| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第12页 |
| 1.2 相关领域研究现状及分析 | 第12-15页 |
| 1.3 论文的研究内容及组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 数字水印技术概述 | 第17-26页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 数字水印技术基本概念 | 第17-19页 |
| 2.2.1 数字水印技术的定义 | 第17页 |
| 2.2.2 数字水印技术的基本模型 | 第17-18页 |
| 2.2.3 数字水印技术的特性 | 第18-19页 |
| 2.2.4 数字水印技术的分类 | 第19页 |
| 2.3 灰度图像数字水印算法 | 第19-21页 |
| 2.3.1 空域数字水印算法 | 第19-21页 |
| 2.3.2 变换域数字水印算法 | 第21页 |
| 2.4 彩色图像数字水印算法 | 第21-25页 |
| 2.4.1 彩色空间介绍 | 第21-23页 |
| 2.4.2 彩色图像数字水印算法 | 第23-25页 |
| 2.5 小结 | 第25-26页 |
| 第三章 图像质量评价方法与视觉感知模型 | 第26-35页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 灰度图像质量评价 | 第26-28页 |
| 3.2.1 均方误差 | 第27页 |
| 3.2.2 峰值信噪比 | 第27页 |
| 3.2.3 结构相似性指数 | 第27-28页 |
| 3.3 彩色图像质量评价 | 第28-31页 |
| 3.3.1 基于人类视觉系统的C-IQA评价方法 | 第28-30页 |
| 3.3.2 Color Root Mean Enhancement(CRME)评价方法 | 第30-31页 |
| 3.4 视觉感知模型 | 第31-34页 |
| 3.4.1 人类视觉系统介绍 | 第31-32页 |
| 3.4.2 最小可觉差 | 第32页 |
| 3.4.3 Watson视觉感知模型 | 第32-34页 |
| 3.5 小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于彩色图像质量评价与视觉感知的彩色图像水印算法 | 第35-52页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 Arnold置乱 | 第35-37页 |
| 4.2.1 Arnold置乱原理与方法 | 第36页 |
| 4.2.2 Arnold置乱的周期性 | 第36-37页 |
| 4.3 基于CRME评价方法与Watson模型的自适应水印方法 | 第37-43页 |
| 4.3.1 水印预处理 | 第39页 |
| 4.3.2 水印的嵌入算法 | 第39-42页 |
| 4.3.3 水印的提取算法 | 第42-43页 |
| 4.4 实验结果 | 第43-51页 |
| 4.4.1 无攻击的实验结果 | 第43-48页 |
| 4.4.2 各种攻击的实验结果 | 第48-51页 |
| 4.5 小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第52-53页 |
| 5.2 下一步工作展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士学位期间所取得的科研成果 | 第60-61页 |
| 附件 | 第61页 |
