基于Gabor濾波器組與DWT變換的遙感影像感知哈希認(rèn)證方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于地理信息安全領(lǐng)域，具體設(shè)及基于G油or濾波器組與DWT變換（離散 小波變換）的遙感影像感知哈希認(rèn)證方法，通過自適應(yīng)的G油or濾波器組與DWT變換在不 同尺度下提取遙感影像不同區(qū)域的邊緣特征，經(jīng)PCA(主成分分析）方法壓縮后生成影像的 感知哈希序列。在認(rèn)證端，通過感知哈希序列之間的匹配實(shí)現(xiàn)遙感影像基于內(nèi)容的完整性 認(rèn)證。
【背景技術(shù)】
[0002] 遙感影像作為獲取地表環(huán)境、資源等地學(xué)專題信息的重要載體，在傳輸與使用過 程中很容易受到各種有意或者無意的"篡改"。傳統(tǒng)認(rèn)證技術(shù)主要基于密碼學(xué)化sh函數(shù)實(shí) 現(xiàn)數(shù)據(jù)認(rèn)證?；痵h函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)的變化過于敏感，應(yīng)用于遙感影像的認(rèn)證時(shí)具有較大局限性。 感知哈希能夠?qū)⒕哂邢嗤兄獌?nèi)容的多媒體數(shù)字表示唯一地映射為一段數(shù)字摘要，與化sh 函數(shù)有著顯著區(qū)別；感知哈希能夠?qū)Σ桓淖儓D像內(nèi)容的操作保持一定魯椿性。
[000引近些年，一些新穎的感知哈希算法相繼被提出。ZJTang(Robustimage hashfunctionusinglocalcolorfeatures[J].AEU-InternationalJournalof ElectronicsandCommunications, 2013, 67 (8) : 717-722.)提出一種彩色圖像的感知 哈希算法。YCChen等人（RobustimagehashingusinginvariantsofTchebichef moments[J].Optik-InternationalJournalforLightandElectronOptics, 2014.) 提出一種基于徑向Tchebichef矩不變量的感知哈希算法。RSun等人（Se州reand robustimagehashingviacompressivesensing[J].MultimediaToolsand Applications, 2014, 70:1651-1665.)提出一種基于壓縮感知和傅立葉-梅林變換的感知 哈希算法。
[0004] 遙感影像有著空間數(shù)據(jù)獨(dú)有的特征，遙感影像感知哈希算法的設(shè)計(jì)也應(yīng)依據(jù)其數(shù) 據(jù)特性和應(yīng)用環(huán)境。本發(fā)明W經(jīng)過校正處理的遙感影像為研究對(duì)象，利用G油or濾波器能 夠在不同方向和頻率增強(qiáng)圖像的特點(diǎn)，提出一種基于Gabor濾波器組與DWT變換的遙感影 像感知哈希認(rèn)證方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于；針對(duì)遙感影像信息分布不均勻、認(rèn)證精度要求較高W及邊緣 特征在遙感影像中的占據(jù)著重要地位等特點(diǎn)，利用G油or濾波器能夠在不同尺度和頻率 增強(qiáng)圖像的特性，基于"自適應(yīng)"策略在不同尺度下提取遙感影像不同區(qū)域的邊緣特征生成 感知哈希序列，對(duì)遙感影像局部的細(xì)節(jié)篡改進(jìn)行有效識(shí)別，同時(shí)能夠?qū)Ρ３謨?nèi)容不變的影 像操作具有魯椿性，實(shí)現(xiàn)高效的遙感影像的完整性認(rèn)證。
