面向二维数字矢量地图的无损数字水印技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-36页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·数字水印基本理论 | 第13-20页 |
| ·数字水印技术基本原理 | 第13-15页 |
| ·数字水印技术分类 | 第15-17页 |
| ·数字水印技术的基本要求 | 第17页 |
| ·数字水印攻击分析 | 第17-19页 |
| ·数字水印的评价指标 | 第19-20页 |
| ·矢量地图基本理论 | 第20-26页 |
| ·矢量地图数据特征 | 第21-24页 |
| ·矢量地图数据存储机制 | 第24-26页 |
| ·矢量地图传统水印研究现状 | 第26-32页 |
| ·矢量地图空域水印算法 | 第27-29页 |
| ·矢量地图频域水印算法 | 第29-32页 |
| ·矢量地图无损水印研究现状 | 第32-34页 |
| ·矢量地图可逆水印算法 | 第32-33页 |
| ·矢量地图零水印算法 | 第33-34页 |
| ·本文研究内容及结构安排 | 第34-36页 |
| 第2章 基于视觉不可感知的矢量地图可逆水印算法 | 第36-51页 |
| ·引言 | 第36-38页 |
| ·噪声不敏感区域选取策略 | 第38-40页 |
| ·可逆水印算法分析与实现 | 第40-46页 |
| ·水印置乱 | 第41-42页 |
| ·水印嵌入 | 第42-44页 |
| ·水印提取与无损恢复 | 第44-46页 |
| ·实验验证与分析 | 第46-50页 |
| ·视觉不可见性 | 第46-48页 |
| ·无损恢复性 | 第48-49页 |
| ·鲁棒性 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第3章 基于图谱域的矢量地图可逆水印算法 | 第51-64页 |
| ·引言 | 第51-52页 |
| ·特征点提取 | 第52-54页 |
| ·矢量数据压缩算法 | 第52-53页 |
| ·特征点提取算法 | 第53-54页 |
| ·图谱域系数选取策略 | 第54-57页 |
| ·构造特征点星树 | 第54-56页 |
| ·图谱域系数对选择 | 第56-57页 |
| ·基于图谱域的可逆水印算法实现 | 第57-59页 |
| ·水印嵌入 | 第57-58页 |
| ·水印提取和原数据无损恢复 | 第58-59页 |
| ·实验验证与分析 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第4章 基于高容量嵌入的矢量地图可逆水印算法 | 第64-78页 |
| ·引言 | 第64-65页 |
| ·迭代嵌入算法 | 第65-68页 |
| ·迭代嵌入基本思想 | 第65-66页 |
| ·扰动极限值推导 | 第66-68页 |
| ·基于高嵌入容量的可逆水印方案 | 第68-71页 |
| ·系统概述 | 第68-69页 |
| ·水印置乱 | 第69-70页 |
| ·高密度数据选取与水印迭代嵌入 | 第70-71页 |
| ·水印提取及原数据无损恢复 | 第71页 |
| ·实验验证与分析 | 第71-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第5章 基于非线性置乱的矢量地图可逆水印算法 | 第78-93页 |
| ·引言 | 第78-79页 |
| ·特征点提取 | 第79-80页 |
| ·非线性置乱策略 | 第80-82页 |
| ·基于非线性置乱的可逆水印算法 | 第82-86页 |
| ·水印置乱 | 第82-83页 |
| ·水印嵌入 | 第83-84页 |
| ·水印提取 | 第84-86页 |
| ·原数据非线性无损恢复 | 第86页 |
| ·实验验证与分析 | 第86-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 第6章 基于整体特性的矢量地图双重零水印算法 | 第93-105页 |
| ·引言 | 第93-94页 |
| ·特征点提取与分组 | 第94页 |
| ·基于整体特性的双重零水印 | 第94-100页 |
| ·基于 BP 神经网络的零水印方案 | 第95-97页 |
| ·基于 SVD 的零水印方案 | 第97-99页 |
| ·水印提取与检测 | 第99-100页 |
| ·实验验证与分析 | 第100-104页 |
| ·基于 BP 神经网络的无损水印鲁棒性实验 | 第101页 |
| ·基于矩阵奇异值的无损水印鲁棒性实验 | 第101-102页 |
| ·区分度实验 | 第102-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 结论 | 第105-107页 |
| 参考文献 | 第107-118页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第118-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 个人简历 | 第122页 |
