【摘 要】
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为了使图像摘要具有更高的鲁棒性,提出了一种基于视觉特性的图像摘要算法,该算法通过增大人眼敏感的频域系数在计算图像Hash时的权重以使得图像Hash更好地体现视觉特征,并提
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60502039,60372090);上海市科委基础研究重点项目(04JC14037);上海市青年科技启明星计划项目(06QA14022)
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为了使图像摘要具有更高的鲁棒性,提出了一种基于视觉特性的图像摘要算法,该算法通过增大人眼敏感的频域系数在计算图像Hash时的权重以使得图像Hash更好地体现视觉特征,并提高鲁棒性。算法首先将原始图像的分块DCT系数乘以若干由密钥控制生成的伪随机矩阵,再对计算的结果进行基于分块的Watson人眼视觉特性处理,最后进行量化判决以产生固定长度的图像Hash序列。实验结果表明,该算法与未采用视觉特性的算法相比,提高了对JPEG压缩和高斯滤波的鲁棒性。图像摘要序列由密钥控制生成,因而具有安全性。
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