【摘 要】
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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H_1;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H_2;结
【机 构】
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上海电力大学电子与信息工程学院,广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61802250),广西多源信息挖掘与安全重点实验室开放基金项目(MIMS18-04)。
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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H_1;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H_2;结合高频哈希序列H_1和低频哈希序列H_2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
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