| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 论文研究背景 | 第9-11页 |
| 1.1.1 压缩感知背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 数字水印背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 压缩感知研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 数字水印研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要工作及组织结构 | 第13-15页 |
| 1.3.1 论文主要工作 | 第13页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 数字水印技术概述 | 第15-24页 |
| 2.1 信息隐藏技术 | 第15-16页 |
| 2.2 数字水印的概念 | 第16页 |
| 2.3 数字水印系统基本模型 | 第16-17页 |
| 2.4 数字水印特性 | 第17-18页 |
| 2.5 数字水印的分类 | 第18-20页 |
| 2.6 数字水印若干重要技术 | 第20-22页 |
| 2.6.1 水印信号的生成 | 第20页 |
| 2.6.2 典型数字水印嵌入方法 | 第20-22页 |
| 2.6.3 数字水印的攻击 | 第22页 |
| 2.7 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 压缩感知理论分析 | 第24-36页 |
| 3.1 问题描述 | 第24-26页 |
| 3.1.1 可压缩信号 | 第24页 |
| 3.1.2 变换编码及其低效性 | 第24-25页 |
| 3.1.3 压缩感知问题 | 第25-26页 |
| 3.2 解决方案 | 第26-29页 |
| 3.2.1 观测矩阵 | 第26-27页 |
| 3.2.2 压缩感知的物理解释 | 第27页 |
| 3.2.3 设计信号重建算法 | 第27-28页 |
| 3.2.4 对重建信号的评价 | 第28-29页 |
| 3.3 实验部分 | 第29-35页 |
| 3.3.1 CVX工具箱 | 第30页 |
| 3.3.2 正交匹配追踪算法 | 第30-31页 |
| 3.3.3 一维信号的压缩感知重建 | 第31-33页 |
| 3.3.4 二维图像的压缩感知重建 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于DSS矩阵的分块压缩感知 | 第36-46页 |
| 4.1 分块压缩感知 | 第36-37页 |
| 4.2 DSS矩阵 | 第37-38页 |
| 4.3 基于DSS矩阵的图像分块压缩感知重建 | 第38-40页 |
| 4.3.1 利用DSS矩阵的性质 | 第38页 |
| 4.3.2 利用DSS矩阵性质及最小全变差范数 | 第38-39页 |
| 4.3.3 利用DSS矩阵的性质及凸集投影、硬阈值技术 | 第39-40页 |
| 4.4 实验部分 | 第40-45页 |
| 4.4.1 matlab并行计算 | 第40页 |
| 4.4.2 实验结果及数据分析 | 第40-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于DSS矩阵分块压缩感知的数字水印算法 | 第46-58页 |
| 5.1 常用的水印置乱技术及与压缩感知技术的比较 | 第46-48页 |
| 5.1.1 Arnold变换置乱 | 第46-47页 |
| 5.1.2 基于Hilbert曲线变换的图像置乱 | 第47-48页 |
| 5.1.3 水印置乱与压缩感知的比较 | 第48页 |
| 5.2 灰度图像与彩色RGB图像 | 第48-50页 |
| 5.3 基于DSS矩阵压缩感知的图像数字水印算法 | 第50-53页 |
| 5.3.1 水印嵌入算法 | 第51-52页 |
| 5.3.2 水印提取算法 | 第52-53页 |
| 5.4. 实验与性能比较 | 第53-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 总结 | 第58-59页 |
| 6.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士期间的成果 | 第66-67页 |