專利名稱：斜小波圖像指紋的提取和驗證方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種圖像指紋的提取方法，本發(fā)明還涉及圖像指紋的驗證方法。
背景技術：
近年來，隨著網(wǎng)絡技術和多媒體技術的迅速發(fā)展，人們可以方便地利用數(shù)字設備制作、處理和存儲圖像以及利用互聯(lián)網(wǎng)傳輸圖像。然而，數(shù)字圖像信息極易被拷貝、篡改和私自傳播，由此引發(fā)了數(shù)字圖像的安全問題。另外，數(shù)字圖像作為商品被顧客瀏覽和選購時，用戶需要通過某種途徑快速找到自己感興趣的商品，圖像發(fā)行商也需要對這些商用數(shù)字圖像進行有效的管理，使其既能滿足圖像的瀏覽、搜索和分類，又能有效地監(jiān)控和保護自己的產(chǎn)品以免被盜版、篡改。人們想到，若能使每幅圖像擁有獨一無二的標識，這種標識既可以有效地將自身與其它圖像區(qū)分開來，又能反映出圖像自身的內容特點，使對圖像內容的操作(如瀏覽、搜索、分類、驗證、防篡改檢測等)成為可能，使數(shù)字圖像得到一個與其自身內容聯(lián)系起來的標識，就象進行人類身份識別的指紋一樣。圖像指紋技術通過一定的特征提取算法獲得一幅圖像的特征信息，由于圖像指紋技術使每一幅圖像獨有的內容與其獲得的特征信息聯(lián)系在一起，不同的圖像具有不同的特征信息，這就象每個人與自己的指紋對應一樣。這項新興技術就被稱為圖像指紋技術，把圖像經(jīng)過該技術處理得到的特征信息形象地稱為圖像的“指紋”。圖像指紋需要滿足兩種性能1、魯棒性；圖像指紋對有損壓縮等保持視覺不變性的圖像變換應該具有不變性，或發(fā)生的改變必須限制在允許的范圍內；2、區(qū)分性；對于內容篡改或兩幅不同的圖像，應能根據(jù)提取的圖像指紋檢測和區(qū)分差異。圖像指紋提取方法于1996年首次由Schneider和Chang提出，他們利用可變尺寸的圖像塊的強度直方圖，將直方圖均值作為圖像指紋，該方法依賴于圖像強度，當圖像進行低通濾波或將圖像保存為低品質系數(shù)的JPEG壓縮文件時，該方法就失去了實用性。此后提出的各種圖像指紋提取方法，雖在一定程度上獲得改善，但在保持敏感性的前提下，這些方法無法對所有視覺不變性變換，如有損壓縮、低通濾波、銳化以及幾何變換如縮放、剪切等保持魯棒性，特別是幾何變換，這些方法對經(jīng)過幾何變換后的圖像提取的指紋，其魯棒性大大降低。
通用的斜小波變換(slantlet transform)方法由Selesnick于1998年首次提出，I.W.Selesnick，The slantlet transform，Proceedings of the IEEE-SP IntSymp.on Time-Frequency and Time-Scale Analysis，pp.53-56，Pittsburgh，October 6-9，1998.(IEEE信號處理論壇，關于時頻分析的論文第53至56頁，1998年10月6至9日，匹茲堡)并于1999年對斜小波變換作了更為系統(tǒng)的闡述。I.W.Selesnick，The slantlet transform，IEEE Trans on SignalProcessing，vol 47，no 5，pp.1304-1313，May 1999.(IEEE信號處理期刊，1999年5月第47卷第五期第1304-1313頁)該小波變換在應用到數(shù)據(jù)壓縮中顯示出比傳統(tǒng)的離散余弦變換和其他小波變換更好的壓縮性能，可參見以下文章。G.Panda，P.K.Dash，A.K.Pradhan，and S.K.Meher，″Data compression of powerquality events using the slantlet transform，″IEEE Trans.Power Delivery，vol.17，no.2，pp.662-667，April 2002.。(應用小波變換的電源事件的數(shù)據(jù)壓縮，IEEE信號處理期刊，2002年4月第17卷662-667頁)圖像指紋算法可利用斜小波變換強大的壓縮性能從圖像中提取更為簡短的圖像指紋，同時保證增強的魯棒性，以及保持高敏感性。但是，目前還沒有出現(xiàn)把斜小波變換的方法應用到圖像指紋處理技術中去的技術方案。

