基于空间滤波的LBP特征和彩色直方图的加密域图像检索，程航，栗风永，随着云计算蓬勃发展，越来越多的隐私数据在云计算平台存储和处理。保护隐私数据往往需要信号处理前先进行加密操作，而传统的信号
山国武技论文在线 像提交给图像内容所有者,待获得査询图像所对应的密文特征后,就可以直接在云端相应的 图像检索服务器去检索匹配图像。对于云端提供图像检索服务的服务器米说,虽然对用户査 询的图像内容和数据库的信息一无所知,但仍然能够提供图像检索的服务,并返回用户感兴 趣的匹配结果。以下分别就图像特征提取、加密、检索过程展开详细介绍 特征提取 基于内容的图像检索系统至关重要的一步就是特征提取,如何能够提取适合人类视觉的 特征是一个是至今都很重要的研究课题。本文主要提取图像的纹理特征和颜色直方图 特征,因此以下详细介绍下这两个特征的相关理论知识以及本文中如何提取和处理这些特征 的细节 纹理特征提取和降维 纹理特征是一种不依赖于颜色或亮度的反暝图像中同质现象的视觉特征。目前在基于 内容的图像中已经出现了许多性能不错的纹理特征,如 纹理、小波变换纹理 模型、 滤波,除了以上的特征还有一种是基于统计特征分布的纹理,比如灰度共生矩 阵、边缘直方图、以及本文所采用的纹理特征 ,局部二值模式)具有灰度不变性和快速计算等显著的优 点,是日前最有效的纹理特征之一。原始的算法是基于大小的块,以块中心像素为 阈值,分别与块里相邻的八ˆ像素进行比较,从而得到一个八位的二进制数,最后通过分别 乘以相应的权重并累加计算出一个代表该块纹理信息的值。如图所示。 151718 阈值化 加仅 2((16)15 0×128 8 181414 00 16 转 024 LBF的值 128 +4+64+128198 640| 算子示意图 随后不少的研究人员进一步地对原始算子进行不断地改进和推广。常见的有基于 任意￥径的圆形邻或算子、基于旋转不变的算子和均匀模式。本文特征提取 主要是采用原始算子和均匀模式算子,其中均匀模式算子是由等 提出的。他们从统计的角度上发现一幅图像的大部分原始特征二进制值中跳换到 和眺换到的总次薮不超过次,只需要维就能很好地代表原始维的特征。 算了是基于统计分布的纹理特征,能够很好的体现局部像素间的相关性。然而直 接在原始图像上所提取的特征存在高低频互相T扰风险,有碍于同类图像的相似度匹 配。为了抑制髙低频间的互相干扰,本文把图像的高低频分开各自单独处理。基于这个出发 山国武技论文在线 在特征提取前先用著名的心理学公式把彩色图像转成灰度图,然后在灰度图基 础上分别进行空间髙低通滤波高低通滤波器如图所示,在所获得髙频和低频图上进行 特征提取和归一化。最后组合高低频的特征作为图像灰度图的最终纹理特征。 其中代衣转变后的灰度值 分别衣示转变前彩色图像的红、绿、监三种颜 8 低通滤波器 高迫滤波器 图空间滤波器 不管采用原始特征还是均匀模式的特征,当妖度图高低频分开提取特征, 则所得到的特征维数均是原来的两倍即维变为维,维变为维。为了引入高 低频特征同时又不增加维数,本文采用的降维方法对高低频特征进行降维 线性判别分析是一种有监督的线性降维算法,可 以使得降维后的数据类间距离尽可能的扩人,类内距离尽可能的缩小,有利于数据进行分类 判别。本文中降维目的是确保直接提取的特征和高低频所提的组合特征能 够在相同维数下进行比较,避免因高低频特征引入而以牺牲维数作为代价 颜色直方图特征提取 如果单靠灰度图特征在彩色图像检索系统并不具备太大的优势,为了能更好地提 高检索的性能,必须要充分利用图像的颜色信息。颜色是图像低层视觉特征一种非常重要的 感知特征,它具有旋转、缩放、平移不变性以及提取容易等优点,在明文的图像检索中得到 广泛的应用。常用的颜色特征有颜色直方图、颜色矩、颜色信息熵等,而本文采用是基于 彩色空间的颜色直方图 彩色空间是描述色调、饱和度、明度的彩色模型,比起常用的彩色 空间更符合人眼对色彩感知需求。