数字漫画是运用数字媒体技术制作出来的计算机漫画,是主要使用计算机的数字技术制作的与传统手工漫画不同,大多数3D动画都属于数字漫画的范围,数字科技的迅速崛起为我国漫画行业的快速发展注入了全新的生命力。但是,漫画著作权被侵犯的问题也已经逐渐成为它们未来发展的主要障碍。当前我国法律的基础存在着很多理论上的缺陷,隐瞒侵权的形式和违约成本较少是导致这种情况处于困境的重要原因。因此,急需对识别漫画版权问题进行深入研究。目前针对数字漫画版权的保护并不完善,漫画人物造型能否构成独立的作品,从而获得著作权法的保护之前是存在争议的。抄袭性行为既是一种严重违反其著作权益的行为,又是一种在著作权的审判和执行实践中很难被确认的一种行为。抄袭行为的确认上,通常应该与类似行为在形式上区分:抄袭和使用著作权作品的意见、思想和看法;随意抄袭使用别人作品内的背景、统计资料和客观事实;抄袭和合理使用;抄袭和巧合等。基于此,本学位论文提出了基于漫画图像特征的识别方法。主要包括两个部分:基于尺度不变特征变换的漫画特征识别和基于深度分解和哈希的漫画特征识别方法。这些方法不仅能够压缩特征信息量,还能保留图像中的显著信息从而可以提高识别率和匹配性能。首先,从漫画角色肖像入手,先对漫画肖像进行标准化、Radon变换和对数极坐标变换等预处理操作,从而达到图像统一的目的,有利于后续的特征识别和匹配处理。其次,提出基于图像局部的ASIFT特征提取与匹配方法和基于四元数混合域多步分解的肖像特征提取技术。第一种方法,先用颜色特征描述子和Canny边缘检测方法对漫画图像进行处理,再用ASIFT算法提取和匹配特征点;第二种方法,在预处理后的漫画图像RGB颜色空间中,将R、G、B分量分别作为四元数矩阵i、j、k的系数,做一个独立的颜色部分Y,再将计算亮度值加到矩阵后进行加权四元数,对其进行四元数傅里叶相位谱显著性检测。最后,将经过变换之后的图像进行哈希相似度的比较。最后,分析比较基于ASIFT的特征识别方法和基于四元数混合域多步分解的特征提取方法,总结了通过两种方法综合判断漫画是否存在抄袭可能的范围值,并制定了一个互补的判定标准。实验结果表明,本文提出的基于ASIFT的特征识别方法与基于深度分解和哈希算法的特征识别方法,在漫画图像匹配方面,可以起到很好的匹配作用,与同类图像识别方法相比,匹配相似部位准确率能得到很大提高,相似度方面均值哈希能达到60%以上,差值哈希50%以上,感知哈希60%以上,在图像抗几何变换上也得到了提高,本文方法和SIFT等匹配算法相比更适合特征点较少但仿射变换较大的图像,具有良好的实用性。