篡改圖像的盲檢測(cè)方法研究的開題報(bào)告

篡改圖像的盲檢測(cè)方法研究的開題報(bào)告一、選題背景圖像篡改是指對(duì)原始圖像進(jìn)行非法篡改、刪除或插入操作，從而偽造或隱瞞圖像內(nèi)容。隨著圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像篡改越來越普遍，給信息安全帶來了極大的挑戰(zhàn)。因此，如何有效地檢測(cè)圖像篡改成為了一個(gè)研究熱點(diǎn)。目前，國內(nèi)外學(xué)者們采用了各種圖像篡改檢測(cè)方法，如基于水印的方法和基于非盲的方法等。然而，這些方法都存在一些缺點(diǎn)，如不夠準(zhǔn)確、需要較長(zhǎng)的計(jì)算時(shí)間等問題。因此，本研究計(jì)劃研究一種新的圖像篡改檢測(cè)方法，即盲檢測(cè)方法，旨在對(duì)圖像篡改進(jìn)行更加準(zhǔn)確、快速的檢測(cè)。二、研究?jī)?nèi)容（一）問題的提出：目前的圖像篡改檢測(cè)方法存在一些缺點(diǎn)，而盲檢測(cè)方法是一種被國外學(xué)者提出的新型方法。因此，我們需要研究該方法的可行性及其檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。（二）研究對(duì)象：本研究選取了一些標(biāo)準(zhǔn)的圖像進(jìn)行測(cè)試，以驗(yàn)證盲檢測(cè)方法的準(zhǔn)確性。（三）研究方法：本研究采取實(shí)驗(yàn)研究和理論分析相結(jié)合的方法，從圖像特征提取、特征分析到實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，全方位地探討盲檢測(cè)方法的檢測(cè)效果。（四）研究步驟：1.研究圖像篡改的定義和分類。2.總結(jié)國內(nèi)外圖像篡改檢測(cè)方法的研究進(jìn)展。3.分析盲檢測(cè)方法的原理及其優(yōu)點(diǎn)。4.構(gòu)建盲檢測(cè)模型。5.對(duì)標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并與一些現(xiàn)有方法進(jìn)行比較。6.對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析和討論，并提出改進(jìn)建議。（五）預(yù)期成果：本研究預(yù)期能夠提出一種準(zhǔn)確、快速的圖像篡改檢測(cè)方法，并能夠?qū)υ摲椒ㄟM(jìn)行驗(yàn)證和改進(jìn)。三、研究意義本研究的意義在于：1.提出一種更加準(zhǔn)確、快速的圖像篡改檢測(cè)方法，為信息安全提供技術(shù)支持。2.推廣盲檢測(cè)方法，為圖像篡改檢測(cè)領(lǐng)域提供更多的選擇。3.為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供新思路和新方法。4.為工業(yè)界提供可行的圖像篡改檢測(cè)技術(shù)，促進(jìn)信息安全產(chǎn)業(yè)發(fā)展。四、研究計(jì)劃及進(jìn)度安排本研究計(jì)劃于2021年9月開始，預(yù)計(jì)一年完成。具體進(jìn)度安排如下：1.2021年9月-2021年11月：研究圖像篡改的定義、分類和相關(guān)工作，并總結(jié)國內(nèi)外圖像篡改檢測(cè)方法的研究進(jìn)展。2.2021年11月-2022年2月：分析盲檢測(cè)方法的原理及其優(yōu)點(diǎn)，并構(gòu)建盲檢測(cè)模型。3.2022年2月-2022年6月：對(duì)標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析和討論。4.2022年6月-2022年9月：撰寫論文、整理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和結(jié)果。五、參考文獻(xiàn)[1]Wei-WeiDu,YuZhang,andShang-HongLai.ImageTamperingDetectionBasedonBinarySimilarityMeasuresinLocalArea.MultimediaToolsandApplications,vol.73,pp.289-305,2014.[2]Wen-JuanLi,Ke-WeiZhang,MingLi,andYun-QingShi.ALocalInvariantFeatureDescriptorforImageTamperingDetection.Proceedingsofthe21stInternationalConferenceonPatternRecognition,pp.1988-1991,2012.[3]HuaxinLi,ChenChen,andXuefengLiang.ImageTamperingDetectionBasedonHigh-DimensionalFeatureDescriptorandRandomSubspaceClassifierEnsemble.ComputationalIntelligenceandNeuroscience,vol.2016,pp.1-12,2016.[4]XiaoyanSun,RongrongNi,LinglingZhang,andQiangChen.ImageTamperingLocalizationandDetectionBasedonMulti-LevelFeatures.InformationSciences,vol.268,pp.157-173,2014.[5]W.T.ChuandS.C.Tai.BlindSourceSeparationforBlindImageWatermarking.IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,vol.14,pp.357-366,2004.[6]ZhibinWang,HuqingLi,andJianhongLiu.ABlindDCTDomainImageWatermar