| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及贡献 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 图像哈希算法相关技术介绍 | 第17-27页 |
| 2.1 图像哈希简介 | 第17页 |
| 2.2 图像哈希的性能指标 | 第17-19页 |
| 2.3 图像哈希的认证 | 第19页 |
| 2.4 LBP特征 | 第19-21页 |
| 2.5 NMF非负矩阵分解 | 第21-22页 |
| 2.6 对数极坐标变换 | 第22-23页 |
| 2.7 Zernike矩 | 第23-24页 |
| 2.8 局部图像熵 | 第24-25页 |
| 2.9 Canny边缘检测 | 第25-26页 |
| 2.10 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于LBP、NMF和颜色特征的图像哈希算法 | 第27-42页 |
| 3.1 算法描述 | 第27-30页 |
| 3.1.1 预处理 | 第27-28页 |
| 3.1.2 LBP-NMF特征提取 | 第28-29页 |
| 3.1.3 颜色特征提取 | 第29页 |
| 3.1.4 哈希生成与量化 | 第29-30页 |
| 3.1.5 计算图像哈希相似性 | 第30页 |
| 3.2 实验结果分析 | 第30-36页 |
| 3.2.1 鲁棒性 | 第31-34页 |
| 3.2.2 唯一性 | 第34-36页 |
| 3.3 算法性能比较 | 第36-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 LPT下Zernike矩与局部图像熵的图像哈希算法 | 第42-56页 |
| 4.1 算法描述 | 第42-47页 |
| 4.1.1 预处理 | 第43页 |
| 4.1.2 对数极坐标变换 | 第43页 |
| 4.1.3 图像全局特征的Zernike矩提取 | 第43-44页 |
| 4.1.4 旋转角度的估计 | 第44-45页 |
| 4.1.5 对数极坐标下局部图像熵的提取 | 第45页 |
| 4.1.6 图像恢复与边缘提取 | 第45-46页 |
| 4.1.7 哈希序列加密 | 第46-47页 |
| 4.1.8 图像认证 | 第47页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第47-53页 |
| 4.2.1 鲁棒性 | 第48-51页 |
| 4.2.2 唯一性 | 第51-52页 |
| 4.2.3 敏感性 | 第52-53页 |
| 4.2.4 密钥依赖性 | 第53页 |
| 4.3 算法性能比较 | 第53-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表论文目录 | 第63-64页 |
| 附录B 攻读学位期间参与的研究项目 | 第64页 |