| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-23页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外发展现状 | 第11-21页 |
| ·数字水印系统模型 | 第11-13页 |
| ·数字单水印的典型算法 | 第13-18页 |
| ·数字多水印的典型算法 | 第18-19页 |
| ·单通道盲分离的研究现状 | 第19-21页 |
| ·本文的主要研究内容和结构安排 | 第21-23页 |
| 第2章 基于冗余离散小波变换构造观测向量单水印盲提取算法 | 第23-40页 |
| ·离散小波变换和独立分量分析的基本原理 | 第23-27页 |
| ·离散小波变换 | 第23-24页 |
| ·独立分量分析 | 第24-27页 |
| ·基于DCT的数字水印嵌入算法描述 | 第27-29页 |
| ·基于冗余离散小波变换构造观测向量的单水印盲提取算法 | 第29-36页 |
| ·基于RDWT构造观测向量的单水印盲提取算法 | 第30-34页 |
| ·基于RDWT构造观测向量的单水印盲提取算法描述 | 第34-36页 |
| ·实验结果分析 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 基于小波包、奇异值分解和独立分量分析数字单水印算法 | 第40-55页 |
| ·离散小波包基本原理 | 第40-42页 |
| ·基于小波包、奇异值分解和独立分量分析单水印嵌入算法 | 第42-48页 |
| ·基于小波包、SVD和ICA单水印嵌入算法 | 第42-46页 |
| ·基于小波包、SVD和ICA单水印嵌入算法描述 | 第46-48页 |
| ·基于小波包、奇异值分解和独立分量分析单水印提取算法 | 第48-49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 基于冗余离散小波变换和独立分量分析的数字多水印算法 | 第55-72页 |
| ·多水印图像和载体图像的预处理 | 第55-60页 |
| ·多个水印图像的预处理 | 第56-59页 |
| ·原始载体图像的预处理 | 第59-60页 |
| ·基于冗余离散小波变换和独立分量分析数字多水印嵌入算法 | 第60-64页 |
| ·基于RDWT和ICA数字多水印嵌入算法 | 第60-63页 |
| ·基于RDWT和ICA数字多水印嵌入算法描述 | 第63-64页 |
| ·基于RDWT和ICA的数字多水印提取算法 | 第64-65页 |
| ·实验结果分析 | 第65-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 总结与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 研究生履历 | 第81页 |
