一、 *实验目的*

了解鲁棒性内容感知哈希技术的基本特点，设计并实现基于 DCT 的鲁棒性图

像感知哈希。了解鲁棒性内容感知哈希技术在数字内容保护中的作用，掌握基于

鲁棒性感知哈希的内容保护方法

二、 *实验内容*

本实验实现一种基于视觉特性的图像感知哈希算法，可通过密钥控制哈希序

列，保证安全性。

三、 *系统整体描述和分功能描述*

*系统整体描述*

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*分功能描述*

1）读入两幅图像，对图像做预处理

用到的函数rgb2gray()

I = rgb2gray(RGB) 将真彩色图像 RGB 转换为灰度图像 I。rgb2gray 函数通过消除色调和饱和度信息，同时保留亮度，来将 RGB 图像转换为灰度图。

2） 对标准化图像进行 8*8 子块划分

用到的函数imresize(Picture1,[64,64])

B = imresize(A,scale) 返回图像 B，它是将 A 的长宽大小缩放图像 scale 倍之后的图像。输入图像 A 可以是灰度图像、RGB 图像、二值图像或分类图像。

3） 依次对各子块进行二维离散余弦变换

用到的函数 (Picture1,[8 8],fun)

对图像进行分块处理

4)通过密钥伪随机生成服从标准正态的、的 64*64 矩阵

用到的函数 randn(‘state’,key)

返回一个从标准正态分布中得到的随机标量。

5）用高斯低通滤波器进行迭代滤波

用到的函数 fspecial(‘gaussian’)

创建具有指定 type 的二维滤波器

Y = cell(1,Hashlen);

四、 *实验步骤、结果及分析*

  1. 读入两幅图像，对图像做预处理：如果读入的是彩色图像，将其转换为

灰度图像（rgb2gray）；在灰度图像中利用差值方式将图像重采样为 64*64

的标准化图表示（imresize） 

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Picture1 = rgb2gray(Picture1);  
Picture2 = rgb2gray(Picture2);

  1. 对标准化图像进行 88 子块划分，将标准化图像划分为（6464）/（8*8）=64 个子块，依次对各子块进行二维离散余弦变换1,1）置为 0； 

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    % 对标准化图像进行 8*8 子块划分 
    Picture1 = imresize(Picture1,[64,64]); 
    Picture2 = imresize(Picture2,[64,64]); 
    % 依次对各子块进行二维离散余弦变换 
    fun = @dct2; 
    Picture1 = blkproc(Picture1,[8 8],fun); 
    Picture2 = blkproc(Picture2,[8 8],fun); 
    % 并依次将各分块的 DC 系数，即（1,1）置为 0 
    Picture1(1,1) = 0; 
    Picture2(1,1) = 0;

  2. 生成 N 个 64*64 伪随机矩阵：首先通过密钥伪随机生成服从标准正态的、

的 64*64 矩阵（randn(‘state’,key)，randn），然后用高斯低通滤波器

进行迭代滤波（K=fspecial(‘gaussian’); Y=filter2(K,Y);） 

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% 通过密钥伪随机生成服从标准正态的、的 64*64 矩阵 
randn('state',key); 
N = cell(1,Hashlen); 
% 用高斯低通滤波器进行迭代滤波 
K = fspecial('gaussian'); 
Y = cell(1,Hashlen); 
for i = 1:Hashlen 

N{i} = randn(64); 
Y{i} = filter2(K,N{i}); 
end

  1. 设 DCT 敏感度矩阵 m，对矩阵 m 进行周期延拓得到大小为 64 ×64 的矩阵 M ,并将其每个元素作为 Ic 的对应位置频率系数在特征值计算中的权。

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    % DCT敏感度矩阵m,周期延拓至64*64 
    m = [ 
    71.43 99.01 86.21 60.24 41.67 29.16 20.88 15.24; 
    99.01 68.97 75.76 65.79 50.00 36.90 27.25 20.28; 
    86.21 75.76 44.64 38.61 33.56 27.47 21.74 17.01; 
    60.24 65.79 38.61 26.53 21.98 18.87 15.92 13.16; 
    41.67 50.00 33.56 21.98 16.26 13.14 11.48 9.83; 
    29.16 36.90 27.47 18.87 13.14 10.40 8.64 7.40; 
    20.88 27.25 21.74 15.92 11.48 8.64 6.90 5.78; 
    15.24 20.28 17.01 13.16 9.83 7.40 5.78 4.73]; 
    % 矩阵m进行周期延拓得到大小为64 ×64 的矩阵M 
    M = repmat(m,8,8); 
    P1_Hash = ones(1,Hashlen); 
    P2_Hash = ones(1,Hashlen);

  2. 取第一个伪随机矩阵，计算如果 YN <0，则 H(n)=0，反之则 H(n)=1； 

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    % 对Hashlen个伪随机矩阵遍历计算
    for k = 1:Hashlen
        P1_sum = 0;
        P2_sum = 0;
        for i = 1:64
            for j = 1:64
                P1_sum = P1_sum + Picture1(i,j) * Y{k}(i,j) * M(i,j);
                P2_sum = P2_sum + Picture2(i,j) * Y{k}(i,j) * M(i,j);
            end
        end
        if P1_sum < 0
            P1_Hash(k) = 0;
        end
        if P2_sum < 0
            P2_Hash(k) = 0;
        end
    end

  3. 循环第 5 步，直到将所有的 N 个 64*64 伪随机矩阵都计算完，最终生成

一个 N 比特的 Hash 向量

  1. 比较两幅图像 hash 向量的汉明距离 dis，设定一个合适的阈值 tau，如

果 dis<tau，则两幅图像内容一致；反之则是内容不同的两幅图像。

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% 汉明距离
dis = norm((P1_Hash-P2_Hash)/2*sqrt(norm(P1_Hash)*norm(P2_Hash)));
  1. 以 DemoImages 中的图片为测试集，分析实验结果。
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% 与阈值比较
if tau < dis
    ds = '不相似';
else
    ds = '相似';
end

9.测试Tau和Hashlen的合理值

Hashlen所影响的是数据的精度，在合理范围内略微降低可以加快运行速率。

当Hashlen=100时跑数据较快，从而固定Hashlen=100，调试tau值。

Tau取值范围为（0,1）从而开始多次测试选取合适数值。

Tau=0.5，结果正确，且多次试验稳定。

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实验结果及分析

运行脚本，对样本库进行比对

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比对结束后输出结果，结果正确

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五、 *实验中遇到的问题及改正的方法*

1.不同版本的matlab支持的灰度处理函数不一样，需要选取对应版本的函数。