图像Hash（哈希）是用一串二进制数表示数字图像的技术。它可应用于图像认证，篡改检测等；同时也可应用于图像检索领域，有效地从图像数据库中检索出相关图像。图像Hash应具有对常规数字处理的稳健性以及对篡改操作的敏感性，即正常的图像处理尽可能保持图像Hash的不变而图像篡改使其Hash值发生重要改变。从图像中提取能反映图像本质的特征是确保图像Hash性能的关键。许多图像Hash方法仅关注图像的结构信息而忽略颜色信息，本文以彩色图像为研究对象，针对以往大多数图像Hash算法不考虑颜色的不足，提出对颜色篡改敏感的图像Hash算法，主要研究成果如下：　　 1.图像颜色亮度特征的提取根据人眼视觉的特性选择适合应用于图像Hash的HSV颜色空间，结合包含结构信息的亮度分量，建立颜色亮度特征的空间模型。通过调整各色调的动态范围，使其更符合人眼对颜色的感知。提取图像块主要颜色的色调、饱和度，与平均亮度构成三维特征向量在模型空间中描述图像块。颜色亮度特征符合人眼视觉特性，既包含颜色又包含结构信息，经实验验证适合用于图像Hash。　　 2.基于颜色亮度特征的图像Hash算法的实现将不同明度/饱和度的图像块分两类进行编码：高明度高饱和度的图像块采用颜色特征向量得到中间Hash，而低明度低饱和度图像块采用亮度特征得到中间Hash。由中间Hash编码得到最终的图像Hash。根据基于颜色亮度特征的图像Hash的特点，定义了对一般数字处理稳健而对图像篡改敏感的图像Hash距离测度，实现了图像认证。　　 本文方法将颜色特征应用于图像Hash算法，提高了Hash对颜色篡改的敏感程度，弥补了以往仅用亮度分量的Hash方法无法检测颜色篡改的不足。本项研究得到国家自然科学基金项目“感知鲁棒的词典式结构图像Hash”(60773079)的资助。