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龙图腾网恭喜重庆大学申请的专利基于离散小波变换的图像感知哈希方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113989526B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110700038.X，技术领域涉及：H04N19/63；该发明授权基于离散小波变换的图像感知哈希方法是由胡春强;杨飞鸿;杨妮丹;向涛;文俊浩;廖晓峰设计研发完成，并于2021-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于离散小波变换的图像感知哈希方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于离散小波变换的图像感知哈希方法，步骤包括：1获取待处理图像；2对图像进行预处理，得到预处理后的图像；3对预处理后的图像进行特征提取，得到图像特征；4对图像特征进行量化和加密，得到图像哈希序列。本发明保留了小波变换的低频系数，利用奇异值分解SVD对系数矩阵进行压缩。这样，该方案提取的特征仍然是图像的关键视觉信息，因此本发明具有出色的鲁棒性和判别能力。

本发明授权基于离散小波变换的图像感知哈希方法在权利要求书中公布了：1.基于离散小波变换的图像感知哈希方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取待处理图像；2对图像进行预处理，得到预处理后的图像；3对预处理后的图像进行特征提取，得到图像特征；4对图像特征进行量化和加密，得到图像哈希序列；对图像进行预处理的步骤包括：2.1将待处理图像转换为灰度图像；灰度图像的像素值Gray＝0.299×R+0.587×G+0.114×B；其中，R、G、B分别为彩色图像中像素的红、绿、蓝分量；并且灰度图像中每个点的像素值需要归一化为0-1；2.2利用双线性插值法将灰度图像的尺寸转换为n×n；对图像进行预处理的步骤还包括对n×n的灰度图像进行图像校正；图像校正的步骤包括：a1对灰度图像fx,y进行仿射射变换，得到图像f1x,y＝A1[fx,y]；其中，变换参数参数满足且μ3′0+μ1′2＜0，即参数其中μpq是图像fx,y的中心矩，mpq是图像fx,y的几何矩，M、N分别表示图像fx,y中像素点的行数、列数；a2利用canny算法对图像f1x,y进行边缘检测，得到二值图像f2x,y；a3设定二值图像f2x,y为集合A，对二值图像f2x,y进行增厚，得到图像其中，是hit-or-miss变换，是侵蚀操作，B、B1、B2是用于增厚的结构元素；AC为集合A的补集；a4对图像f3x,y进行霍夫变换，得到校正图像f4x,y＝A2[f3x,y]；其中，参数θ为角度；对预处理后的图像进行特征提取的步骤包括：3.1将预处理后的图像划分为L＝d×d个图像块；每个图像块的大小为m×m；尺寸3.2对每个图像块进行二维离散小波变换，得到系数矩阵；提取出系数矩阵中出现频率最低的个元素，并建立低频系数矩阵i为图像块的序号；1≤i≤L；3.3对低频系数矩阵进行奇异值分解，得到每个图像块的SV序列；其中，第i个图像块的SV序列记为3.4计算每个图像块SV序列的标准差，并作为图像特征；其中，第i个图像块的SV序列的标准差图像特征φ＝φ1,φ2,...,φl；对图像特征进行量化和加密的步骤包括：4.1将图像特征量化为整数，得到量化向量{Q|qi＝roundφi×100+0.5,1≤i≤L}；round是一个将小数转换为最接近整数的函数；qi为量化向量Q的元素；4.2利用初始秘钥U0和参数λ生成混沌序列{K|ki∈0,1,i＝1,2,…,l}；K由逻辑映射生成：Ut+1＝λUt1-Ut，其中Ut∈[0,1]，t＝0,1,2,...,∞，3.5699＜λ≤4；ki为混沌序列K的元素；4.3将混沌序列K的元素升序排列，得到新的序列K’；将序列K’中元素在混沌序列K中的位置依次记录数组S中；利用混沌序列K对量化向量Q进行加密，得到图像哈希序列{H|hi＝QS[i],1≤i≤l}；S[i]是数组S中的第i个元素；hi表示第i个哈希值。

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