[0006] 為了實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明所采取的技術(shù)方案為：
[0007] 基于G油or濾波器組與DWT變換的遙感影像感知哈希認(rèn)證方法，能夠自適應(yīng)地根 據(jù)遙感影像不同區(qū)域的信息豐富程度在不同的尺度下提取影像不同區(qū)域的內(nèi)容特征，其特 征在于，該方法首先對(duì)遙感影像進(jìn)行隱形格網(wǎng)劃分，將影像劃分為大小相等且互不重疊的 區(qū)域；然后，根據(jù)格網(wǎng)信息滴自適應(yīng)地決定Gabor濾波器組的參數(shù)，繼而對(duì)格網(wǎng)單元進(jìn)行不 同尺度的濾波；接下來，對(duì)濾波結(jié)果進(jìn)行二級(jí)DWT變換，提取變換之后的中頻信息作為格網(wǎng) 單元的邊緣特征，經(jīng)過PCA方法分解壓縮后，生成感知哈希序列；最后，通過比較待認(rèn)證影 像與原始影像的感知哈希序列之間的歸一化Hamming距離來實(shí)現(xiàn)完整性認(rèn)證，如果歸一化 Hamming距離高于闊值，說明待認(rèn)證影像的內(nèi)容受到了篡改。
[000引上述方法的具體步驟如下：
[0009] 步驟一，將原始影像進(jìn)行預(yù)處理，劃分為WXH的格網(wǎng)，其中W和H為大于0的整數(shù)， 具體取值根據(jù)實(shí)際影像大小而定，通過加權(quán)平均法將每個(gè)格網(wǎng)統(tǒng)一變?yōu)榫哂?55階的灰度 圖像，并通過雙線性差值調(diào)整格網(wǎng)單元的大小，調(diào)整之后格網(wǎng)單元大小為m像素Xm像素， m為大于0的整數(shù)；
[0010] 步驟二，基于自適應(yīng)策略確定G油or濾波器組的參數(shù)；根據(jù)不同區(qū)域的信息滴自 適應(yīng)地決定G油or濾波器組的參數(shù)，對(duì)于信息滴較小的格網(wǎng)單元，采用大尺度、4個(gè)方向的 濾波器組；對(duì)于信息滴較大的格網(wǎng)單元，采用小尺度、8方向的濾波器組；
[0011] 步驟S，對(duì)相應(yīng)的格網(wǎng)單元進(jìn)行Gabor濾波，并進(jìn)行兩級(jí)DWT變換，提取變換后的 中頻系數(shù)構(gòu)造=個(gè)中頻系數(shù)矩陣；
[0012] 步驟四，基于"極大值規(guī)則"對(duì)中頻系數(shù)矩陣進(jìn)行融合后，采用PCA方法對(duì)融合后 的中頻系數(shù)矩陣進(jìn)行壓縮與去噪，得到該格網(wǎng)單元的感知哈希序列，串聯(lián)格網(wǎng)單元的哈希 序列后就可W得到影像整體的感知哈希序列；
[0013] 步驟五，基于"闊值匹配"的方法來比較待認(rèn)證影像與原始影像的哈希序列之間 的差異來實(shí)現(xiàn)完整性認(rèn)證；如果兩者的差異高于設(shè)定的闊值，說明待認(rèn)證影像的內(nèi)容發(fā)生 了較大的變化，可W認(rèn)為遭到了某種篡改；反之，說明待認(rèn)證影像的內(nèi)容沒有發(fā)生明顯變 化。
[0014] 本發(fā)明利用G油or濾波器組能夠在不同頻率和尺度增強(qiáng)圖像的特點(diǎn)，在不同的尺 度下提取遙感影像不同區(qū)域的邊緣特征生成感知哈希序列，能夠有效檢測(cè)遙感影像局部的 細(xì)節(jié)篡改，并對(duì)不改變影像邊緣特征的操作保持魯椿性，實(shí)現(xiàn)遙感影像基于內(nèi)容的認(rèn)證，為 遙感影像的有效運(yùn)用提供有力安全保障。
【附圖說明】
[0015] 圖1是本發(fā)明方法的水印嵌入流程圖；
[0016] 圖2是測(cè)試影像；
