基于混沌神经网络的智能型数字水印算法
| 提要 | 第1-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景、目的和意义 | 第8页 |
| ·数字水印技术的历史和现状 | 第8-10页 |
| ·混沌神经网络的发展及相关知识介绍 | 第10-12页 |
| ·目前神经网络在数字水印算法中的应用 | 第12-13页 |
| ·本论文的主要工作 | 第13-15页 |
| 第2章 数字水印技术概述 | 第15-25页 |
| ·数字水印的相关简介 | 第15-16页 |
| ·数字水印的概念 | 第15页 |
| ·数字水印的特性 | 第15-16页 |
| ·数字水印系统的基本框架 | 第16-18页 |
| ·水印嵌入模型 | 第16-17页 |
| ·水印检测模型 | 第17-18页 |
| ·数字水印的分类 | 第18-19页 |
| ·数字水印算法简介 | 第19-21页 |
| ·水印的攻击方法及对策 | 第21-23页 |
| ·数字水印的主要应用 | 第23-25页 |
| 第3章 混沌神经网络工作原理 | 第25-34页 |
| ·神经网络概述 | 第25-26页 |
| ·神经网络的构成 | 第25-26页 |
| ·神经网络的特点 | 第26页 |
| ·混沌理论 | 第26-28页 |
| ·混沌概念 | 第26-27页 |
| ·混沌特性 | 第27-28页 |
| ·混沌与神经网络的结合 | 第28-29页 |
| ·混沌神经网络的工作原理 | 第29-34页 |
| ·Hopfield（HNN）神经网络概述 | 第29-30页 |
| ·变尺度暂态混沌神经网络（TS-TCNN） | 第30-34页 |
| 第4章 人眼视觉系统模型与小波分析理论 | 第34-40页 |
| ·人眼视觉系统（HVS）模型 | 第34-35页 |
| ·小波分析理论 | 第35-38页 |
| ·小波的定义 | 第35-37页 |
| ·图像的二维正交小波分解 | 第37-38页 |
| ·DWT 域的JND 模型 | 第38-40页 |
| 第5章 基于混沌神经网络的智能型数字水印算法 | 第40-60页 |
| ·数字水印的设计要求 | 第40页 |
| ·本文水印算法的设计 | 第40-44页 |
| ·水印信息的确定 | 第40-41页 |
| ·水印算法的确定 | 第41-44页 |
| ·应用混沌神经网络确定最佳的水印嵌入强度 | 第44-48页 |
| ·实验和分析 | 第48-60页 |
| ·图像质量评价标准 | 第48-49页 |
| ·实验结果 | 第49-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及取得的科研成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 摘要 | 第68-71页 |
| Abstract | 第71-75页 |