在彩色空间中存在人眼视觉近似的颜色在实际距离 计算中却相差很大的现象,而彩色空间却只有保持空间距离与人眼视觉匹配的特性。 但如果直接在彩色空间进行提取彩色直方图存在维数过高且不利」图像检索的实时性 的问题,因此木文在提取颜色直方图前,先对彩色空间的彩色图进行纵非均匀量 化,然后在量化后彩色图上再提取出维的颜色直方图并进行归一化。 图像特征和图像内容加密 内容所有者结合图像高低频特征和颜色直方图特征来构建图像检索系统的特征索 引。为了保护图像内容和用户查询的隐私,内容所有者在外包数据给云端第三:方的服务提供 商之前,必须要对图像内容和图像特征进行加密。山于图像检索是建立在查询图像特征与数 据库中日标图像特征间相似度的匹配,且匹配过程图像本身的内容是不参与计算,故对图像 内容的加密方法没有特别严格的要求,可直接采用传统成熟的加密方法,比如: 等加密方法。而对于图像特征的加密必须要采取特别的措施,因为在加密域的图像检索中特 征的加密方法构造跟特征冋的相似性度量方法有着莫大的关联。而木文特征相似性的度量方 山国武技论文在线 法采用是欧式距离即范数,如公式所示。 其中 ≤≤,、分别表示维特征向量。 为了实现在加密图像特征的冋时乂不会影响特征间的欧式距离的计算,木文把文献 中为解决在加密域中安全计算最近邻问题所提出的加密方案,即非对称保持内积大小不变 的方法引入到基于內容的图像检索中,作为本文的图像特征加密手段。其方法的安全性在这 里就不再展开,具体可参考文献的论述。该算法的基本思想如下: 假设 分别为数据库第幅图像的特征和査询图像的特征,维数大小均为。是 长度为的位向量。 表示为 的两个可逆矩阵。 数据库图像特征加密如下 密钥构成 加密:先把扩展成维,新增加的一维所对应的分量值为 ,然后把维的 分割成两个随机向量,。其分割的依据是根据向量中对应的分量值的情况,如果 值为则的对应位置的分量值均等于维的对应的分量值。如果值为则 的对应位置的分量值的和要等于笮的对应的分量值。接着通过矩阵乘法分别把 数据变换成向量 。变换后的数据向量作为数据库图像特征加密后的最终数 据。 查询图像特征加密如下: 密钥构成: 加密:先把扩展成维,新增加的一维所对应的分量值为,然后把维的乘 以随机正实数加以扰动,把扰动后的维分割成两个随机向量 其分割的依据 也是根据向量中对应的分量值的情况,只不过情况跟上面数据库图像特征加密过程相反。接 着通过矩阵乘法分别把,数据变换成向量 变换后的数据向量作为查 询图像特征加密后的最终薮据。 图像查询 内容所有者在图像特征加密的数据上建立数据厍査询特征索引,然后把加鳘后的数据库 特征索引和数据库外包给云端服务器,由云端服务器提供图像检索服务。如果用户想使用该 检索服务,首先必须要经过内容所有者授权,接着从内容所有者获取查询图像的对应特征加 密数据向量。云端服务器把授权用户提交的查询图像的特征加密数据向量和数据库的加密特 征索引逐一进行匹配计算,但此处并不是直接求解欧式距离,而是通过向量的内积运算来间 接获取特征间的欧式距离大小信息。从节的介绍可以知道加密后查询特征向量与数据库 甲特征向量间内积的结果为 如公式所示而未加密时欧式距离为 对」同个査询来说,其査询特征向量固定即是常薮,因此其与数据库的 特征索引逐一求解欧式距离,其所计算出来的结果间比较大小时,的值是不起作用的,并 且是固定的常数也不影响最终的结果比较。所以加密特征间向量内积值在比较图像匹配 相似度时其所起作用等价于明文特征间的欢式距离,从而使得云端服务器在对查询图像特征 无所知的情况下照样能够提供查询服务,其只需要进行内积操作和人小比较并返回用户所 需的死配结果即可。 山国武技论文在线 2实验结果与分析 为了验证所提的基于加密域的图像枍索算法性能,本文从 图像库中选取了 幅彩色图像。