数字媒体在数量上的急剧膨胀和应用方式上的推陈出新,为传统的数字媒体管理和使用方式提出了新的挑战。感知哈希技术通过对媒体感知信息的简短摘要和基于摘要的匹配,为媒体内容的识别和认证提供了更为灵活、有效和安全的解决方式,成为一个被寄予厚望的新兴技术。但是,感知哈希还是一个远未成熟的研究方向,尤其是关于它的基本性能特征的理解,还存在许多基础性的关键问题需要解决。感知哈希最基本的性能特征是感知鲁棒性。鲁棒性要求感知哈希算法以图像的感知内容,而不是二进制数据为依据计算哈希值。目前感知哈希的研究缺乏对人类主观视觉感知特性的充分考虑,在提高鲁棒性的努力中背离了“感知”的初衷,在性能比较时也缺乏一个合理的依据。感知哈希的摘要性、单向性和抗碰撞性使得它能够满足许多安全性应用环境的要求。但是由于缺乏对安全性应用目标和算法性能之间关系的足够清晰的认识,致使目前以提高哈希值随机性为主要目的的安全性研究并没有达到预期的效果。针对上述问题,本文首先系统综述了图像感知哈希的起源、发展、应用和研究现状,总结了感知哈希的应用模式和性能要求,以及现有的算法性能测评方法,并指出其中存在的具体问题。然后,本文分别研究了图像感知哈希鲁棒性与区分性的测评基准,基于人类视觉系统的感知哈希算法和基于结构信息编码的感知哈希算法。论文的主要研究工作和创新性简述如下:提出了感知哈希媒体对象空间划分的概念,在空间中定义了感知边界和物理边界。指出了感知哈希算法的核心目标是在媒体对象空间中划分感知边界或物理边界,并在边界之内度量感知距离。提出基于主观识别实验方法的鲁棒性与区分性测评基准,和相应的算法性能测试与比较方法。并通过主观识别实验获得了人对图像失真/降质的主观感受的经验数据。以逼近感知边界为目标,提出4种基于人类视觉系统的感知哈希算法。提出基于循环编码的感知哈希算法,讨论了不同感知通道在感知特征提取中的作用。提出基于感知误差度量的,对比度掩蔽阈值作为加权的,和基于多通道分解和误差合并的感知哈希算法。通过鲁棒性与区分性基准测试说明了人类视觉感知特性的因素在感知哈希算法中的作用,并明确了人类视觉系统研究本身存在的局限和感知哈希在借鉴其成果时所存在的问题。以逼近物理边界为目标,提出了基于结构信息编码的鲁棒感知哈希算法。测试表明该算法能够以很低的计算复杂度获得很好的鲁棒性与区分性。提出基于高阶亮度差与随机置乱方法的安全感知哈希算法,进一步提高了算法对物理边界的逼近能力。并由于多个轮次的置乱与扩散操作的结合,极大的提高了输出哈希值的随机性。同时,通过对算法的安全性基准测试、置乱与扩散性能分析,澄清了目前感知哈希安全性研究中存在的认识误区,指出对于关注图像整体真实性与密钥安全的识别应用,安全需求的满足可以以算法的区分性与哈希值的随机性为基础;而仅依赖哈希值的随机性并不足以支持关注图像局部内容真实性的认证应用。最后,为了解决算法对局部篡改的敏感性与鲁棒性之间的矛盾,本文提出了具备篡改检测与定位功能的感知哈希认证算法。并指出图像认证对局部内容真实性的关注,可以通过局部哈希的鲁棒性与区分性来得到满足。