信息技术和网络的迅猛发展已经使当今社会进入了多媒体时代。数字图像以其直观、容易理解的特点,为人类构建了一个形象具体的思维模式,帮助人们学习和思考问题,这对图像的管理和安全保障问题提出了新的挑战。感知哈希技术的出现和成熟为数字图像的管理提供了更加灵活、更加有效和安全的解决方式。它是对图像的简短摘要和基于摘要的匹配技术,近年来是一个被寄予厚望的新兴技术。图像感知哈希应用最广的是图像识别和图像认证。然而目前关于感知哈希的理论基础还不够完善,现有算法在多种性能上还不足以满足实际需求。本文针对两大应用模式的性能需求深入研究,提出相应的改进方案,以提高算法在实际应用的效果。(1)针对识别类应用对感知哈希算法的要求,本文根据文献提出的方法,提出一种基于改进尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform, SIFT)的感知哈希算法。文献的算法首先用SIFT算法提取几何不变的特征点,然后用PCA对特征向量降维,算法具有良好的抗攻击能力,但是算法的复杂度太高且对大角度旋转变化敏感。本文算法首先通过减少高斯金字塔层数、精确计算特征点主方向以及内核投影降维三个步骤来改进SIFT算法,在降低算法复杂度的同时提高旋转不变性；然后将改进的SIFT算法用于提取图像的感知特征；最后为了增加安全性,用Logistic方程作为混沌序列发生器对感知特征进行加密,并量化和编码得到最终哈希。(2)针对认证类应用对感知哈希算法的要求,结合视觉显著度和压缩感知理论,本文提出一种可篡改定位的感知哈希算法。图像认证要求感知哈希算法不仅可以判断图像内容的真实性,而且能够对篡改进行定位。目前的主要策略是将图像分块,逐块生成感知哈希摘要用于检测篡改,如果分块太多会增大哈希长度和算法复杂度,如果分块太少会使篡改检测的精度下降。本文算法首先对原始图像进行预处理,得到图像的视觉显著图,根据子图像块的显著度计算自适应采样率；然后根据采样率对图像块进行非均匀压缩采样；最后将采样得到的向量进行SVD分解得到最后哈希。认证时,以相同的步骤处理待测试图像得到感知哈希序列,先对比整个哈希串,若未通过则继续对比每块的哈希序列,将未通过的块标记为篡改区域,标记所有的篡改区域则认证完成。(3)将本文提出的面向识别的感知哈希方法与文献的方法进行对比实验,实验结果表明了本文所提出的方法可有效的抵抗常见的内容保持操作,且复杂度更低,明显优于对比感知哈希算法。将本文提出的面向认证感知哈希方法与几种著名的方法进行对比试验,算法在保证图像鲁棒性情况下,具有较好的篡改检测与定位能力。