支持所有权认证的客户端图像模糊去重方法技术

本发明专利技术公开了一种支持所有权认证的客户端图像模糊去重方法，主要解决现有去重技术准确性低、安全性低的问题。其实现方案是：(1)检测服务器端是否存在与客户端待去重的原始图像相似的图像，若是，则进行“所有权认证”；若否，则不进行去重；(2)服务器对原始图像进行“所有权认证”，若认证成功，则进行质量比较，若认证失败，则拒绝客户端进行去重；(3)服务器比较原始图像的质量是否大于相似图像的质量，若是，则将相似图像的链接返回给客户端；若否，则将原始图像上传并存储在服务器端。本发明专利技术提高了重复检测的准确性，保证了“所有权认证”的安全性，使得服务器端可以保留质量好的图像，可用于对相似图像进行去重。

Client image fuzzy deblurring method supporting proprietary authentication

The invention discloses a client image fuzzy reset method for supporting ownership authentication, mainly solving the problems of low accuracy and low safety of the existing weight removal technology. The solution is: (1) to detect the server if there is image, the original image and the client to the similar if it is \ownership certification\; if not, not to go; (2) the server for \ownership certification\ of the original image, if authentication is successful, then compare and if the authentication fails, the client refused to go to the server; (3) comparing the original image quality is greater than the similar image quality, if the similar image links back to the client; if not, then the original image is uploaded and stored in the server. The invention improves the accuracy of the repeated detection and ensures the security of the title authentication, so that the server can retain the good quality image and can be used for removing the weight of the similar image.