这些图像分为非洲、海滩、马、食物等大类,每类幅图像,尺 寸大小为6×或Ⅹ同时为了测试算法的准确性,本文采用了五折交叉验证的方法 即在每次实验中每类图像挑选幅作为数据库的图像,余幅作为查询图像,这样每次参与实 验的数据厍图像共为幅,查询图像总共为幅 在检索性能评价方面,木文米用通用的查全率 和查准率 的客观评价方法 如公式 所示。 其中,为当前检索到的与查询图像同类的图像数目, 分别表示数据库里与查询 图像同类的图像数目和检索返回总的图像数目。总的来说这两个指标越髙说明检索性能越 好 为了说明高低频组合特征比原始直接在灰度图上直接提取的(即图中的原始 特征)更加地有效,本文分别采用原始算子和均匀模式算子来提取特征,实 验结果如图、图所示。从图和图中可以看出,原始特征、高频特征、低频特 征之间存在一定的差异,采用不同的高低通滤波器,这种的差异也会不同。差异的存在从侧 血说明了高频和低频分开考虑吏加的合理,实验结果也证实了这个想法,高低频组合 特征平均比原始特征高出左右。高低频的组合虽然提高加密域的图像检索性能,但 是却以牺牲维数为代价组合的特征维数是原来的倍。为了进一步验证在冋维的情况下, 晑低频组合特征仍然比原始特征有效,本文采用了降维的方法对均匀模式 算子提取的特征进行降维,实验结果如图所示。由于降维方法跟图像的类 别数目有关,即降维后的维数比类别的总数目值小。而实验用的图像总共为类,故图 中四条曲线代表都是维的特征。在如此少的维数情况下,检索性能却比图、图 的实验结果高出近,这上要归因于是有监督的降维方法。虽然四种的特征检 索性能在降维下均得到人幅度地提升,但高低频组合特征还是效果最好。 特征只是描述图像的纹理特征,对于彩色的图像来说颜色的特征也是至关重要 不可忽略。为了进一步提高检索性能,本文把特征和颜色直方图特征组合成新的图像 检索特征,实验结果如图所小从图可以看出本文所提出来的方法只有很好的检索性能, 虽然颜色直方图特征的检索性能并不好,但在特征的基础上结合颜色直方图特祉,反 而会进步地提高单靠特征的图像检索性能,而不会降低图像检索性能,这也说明了 在图像检索中颜色特征的重要性。这边需要强调的一点是本文在组合特征和颜色直方 图特征时,只是简单设定亡们的权值是一样。如果通过合理优化它们的权值,可以进一步地 提高图像的检索性能。图给出了经过法降维后高低频特征和原始特征 分别与颜色直方图特征组合的检索性能比较,进一步验证了高低频组合特征的有效性。 山国武技论文在线 -原始特 一高频特 征征征特 一低频特征 一高低频 征 图基于原始算子的检索性能 4-原始特 一高频特 低频特 征征征特 高低频 图基于均匀模式的检索性能 始特 扃频特 征征征特 *—低频特征 一高低频 征 图基于降维方法的检索性能 山国武技论文在线 -颜色直方图 高低频特征 高低频特征颜色直方图 图7 和颜色直方图组合特征的检索性能 6一原始特征颜色直方图 -高低须特征颜色直方图 ⊥_二 I_- L 图降雏后的和颜色直方图组合特征的检索性能 结论 本文提出一种新的基于内容的加密域图像检索方法,该方法在明文图像的基础上进行提 取特征和颜色直方图特征,其中特征是在经过空间高低通滤波后的灰度图上分别 提取特征的组合,这样处理的优势是可以进一步提高检索性能。非对称保持内积大小 不变的加密方法的引入可以确保数据库图像的特征索引不被第三方云端服务器所知,同时又 不阻碍云端服务器提供正常的检索匹配处理服务。实验的结果也验证该方法的可行性和检索 性能的有效性。 本文的特征提取方法是采用了常用的纹理特征和颜色特征提取方法,今后的工作考虑融 合最新的明文图像特征提取方法,以提高加密域的图像检索性能;冋时相似性度量方法、动 态检索服务支持、更安全的加密方案也在考虑沱围之类。 山国武技论文在线 [参考文献] 赵倩基于内容的图像检索若干技术研究上海上海大学