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龍圖騰網恭喜重慶大學申請的專利基于離散小波變換的圖像感知哈希方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113989526B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110700038.X，技術領域涉及：H04N19/63；該發明授權基于離散小波變換的圖像感知哈希方法是由胡春強;楊飛鴻;楊妮丹;向濤;文俊浩;廖曉峰設計研發完成，并于2021-06-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于離散小波變換的圖像感知哈希方法在說明書摘要公布了：本發明公開基于離散小波變換的圖像感知哈希方法，步驟包括：1獲取待處理圖像；2對圖像進行預處理，得到預處理后的圖像；3對預處理后的圖像進行特征提取，得到圖像特征；4對圖像特征進行量化和加密，得到圖像哈希序列。本發明保留了小波變換的低頻系數，利用奇異值分解SVD對系數矩陣進行壓縮。這樣，該方案提取的特征仍然是圖像的關鍵視覺信息，因此本發明具有出色的魯棒性和判別能力。

本發明授權基于離散小波變換的圖像感知哈希方法在權利要求書中公布了：1.基于離散小波變換的圖像感知哈希方法，其特征在于，包括以下步驟：1獲取待處理圖像；2對圖像進行預處理，得到預處理后的圖像；3對預處理后的圖像進行特征提取，得到圖像特征；4對圖像特征進行量化和加密，得到圖像哈希序列；對圖像進行預處理的步驟包括：2.1將待處理圖像轉換為灰度圖像；灰度圖像的像素值Gray＝0.299×R+0.587×G+0.114×B；其中，R、G、B分別為彩色圖像中像素的紅、綠、藍分量；并且灰度圖像中每個點的像素值需要歸一化為0-1；2.2利用雙線性插值法將灰度圖像的尺寸轉換為n×n；對圖像進行預處理的步驟還包括對n×n的灰度圖像進行圖像校正；圖像校正的步驟包括：a1對灰度圖像fx,y進行仿射射變換，得到圖像f1x,y＝A1[fx,y]；其中，變換參數參數滿足且μ3′0+μ1′2＜0，即參數其中μpq是圖像fx,y的中心矩，mpq是圖像fx,y的幾何矩，M、N分別表示圖像fx,y中像素點的行數、列數；a2利用canny算法對圖像f1x,y進行邊緣檢測，得到二值圖像f2x,y；a3設定二值圖像f2x,y為集合A，對二值圖像f2x,y進行增厚，得到圖像其中，是hit-or-miss變換，是侵蝕操作，B、B1、B2是用于增厚的結構元素；AC為集合A的補集；a4對圖像f3x,y進行霍夫變換，得到校正圖像f4x,y＝A2[f3x,y]；其中，參數θ為角度；對預處理后的圖像進行特征提取的步驟包括：3.1將預處理后的圖像劃分為L＝d×d個圖像塊；每個圖像塊的大小為m×m；尺寸3.2對每個圖像塊進行二維離散小波變換，得到系數矩陣；提取出系數矩陣中出現頻率最低的個元素，并建立低頻系數矩陣i為圖像塊的序號；1≤i≤L；3.3對低頻系數矩陣進行奇異值分解，得到每個圖像塊的SV序列；其中，第i個圖像塊的SV序列記為3.4計算每個圖像塊SV序列的標準差，并作為圖像特征；其中，第i個圖像塊的SV序列的標準差圖像特征φ＝φ1,φ2,...,φl；對圖像特征進行量化和加密的步驟包括：4.1將圖像特征量化為整數，得到量化向量{Q|qi＝roundφi×100+0.5,1≤i≤L}；round是一個將小數轉換為最接近整數的函數；qi為量化向量Q的元素；4.2利用初始秘鑰U0和參數λ生成混沌序列{K|ki∈0,1,i＝1,2,…,l}；K由邏輯映射生成：Ut+1＝λUt1-Ut，其中Ut∈[0,1]，t＝0,1,2,...,∞，3.5699＜λ≤4；ki為混沌序列K的元素；4.3將混沌序列K的元素升序排列，得到新的序列K’；將序列K’中元素在混沌序列K中的位置依次記錄數組S中；利用混沌序列K對量化向量Q進行加密，得到圖像哈希序列{H|hi＝QS[i],1≤i≤l}；S[i]是數組S中的第i個元素；hi表示第i個哈希值。

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