[0017] 圖3是影像局部篡改實(shí)例，（a)原始格網(wǎng)，化）篡改實(shí)例1，（C)篡改實(shí)例2,（d)篡 改實(shí)例3,（e)篡改實(shí)例4,訊篡改實(shí)例5 ;
[001引圖4是篡改定位實(shí)例。
【具體實(shí)施方式】
[0019] 下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。
[0020] 本發(fā)明利用G油or濾波器能夠在不同方向和頻率增強(qiáng)圖像的特點(diǎn)與邊緣特征 在遙感影像利用中的重要作用，首先基于自適應(yīng)策略通過影像各格網(wǎng)區(qū)域的信息滴確定Gabor濾波器的參數(shù)，而后對(duì)相應(yīng)的影像區(qū)域進(jìn)行濾波，并通過DWT變換提取邊緣特征，經(jīng) 過PCA方法壓縮與去噪，生成影像感知哈希系列。
[0021] 如圖2,本實(shí)施實(shí)例選擇一幅大小為2500X2500的3波段Tiff格式遙感影像為實(shí) 驗(yàn)數(shù)據(jù)，按照本發(fā)明進(jìn)行基于內(nèi)容的完整性認(rèn)證，給出本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，進(jìn)一步詳細(xì)說 明本發(fā)明。
[0022] 步驟一；影像預(yù)處理；
[0023] 將原始影像進(jìn)行WXH的格網(wǎng)劃分，并對(duì)每個(gè)格網(wǎng)單元進(jìn)行如下操作：通過加權(quán)平 均法將每個(gè)格網(wǎng)統(tǒng)一變?yōu)榫哂?55階的灰度圖像，并通過插值將格網(wǎng)大小調(diào)整為mXm，此 舉旨在使算法能夠根據(jù)影像不同區(qū)域的信息豐富程度決定濾波器組的參數(shù)，并一定程度上 增強(qiáng)算法的運(yùn)行效率。該里的格網(wǎng)劃分操作，不僅僅為可能的篡改進(jìn)行定位，更重要的是， 通過格網(wǎng)劃分就將影像劃分成互不重疊的區(qū)域，就可W根據(jù)不同區(qū)域的信息滴自適應(yīng)地決 定G油or濾波器組的參數(shù)。格網(wǎng)劃分的粒度應(yīng)當(dāng)綜合考慮計(jì)算效率、影像實(shí)際大小、篡改 定位粒度等多方面因素。
[0024] 步驟二：自適應(yīng)確定G油or濾波器參數(shù)；
[0025] 在步驟一的基礎(chǔ)上，根據(jù)格網(wǎng)單元的信息滴自適應(yīng)地確定G油or濾波器組的參 數(shù)。遙感影像不同區(qū)域包含的信息量往往千差萬別，信息豐富的區(qū)域往往需要更為嚴(yán)格的 認(rèn)證。本發(fā)明采用信息滴衡量格網(wǎng)單元的信息量。格網(wǎng)單元Qu的信息滴可W通過公示（1) 計(jì)算得出：
[0026]
【主權(quán)項(xiàng)】
1.基于G油or濾波器組與DWT變換的遙感影像感知哈希認(rèn)證方法，能夠自適應(yīng)地根 據(jù)遙感影像不同區(qū)域的信息豐富程度在不同的尺度下提取影像不同區(qū)域的內(nèi)容特征，其特 征在于，該方法首先對(duì)遙感影像進(jìn)行隱形格網(wǎng)劃分，將影像劃分為大小相等且互不重疊的 區(qū)域；然后，根據(jù)格網(wǎng)信息滴自適應(yīng)地決定Gabor濾波器組的參數(shù)，繼而對(duì)格網(wǎng)單元進(jìn)行不 同尺度的濾波；接下來，對(duì)濾波結(jié)果進(jìn)行二級(jí)DWT變換，提取變換之后的中頻信息作為格網(wǎng) 單元的邊緣特征，經(jīng)過PCA方法分解壓縮后，生成感知哈希序列；最后，通過比較待認(rèn)證影 像與原始影像的感知哈希序列之間的歸一化Hamming距離來實(shí)現(xiàn)完整性認(rèn)證，如果歸一化 Hamming距離高于闊值，說明待認(rèn)證影像的內(nèi)容受到了篡改。