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目前，版权认证方法已经成为数字图像领域研究热点，作为新兴认证技术之一的图像指纹技术引起了人们极大的关注。图像指纹系统从图像本身内容出发，结合密码学中的哈希函数，获得一定长度的指纹向量作为图像的身份标识。图像指纹既可以用来进行图像认证，判断图像的合法性，又可以用来进行图像检索，寻找图像库中的合法成员。
数字图像的变换域，如DCT域、DWT域、DFT域和Radon变换域等，能体现时域图像所不能体现的特点，并且具有各自天然的优势：如DCT域和DFT域的能量分布集中、DWT域的多分辨率分析和Radon变换域的RST变换性质等。因此，目前大多数图像指纹算法都是建立在图像的变换域上。
本文在介绍了数字图像指纹技术特点、应用、研究意义以及数字图像常见变换域基本原理后，提出了两种数字图像指纹算法：
1） DCT—DWT复合域上的图像指纹提取算法
算法建立在图像的提升整数小波变换域和离散余弦变换域上，提取能够识别恶意修改区域的图像指纹。所提取的图像指纹对常见数字图像处理具有鲁棒性。
2） Radon变换域上的图像指纹算法
算法建立在图像的Radon变换域上，提取能够抗RST变换与常见图像处理的图像指纹。所提取的图像指纹可以用于图像认证与图像检索。
以上两种图像指纹算法的性能均在实验中得到了验证，并能够在与同类已有算法对比中，体现自身优势。