检测模块对每个检测窗口提取感知哈希特征,并引入量子遗传算法作为搜索策略加快检测速度。对文中算法在OTB2013的50组视频序列上进行了测试,实验结果表明:其跟踪精度与成功率分别达到了0.784和0.568,较TLD算法分别提高了18.7%和14.2%。并且在处理光照变化、遮挡及目标分辨率低等问题时,文中算法在多数情况下取得了优于参考算法的跟踪性能,表现出良好的跟踪鲁棒性。     

基于人类视觉模型和Contourlet变换的图像感知哈希算法

图像感知哈希(Perceptual Hashing)技术在图像的认证、识别和检索中得到广泛应用。融合人眼视觉系统(HVS)、Contourlet变换及奇异值分解(SVD)提出了一种新颖的图像感知哈希算法。该算法首先对图像进行Contourlet变换,计算变换后系数的视觉掩蔽特征值(掩蔽矩阵);然后对掩蔽矩阵分块后作奇异值分解,取每块最大奇异值作为图像的特征值,经过量化编码、压缩,生成最终哈希。该算法使用MATLAB作为实验平台,实验结果证明算法对大部分的感知保持操作具有较好的鲁棒性,不同图像之间也有较好的唯一性,同时对哈希进行加密处理,使得算法具有良好的安全性。     

基于区域网平差的遥感影像色彩均衡算法

针对不同区域、不同时相的卫星遥感影像的整体匀光匀色这一问题,将区域网平差的方法引入遥感影像的色彩均衡处理中。对影像重叠区域划分均匀格网,利用方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)算法提取各个格网特征,并根据其梯度距离和其灰度均值差值的3倍中误差进行同名格网的筛选,并将这些筛选后的同名格网平均灰度值作为待平差变量,基于二次多项式为平差模型求解各影像的色彩变换参数,得到的参数对每景影像做色彩校正,从而得到色彩均衡的影像序列。利用存在色彩差异的多时相Landsat5真彩色影像进行实验验证,从目视评价、处理前后影像质量定量分析以及平差精度等方面验证了基于区域网平差的遥感影像色彩均衡算法的可行性和有效性。     

基于压缩传感的图像哈希水印算法研究

现有基于图像内容的水印算法在鲁棒性和篡改检测方面存在不足,提出了一种基于压缩传感的图像哈希水印算法。该算法利用压缩传感对图像进行随机投影,得到的压缩测量值作为图像内容特征,通过HMAC(Hash-based Message Authentication Code,基于哈希的消息认证码)算法生成图像摘要,并以水印的方式嵌入到原始图像中;认证时,提取图像中的水印,并对认证图像进行压缩传感随机投影,得到原始图像和认证图像的摘要,通过摘要对比,实现图像认证和篡改检测。仿真实验表明,该方法不仅具有较强的鲁棒性和安全性,还具有较好的篡改检测能力。     

基于多层感知机的遥感影像可逆信息隐藏算法

信息隐藏是遥感影像信息交换环节中必不可少的步骤.提出一种基于多层感知机的可逆信息隐藏算法,先对原始影像和载体影像进行拆分和排序,形成映射并组成样本,再将样本交付预先搭建好的感知机进行训练,最后把训练生成的权值文件作为数字水印嵌入载体影像.实验表明,该算法不可感知性高,鲁棒性强,影像提取速度快,精度比主流算法高13%左右.     

