基于感知特征的图像认证技术的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外图像认证技术发展概述 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内图像认证技术发展概述 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第15-16页 |
| 第2章 图像感知特征的提取 | 第16-30页 |
| 2.1 人类视觉感知原理 | 第16-17页 |
| 2.2 感受野的数学表述工具 | 第17-18页 |
| 2.3 区域定位算法 | 第18-24页 |
| 2.3.1 基于类 Haar 特征的定位方法 | 第19-22页 |
| 2.3.2 基于肤色的特征定位 | 第22-24页 |
| 2.4 基于感受野模型的感知特征提取 | 第24-29页 |
| 2.4.1 径向对称点检测算子 | 第25-26页 |
| 2.4.2 DoG 极值检测算子 | 第26-27页 |
| 2.4.3 角点检测算子 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于数字水印技术的图像认证技术 | 第30-45页 |
| 3.1 数字水印技术 | 第30-33页 |
| 3.1.1 数字水印系统基本架构 | 第30-32页 |
| 3.1.2 数字水印技术要求 | 第32-33页 |
| 3.2 图像认证经典算法 | 第33-36页 |
| 3.2.1 基于脆弱水印的图像认证经典算法 | 第33-34页 |
| 3.2.2 基于半脆弱水印的图像认证经典算法 | 第34-36页 |
| 3.3 抗 JEPG 压缩的图像认证算法 | 第36-39页 |
| 3.3.1 水印嵌入位置的选择 | 第36页 |
| 3.3.2 水印嵌入过程 | 第36-37页 |
| 3.3.3 水印提取过程 | 第37-38页 |
| 3.3.4 仿真实验 | 第38-39页 |
| 3.4 基于鲁棒水印的图像认证算法 | 第39-43页 |
| 3.4.1 方案设计及算法流程 | 第39-40页 |
| 3.4.2 鲁棒水印的嵌入与检测 | 第40-42页 |
| 3.4.3 仿真实验 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于多重水印的图像认证算法 | 第45-50页 |
| 4.1 方法设计及算法流程 | 第45-46页 |
| 4.2 重要感知区域的图像特征描述 | 第46-47页 |
| 4.3 多重水印嵌入策略 | 第47-48页 |
| 4.4 仿真实验 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
