随着数字化技术的进步和因特网的迅速发展,数字多媒体产品的存储、处理和传输变得越来越方便和快捷,但同时也带来了潜在的信息安全隐患,因此对数字多媒体的认证成为一种迫切的需要。数字图像作为一种常用的数字多媒体信息,对其真实性和完整性的认证显得尤其重要。传统的图像哈希函数是从大量的数字信息中提取较短的比特串作为信息摘要,其特点是输入信息每个比特的变化都会引起输出哈希值的剧烈改变。而数字图像在传输过程中会经受噪声、滤波、有损压缩等变化,因此要求所形成的哈希值是基于图像内容的,即不仅要使算法具有鲁棒性,也要使算法能区分恶意的篡改。针对以上问题,本文的主要工作如下：(1)提出一种基于小波提升方案的图像哈希新算法。算法首先对图像进行提升小波变换,然后通过离散余弦变换(DCT)和离散小波变换(DWT)提取特征,再结合混沌系统得出中间哈希序列,最后量化得到最终的图像哈希序列。与传统的小波变换相比,提升小波变换具有时域实现,最优压缩,无边缘效应,无损压缩,编程方便,速度快等诸多优点。实验结果表明,该算法对旋转、滤波、剪切和JPEG压缩等操作具有鲁棒性,而对图像的恶意篡改表现出脆弱性,此外,混沌系统的引入保证了算法的安全性。(2)提出了一种基于提升小波变换和反向(BP)神经网络的图像哈希算法。首先利用图像像素矩阵和构造的函数来训练BP神经网络,再将图像进行提升小波变换,利用低频分量来组成矩阵,最后利用已经训练好的BP神经网络来产生哈希序列。实验结果表明,该算法可以抵抗内容保持的修改操作,有一定的鲁棒性和脆弱性。