【技术实现步骤摘要】
支持所有权认证的客户端图像模糊去重方法
本专利技术属于大数据网络安全
，具体涉及图像去重方法，可用于对相似图像进行去重。
技术介绍
互联网时代里，大量用户将数据存储在云服务器中，为了节省这种存储模式下的磁盘空间以及网络带宽，研究人员提出了很多客户端去重复数据删除技术。针对内容相同的文件，无论多少用户想将该文件存储在云服务器上，只有第一位用户需要上传，其他用户直接链接到该文件，无需再上传。据报道，商业应用去重复删除的比率可达1:10～l:500，这将节省最多90％的网络带宽和磁盘空间。然而，客户端去重复数据删除技术引出了新的安全问题。去重研究者Halevietal.最近发现了针对客户端的去重复删除技术中新的安全攻击：仅仅通过获得文件的散列值，攻击者便可以从服务器端得到整个文件。这些攻击的根本原因是用一个很短的摘要信息可以表示整个文件。Halevietal.针对以上问题首次提出了文件的“所有权认证”技术，客户端与服务器进行协议交互，向服务器证明自己拥有一个完全一样的文件，从而安全地进行文件客户端去重。随着图像的复制、传播更加方便快捷，互联网上的图像冗余数据不计其数。图像与普通文件的区别在于其占用存储空间更大，传输需要的网络带宽更多，对图像去重可以更大程度上节省存储空间和网络带宽，提高云存储服务器的性能，因此，如何高效、安全地去除重复图像就成为云存储领域中亟待解决的重要问题。与已有的针对文件的客户端重复数据删除技术不同，图像去重面临着诸多新的挑战。挑战1：图像去重需要支持模糊的重复检测。对于图像，“重复”不仅指完全相同，还应包括由同一图像经过一组可容忍变换生成的不同副本,这些副本的编码完全不同，但是从人类视觉感知角度而言，它们是相似的。这类视觉感知相似而编码不同的重复图像在互联网上随处可见，因此，图像去重复数据删除技术需要支持针对这类图像的去重，即，对于相似图像，是需要进行模糊的重复检测的。但是，现有大多文件客户端重复数据删除技术中都是通过哈希值精确地进行重复检测，不能对相似图像进行模糊的重复检测，仅有的对相似图像进行模糊重复检测的研究中还存在采用的感知哈希算法不够准确的问题。挑战2：图像去重需要对相似图像进行“所有权认证”。图像去重不仅需要支持相似图像的模糊重复检测，而且还需要对相似图像进行“所有权认证”，即，在对客户端图像进行相似检测时，当发现服务器端确实存在相似图像需要去重，此时，客户端需要向服务器证明自己确实拥有一个与服务器端相似但不完全相同的图像，这是已有的去重研究中没有遇到过的问题。因此，图像去重还需要支持相似图像的“所有权认证”，以保证攻击者不可以只通过客户端图像的相似性检测就得到服务器端的整个图像。然而，现有文献还没有涉及到相似图像的“所有权认证”。例如，文件“所有权认证”协议可以解决文件客户端去重中攻击者只利用文件哈希值就能得到整个文件的问题，但对于相似图像的客户端去重,服务器拥有的图像与客户端的图像视觉感知相似但编码不同，所以其不再适用。因此，相似图像的“所有权认证”是所有图像去重研究中都未曾涉及的、至关重要并且难以解决的新挑战。挑战3：图像去重复需要进行图像质量评价。为了支持图像去重，不仅需要判断图像相似性进行模糊重复检测、对相似图像进行所有权认证，而且还需要进行图像质量评价，也就是说，为减少用户损失，图像去重时一般选择感知质量较高的图像作为服务器保留图像，需要时可以由高质量替换成低质量，因此，需要一种方法对图像的感知质量进行评价。然而，当前的图像去重研究中，要么不涉及图像质量评价，要么采用的图像质量评价方法不能满足高效、准确、符合人眼感知等要求，目前图像去重领域还没有成熟的图像质量评价方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出一种支持所有权认证的客户端图像模糊去重方法，以克服上述已有图像去重方案存在的不足和所面临的新挑战。本专利技术的技术思路是：通过对现有图像感知哈希算法的改进，以满足重复检测过程中图像相似性的高准确度检查；通过设计一种全新的针对相似图像的“所有权认证”交互过程，以保证只有真正拥有图像的客户端才能通过验证进行去重；通过采用无参考通用质量评价方法，以完成图像感知质量的评价和比较。其实现方案包括如下：1)重复检测步骤：1a)客户端读入待去重的原始图像W，并将W从RGB图像转化为灰度图像，然后将灰度图像尺寸缩小到64*64，对缩小后的图像进行离散余弦变换，得到64*64的系数矩阵F；1b)客户端选取系数矩阵F左上角的前8行与前8列，得到8*8的低频系数矩阵F’，然后将F’在位置(0,0)处的直流系数去掉，对其余的系数计算平均值AF’，然后将F’的64个系数中大于等于AF’的设为1，小于AF’的设为0，生成64位的二进制感知哈希值，并将其设定为W的特征标签p；1c)客户端分别计算原始图像W的散列值τ和质量值q，并将该散列值τ和特征标签p以及质量值q上传至服务器，服务器收到τ和p后，在数据库中检索是否有与τ相同的散列值，若是，则对W执行传统的针对相同数据的去重流程；若否，则执行步骤1d)；1d)设相似度阈值t＝5，服务器分别计算原始图像W的特征标签p与服务器端所有的n个图像的特征标签之间的汉明距离，得到n个汉明距离，依次将这n个汉明距离与相似度阈值t进行比较，若这n个汉明距离都大于t，则认定服务器端不存在重复图像；若在比较的过程中首次出现一个小于t的汉明距离d，则停止后续比较，且认定d对应的特征标签p’是唯一的一个与p相似的特征标签；1e)服务器在数据库中所有的n个图像中找到特征标签p’所对应的图像，并将其设定为原始图像W的相似图像W’，重复检测结束；2)“所有权认证”步骤：2a)服务器从辅助数据库中随机选定一个用于帮助服务器完成认证过程的辅助图像Waux，将该Waux的编号发送给客户端，分别读入辅助图像Waux和相似图像W’，获取W’的尺寸值s’，并将Waux的尺寸调整为s’；2b)服务器设定图像线性混合参数α＝0.5，通过线性混合算法由相似图像W’和辅助图像Waux产生服务器端的混合图像W’2；2c)服务器计算混合图像W’2的感知哈希值，并将该感知哈希值设定为验证标签v’；2d)客户端收到辅助图像的编号后，从辅助数据库中选定该编号对应的辅助图像Waux，分别读入该辅助图像Waux与原始图像W，并获取W的尺寸值s，将Waux的尺寸调整为s；2e)客户端设定图像线性混合参数α＝0.5，通过线性混合算法由原始图像W和辅助图像Waux产生客户端的混合图像W2；2f)客户端计算混合图像W2的感知哈希值，并将该感知哈希值设定为证据标签v，将v上传至服务器端；2g)服务器收到证据标签v后，计算证据标签v与验证标签v’之间的汉明距离，判断该汉明距离是否小于相似度阈值t，若是，则认证成功；若否，则认证失败；3)质量比较步骤：3a)收到原始图像W的质量值q后，服务器从数据库中存储的n个图像质量值中找到特征标签p’所对应的质量值q’，比较q是否大于q’，若是，则认定原始图像W的质量比相似图像W’的质量差，执行步骤3b)；若否，则认定原始图像W的质量比相似图像W’的质量好，执行步骤3c)；3b)服务器通知客户端删除原始图像W，并将相似图像W’的链接返回给客户端；3c)服务器请求客户端上传原本文档来自技高网...

