| 中文摘要 | 第1-7页 |
| 英文摘要 | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-30页 |
| ·问题的提出及研究意义 | 第12-13页 |
| ·数字水印相关概念 | 第13-16页 |
| ·数字水印的分类 | 第13-15页 |
| ·数字图像水印基本要求 | 第15-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-29页 |
| ·数字水印算法基本框架 | 第16-17页 |
| ·水印生成 | 第17-19页 |
| ·水印嵌入 | 第19-25页 |
| ·水印提取/检测 | 第25-27页 |
| ·数字水印与通信理论 | 第27-29页 |
| ·本论文主要工作 | 第29-30页 |
| 2 若干预备知识及几类已有数字水印算法分析研究 | 第30-60页 |
| ·人工神经网络及其在数字图像水印技术中的应用 | 第30-34页 |
| ·人工神经网络简介 | 第30-32页 |
| ·人工神经网络应用于数字图像水印技术 | 第32-34页 |
| ·零水印技术 | 第34-35页 |
| ·二元纯位相滤波器及其在数字图像水印技术中的应用 | 第35-48页 |
| ·Fourier 光学中的二元纯位相滤波器 | 第35-37页 |
| ·基于二元纯位相滤波器的图像自认证 | 第37-39页 |
| ·基于幅值位平面嵌入的二元纯位相滤波器水印性能分析 | 第39-48页 |
| ·基于分块模运算的数字图像水印算法及其性能分析 | 第48-57页 |
| ·基于分块模运算数字图像水印算法 | 第48-51页 |
| ·基于分块模运算数字图像水印算法性能分析 | 第51-57页 |
| ·本章小结 | 第57-60页 |
| 3 基于人工神经网络的零水印技术研究 | 第60-82页 |
| ·人工神经网络应用于版权保护的稳健零水印技术 | 第60-72页 |
| ·算法描述 | 第60-63页 |
| ·实验结果 | 第63-71页 |
| ·算法讨论 | 第71-72页 |
| ·人工神经网络应用于图像认证的半脆弱零水印技术 | 第72-80页 |
| ·算法描述 | 第73-75页 |
| ·实验结果 | 第75-80页 |
| ·本章小结 | 第80-82页 |
| 4 基于二元纯位相滤波器的数字图像水印技术研究 | 第82-112页 |
| ·采用多幅值位平面嵌入BPOF 水印 | 第82-88页 |
| ·采用多幅值位平面嵌入BPOF 水印算法描述 | 第83页 |
| ·实验结果及分析 | 第83-88页 |
| ·考虑频率特性嵌入BPOF 水印 | 第88-92页 |
| ·考虑频率特性嵌入BPOF 水印算法描述 | 第89页 |
| ·实验结果及分析 | 第89-92页 |
| ·结合多幅值位平面及频率特性嵌入BPOF 水印 | 第92-95页 |
| ·基于加性嵌入的BPOF 水印 | 第95-101页 |
| ·加性水印嵌入算法 | 第95-99页 |
| ·考虑频率特性的加性水印嵌入算法 | 第99-101页 |
| ·基于乘性嵌入的BPOF 水印 | 第101-102页 |
| ·基于量化嵌入的BPOF 水印 | 第102-109页 |
| ·量化水印嵌入算法 | 第102-106页 |
| ·考虑频率特性的量化水印嵌入算法 | 第106-109页 |
| ·本章小结 | 第109-112页 |
| 5 简化的基于分块模运算安全数字图像水印算法研究 | 第112-134页 |
| ·基于分块模运算数字图像水印算法存在的不足 | 第112-114页 |
| ·简化的基于分块模运算的安全数字图像水印算法 | 第114-130页 |
| ·算法安全性改进的理论分析 | 第114-119页 |
| ·算法描述 | 第119-120页 |
| ·实验结果 | 第120-130页 |
| ·进一步讨论 | 第130-132页 |
| ·本章小结 | 第132-134页 |
| 6 全文总结 | 第134-138页 |
| 致谢 | 第138-140页 |
| 参考文献 | 第140-150页 |
| 附录 | 第150-152页 |
| 独创性声明 | 第152页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第152页 |