發(fā)明內容
本發(fā)明的目的是提供一種斜小波圖像指紋的提取方法，以克服已有的圖像指紋提取方法對視覺不變性變換以及幾何變換的魯棒性差的缺陷。本發(fā)明通過以下步驟實現(xiàn)一、將待提取指紋的圖像轉化為長度和寬度相等的灰度圖像；二、把灰度圖像從左到右、從上到下分割成若干個相同大小的正方形的圖像塊，圖像塊的總個數(shù)為m×m個，m必須為2的冪；三、求取用于斜小波變換的濾波器，該濾波器的系數(shù)選八個，分別是g(0)、g(1)、g(2)、g(3)、g(4)、g(5)、g(6)和g(7)，濾波器的系數(shù)按以下公式求出s1=6*m/((m2-1)*(4*m2-1));t1=2*3/(m*(m2-1));]]>s0＝(-1)*s1*(m-1)/2；t0＝((m+1)*s1/3-m*t1)*(m-1)/(2*m)；g(0)＝(s0+t0)/2；g(1)＝(s0-t0)/2；g(2)＝(s1+t1)/2；g(3)＝(s1-t1)/2；g(4)＝g(1)+g(3)*(m-1)；g(5)＝(-1)*g(3)；g(6)＝g(0)+g(2)*(m-1)；g(7)＝(-1)*g(2)；四、應用求得的濾波器在灰度圖像上先按行對每個圖像塊按卷積公式濾波，然后再按列對每個圖像塊按卷積公式濾波，在每個圖像塊的位置取得一個濾波后灰度結果值，所有的濾波后灰度結果值組成一個結果值矩陣；五、按順序把位于結果值矩陣中對角線左上半部分三角區(qū)域內的每個圖像塊的濾波后灰度結果值讀取并排成一個序列；六、將讀取出來的濾波后灰度結果值中的正數(shù)值對應比特“1”，負數(shù)值對應比特“0”，形成只存在“0”和“1”的二值指紋序列，就形成了整幅圖像的圖像指紋。本發(fā)明的方法實施斜小波變換的目的，就是要將信號低頻部分集中到信號前部，而將信號高頻部分集中到后部，實際上信號的大部分能量都集中在信號的低頻部分，因此經(jīng)過斜小波變換后只提取信號低頻部分就能達到壓縮并提取圖像指紋的目的。數(shù)字圖像屬二維信號，經(jīng)過行和列兩次斜小波變換，圖像信號的低頻部分集中到圖像的左上角，而高頻部分集中到圖像的右下角，提取低頻部分的信號并完成二值數(shù)字序列的轉換就完成了圖像指紋的提取工作。由于斜小波算法對圖像具有優(yōu)良的壓縮性能和還原性能，極適用于圖像指紋的提取，正是因為其壓縮性能的優(yōu)良，也有利于其在有損壓縮、低通濾波、銳化以及幾何變換如縮放、剪切等過程中保持魯棒性和敏感性。本發(fā)明的方法設計合理、工作可靠，具有較大的推廣價值。
本發(fā)明還提供了斜小波圖像指紋的驗證方法，它通過下述步驟實現(xiàn)A、分別提取原有圖像的圖像指紋和待驗證圖像的圖像指紋；B、對兩個圖像指紋對應位置的二值數(shù)字做“異或”操作，輸出與圖像指紋長度相同的結果序列；C、結果序列內“1”值的個數(shù)除以結果序列的長度就得出了兩個圖像指紋的差異程度β；D、判斷是否β小于預先設定的閾值θ；E、結果為否，則判定兩幅圖像內容存在差異；G、結果為是，則判定兩幅圖像內容相同。本發(fā)明的方法求取兩個圖像指紋的差異程度后，若該差異為0，則表示兩幅圖像內容完全相同；若該差異為1，則表示兩幅圖像內容完全不同。在實際應用中，該差異往往在0和1之間，則預先設定一個閾值θ，當差異大于θ，認為兩幅圖像內容存在顯著差異；反之認為兩幅圖像內容基本相同。
斜小波圖像指紋提取和驗證方法基于圖像指紋技術的特點，即無需對圖像進行更改，這是與數(shù)字圖像水印技術的根本差異，使其可以應用到對圖像質量要求高的場合，典型的場合如醫(yī)學圖像、軍事地圖、測繪地圖，這些圖像是不允許一點修改的，也就無法嵌入數(shù)字水印。比如醫(yī)學圖像，對圖像內容的一點細微改變可能造成組織器官的位置偏移，導致診斷和治療發(fā)生錯誤；而對于軍事和民用地圖，圖像內容的輕微改變會造成在地圖上測量偏差，這是不允許的。