【技术保护点】
支持所有权认证的客户端图像模糊去重方法，包括：1)重复检测步骤：1a)客户端读入待去重的原始图像W，并将W从RGB图像转化为灰度图像，然后将灰度图像尺寸缩小到64*64，对缩小后的图像进行离散余弦变换，得到64*64的系数矩阵F；1b)客户端选取系数矩阵F左上角的前8行与前8列，得到8*8的低频系数矩阵F’，然后将F’在位置(0,0)处的直流系数去掉，对其余的系数计算平均值A

【技术特征摘要】
1.支持所有权认证的客户端图像模糊去重方法，包括：1)重复检测步骤：1a)客户端读入待去重的原始图像W，并将W从RGB图像转化为灰度图像，然后将灰度图像尺寸缩小到64*64，对缩小后的图像进行离散余弦变换，得到64*64的系数矩阵F；1b)客户端选取系数矩阵F左上角的前8行与前8列，得到8*8的低频系数矩阵F’，然后将F’在位置(0,0)处的直流系数去掉，对其余的系数计算平均值AF’，然后将F’的64个系数中大于等于AF’的设为1，小于AF’的设为0，生成64位的二进制感知哈希值，并将其设定为W的特征标签p；1c)客户端分别计算原始图像W的散列值τ和质量值q，并将该散列值τ和特征标签p以及质量值q上传至服务器，服务器收到τ和p后，在数据库中检索是否有与τ相同的散列值，若是，则对W执行传统的针对相同数据的去重流程；若否，则执行步骤1d)；1d)设相似度阈值t＝5，服务器分别计算原始图像W的特征标签p与服务器端所有的n个图像的特征标签之间的汉明距离，得到n个汉明距离，依次将这n个汉明距离与相似度阈值t进行比较，若这n个汉明距离都大于t，则认定服务器端不存在重复图像；若在比较的过程中首次出现一个小于t的汉明距离d，则停止后续比较，且认定d对应的特征标签p’是唯一的一个与p相似的特征标签；1e)服务器在数据库中所有的n个图像中找到特征标签p’所对应的图像，并将其设定为原始图像W的相似图像W’，重复检测结束；2)“所有权认证”步骤：2a)服务器从辅助数据库中随机选定一个用于帮助服务器完成认证过程的辅助图像Waux，将该Waux的编号发送给客户端，分别读入辅助图像Waux和相似图像W’，获取W’的尺寸值s’，并将Waux的尺寸调整为s’；2b)服务器设定图像线性混合参数α＝0.5，通过线性混合算法由相似图像W’和辅助图像Waux产生服务器端的混合图像W’2；2c)服务器计算混合图像W’2的感知哈希值，并将该感知哈希值设定为验证标签v’；2d)客户端收到辅助图像的编号后，从辅助数据库中选定该编号对应的辅助图像Waux，分别读入该辅助图像Waux与原始图像W，并获取W的尺寸值s，将Waux的尺寸调整为s；2e)客户端设定图像线性混合参数α＝0.5，通过线性混合算法由原始图像W和辅助图像Waux产生客户端的混合图像W2；2f)客户端计算混合图像W2的感知哈希值，并将该感知哈希值设定为证据标签v，将v上传至服务器端；2g)服务器收到证据标签v后，计算证据标签v与验证标签v’之间的汉明距离，判断该汉明距离是否小于相似度阈值t，若是，则认证成功；若否，则认证失败；3)质量比较步骤：3a)收到原始图像W的质量值q后，服务器从数据库中存储的n个图像质量值中找到特征标签p’所对应的质量值q’，比较q是否大于q’，若是，则认定原始图像W的质量比相似图像W’的质量差，执行步骤3b)；若否，则认定原始图像W的质量比相似图像W’的质量好，执行步骤3c)；3b)服务器通知客户端删除原始图像W，并将相似图像W’的链接返回给客户端；3c)服务器请求客户端上传原始图像W，并在收到W后删除相似图像W’，再将散列值τ、特征标签p、质量q和原始图像W一起存储在数据库中，然后将W的链接返回给客户端...

【专利技术属性】
技术研发人员：李丹平，杨超，姜奇，李金库，马建峰，李成洲，何司蒙，卢璐，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61