| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题的选题背景和意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文主要工作 | 第11页 |
| ·本文结构安排 | 第11-13页 |
| 2 图像Hash 技术综述 | 第13-26页 |
| ·传统文本Hash 算法 | 第13-17页 |
| ·密码学发展 | 第13-14页 |
| ·单向散列函数 | 第14-15页 |
| ·MD5 算法及其应用 | 第15-16页 |
| ·SHA 算法及其应用 | 第16-17页 |
| ·图像Hash 算法 | 第17-21页 |
| ·数字图像的特点 | 第17-18页 |
| ·图像Hash 算法的一般框架 | 第18-19页 |
| ·现有图像Hash 算法介绍 | 第19-21页 |
| ·图像Hash 算法的应用 | 第21-23页 |
| ·图像Hash 技术在图像认证中的应用 | 第21-23页 |
| ·图像Hash 技术在图像检索中的应用 | 第23页 |
| ·图像Hash 算法的优势 | 第23-25页 |
| ·数字水印 | 第23-24页 |
| ·数字签名 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 混沌理论简介 | 第26-37页 |
| ·混沌的起源与应用前景 | 第26-28页 |
| ·混沌的起源 | 第26-27页 |
| ·混沌的应用前景 | 第27-28页 |
| ·混沌的定义 | 第28-29页 |
| ·Li-Yorke 的混沌定义 | 第28页 |
| ·Melnikov 的混沌定义 | 第28页 |
| ·Devaney 的混沌定义 | 第28-29页 |
| ·混沌运动的特征 | 第29-30页 |
| ·混沌研究的判据和标准 | 第30-35页 |
| ·Poincare 截面法 | 第30页 |
| ·功率谱法 | 第30-31页 |
| ·Lyapunov 指数 | 第31-33页 |
| ·分维数分析法 | 第33-34页 |
| ·Kolmogorov 熵 | 第34-35页 |
| ·常用的混沌动力系统 | 第35-36页 |
| ·离散混沌系统模型 | 第35-36页 |
| ·连续混沌系统模型 | 第36页 |
| ·混沌系统用于图像Hash 算法的优越性 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于直方图差值量化和混沌系统的图像Hash 算法 | 第37-48页 |
| ·算法提出背景 | 第37-38页 |
| ·算法描述 | 第38-40页 |
| ·图像灰度级压缩 | 第39页 |
| ·直方图的混沌调制 | 第39页 |
| ·差值量化和二值化 | 第39-40页 |
| ·实验仿真 | 第40-46页 |
| ·鲁棒性 | 第40-45页 |
| ·安全性 | 第45页 |
| ·敏感性 | 第45-46页 |
| ·算法优点和缺点 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 5 基于分块小波变换和混沌系统的图像Hash 算法 | 第48-63页 |
| ·小波变换 | 第48-52页 |
| ·连续小波变换 | 第48页 |
| ·离散小波变换 | 第48-49页 |
| ·图像的二维小波分解与重构 | 第49-52页 |
| ·奇异值分解 | 第52-53页 |
| ·算法描述 | 第53-56页 |
| ·图像重叠分块 | 第54页 |
| ·小波变换 | 第54-55页 |
| ·奇异值分解 | 第55页 |
| ·混沌调制 | 第55页 |
| ·差值量化和二值化 | 第55-56页 |
| ·仿真实验 | 第56-60页 |
| ·鲁棒性 | 第56-60页 |
| ·安全性 | 第60页 |
| ·敏感性 | 第60页 |
| ·算法优点和缺点 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 6 结论与展望 | 第63-65页 |
| ·主要结论 | 第63页 |
| ·后续研究工作的展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 附录 | 第69页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第69页 |