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基于视觉模型的图像数字水印技术研究

第一章 绪论第1-19页
 1.1 引言第11页
 1.2 数字版权保护的信息安全技术第11-14页
  1.2.1 安全技术第12-13页
  1.2.2 认证技术第13-14页
   1.2.2.1 数字签名第13页
   1.2.2.2 报文摘要第13-14页
   1.2.2.3 数字证书第14页
 1.3 数字水印技术概述第14-15页
 1.4 数字水印的研究内容第15-16页
 1.5 数字水印的研究现状第16-18页
 1.6 本文的研究内容与组织安排第18-19页
第二章 数字水印的技术原理第19-28页
 2.1 数字水印的框架第19-22页
  2.1.1 水印的分类第19-21页
  2.1.2 水印的嵌入第21页
  2.1.3 水印的提取与检测第21-22页
 2.2 数字水印的技术要求第22-23页
 2.3 数字水印的分类与应用第23页
 2.4 数字水印技术的理论探讨第23-27页
  2.4.1 数字水印技术的通信理论模型第23-25页
   2.4.1.1 基于扩频通信的数字水印技术第24-25页
   2.4.1.2 基于边信息通信的数字水印技术第25页
  2.4.2 数字水印技术的信息论模型第25-27页
  2.4.3 数字水印技术的博弈论模型第27页
 2.5 本章小结第27-28页
第三章 视觉模型第28-37页
 3.1 基本视觉特性第28-33页
  3.1.1 相关概念第28-29页
  3.1.2 凹特性(Foveation)第29-30页
  3.1.3 亮度自适应(Light Adaptation)第30-31页
  3.1.4 对比敏感度(Contrast Sensitivity)第31页
  3.1.5 掩蔽现象(Masking Phenomenon)第31-33页
 3.2 数字水印系统中常用的视觉模型第33-36页
 3.3 本章小结第36-37页
第四章 基于视觉模型的水印算法第37-47页
 4.1 基本的水印算法第37-39页
 4.2 视觉模型在水印算法中的重要性第39页
 4.3 基于视觉模型的水印算法第39-43页
  4.3.1 空域算法第39-40页
  4.3.2 频域算法第40-43页
   4.3.2.1 DCT域算法第40-41页
   4.3.2.2 DWT域算法第41-43页
 4.4 一种基于边缘检测的块分类水印算法第43-46页
  4.4.1 块分类水印算法第43页
  4.4.2 基于边缘检测的块分类水印算法第43-44页
  4.4.3 试验结果第44-46页
 4.5 本章小结第46-47页
第五章 视觉模型在数字水印中的扩展应用第47-64页
 5.1 一种利用视觉模型增加容量的盲水印算法第47-56页
  5.1.1 视觉模型与水印容量关系第47页
  5.1.2 基于视觉模型的水印容量估计第47-48页
  5.1.3 简化的Watson视觉模型第48-49页
  5.1.4 规范噪声门限第49-50页
  5.1.5 自适应多比特嵌入算法第50-56页
   5.1.5.1 嵌入比特数的确定第50-51页
   5.1.5.2 水印嵌入步骤第51页
   5.1.5.3 水印提取步骤第51-52页
   5.1.5.4 算法性能分析第52页
   5.1.5.5 试验结果第52-56页
 5.2 基于视觉模型的加权水印检测器第56-60页
  5.2.1 水印检测器设计的讨论第56页
  5.2.2 水印的嵌入与提取第56-57页
  5.2.3 加权检测器的设计第57页
  5.2.4 试验结果第57-60页
 5.3 视觉模型在水印攻击中的应用探讨第60-63页
  5.3.1 随机数攻击算法第61页
  5.3.2 试验结果第61-62页
  5.3.3 对策分析第62-63页
 5.4 本章小结第63-64页
第六章 总结与展望第64-66页
 6.1 本文主要研究工作第64页
 6.2 进一步的研究思路与展望第64-66页
参考文献第66-73页
硕士研究生阶段发表的论文第73页

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