公开(公告)号：CN111429337B

公开(公告)日：2022-06-21

申请号：CN202010127140.0

申请日：2020-02-28

Applicant: 上海电力大学

Inventor： 赵琰 ,  周晓炜

IPC: G06T3/00 ,  G06T7/13 ,  G06F21/60

Abstract: 本发明提供了一种基于变换域和形状特征的图像哈希获取方法，包括以下步骤：步骤1，输入图像，对图像进行高斯低通滤波处理，并将图像的大小调整为N×N，而后将图像转化到YCbCr空间；步骤2，分别对YCbCr空间中的Y通道、Cb通道以及Cr通道进行NSCT分解，并保留三个通道分解得到的低频图像和Y通道分解得到的高频图像；步骤3，将Y通道的高频图像经过Canny算子提取边缘，而后计算Zernike不变矩得到高频哈希序列H1；步骤4，在YCbCr空间，将三个通道的低频图像分别分割为64个子块并提取6个统计特征，构成一个18维的特征矩阵后使用PCA降维并压缩得到低频哈希序列H2；步骤5，联合高频哈希序列H1和低频哈希序列H2，利用密钥进行加密后得到最终哈希序列h。

公开(公告)号：CN111429337A

公开(公告)日：2020-07-17

申请号：CN202010127140.0

申请日：2020-02-28

Applicant: 上海电力大学

Inventor： 赵琰 ,  周晓炜

IPC: G06T3/00 ,  G06T7/13 ,  G06F21/60

Abstract: 本发明提供了一种基于变换域和形状特征的图像哈希获取方法，包括以下步骤：步骤1，输入图像，对图像进行高斯低通滤波处理，并将图像的大小调整为N×N，而后将图像转化到YCbCr空间；步骤2，分别对YCbCr空间中的Y通道、Cb通道以及Cr通道进行NSCT分解，并保留三个通道分解得到的低频图像和Y通道分解得到的高频图像；步骤3，将Y通道的高频图像经过Canny算子提取边缘，而后计算Zernike不变矩得到高频哈希序列H1；步骤4，在YCbCr空间，将三个通道的低频图像分别分割为64个子块并提取6个统计特征，构成一个18维的特征矩阵后使用PCA降维并压缩得到低频哈希序列H2；步骤5，联合高频哈希序列H1和低频哈希序列H2，利用密钥进行加密后得到最终哈希序列h。