圖1是本發(fā)明實施方式一的步驟示意圖，圖2是實施方式二的步驟示意圖；圖3是實施方式三進行“之”字形掃描的示意圖，圖4至圖7是實施方式二中圖像比對的原理圖。
具體實施例方式具體實施方式
一下面結合圖1具體說明本實施方式。本實施方式由以下步驟實現(xiàn)一、將待提取指紋的圖像轉化為長度和寬度相等的灰度圖像；二、把灰度圖像從左到右、從上到下分割成若干個相同大小的正方形的圖像塊，圖像塊的總個數(shù)為m×m個，m必須為2的冪；三、求取用于斜小波變換的濾波器，該濾波器的系數(shù)選八個，分別是g(0)、g(1)、g(2)、g(3)、g(4)、g(5)、g(6)和g(7)，濾波器的系數(shù)按以下公式求出s1=6*m/((m2-1)*(4*m2-1));t1=2*3/(m*(m2-1));]]>s0＝(-1)*s1*(m-1)/2；t0＝((m+1)*s1/3-m*t1)*(m-1)/(2*m)；g(0)＝(s0+t0)/2；g(1)＝(s0-t0)/2；g(2)＝(s1+t1)/2；g(3)＝(s1-t1)/2；g(4)＝g(1)+g(3)*(m-1)；g(5)＝(-1)*g(3)；g(6)＝g(0)+g(2)*(m-1)；g(7)＝(-1)*g(2)；四、應用求得的濾波器在灰度圖像上先按行對每個圖像塊按卷積公式濾波，處理完上一行再處理下一行，然后再按列對每個圖像塊按卷積公式濾波，處理完左一列再處理右一列，在每個圖像塊的位置取得一個濾波后灰度結果值，所有的濾波后灰度結果值組成一個結果值矩陣；五、按順序把位于結果值矩陣中對角線左上半部分三角區(qū)域內的每個圖像塊的濾波后灰度結果值讀取并排成一個序列；六、將讀取出來的濾波后灰度結果值中的正數(shù)值對應比特“1”，負數(shù)值對應比特“0”，形成只存在“0”和“1”的二值指紋序列，就形成了整幅圖像的圖像指紋。在步驟四中，對每個圖像塊按卷積公式濾波是這樣操作的把圖像塊的灰度值分別乘以g(0)、g(1)、g(2)、g(3)、g(4)、g(5)、g(6)和g(7)后求所有乘積的和，再除m就得到該圖像塊的濾波后結果值。
具體實施方式
二下面結合圖2具體說明本實施方式。本實施方式由以下步驟實現(xiàn)A、分別提取原有圖像的圖像指紋和待驗證圖像的圖像指紋；B、對兩個圖像指紋對應位置的二值數(shù)字做“異或”操作，輸出與圖像指紋長度相同的結果序列；C、結果序列內“1”值的個數(shù)除以結果序列的長度就得出了兩個圖像指紋的差異程度β；D、判斷是否β小于預先設定的閾值θ；E、結果為否，則判定兩幅圖像內容存在差異；F、結果為是，則判定兩幅圖像內容相同。下面是斜小波變換的圖像指紋演示實例，圖4是一幅原始圖像，圖5是圖4經(jīng)過JPEG有損壓縮后的圖像，顯然這兩幅圖像視覺上是基本相同的。這兩幅圖像分別經(jīng)過斜小波變換圖像指紋提取后，對兩個指紋比對得到指紋差異為0.0020，接近于0，表明這兩幅圖像內容幾乎相同。圖6和圖7是兩幅視覺上完全不同的圖像，分別經(jīng)過斜小波變換圖像指紋提取后，指紋比對差異為0.5254，接近于1，表明這兩幅圖像內容是不同的。閾值θ可以選擇在兩個距離之間的中點附近，例如0.3。
具體實施方式
三下面結合圖3具體說明本實施方式。本實施方式與實施方式一的不同點是在步驟五中按如下順序把圖像塊的濾波后灰度結果值讀取并排成一個序列從結果值矩陣的左上角開始“之”字形盤旋曲折向右下方讀取灰度結果值。由于灰度圖像信號的低頻部分集中在結果值矩陣的左方和上方，并且頻率向右下方逐漸增大，按照本實施方式讀取數(shù)字頻率變化平緩，壓縮性能更好。圖3中的數(shù)字序號就是掃描順序，對應所屬頻率范圍，本實施方式中最好選擇0到33作為圖像信號的低頻部分讀取成一個序列。其它步驟與實施方式一相同。
具體實施方式
四本實施方式與實施方式一的不同點是在步驟一和步驟二之間增加如下步驟把灰度圖像做尺度縮放處理，尺度縮放處理的結果是獲得長和寬分別為原灰度圖像1/2的圖像。其它的步驟與實施方式一相同。如此操作，由于圖像縮小了，圖像在輸入應用本方法的設備時有可能出現(xiàn)的掃描誤差被相應減小，對后續(xù)處理步驟的影響也變得很微小。其它步驟與實施方式一相同。
具體實施方式
