伴随着计算机、网络通信等技术的迅猛发展，数字媒体技术也取得了长足进步，同时给人们的生活方式和经济发展模式带来了重大变革。几乎每时每刻都有大量的数字媒体产品通过网络进行着传输、存储等处理。然而，其在数量上的不断激增以及文本、视频、图像等存储格式和应用方式的不断推陈出新，却给传统数字媒体的处理方式提出了新的挑战。感知哈希技术作为一个新兴的研究方向，‘通过将数字媒体的感知信息映射为一段简短的哈希摘要和基于摘要的匹配，为媒体进行内容的认证与鉴别、基于内容索引与分析等操作提供了更为灵活、有效解决方式。　　近年来研究者们对感知哈希认识不断深入，在其算法的设计上也不断创新，而它们都围绕着解决感知哈希最基本的性能特征-感知鲁棒性。即对于感知内容相似的媒体对象提取生成相似的感知哈希值。但是，目前感知哈希的研究缺乏对人类主观视觉感知特性的进行充分考虑，而一味的追求高鲁棒性，这背离了”感知”初衷。另外，如何对这诸多感知哈希算法进行性能上的评测也成为一个不可回避的话题。　　针对上述问题，本文以图像为主要对象，首先描述了课题研究的目的意义以及发展现状；综述了图像感知哈希的概念、起源、发展及应用。同时明确阐述了感知哈希所研究的问题以及对它算法性能的具体要求；然后，提出了一系列基于人类视觉系统模型的感知哈希方法；最后，在总结了原有感知哈希评测方法的基础上提出一种更为合理的基于主观识别实验的评测方法，并将设计的算法与已有的感知哈希方法进行性能上的比对。　　本课题的主要研究内容和创新性主要包括如下几个方面：　　(1)提出了感知哈希媒体对象空间划分的概念，在空间中定义了感知边界和物理边界。明确指出了感知哈希所研究的问题是在媒体空间中划分感知边界和物理边界，同时在感知边界内可以合理度量感知距离。　　(2)提出了三种基于人类视觉系统模型的感知哈希方法。分别是基于感知误差度量的，对比度掩蔽阈值作为加权的以及基于多通道分解和误差合并的感知哈希算法(3)提出基于主观识别实验方法的鲁棒性与区分性评测方法，并通过将之前提出的若干基于视觉感知哈希方法与其他方法进行性能上的比对。一方面明确了人类视觉感知特性的因素在感知哈希算法中的作用，另一方面指出了人类视觉系统研究本身存在的局限和感知哈希在借鉴这些成果时所存在的问题。