图像哈希算法是多媒体信息安全领域的一种新兴技术，它能根据输入图像的视觉内容产生一个简短的表示。目前，图像哈希技术已被广泛应用，如图像认证、图像取证、拷贝检测和图像检索等方面。一般而言，图像哈希应当具备两个基本特性:感知鲁棒性和唯一性。感知鲁棒性意味着图像哈希对保持内容不变的操作具有鲁棒性，即视觉相似的图像应有相同或十分相似的哈希序列。唯一性就是不同视觉内容的图像应有不同的哈希序列。感知鲁棒性保证了哈希算法能够将经历对比度调整、伽玛校正等数字操作后的图像仍然判断为相似图像，而唯一性保证了哈希算法能够准确区分出视觉内容不同的图像。除了这两种特性外，在一些具体应用中，图像哈希算法还须具备其他的特性。如，图像取证要求具备安全性等。　　本文先分析不同颜色空间对哈希算法的性能影响，然后分别以统计矩和纹理特征为出发点，提出两种哈希技术，即，基于离散小波变换(DWT)特征点的图像哈希算法和基于方向直方图的图像哈希算法。论文的具体研究内容如下。　　1.颜色空间选择研究　　彩色图像是数量最多的一类数字图像。在处理彩色图像时，现有算法大多将其转换到YCbCr颜色空间，然后在亮度分量Y上提取图像哈希。这些算法的颜色空间选择缺乏理论和实验依据。为此，本文分析了四种文献算法在YCbCr、CIE L*a*b*、HSV和HSI颜色空间下的分类性能。ROC曲线结果表明，不同颜色空间对哈希算法的分类性能有较大的影响，常用的YCbCr颜色空间并不总能使算法达到较好的分类性能。　　2.提出基于DWT特征点的图像哈希算法　　离散小波变换的低频子带包含图像的大部分信息，用其代表图像可大大减少图像数据。基于这一特性，论文研究DWT系数的统计矩来构造特征点，提出了基于DWT特征点的图像哈希算法。该算法首先将输入图像规格化为统一大小，接着进行颜色空间转换，然后将DWT应用于得到的灰度图像上，在DWT域上构造特征点，最后量化DWT特征点得到哈希值。实验结果表明该算法在鲁棒性和唯一性方面的分类性能较好。　　3.提出基于方向直方图的图像哈希算法　　将Gabor滤波器应用于图像时，如果滤波器的方向与图像的纹理方向一致，其输出响应很大。考虑到这一特性，本文研究用Gabor滤波器提取图像方向特征来构造哈希算法。该算法用不同方向的Gabor滤波器对预处理后的图像进行卷积运算，计算出不同方向下的滤波响应，在此基础上提取图像的局部方向直方图，并用序数测度来进行量化，最终得到十进制的哈希值。实验结果表明该算法的接收机操作特性(ROC)曲线的性能优于GF-LVQ算法、CVA-DWT算法和QSVD算法。