五本實施方式與實施方式一的不同點是在步驟一和步驟二之間增加如下步驟把灰度圖像做小波變換處理，小波變換處理是對灰度圖像作一次子帶分解，取低頻子帶圖像作為處理結果。小波變換處理中可以應用任意一種小波，在斜小波處理前先對圖像進行一次濾波，能夠進一步提高信號的壓縮性和魯棒性。其它步驟與實施方式一相同。
權利要求
1.斜小波圖像指紋的提取方法，其特征在于它通過以下步驟實現(xiàn)一、將待提取指紋的圖像轉化為長度和寬度相等的灰度圖像；二、把灰度圖像從左到右、從上到下分割成若干個相同大小的正方形的圖像塊，圖像塊的總個數(shù)為m×m個，m必須為2的冪；三、求取用于斜小波變換的濾波器，該濾波器的系數(shù)選八個，分別是g(0)、g(1)、g(2)、g(3)、g(4)、g(5)、g(6)和g(7)，濾波器的系數(shù)按以下公式求出s1=6*m/((m2-1)*(4*m2-1));]]>t1=2*3/(m*(m2-1));]]>s0＝(-1)*s1*(m-1)/2；t0＝((m+1)*s1/3-m*t1)*(m-1)/(2*m)；g(0)＝(s0+t0)/2；g(1)＝(s0-t0)/2；g(2)＝(s1+t1)/2；g(3)＝(s1-t1)/2；g(4)＝g(1)+g(3)*(m-1)；g(5)＝(-1)*g(3)；g(6)＝g(0)+g(2)*(m-1)；g(7)＝(-1)*g(2)；四、應用求得的濾波器在灰度圖像上先按行對每個圖像塊按卷積公式濾波，然后再按列對每個圖像塊按卷積公式濾波，在每個圖像塊的位置取得一個濾波后灰度結果值，所有的濾波后灰度結果值組成一個結果值矩陣；五、按順序把位于結果值矩陣中對角線左上半部分三角區(qū)域內的每個圖像塊的濾波后灰度結果值讀取并排成一個序列；六、將讀取出來的濾波后灰度結果值中的正數(shù)值對應比特“1”，負數(shù)值對應比特“0”，形成只存在“0”和“1”的二值指紋序列，就形成了整幅圖像的圖像指紋。
2.根據(jù)權利要求1所述的斜小波圖像指紋的提取方法，其特征在于在步驟五中按如下順序把圖像塊的濾波后灰度結果值讀取并排成一個序列從結果值矩陣的左上角開始“之”字形盤旋曲折向右下方讀取灰度結果值。
3.根據(jù)權利要求1所述的斜小波圖像指紋的提取方法，其特征在于在步驟一和步驟二之間增加如下步驟把灰度圖像做尺度縮放處理，尺度縮放處理的結果是獲得長和寬分別為原灰度圖像1/2的圖像。
4.根據(jù)權利要求1所述的斜小波圖像指紋的提取方法，其特征在于在步驟一和步驟二之間增加如下步驟把灰度圖像做小波變換處理，小波變換處理是對灰度圖像作一次子帶分解，取低頻子帶圖像作為處理結果。
5.一種采用了權利要求1所述的斜小波圖像指紋的提取方法的斜小波圖像指紋的驗證方法，其特征在于它由以下步驟實現(xiàn)A、分別提取原有圖像的圖像指紋和待驗證圖像的圖像指紋；B、對兩個圖像指紋對應位置的二值數(shù)字做“異或”操作，輸出與圖像指紋長度相同的結果序列；C、結果序列內“1”值的個數(shù)除以結果序列的長度就得出了兩個圖像指紋的差異程度β；D、判斷是否β小于預先設定的閾值θ；E、結果為否，則判定兩幅圖像內容存在差異；F、結果為是，則判定兩幅圖像內容相同。
全文摘要
斜小波圖像指紋的提取和驗證方法，它公開一種圖像指紋的提取方法，還公開圖像指紋的驗證方法。由于斜小波算法對圖像具有優(yōu)良的壓縮性能和還原性能，極適用于圖像指紋的提取，克服了已有技術對視覺不變性變換以及幾何變換的魯棒性差的缺陷。提取方法的步驟是將圖像轉化為灰度的若干個正方形圖像塊；用濾波器按行和列對每個圖像塊按卷積公式濾波，按順序把位于結果值矩陣中左上半部分三角區(qū)域內的每個圖像塊的濾波后灰度結果值讀取并排成一個序列；序列中的正數(shù)值對應比特“1”，負數(shù)值對應比特“0”，就形成了整幅圖像的圖像指紋。圖像指紋的驗證方法是對兩個圖像指紋對應位置的二值數(shù)字做“異或”操作，根據(jù)“1”值的相對數(shù)量確定是否相同。
文檔編號G06K9/00GK1731420SQ20051001027
公開日2006年2月8日 申請日期2005年8月19日 優(yōu)先權日2005年8月19日
發(fā)明者孫圣和, 俞龍江 申請人:哈爾濱工業(yè)大學