可逆水印及其在多视点图像中的应用
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 序言 | 第9-12页 |
| 1 引言 | 第12-17页 |
| 1.1 数字水印研究的背景和意义 | 第12页 |
| 1.2 可逆数字水印技术 | 第12-16页 |
| 1.2.1 可逆水印技术研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 可逆水印算法的评价标准 | 第15-16页 |
| 1.3 本章小结 | 第16-17页 |
| 2 可逆水印的主要算法 | 第17-29页 |
| 2.1 可逆水印的主要算法 | 第17-21页 |
| 2.2 多视点图像可逆水印技术的主要算法 | 第21-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 基于预测误差扩展的深度图可逆水印算法 | 第29-38页 |
| 3.1 算法总体框图 | 第29-30页 |
| 3.2 水印嵌入和提取过程 | 第30-34页 |
| 3.2.1 水印的生成过程 | 第30页 |
| 3.2.2 水印和辅助信息的嵌入过程 | 第30-33页 |
| 3.2.3 水印和辅助信息的提取过程 | 第33-34页 |
| 3.2.4 高质量虚拟视点的生成过程 | 第34页 |
| 3.3 实验结果和分析 | 第34-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 区间可控的直方图扩散可逆水印算法 | 第38-44页 |
| 4.1 算法总体框图 | 第38页 |
| 4.2 水印嵌入和提取过程 | 第38-41页 |
| 4.2.1 水印和辅助信息的嵌入过程 | 第38-41页 |
| 4.2.2 水印和辅助信息的提取过程 | 第41页 |
| 4.3 实验结果和分析 | 第41-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 基于显著性的深度图可逆水印算法 | 第44-52页 |
| 5.1 算法总体框图 | 第44-45页 |
| 5.2 显著区域检测 | 第45-47页 |
| 5.3 K均值聚类 | 第47-48页 |
| 5.4 基于显著性的残差信息压缩 | 第48-49页 |
| 5.5 实验结果及分析 | 第49-51页 |
| 5.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 6 结论 | 第52-55页 |
| 6.1 论文的工作总结 | 第52-53页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 作者简历 | 第59-61页 |
| 学位论文数据集 | 第61页 |
