基于块截断编码的感知鲁棒图像哈希新方法

本文介绍了一种基于块截断编码（Block Truncation Coding, BTC）的新型感知鲁棒性图像哈希方案。在信息科学领域，图像哈希技术是一种用于快速比较和检索图像相似度的关键方法，而BTC作为一种有损压缩技术，能够有效地保留图像的视觉特征，同时减少数据量。 在提出的哈希算法中，首先对原始图像进行预处理，这通常包括局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）提取，这是一种常用的方法，它通过比较像素周围像素值来构建纹理描述符，增强了对图像结构细节的敏感性。LBP特征的提取有助于捕捉图像的局部特征，这对于区分具有相似全局结构但局部细节不同的图片至关重要。 接着，利用BTC进行编码。该技术将图像分割成若干块，并对每个块进行逐次压缩，通过保留部分高频信息和忽略低频信息来减小数据体积。由于BTC具有良好的感知鲁棒性，即使在压缩过程中丢失一些细节，也能保持图像的整体外观一致，这对图像匹配任务来说非常重要。 在压缩过程中，主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）可能被用来进一步减少冗余，通过投影到一组最重要的特征向量上，可以提高哈希码的效率和稳定性。PCA在保持主要特征的同时，可以显著降低数据维度，从而加快哈希计算速度。 经过上述步骤后，得到的哈希码长度较短，但依然包含了足够的信息使得相似图像之间能产生相似的哈希值。这种设计旨在提高算法的抗攻击能力，例如对抗恶意篡改或噪声干扰，因为即使图像被轻微修改，其局部特征和整体结构可能会在哈希空间中保持相对接近。 总结来说，这项研究创新地结合了LBP、BTC和PCA技术，提出了一种高效的、感知鲁棒的图像哈希方案，适用于大规模图像检索和识别场景。通过预处理、压缩和特征选择，该方案能够在保证图像特征提取准确性和鲁棒性的同时，实现快速和有效的图像比较。这篇2016年的研究论文发表在《信息科学》期刊上，展示了作者对该领域的重要贡献。