中文摘要：

图像内容认证技术的研究在以计算机网络为信息传送载体的应用中必不可少。目前基于内容的图像内容认证方法虽能抵御压缩、滤波等操作，但容易被仿造，且对平移，旋转、缩放这样不影响图像内容的几何操作束手无策。在本项目中，利用分布式信源编码理论研究设计一套能接受保持图像视觉质量和语义含义的几何操作的图像内容认证框架。所设计的内容认证框架具有可扩展性，能根据应用环境不同进行不同层次的认证，能有效地检测恶意篡改，能像素级精确定位篡改位置，且并根据实际需求对篡改内容进行恢复重建。搭建实验平台，通过仿真试验和理论分析的手段评价和比较所提出的算法的性能。

结论摘要：

我们将极坐标下计算Zernike矩的方法推广到笛卡尔坐标下PHT矩的计算中.对极坐标进行设计和规划,以消除笛卡尔坐标下PHT矩计算中存在的几何误差和积分近似误差.在计算PHT内核系数时利用三角函数的对称性和查找表减少三角函数的计算次数,以提高运算速度并消除迭代累计误差.所提出的极坐标下的快速PHT算法在重建精度、旋转缩放不变性、计算速度等方面都优于笛卡尔坐标下的PHT计算方法. 利用极坐标下的快速PHT算法我们提出了一种几何不变的，可以检测和定位篡改的图像内容哈希方案。对图像进行极坐标复指数变换，组合PCET矩的幅值和幅角后得到一组旋转和尺度不变特征。为了解决安全问题，用秘钥K1对PCET矩进行加权，用密钥K2对矩进行置乱。在验证过程中，如果测试图像被验证为篡改图像，可以根据图像哈希计算一个篡改估计映射图，并定位篡改区域。该方法可以容忍JPEG压缩，几何失真，模糊，噪声，和增强等图像处理操作。除了鲁棒性，我们提出的方法还具有检测微小篡改和定位篡改区域的能力。为了解决恢复篡改内容这个问题，我们利用局部线性嵌入（LLE）从非篡改区域学习对应的关系后对篡改区域进行修复，利用残差补偿（RC）的方法对LLE修复的结果进行进一步修正，最终能有效地修复篡改区域。 针对基于独立分块的无损图像认证算法存在难以确定合适认证块大小的问题，提出一种认证块大小自适应变化的无损图像认证算法。算法中的认证块由基本分块根据原图像特征和水印图像保真度要求自适应组合而成,认证信息用数字签名技术产生,以无损水印方式嵌入,同时以多次嵌入方式实现图像编号的顽健传送,利用图像编号和认证块编号防止矢量量化攻击。理论分析与实验结果表明该算法篡改定位能力强于现有无损图像认证算法,且适应性强,能抗矢量量化攻击。 此外，我们在超分重建、机器学习与分类、纹理合成等方面进行了探讨，取得了一定成果。