(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211006494.5 (22)申请日 2022.08.22 (71)申请人 上海电力大 学 地址 201306 上海市浦东 新区沪城环路 1851号 (72)发明人 赵琰　白杰　 (74)专利代理 机构 南京禹为知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 32272 专利代理师 刘子奇 (51)Int.Cl. G06V 10/26(2022.01) G06V 10/42(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06T 3/40(2006.01) (54)发明名称 一种基于四元数极复变换和图像能量的哈 希方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于四元数极复变换和 图像能量的哈希方法包括： 对输入图像进行预处 理， 利用四元数极性复指数变换获取预处理后的 图像的全局特征， 利用图像能量的变换提取预处 理后的图像的局部能量特征； 将 两部分特征连接 并通过随机秘钥加密， 获取具备鲁棒性和区别性 的哈希序列； 若哈希序列的汉明距离大于阈值， 则判定图像为不同图像， 反之判定为相似图像； 本发明提出的方法由于应用了四元数理论， 算法 可以直接对RGB彩色图像进行特征提取， 计算速 度快， 可以用于图像检索、 图像内容安全等领域； 与现有方法相比， 本发明在鲁棒性与区别性之间 可以取得较好的平衡， 且哈希序列较短， 节省储 存空间， 并且在拷贝检测方面表现出了不错的查 全率和查 准率。 权利要求书2页 说明书10页 附图7页 CN 115457264 A 2022.12.09 CN 115457264 A 1.一种基于四元 数极复变换和图像能量的哈希方法， 其特 征在于， 包括： 对输入图像进行预处理， 利用四元数极性复指数变换获取所述预处理后的图像的全局 特征， 利用图像能量的变换提取 所述预处 理后的图像的局部能量特 征； 将所述全局特征和所述局部能量特征连接并通过随机秘钥加密， 获取具备鲁棒性和区 别性的哈希序列； 若所述哈希序列的汉明距离大于阈值， 则判定图像为 不同图像， 反 之判定为相似图像。 2.如权利要求1所述的基于四元数极复变换和图像能量的哈希方法， 其特征在于： 所述 预处理过程包括， 利用双线性插值将图片规格化 为N×N的统一尺寸； 通过高斯低通滤波减少噪声、 压缩 对图像的影响。 3.如权利要求2所述的基于四元数极复变换和图像能量的哈希方法， 其特征在于： 所述 四元数极性复指数变换的计算包括， 其中， Hnms表示四元数极性复指数变换， Rns(r)表示四元数极性复指数变换的径向内核， n和m表示矩阵的阶数， s表 示控制径向核零点分布的参数， μ表 示任意单位纯四元数， f(r, θ, z)表示一幅彩色RGB图像的极坐标表达形式， r表 示极坐标变换的极径， θ表 示极坐标变换的 极角， z表示彩色RGB图像的颜色通道。 4.如权利要求3所述的基于四元数极复变换和图像能量的哈希方法， 其特征在于： 还包 括， 若s＝2， 则Rns(r)的零点是均匀分布的， 对图像区域是均匀强调； 若s<2， 则Rns(r)的零点分布偏向于 0， 更强调图像的中心区域； 若s>2， 则Rns(r)的零点分布偏向于1， 更强调图像的边 缘区域。 5.如权利要求4所述的基于四元数极复变换和图像能量的哈希方法， 其特征在于： 所述 全局特征的获取包括， 对所述预处理后的RGB 彩色图像通过所述 四元数极性复指数变换在各个不同的控制径 向核零点分布参数从第一阶开始， 选取 前n阶矩系数混合构成图像的全局特 征。 6.如权利要求5所述的基于四元数极复变换和图像能量的哈希方法， 其特征在于： 所述 能量局部特 征的提取包括， 将所述预处理后的图像转至YCbCr空间后， 通过将亮度图像非重叠部分分割为若干个 大小为b×b的子块， 求出由各个子块能量 值构成的图像能量矩阵； 在所述预处理后的图像的四个边缘， 将各个子块的能量值变化特征和对角线方向的能 量值变化特 征结合做为图像的能量局部特 征。 7.如权利要求1～6任一所述的基于四元数极复变换和图像能量的哈希方法， 其特征在 于： 所述哈希序列的获取包括， 在全局特征提取过程中， 四元数极性复指数变换算法通过选择k个零点分布不同的径权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115457264 A 2向内核对图像的不同区域进行强调， 利用由各个径向核计算得到的低阶矩混合构成图像的 全局特征HQ， 根据最大矩阶数n确定所述全局特 征HQ； 所述全局特 征HQ的长度L1为， L1＝k×n×(n+1)/2 在能量局部特征提取过程中， 根据所述预处理后的图像的四个边缘， 将各个子块的能 量值变化特 征和对角线方向的能量 值变换特征确定所述能量局部特 征HE； 所述能量局部特 征HE的长度L2为， L2＝5(N/b ‑1) 利用随机 发生器产生的1000个伪随机数序列对所述全局特征HQ和所述能量局部特征HE 重新排列得到最终的哈希序列； 所述哈希序列的长度L 为， L＝k×n×(n+1)/2+5(N/b ‑1)。 8.如权利要求7所述的基于四元数极复变换和图像能量的哈希方法， 其特征在于： 所述 图像的判定包括， 对于计算得到的二进制哈希序列， 选取图像的汉明距离作为图像相似度的判断依据； 若两幅图像哈希序列的汉明距离大于阈值， 则判定所述两幅图像为不同图像， 反之判 定为相似图像。 9.如权利要求8所述的基于四元数极复变换和图像能量的哈希方法， 其特征在于： 所述 阈值的确定包括， 为了选取最优阈值来区分相似图像和不同图像， 采用碰撞率PC和检错率PE来分析算法 性能； 所述碰撞率PC和检错率PE的计算包括， 其中， NC表示判断为相似图像的不同图像的个数， ND表示不同图像的总数， NE表示判断 为不同图像的相似图像的个数， NS表示相似图像的总数。 10.如权利要求9所述的基于四元数极复变换和图像能量的哈希方法， 其特征在于： 还 包括， 引入查全率P和查 准率R作为衡量 算法在拷贝检测方面 性能的指标； 所述查全率P和查 准率R的计算包括， 其中， N3表示查询结果中正确匹配查询图像的拷贝图像个数， N4表示查询结果中包含的 所有拷贝图像 个数， N5表示测试图像库中所有拷贝图像 个数。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115457264 A 3