图像哈希算法是多媒体内容安全领域研究的一项热门课题。它根据输入图像的视觉内容生成一串短小的数字或者字符序列，即图像哈希。在实际应用中，利用图像哈希来代替图像本身，可以有效地降低图像存储代价和图像相似计算的复杂度。由于这些优点，目前图像哈希算法已经被广泛应用到数字水印、图像认证、图像拷贝检测、图像质量评价等方面。通常，图像哈希算法需要具备两个基本性质：鲁棒性和唯一性。鲁棒性是指哈希算法需要具备抵抗图像压缩、图像增强、噪声干扰等正常数字操作的能力。这是因为经历这些操作后的图像，其视觉内容与原图像基本一致，因此它们的图像哈希应该基本相同。而唯一性是指，对于视觉内容差异较大或者完全不同的图像，用哈希算法计算得到哈希值应完全不同。除了这两种性质之外，在图像篡改检测和图像取证等应用，图像哈希算法还应该具有安全性，即，对于同一幅图像，输入不同的密钥，哈希算法生成的哈希序列应该完全不同。
　　本文以数字图像作为研究对象，以Gabor滤波器、离散小波变换（DWT）和四元数小波变换（QWT）作为切入点，设计了两种图像哈希算法。第一种是基于随机Gabor滤波和DWT的图像哈希算法，另一种是基于QWT的图像哈希算法。论文的主要研究内容概括如下。
　　（1）设计基于随机Gabor滤波和DWT的图像哈希算法
　　考虑到Gabor滤波器在频率和方向的表达与人类视觉系统对频率和方向的表达类似并且可有效提取图像纹理特征，本文选择Gabor滤波器进行特征提取，并通过引入混沌映射来随机控制滤波器的方向，实现随机Gabor滤波。为了兼顾鲁棒性、唯一性和安全性，设计了一种基于随机Gabor滤波器和DWT的图像哈希算法。该算法先将规格化图像进行分块，利用Skew tent混沌映射生成用于控制每个图像块Gabor滤波的随机方向，对图像块进行随机Gabor滤波并选择滤波结果的方差作为特征，最后对特征矩阵进行二维DWT，提取LL子带的DWT系数作为图像哈希。用公开数据集验证算法性能，实验结果表明该算法不仅具有良好的鲁棒性与唯一性，而且还具有较高的安全性。
　　（2）设计基于QWT的图像哈希算法
　　现有许多图像哈希算法只考虑灰度图像的哈希提取，对于彩色图像，大部分算法仅在其亮度分量上提取，由于丢弃了饱和度和色调等信息，因此导致唯一性受到限制。针对彩色图像的哈希提取问题，本文利用四元数小波变换（QWT）来设计图像哈希算法，由于四元数小波变换可将彩色图像的多方面信息作为一个整体进行处理，因此可提高算法的唯一性。该算法先将输入图像从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间，接着用YCbCr空间的颜色信息来构造图像的四元数模型并对其进行QWT处理，然后将LL子带的ψ相位分量进行分块，同时提取分块方差作为特征，最后用Logistic混沌映射生成位置映射数组，对分块特征进行扰乱加密，确保哈希算法具有安全性。用公开数据集验证算法性能，实验结果表明该算法能抵抗常见数字操作并具有较好的唯一性，分类性能优于多种文献算法。