基于CS-LBP与位图像的图像拷贝检测哈希算法

"这篇论文提出了一种新的图像哈希算法，用于图像拷贝检测，该算法结合了CS-LBP纹理分析和位图像统计方法。通过三级小波分解获取图像的低频近似和高频信息，然后对第二和第三级近似图像进行Ring分割，提取环的统计特性，同时对高频信息的水平和垂直分量进行位图像分解，提取更多特征。最终，这些特征组合形成图像的哈希序列，以实现高效准确的图像拷贝检测。实验结果显示，该算法在分类性能上优于其他已知的哈希算法，具有较高的检测准确率。该研究得到了上海市自然科学基金和国家自然科学基金的支持，并由两位作者进行，主要研究方向涉及图像哈希和图像处理技术。" 本文针对图像拷贝检测这一领域，提出了一种新颖的图像哈希算法。传统的图像检测方法可能在复杂场景下表现不佳，而此算法通过引入CS-LBP（中心对称局部二值模式）纹理分析，增强了对图像细微差异的敏感性。CS-LBP是一种在纹理分析中广泛应用的特征提取方法，它通过比较像素邻域内的灰度差异来编码局部纹理信息，具有计算简单且对光照变化鲁棒的优点。 算法的核心步骤包括： 1. 图像预处理：对原始图像进行必要的处理，如归一化、降噪等，为后续步骤提供良好的输入。 2. 三级小波分解：利用小波变换将图像分解为不同频段的信息，近似图像反映了图像的大致结构，高频信息则包含了更多的细节。 3. Ring分割：对第二和第三级的小波近似图像进行Ring分割，即按照距离中心的不同区域（环）进行特征提取，这有助于捕捉图像的局部特性。 4. 位图像统计：对第二和第三级的高频信息的水平和垂直分量进行位图像操作，这种方法可以揭示图像的二值化结构特征，进一步增强拷贝检测的区分能力。 5. 特征融合与哈希序列生成：将所有提取的低频和高频特征组合，生成一个代表原图像的哈希序列，这个序列可用于快速比较和识别拷贝图像。 实验部分对比了提出的算法与其他已知哈希算法的性能，结果显示在图像拷贝检测任务中，该算法具有更高的分类精度和更好的鲁棒性。这表明其在实际应用中，如版权保护、多媒体内容安全等领域有广阔的应用前景。 这篇论文为图像拷贝检测提供了新的解决方案，通过结合CS-LBP和位图像统计，提高了检测的准确性和效率。未来的研究可以进一步探索如何优化算法以适应更大规模的图像数据集，以及如何扩展到视频拷贝检测等更复杂的场景。