旋转稳健的紧凑图像哈希算法：基于改进LBP与动态变换

"该文提出了一种稳健的紧凑图像哈希算法，主要针对现有图像哈希技术在旋转操作和伪造检测方面的不足。该算法通过改进的局部二值模式（LBP）算子与动态更新变换相结合，提高了图像哈希的稳健性和伪造检测效率。" 在图像处理领域，哈希算法是用于比较和验证图像内容的关键技术。当前的图像哈希算法在处理图像旋转、尺度变化等操作时，其稳健性不足，导致认证效果不理想。为解决这一问题，文章提出了一个基于改进LBP算子和动态更新变换的新型紧凑图像哈希算法。 首先，算法采用线性插值技术对输入图像进行预处理，增强了哈希序列对图像尺度缩放的稳健性。接着，利用Ring分割方法，将预处理后的图像转化为二次图像，便于后续处理。在此基础上，考虑到中心像素和周围像素的差异，作者将Heaviside函数融入传统的LBP算子中，形成强描述性的H-LBP算子。H-LBP算子能够有效地提取图像的旋转稳健特征，提高特征的抗旋转能力。 随后，算法引入压缩感知理论，对由H-LBP算子提取的高维特征矢量进行降维处理，生成紧凑的过渡哈希数组。为了增强安全性和保密性，采用了混沌变换的思想，设计了动态更新变换机制，对过渡哈希数组进行加密，最终得到图像的哈希序列。 在图像认证阶段，通过计算输入图像和待检测图像的哈希序列之间的汉明距离，可以评估两者的相似度。通过优化认证阈值，可以准确地区分真实图像和伪造图像，从而实现图像内容的真伪识别。 实验结果表明，该算法相对于传统哈希算法，生成的哈希序列尺寸更小，同时在面对旋转、噪声等图像操作时，展现出更好的感知稳健性。这一创新方法对于提升图像认证的准确性和鲁棒性具有重要意义，特别是在图像篡改检测和数字媒体取证等领域具有广阔的应用前景。 关键词: 图像处理、哈希算法、Ring分割、Heaviside函数、H-LBP算子、动态更新变换、压缩感知、汉明距离。