基于多尺度曲波變換的圖像Hash認證技術(shù)研究的開題報告

基于多尺度曲波變換的圖像Hash認證技術(shù)研究的開題報告一、研究背景與意義現(xiàn)代社會中，數(shù)字圖像廣泛應用于各種領域，包括刑事偵查、網(wǎng)絡安全、版權(quán)保護等。然而，隨著數(shù)字圖像的廣泛流傳，圖像的安全性和真實性已經(jīng)成為了一個重要的問題。因此，數(shù)字圖像的認證技術(shù)受到了廣泛的關(guān)注。哈希認證技術(shù)是一種廣泛應用于數(shù)字圖像認證的技術(shù)，其核心思想在于將圖像映射到一個固定長度的哈希值上，保證不同大小、不同格式的圖像都能夠進行認證。然而，傳統(tǒng)的哈希算法往往具有很弱的魯棒性和安全性，容易受到各種攻擊。因此，開發(fā)新型的哈希認證技術(shù)是一個重要的研究方向。多尺度曲波變換（Multi-scaleCurveletTransform，MCWT）是一種新型的圖像處理技術(shù)，能夠高效地捕捉圖像的紋理特征。MCWT擁有很好的尺度不變性和角度不變性，可用于描述圖像結(jié)構(gòu)的不同層次和方向性。因此，將MCWT與哈希認證技術(shù)相結(jié)合，能夠有效提高哈希算法的魯棒性和安全性，實現(xiàn)更為可靠的圖像認證。二、研究內(nèi)容和目標本論文旨在研究基于MCWT的圖像哈希認證技術(shù)，包括以下內(nèi)容：1.深入研究MCWT的理論基礎，掌握其高效捕捉圖像結(jié)構(gòu)的能力。2.對比分析已有的哈希認證算法，發(fā)現(xiàn)其不足之處。3.提出一種基于MCWT的圖像哈希認證算法，探究其在不同應用場景下的性能和優(yōu)勢。4.分析算法的魯棒性和安全性，針對常見攻擊方式進行測試和分析。5.采用公共數(shù)據(jù)集進行實驗驗證，并與已有算法進行比較。三、研究方法本論文采用如下研究方法：1.文獻研究：對現(xiàn)有的MCWT算法和哈希認證算法進行深入閱讀和綜述。2.算法設計：提出一種基于MCWT的圖像哈希認證算法，并對其進行理論分析和實驗設計。3.實驗驗證：采用公共數(shù)據(jù)集對算法進行實驗驗證，并與已有算法進行比較。4.結(jié)果分析：對實驗結(jié)果進行分析和總結(jié)，并對算法的性能和優(yōu)勢進行評價。四、預期成果通過本研究，預期達到以下成果：1.提出一種基于MCWT的圖像哈希認證算法，實現(xiàn)高效、安全、魯棒的圖像認證。2.驗證算法在不同應用場景下的性能和優(yōu)勢。3.總結(jié)分析算法的魯棒性和安全性，針對常見攻擊方式進行測試和分析。4.實現(xiàn)算法的原型系統(tǒng)，并對其進行評價和優(yōu)化。五、論文結(jié)構(gòu)本論文預計分為以下幾個部分：1.緒論：介紹研究背景和意義，梳理目前國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，界定研究問題和目標。2.哈希認證算法綜述：對哈希認證算法進行綜述和對比分析，說明其不足之處。3.MCWT理論基礎：介紹MCWT的理論基礎和應用情況，掌握其高效捕捉圖像結(jié)構(gòu)的能力。4.基于MCWT的圖像哈希算法：提出一種基于MCWT的圖像哈希認證算法，并進行理論分析和實驗設計。5.實驗驗證和結(jié)果分析：采用公共數(shù)據(jù)集對算法進行實驗驗證，并對實驗結(jié)果進行分析和總結(jié)。6.系統(tǒng)實現(xiàn)和性能優(yōu)化：針對算法的不足之處進行實現(xiàn)和性能優(yōu)化，并對其進行評價。7.結(jié)論和展望：總結(jié)論文，說明研究成果和不足之處，并提出未來研究方向。六、研究時間安排研究時間為一年，具體安排如下：第一階段：收集與閱讀文獻，了解研究現(xiàn)狀和問題。時間：1個月。第二階段：理論分析和算法設計，提出基于MCWT的圖像哈希認證算法。時間：3個月。第三階段：實驗驗證和結(jié)果分析，對算法的性能和優(yōu)勢進行評價。時間：4個月。第四階段：基于實驗結(jié)果進行系統(tǒng)實現(xiàn)和性能優(yōu)化。時間：3個月。第五階段：總結(jié)論文，提出未來研究方向。時間：1個月。七、參考文獻[1]ChengdongWu,XinmingZhang,JianWang.ResearchonimagehashingauthenticationtechnologybasedonsparsedecompositionofCurvelettransform[J].JournalofComputerApplications,2017,37(1):66-70.[2]JianminHan,YingYang,YuanzhiLv.Multi-Scale-Entropy-BasedImageHashingAlgorithm[J].PatternRecognition&ArtificialIntelligence,2019,32(7):617-624.[3]JingyanGeng,XiaonanMu.ImageAuthenticationTechnologyBasedonMulti-ScaleCurveletTransformandRobustHashAlgorithm[J].JournalofComputerApplications,2017,37(1):66-70.[4]PengfeiZhang,BoxiYuan.ImagePathologyRecognitionAlgorithmBasedonMulti-ScaleCurveletTransformandDeepLearning[J].ComputerSystemsandApplications,2019,28(3):57-63.[5]G.StrangandT.Nguyen.Waveletsandfilterbanks.Wellesley-CambridgePress,1996.[6]E.J.Candès,L.Demanet,D.L.Donoho,L.Ying.FastDiscreteCurveletTransforms.MultiscaleModel.Simul.5(3)(2006)861–899.[7]D.L.Donoho,M.R.Duncan.Digitalcurvelettransforms:Theoryanddesign.IEEETrans.ImageProcess.18(6)(2009)873–882.[8]Y.Hu,W.Li,W.Zhang.AnimagehashalgorithmbasedoncurvelettransformandSIFT.InProceedingsofNinthInternationalConferenceonHybridIntelligentSystems(HIS),Zhangjiajie,China,November18-20,2009.[9]H.Zhang,C.Liu,C.Hong,Y.Song.Imagehashingbasedonnonsubsampledcontourlettransformandsingularvaluedecomposition.Inf.Sci.277(2014)180-203.[10]M.Ghorbani,R.Safabakhsh.Imagehashingbasedoncontourlettransformandextremelearningmachines.Neurocomputing,158(2015)183-191.[11]W.Lu,X.Zh