基于DWT特征点和方向直方图的图像哈希算法
| 中文摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 选题来源 | 第9页 |
| 1.2 研究目的及其意义 | 第9-10页 |
| 1.3 图像哈希评价指标 | 第10-11页 |
| 1.4 图像哈希的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.5 图像哈希相似性度量 | 第13-15页 |
| 1.6 论文主要内容 | 第15-16页 |
| 1.7 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 颜色空间选择研究 | 第17-27页 |
| 2.1 颜色空间转换模型 | 第17-20页 |
| 2.1.1 YCbCr颜色空间 | 第17页 |
| 2.1.2 CIE L~*a~*b~*颜色空间 | 第17-18页 |
| 2.1.3 HSV颜色空间 | 第18-19页 |
| 2.1.4 HSI颜色空间 | 第19-20页 |
| 2.2 哈希算法介绍 | 第20-22页 |
| 2.2.1 SVD-SVD算法 | 第20页 |
| 2.2.2 RT-DCT算法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 NMF-NMF-SQ算法 | 第21页 |
| 2.2.4 GF-LVQ算法 | 第21-22页 |
| 2.3 实验结果及分析 | 第22-26页 |
| 2.3.1 数据集 | 第22页 |
| 2.3.2 评估工具 | 第22-23页 |
| 2.3.3 SVD-SVD算法的分类性能 | 第23-24页 |
| 2.3.4 RT-DCT算法的分类性能 | 第24页 |
| 2.3.5 NMF-NMF-SQ算法的分类性能 | 第24-25页 |
| 2.3.6 GF-LVQ算法的分类性能 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于DWT特征点的图像哈希算法 | 第27-41页 |
| 3.1 算法步骤 | 第27-29页 |
| 3.1.1 预处理 | 第27页 |
| 3.1.2 提取DWT特征点 | 第27-28页 |
| 3.1.3 计算特征点距离 | 第28-29页 |
| 3.1.4 哈希相似性度量 | 第29页 |
| 3.2 实验结果与分析 | 第29-37页 |
| 3.2.1 感知鲁棒性 | 第30-32页 |
| 3.2.2 唯一性 | 第32-33页 |
| 3.2.3 参数讨论 | 第33-36页 |
| 3.2.4 颜色空间比较 | 第36-37页 |
| 3.3 性能比较 | 第37-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于方向直方图的图像哈希算法 | 第41-51页 |
| 4.1 Gabor滤波器 | 第41-42页 |
| 4.2 算法步骤 | 第42-44页 |
| 4.2.1 预处理 | 第42页 |
| 4.2.2 Gabor滤波 | 第42-43页 |
| 4.2.3 方向直方图提取 | 第43-44页 |
| 4.2.4 直方图压缩 | 第44页 |
| 4.2.5 哈希相似性度量 | 第44页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第44-49页 |
| 4.3.1 感知鲁棒性 | 第45-47页 |
| 4.3.2 唯一性 | 第47页 |
| 4.3.3 参数讨论 | 第47-49页 |
| 4.3.3.1 颜色空间比较 | 第48页 |
| 4.3.3.2 分块大小的讨论 | 第48-49页 |
| 4.4 性能比较 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-52页 |
| 5.1 总结 | 第51页 |
| 5.2 下一步工作展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间的科研情况 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
