基于HVS的图像Hash研究的开题报告

基于HVS的图像Hash研究的开题报告一、选题背景随着互联网和数字商务的持续发展，数字图像信息的快速传播势在必行。尤其是涉及到版权问题的图片，在信息爆炸的今天，保护其版权尤为重要。而imagehash技术作为一种数字版权保护技术，其应用前景广阔。因此，对于基于HVS的图像hash研究的探讨，旨在研究提出一种基于HVS的图像hash算法，从而更好的实现数字版权保护等相关应用。二、研究内容及意义本项目研究内容主要包括以下三个方面：（1）探讨图像hash的技术原理及其研究现状目前，图像hash算法主要分为精确匹配和近似匹配两种。其中，近似匹配技术可以在图像发生变形、几何变换、JPEG压缩等变化时仍然能够有效匹配，因此更适合实际应用场景。本文将重点研究基于HVS模型实现的近似匹配图像hash算法。（2）建立基于HVS模型的图像hash算法通过对HVS模型原理的深入分析，本文将提出一种基于HVS模型的图像hash算法。该算法通过将输入的图像分成大小相等的块，然后在每个块内进行离散小波变换（DWT）并计算其低频部分的哈希值，得到图像的哈希码。通过哈希码之间的汉明距离进行相似度的判定，以实现对图像的近似匹配。（3）验证算法实用性及实验结果为了验证所提出的算法的实用性，本文将通过大量实验对算法进行验证。实验将使用不同的数据集，比较所提出算法的性能与其他常见算法，如平均哈希（AH）、差值哈希（DH）、感知哈希（PHASH）等评估算法的性能。同时本文还将优化算法，并对结果进行分析和研究。本项目的研究具有深远的意义和重大的应用前景。其中，基于HVS模型的图像hash算法能够在丰富和有效地保护知识产权的同时，更好地支撑监管、安全性、隐私性等方面的应用，并为数字图像安全领域的发展提供更为坚实的基础和技术支持。三、研究方法本项目的研究方法主要包含以下几个方面：（1）对图像hash技术原理及其研究现状进行调研要实现近似匹配，需要通过哈希算法在图像的每个块上提取唯一的哈希码，该哈希码需要在图像被修改后仍能保持一定的相似度，而哈希码的相似性通过汉明距离进行度量。本项目将调研已有的哈希算法及其特点，包括但不限于原始哈希、均值哈希（AH）、差值哈希（DH）和感知哈希（PHASH）等。（2）建立HVS模型HVS(HumanVisionSystem)即人类视觉系统，是人眼的视觉处理系统，与数字图像处理的结构和功能有很大的相似性。本项目将研究HVS模型的理论知识，并通过分析建立基于HVS模型的图像哈希算法。（3）建立并验证基于HVS模型的图像hash算法在分析HVS模型基础之后，我们将基于该模型提出一种新的图像hash算法，并进行实验验证，包括用不同数据集测试该算法的比较实验，并优化算法以提高其性能。四、预期目标本项目预期达到以下目标：（1）详细分析图像hash技术原理及其研究现状；（2）研究HVS模型理论知识，建立基于HVS模型的图像哈希算法；（3）验证算法实用性并分析结果；（4）对所提出的算法进行优化，以提高其性能。五、论文提纲（1）绪论介绍研究内容、目的与意义；（2）图像Hash算法的技术原理及其研究现状详细介绍图像Hash技术的原理、发展历程及现状，并与常用的哈希算法进行比较；（3）研究HVS模型及其在图像hash上的应用详细介绍HVS模型的基本原理、结构与特点，并提出基于HVS模型的图像哈希算法；（4）基于HVS模型的图像hash算法的实现及优化实现基于HVS模型的图像哈希算法，测试不同