结合PCNN和LOG算子的高分辨率遥感影像边缘检测方法

提出一种结合PCNN(Pulse-Coupled Neural Network)和LOG(Laplacian of Gaussian)算子的高分辨率遥感影像边缘检测方法。该方法首先采用中值滤波器对遥感影像进行消噪处理;然后采用PCNN模型对滤波后影像进行分割得到目标影像;最后采用LOG算子对目标影像进行边缘检测,并对边缘检测结果进行精度评价。实验结果显示,提出的边缘检测方法是一种有效地、可靠地边缘检测方法。     

基于深度卷积神经网络的图像哈希认证方法

提出了一种基于深度卷积神经网络的图像哈希认证方法.首先构建深度卷积神经网络AlexNet模型,训练该网络得到预定的网络性能;然后由训练好的卷积神经网络提取图像的特征,最后生成图像哈希序列用于图像内容的篡改认证.实验结果表明,相比同类方法,文中提出的图像哈希认证方法具有较高的区分性,同时对随机攻击、JPEG压缩、加性高斯噪声等具有可接受的鲁棒性. ROC曲线表明,文中提出的方法实现了区分性与鲁棒性的均衡.     

基于颜色和边缘特征自适应融合的人脸跟踪算法

针对传统的基于颜色直方图跟踪算法不能精确跟踪的缺陷,提出了一种基于粒子滤波的自适应融合多特征的人脸跟踪算法.该方法首先在视频序列中提取人脸的肤色和边缘特征,并以加权颜色直方图和边缘直方图描述人脸特征;然后采用自适应融合方法计算粒子集权重.这种自适应融合方法,有效地增强了人脸跟踪的可靠性.实验结果表明,在视频人脸存在类肤色以及光照变化等复杂背景下,该方法改善了跟踪效果并且具有较强的鲁棒性.     

DWT域的图像哈希算法

图像哈希是根据人类视觉系统的特点,以图像内容为基础,从数字图像数据中提炼出剪短的二进制代码,映射成固定的数字串,可用于反映图像的重要视觉特征.通过对现有图像哈希算法的调查研究,提出一种新颖的哈希提取算法.该算法了结合图像离散小波变换(DWT,Discrete Wavelet Transform)系数和环形分割算法计算出图像特征向量,最后量化压缩编码成图像哈希序列.实验结果表明该算法具有良好的鲁棒性,且优于对比算法.     

一种基于数学形态学的多形状多尺度边缘检测算法

基于数学形态学的边缘检测过程中,不同形状、不同尺度的结构元素在滤除噪声和保持边缘细节方面的作用是不同的,为此提出了一种基于多形状多尺度结构元素的自适应边缘检测算法,分别使用不同方向和大小的结构元素提取图像边缘,通过计算信息熵自适应确定权重系数,对多形状结构元素和多尺度结构元素检测的边缘做融合处理.实验结果表明,该算法与几种经典边缘检测算子相比,有效抑制了噪声影响,提高了检测精度,对各种不同图像具有很好的鲁棒性.     

基于ASIFT的低空遥感影像拼接技术

对ASIFT算法原理进行了深入的分析,并在此基础上提出了基于ASIFT的低空遥感影像拼接的新算法.新算法首先利用ASIFT提取图像对应的特征点,通过最小二乘法计算仿射变换矩阵,最后根据仿射矩阵实现图像的变换与拼接.实验结果表明,由于ASIFT算法具有仿射不变性,相比SIFT算法更加符合低空遥感影像的特点,能很好地解决平移、旋转、仿射变换情况下的图像拼接问题.     

一种基于压缩感知的无损图像认证算法

针对图像无损认证和篡改检测问题,提出了一种基于压缩感知的自嵌入水印算法.首先,将图像划分为若干分块;然后,利用压缩感知理论对各图像块进行观测,将得到的观测值作为图像内容特征,通过基于哈希的消息认证码算法生成图像摘要,并将摘要信息作为水印嵌入到图像小波域中,嵌入方式采用量化索引调制算法.在认证端提取水印并恢复图像,然后对图像进行压缩感知随机投影,将得到的摘要信息与提取的水印进行对比,实现图像认证和篡改检测.仿真实验结果表明,水印嵌入后图像的峰值信噪比可达到39 dB以上,说明该算法具有较好的不可感知性和隐蔽性.此外,该算法还具有较强的局部篡改定位性能,图像认证块大小可根据图像进行相应调整.若图像通过认证,则可以无损地恢复原始图像.