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申请/专利权人：西安电子科技大学;西安电子科技大学青岛计算技术研究院

摘要：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×N的图像缩小为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；将缩小DCT后的92×92矩阵分割成若干个4×4的小块，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，并二值化得到图片指纹。本发明通过对比图像指纹有效地防止恶意用户盗取他人图片进行确权，在图像版权保护应用中具有重要的使用价值。

主权项：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；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Ik表示第k个大小为m×n的图像子块，Iki,j表示第k个图像子块在i,j位置的像素值；其中，i＝1,2,...,m，j＝1,2,...,n，M＝N＝92，m＝n＝4；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；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Iki,j，确定该像素的邻域，邻域如下所示： 2计算像素Iki,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，Oi,j表示像素Iki,j在优先级矩阵中的处理顺序，Oi+p,j+q表示像素Iki,j邻域上的像素在优先级矩阵中的处理顺序，Wp,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Iki,j经过点扩散块截断编码之后的像素值Vki,j，公式如下：Vki,j＝Iki,j+si,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Iki,j邻域上所有未处理像素上的扩散权重总和，Vk的初始值为第k个图像子块的原始像素值；另外，若Iki,j处于图像子块的边界，则像素Iki,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Vki,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，Bmki,j表示第k个图像子块在i,j位置的位图图像值，Vki,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Vk的平均值。

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