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于G油or濾波器組與DWT變換的遙感影像感知哈希認(rèn)證方 法，其特征在于，所述認(rèn)證方法的具體步驟如下： 步驟一，將原始影像進(jìn)行預(yù)處理，劃分為WXH的格網(wǎng)，其中W和H為大于0的整數(shù)，具 體取值根據(jù)實(shí)際影像大小而定，通過加權(quán)平均法將每個(gè)格網(wǎng)統(tǒng)一變?yōu)榫哂?55階的灰度圖 像，并通過雙線性差值調(diào)整格網(wǎng)單元的大小，調(diào)整之后格網(wǎng)單元大小為m像素Xm像素，m為 大于0的整數(shù)； 步驟二，基于自適應(yīng)策略確定G油or濾波器組的參數(shù)：根據(jù)不同區(qū)域的信息滴自適應(yīng) 地決定G油or濾波器組的參數(shù)，對(duì)于信息滴較小的格網(wǎng)單元，采用大尺度、4個(gè)方向的濾波 器組；對(duì)于信息滴較大的格網(wǎng)單元，采用小尺度、8方向的濾波器組； 步驟=，對(duì)相應(yīng)的格網(wǎng)單元進(jìn)行Gabor濾波，并進(jìn)行兩級(jí)DWT變換，提取變換后的中頻 系數(shù)構(gòu)造S個(gè)中頻系數(shù)矩陣； 步驟四，基于"極大值規(guī)則"對(duì)中頻系數(shù)矩陣進(jìn)行融合后，采用PCA方法對(duì)融合后的中 頻系數(shù)矩陣進(jìn)行壓縮與去噪，得到該格網(wǎng)單元的感知哈希序列，串聯(lián)格網(wǎng)單元的哈希序列 后就可W得到影像整體的感知哈希序列； 步驟五，基于"闊值匹配"的方法來比較待認(rèn)證影像與原始影像的哈希序列之間的差異 來實(shí)現(xiàn)完整性認(rèn)證；如果兩者的差異高于設(shè)定的闊值，說明待認(rèn)證影像的內(nèi)容發(fā)生了較大 的變化，可W認(rèn)為遭到了某種篡改；反之，說明待認(rèn)證影像的內(nèi)容沒有發(fā)生明顯變化。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于Gabor濾波器組與DWT變換的遙感影像感知哈希認(rèn)證方法：利用Gabor濾波器能夠在不同方向和頻率增強(qiáng)圖像的特點(diǎn)以及邊緣特征在遙感影像利用中的重要作用，首先對(duì)遙感影像進(jìn)行格網(wǎng)劃分，然后基于“自適應(yīng)策略”，根據(jù)格網(wǎng)單元的信息熵自適應(yīng)地確定Gabor濾波器組的參數(shù)，繼而采用DWT變換與PCA方法提取并壓縮格網(wǎng)單元的邊緣特征，最終生成影像的感知哈希散列；通過比較影像感知哈希序列之間的歸一化Hamming距離來實(shí)現(xiàn)遙感影像的認(rèn)證過程。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)遙感影像基于內(nèi)容的認(rèn)證，能夠有效檢測(cè)遙感影像局部篡改，并對(duì)保持內(nèi)容不變的影像操作具有魯棒性，為遙感影像的有效利用提供有力安全保障。
【IPC分類】G06T1-00
【公開號(hào)】CN104715440
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510105479
【發(fā)明人】朱長青, 丁凱孟, 任娜
【申請(qǐng)人】南京師范大學(xué)
【公開日】2015年6月17日
【申請(qǐng)日】2015年3月10日