基于混沌神经网络的数字水印算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的背景、目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外数字水印研究状况 | 第10-11页 |
| ·混沌神经网络的相关知识介绍 | 第11-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 2 数字水印技术 | 第15-29页 |
| ·数字水印的基本特征 | 第15-16页 |
| ·数字水印的分类 | 第16-17页 |
| ·数字水印的基本原理 | 第17-21页 |
| ·数字水印技术的基本原理 | 第17-18页 |
| ·数字水印的基本框架 | 第18-19页 |
| ·水印的嵌入位置 | 第19-21页 |
| ·数字水印的攻击 | 第21-24页 |
| ·数字水印的几种常见攻击 | 第21-22页 |
| ·数字水印的评价标准 | 第22-24页 |
| ·数字水印的典型算法 | 第24-28页 |
| ·变换域水印算法 | 第24-26页 |
| ·基于视觉的水印算法 | 第26-27页 |
| ·第二代水印算法 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 3 混沌伪随机序列分析 | 第29-37页 |
| ·混沌基本理论 | 第29-30页 |
| ·混沌的定义 | 第29页 |
| ·混沌的基本性质 | 第29-30页 |
| ·混沌系统介绍 | 第30-34页 |
| ·二维Henon 系统 | 第30-31页 |
| ·三维Chen’s 系统 | 第31-32页 |
| ·四维Qi 系统 | 第32-34页 |
| ·伪随机序列性能分析 | 第34页 |
| ·随机性检验结果 | 第34-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 4 水印图像置乱算法研究 | 第37-41页 |
| ·水印图像置乱典型的概念 | 第37-38页 |
| ·水印图像置乱典型算法 | 第38-40页 |
| ·Arno1d 变换 | 第38页 |
| ·幻方 | 第38-39页 |
| ·其它水印置乱算法介绍 | 第39页 |
| ·图像置乱算法的设计原则 | 第39-40页 |
| ·水印图像加密的评价标准 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 5 基于四维混沌神经网络的水印图像加密算法 | 第41-47页 |
| ·神经网络的结构特点 | 第41-42页 |
| ·混沌神经网络系统模型 | 第42-44页 |
| ·算法与实现 | 第44-45页 |
| ·抗攻击能力测试 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 6 基于混沌神经网络的变换域水印算法 | 第47-55页 |
| ·傅立叶变换 | 第47-48页 |
| ·傅里叶变换的定义 | 第47页 |
| ·傅里叶变换的性质 | 第47-48页 |
| ·基于混沌神经网络的数字水印算法 | 第48-50页 |
| ·水印嵌入 | 第48-49页 |
| ·水印提取 | 第49-50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-53页 |
| ·实验结果 | 第50-51页 |
| ·鲁棒性分析 | 第51-53页 |
| ·敏感性分析 | 第53页 |
| ·小结 | 第53-55页 |
| 7 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·本文工作总结 | 第55-56页 |
| ·今后工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
