图像Hash技术作为一种信息安全技术,从图像中提取出具有鲁棒性的短序列来标识图像。该技术在图像检索、认证、版权保护等方面的应用引起学术界的普遍关注。同时,近几年新发展起来的时频分析工具——分数阶Fourier变换,能很好的融合信号在时域和频域的信息,具有良好的时频分析特性,目前已经被广泛地应用于信号处理的各个领域。本文在深入了解国内外现有图像Hash算法的基础上,以静态的灰度图像为研究对象,将分数阶Fourier变换应用于图像Hash技术。在重点研究图像分数阶Fourier变换的图像特征的基础上,提出一种基于分数阶Fourier变换的图像Hash算法。算法利用图像分数阶Fourier变换的性质,把分数阶Fourier变换的变换阶数作为产生Hash序列的一个密钥。同时在图像特征提取过程中,使用基于密钥的伪随机数对图像特征值随机化,从而实现基于双重密钥的Hash序列产生方案。由于利用图像分数阶Fourier变换的特性来提取图像特征,增强了算法对于抵抗滤波、旋转、JPEG压缩等攻击的鲁棒性以及不同图像之间的抗碰撞性。仿真实验结果表明本文算法在不牺牲鲁棒性性能的前提下,增强了图像Hash序列的安全性和抗碰撞性。