基于多尺度曲波变换的图像Hash认证技术研究的开题报告

基于多尺度曲波变换的图像Hash认证技术研究的开题报告一、研究背景与意义现代社会中，数字图像广泛应用于各种领域，包括刑事侦查、网络安全、版权保护等。然而，随着数字图像的广泛流传，图像的安全性和真实性已经成为了一个重要的问题。因此，数字图像的认证技术受到了广泛的关注。哈希认证技术是一种广泛应用于数字图像认证的技术，其核心思想在于将图像映射到一个固定长度的哈希值上，保证不同大小、不同格式的图像都能够进行认证。然而，传统的哈希算法往往具有很弱的鲁棒性和安全性，容易受到各种攻击。因此，开发新型的哈希认证技术是一个重要的研究方向。多尺度曲波变换（Multi-scaleCurveletTransform，MCWT）是一种新型的图像处理技术，能够高效地捕捉图像的纹理特征。MCWT拥有很好的尺度不变性和角度不变性，可用于描述图像结构的不同层次和方向性。因此，将MCWT与哈希认证技术相结合，能够有效提高哈希算法的鲁棒性和安全性，实现更为可靠的图像认证。二、研究内容和目标本论文旨在研究基于MCWT的图像哈希认证技术，包括以下内容：1.深入研究MCWT的理论基础，掌握其高效捕捉图像结构的能力。2.对比分析已有的哈希认证算法，发现其不足之处。3.提出一种基于MCWT的图像哈希认证算法，探究其在不同应用场景下的性能和优势。4.分析算法的鲁棒性和安全性，针对常见攻击方式进行测试和分析。5.采用公共数据集进行实验验证，并与已有算法进行比较。三、研究方法本论文采用如下研究方法：1.文献研究：对现有的MCWT算法和哈希认证算法进行深入阅读和综述。2.算法设计：提出一种基于MCWT的图像哈希认证算法，并对其进行理论分析和实验设计。3.实验验证：采用公共数据集对算法进行实验验证，并与已有算法进行比较。4.结果分析：对实验结果进行分析和总结，并对算法的性能和优势进行评价。四、预期成果通过本研究，预期达到以下成果：1.提出一种基于MCWT的图像哈希认证算法，实现高效、安全、鲁棒的图像认证。2.验证算法在不同应用场景下的性能和优势。3.总结分析算法的鲁棒性和安全性，针对常见攻击方式进行测试和分析。4.实现算法的原型系统，并对其进行评价和优化。五、论文结构本论文预计分为以下几个部分：1.绪论：介绍研究背景和意义，梳理目前国内外的研究现状，界定研究问题和目标。2.哈希认证算法综述：对哈希认证算法进行综述和对比分析，说明其不足之处。3.MCWT理论基础：介绍MCWT的理论基础和应用情况，掌握其高效捕捉图像结构的能力。4.基于MCWT的图像哈希算法：提出一种基于MCWT的图像哈希认证算法，并进行理论分析和实验设计。5.实验验证和结果分析：采用公共数据集对算法进行实验验证，并对实验结果进行分析和总结。6.系统实现和性能优化：针对算法的不足之处进行实现和性能优化，并对其进行评价。7.结论和展望：总结论文，说明研究成果和不足之处，并提出未来研究方向。六、研究时间安排研究时间为一年，具体安排如下：第一阶段：收集与阅读文献，了解研究现状和问题。时间：1个月。第二阶段：理论分析和算法设计，提出基于MCWT的图像哈希认证算法。时间：3个月。第三阶段：实验验证和结果分析，对算法的性能和优势进行评价。时间：4个月。第四阶段：基于实验结果进行系统实现和性能优化。时间：3个月。第五阶段：总结论文，提出未来研究方向。时间：1个月。七、参考文献[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