基于增强奇异值分解的零水印算法研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 数字水印的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 数字水印技术的应用 | 第11-12页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第12-13页 |
| 2 数字水印技术概述 | 第13-24页 |
| 2.1 传统数字水印技术理论相关介绍 | 第13-17页 |
| 2.1.1 数字水印的基本原理及模型 | 第13-14页 |
| 2.1.2 数字水印技术的分类 | 第14-16页 |
| 2.1.3 数字水印的基本特征 | 第16-17页 |
| 2.2 零水印技术 | 第17-19页 |
| 2.2.1 零水印研究现状 | 第17-18页 |
| 2.2.2 零水印的原理和特征 | 第18-19页 |
| 2.3 数字水印置乱技术 | 第19-21页 |
| 2.3.1 Arnold置乱 | 第20页 |
| 2.3.2 Logistic映射 | 第20-21页 |
| 2.4 数字水印性能评价标准 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于增强奇异值分解的零水印算法 | 第24-41页 |
| 3.1 小波变换 | 第24-26页 |
| 3.1.1 连续小波变换 | 第24-25页 |
| 3.1.2 离散小波变换 | 第25页 |
| 3.1.3 图像的离散小波变换 | 第25-26页 |
| 3.2 离散余弦变换 | 第26-29页 |
| 3.2.1 二维离散余弦变换定义 | 第27-28页 |
| 3.2.2 图像的离散余弦变换 | 第28-29页 |
| 3.3 增强奇异值分解算法研究 | 第29-33页 |
| 3.3.1 奇异值分解 | 第29-32页 |
| 3.3.2 改进的奇异值分解 | 第32-33页 |
| 3.4 细胞神经网络 | 第33-35页 |
| 3.5 基于增强奇异值分解的零水印算法描述 | 第35-40页 |
| 3.5.1 水印预处理 | 第35-36页 |
| 3.5.2 零水印构造 | 第36-38页 |
| 3.5.3 零水印检测 | 第38-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 实验结果与分析 | 第41-53页 |
| 4.1 实验环境及参数说明 | 第41-42页 |
| 4.2 实验结果 | 第42-52页 |
| 4.2.1 对角线问题实验测试 | 第42页 |
| 4.2.2 虚警率问题实验测试 | 第42-43页 |
| 4.2.3 鲁棒性实验测试 | 第43-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 作者简历 | 第57-59页 |
| 学位论文数据集 | 第59-60页 |
