基于多目标优化的水印方案研究及实践
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 数字水印的研究目的及意义 | 第10页 |
| 1.2 数字水印的研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3 本文的工作及结构安排 | 第14-16页 |
| 1.3.1 本文的工作 | 第14页 |
| 1.3.2 本文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 数字水印技术及进化算法介绍 | 第16-28页 |
| 2.1 数字水印技术 | 第16-19页 |
| 2.1.1 数字水印分类 | 第16-18页 |
| 2.1.2 数字水印的攻击方法 | 第18页 |
| 2.1.3 数字水印技术的评价标准 | 第18-19页 |
| 2.2 水印理论数学模型 | 第19-21页 |
| 2.2.1 失真受限的多路复用模型 | 第19-20页 |
| 2.2.2 等效的超级信道模型 | 第20-21页 |
| 2.3 量化索引调制（QIM）的算法原理 | 第21-22页 |
| 2.4 进化算法 | 第22-26页 |
| 2.4.1 遗传算法 | 第23-25页 |
| 2.4.2 多目标优化算法 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于遗传算法的 GA-QIM 水印 | 第28-43页 |
| 3.1 基于遗传算法的 QIM 水印方案 | 第28-32页 |
| 3.1.1 GA-QIM 水印的优化策略 | 第28-30页 |
| 3.1.2 GA-QIM 水印的嵌入 | 第30-31页 |
| 3.1.3 GA-QIM 水印的提取 | 第31-32页 |
| 3.2 QIM 算法的实现 | 第32-36页 |
| 3.2.1 QIM 量化器的设计 | 第32-33页 |
| 3.2.2 QIM 的水印嵌入 | 第33-35页 |
| 3.2.3 QIM 的水印提取 | 第35-36页 |
| 3.3 GA-QIM 算法的实现 | 第36-37页 |
| 3.4 实验过程以及结果对照分析 | 第37-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于多目标优化的 NSGA-QIM 水印 | 第43-52页 |
| 4.1 基于多目标优化的 QIM 数字水印方案 | 第43-46页 |
| 4.1.1 NSGA-II 算法步骤 | 第44-45页 |
| 4.1.2 NSGA-QIM 的水印嵌入 | 第45页 |
| 4.1.3 NSGA-QIM 的水印提取 | 第45-46页 |
| 4.2 NSGA-QIM 的程序实现 | 第46-48页 |
| 4.3 实验过程以及结果对照分析 | 第48-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 答辩委员会对论文的Lf定意见 | 第59页 |
