35、基于SIFT - DCT感知哈希的医学图像水印技术

基于SIFT - DCT感知哈希的医学图像水印技术

1. 引言

近年来，随着大数据技术和云平台的飞速发展，医疗方式逐渐从传统医学向远程医疗转变，越来越多的医学图像在网络中进行传输和共享。由于医学图像的特殊性，其包含的患者隐私信息保护变得尤为重要。医学图像数字水印技术旨在解决医学图像在传输和共享过程中可能面临的篡改、盗用、失真、无法识别等问题。

将零水印技术与感知哈希技术相结合，作为一种信息安全技术，利用其独特的不可见性、鲁棒性等特点来保护患者隐私。零水印可以避免医学数据被篡改，从而确保远程医疗诊断和远程手术所需的相关患者信息能够在互联网上安全地传输和共享。

图像感知哈希是感知哈希的重要分支，是一种基于图像内容的哈希算法。通常，图像哈希应满足感知鲁棒性、唯一性和安全性的要求。其核心在于特征选择和编码，找到一种鲁棒且能抵抗各种攻击的特征提取算法至关重要。根据这些关键数据，选择合适的编码方法可以实现安全和防篡改的效果。此外，图像哈希技术的安全性特点使图像的版权保护成为可能。目前，主要的图像哈希方法主要集中在对鲁棒性特征的研究上，这些特征可分为全局特征和局部特征两类。全局特征包括灰度特征、频率特征、颜色特征和纹理特征等，例如离散余弦变换被认为是一种理想的特征提取方法。最常见的局部特征是尺度不变特征变换（SIFT），该算法是图像处理领域的局部特征描述符，能够检测图像中的关键点，包括空间尺度上极值点的位置、尺度和旋转不变性，提取的SIFT特征对旋转、缩放和亮度变化具有良好的鲁棒性。

为了研究几何攻击对医学图像的影响，本文提出了一种基于SIFT - DCT感知哈希的医学图像水印算法，该算法结合了全局特征和局部特征。它利用医学图像变换域中的鲁棒哈希序列构建零水印，而不修改医学