基于LLE和NMF的图像哈希算法
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第8页 |
| 1.2 图像哈希简介 | 第8-11页 |
| 1.2.1 图像哈希性能指标 | 第9-10页 |
| 1.2.2 图像哈希相似性计算 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 论文结构 | 第15-16页 |
| 第二章 基于DCT和LLE的图像哈希算法 | 第16-37页 |
| 2.1 算法描述 | 第16-21页 |
| 2.1.1 预处理 | 第16-17页 |
| 2.1.2 颜色向量角提取 | 第17-18页 |
| 2.1.3 基于DCT的特征矩阵 | 第18-19页 |
| 2.1.4 LLE数据降维 | 第19-20页 |
| 2.1.5 量化和加密 | 第20-21页 |
| 2.1.6 计算图像哈希相似性 | 第21页 |
| 2.2 实验结果与分析 | 第21-32页 |
| 2.2.1 鲁棒性 | 第21-26页 |
| 2.2.2 唯一性 | 第26-28页 |
| 2.2.3 密钥依赖性分析 | 第28-29页 |
| 2.2.4 不同参数对哈希性能的影响 | 第29-32页 |
| 2.3 算法性能比较 | 第32-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于SVD和NMF的图像哈希算法 | 第37-51页 |
| 3.1 算法描述 | 第37-42页 |
| 3.1.1 预处理 | 第37-38页 |
| 3.1.2 奇异值分解 | 第38-39页 |
| 3.1.3 二次图像构造 | 第39页 |
| 3.1.4 非负矩阵分解 | 第39-41页 |
| 3.1.5 计算图像哈希相似性 | 第41-42页 |
| 3.2 实验结果与分析 | 第42-49页 |
| 3.2.1 鲁棒性 | 第42-44页 |
| 3.2.2 唯一性 | 第44-45页 |
| 3.2.3 哈希长度分析 | 第45-46页 |
| 3.2.4 不同参数对哈希性能的影响 | 第46-49页 |
| 3.3 算法性能比较 | 第49-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 4.1 总结 | 第51页 |
| 4.2 下一步工作 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 攻读硕士学位期间的科研和奖励情况 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
