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基于变换域的双水印算法的研究

中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-14页
    1.1 研究背景及课题意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
        1.2.1 数字水印研究现状第9-11页
        1.2.2 双水印研究现状第11-12页
    1.3 研究内容与组织结构第12-14页
        1.3.1 论文研究内容第12页
        1.3.2 论文组织结构第12-14页
2 相关理论基础第14-24页
    2.1 数字水印技术基础第14-17页
        2.1.1 数字水印概念第14页
        2.1.2 数字水印的分类第14-15页
        2.1.3 数字水印的特点第15页
        2.1.4 数字水印常见的攻击类型第15页
        2.1.5 数字水印评价指标第15-17页
    2.2 数字水印算法模型第17-21页
        2.2.1 单水印算法模型第17-19页
        2.2.2 双水印算法模型第19-21页
    2.3 常见的数字水印算法第21-23页
        2.3.1 空间域算法第21页
        2.3.2 变换域算法第21-23页
        2.3.3 压缩域算法第23页
    2.4 本章小结第23-24页
3 基于Contourlet-DCT-Hessenberg的双水印算法的研究和实现第24-41页
    3.1 引言第24-25页
    3.2 相关技术介绍第25-28页
        3.2.1 Arnold变换第25页
        3.2.2 Contourlet变换第25-27页
        3.2.3 hessenberg矩阵第27-28页
    3.3 算法描述第28-33页
        3.3.1 鲁棒水印的嵌入第29-31页
        3.3.2 脆弱水印的生成第31页
        3.3.3 脆弱水印的认证第31-32页
        3.3.4 鲁棒水印的提取第32-33页
    3.4 实验结果分析及实验对比第33-40页
        3.4.1 量化步长选取第33-34页
        3.4.2 透明性实验第34-35页
        3.4.3 攻击实验第35-37页
        3.4.4 对比实验第37-39页
        3.4.5 篡改检测第39-40页
    3.5 本章小结第40-41页
4 基于RDWT-SVD和压缩感知的双水印算法的研究和实现第41-61页
    4.1 引言第41页
    4.2 相关技术介绍第41-47页
        4.2.1 奇异值分解SVD第41-42页
        4.2.2 冗余小波变换RDWT第42-44页
        4.2.3 压缩感知理论第44-47页
    4.3 算法描述第47-51页
        4.3.1 鲁棒水印的嵌入第48-49页
        4.3.2 脆弱水印的生成第49-50页
        4.3.3 脆弱水印的认证和恢复第50页
        4.3.4 鲁棒水印的提取第50-51页
    4.4 实验结果分析及算法对比第51-60页
        4.4.1 嵌入强度分析第52页
        4.4.2 透明性实验第52-53页
        4.4.3 攻击实验第53-56页
        4.4.4 对比实验第56-58页
        4.4.5 篡改检测和恢复第58-60页
    4.5 本章小结第60-61页
5 总结与展望第61-63页
    5.1 全文总结第61-62页
    5.2 展望第62-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-68页

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