| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第16-30页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第16-20页 |
| 1.1.1 信息隐藏的概念 | 第16-18页 |
| 1.1.2 信息隐藏的应用 | 第18-20页 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 | 第20-26页 |
| 1.2.1 信息隐藏与可逆信息隐藏 | 第20-21页 |
| 1.2.2 可逆信息隐藏研究现状 | 第21-25页 |
| 1.2.3 可逆信息隐藏研究存在问题 | 第25-26页 |
| 1.3 研究内容与创新点 | 第26页 |
| 1.4 论文体系结构安排 | 第26-30页 |
| 第2章 基本数学理论与模型 | 第30-38页 |
| 2.1 可逆信息隐藏理论模型 | 第30-33页 |
| 2.1.1 信息隐藏理论模型 | 第30-31页 |
| 2.1.2 可逆信息隐藏理论模型 | 第31-33页 |
| 2.2 递归编码构造方法 | 第33-34页 |
| 2.3 广义正态分布理论模型 | 第34-36页 |
| 2.3.1 密度函数与累计函数 | 第34页 |
| 2.3.2 矩函数 | 第34-36页 |
| 2.3.3 平均偏差 | 第36页 |
| 2.4 多元广义正态分布理论模型 | 第36-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 可逆信息隐藏统一熵排序模型 | 第38-58页 |
| 3.1 基于梯度跟踪的加权预测算法 | 第38-42页 |
| 3.2 一维可逆信息隐藏的熵排序模型 | 第42-47页 |
| 3.2.1 广义正态分布熵排序模型 | 第42-43页 |
| 3.2.2 熵排序模型参数估计 | 第43-47页 |
| 3.3 多维可逆信息隐藏熵排序模型 | 第47-51页 |
| 3.3.1 广义多元正态分布熵排序模型 | 第47-49页 |
| 3.3.2 二维可逆信息隐藏熵排序应用 | 第49-51页 |
| 3.4 实验设计与分析 | 第51-56页 |
| 3.4.1 实验环境与数据 | 第51-52页 |
| 3.4.2 实验一:一维RDH性能对比 | 第52-53页 |
| 3.4.3 实验二:一维RDH性能对比 | 第53-54页 |
| 3.4.4 实验三:二维RDH性能对比 | 第54-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第4章 面向彩色图像的二阶误差排序可逆信息隐藏算法 | 第58-70页 |
| 4.1 彩色图像通道相关性 | 第58-59页 |
| 4.2 彩色图像二阶预测误差算法 | 第59-62页 |
| 4.3 彩色图像二阶误差排序算法 | 第62-66页 |
| 4.4 彩色图像二阶预测误差排序RDH嵌入与提取流程 | 第66页 |
| 4.5 实验设计与分析 | 第66-69页 |
| 4.5.1 实验环境与数据 | 第66-67页 |
| 4.5.2 实验结果与分析 | 第67-69页 |
| 4.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 结构相似约束下的可逆信息隐藏算法 | 第70-78页 |
| 5.1 图像视觉质量评价PSNR与SSIM | 第70-71页 |
| 5.2 结构相似约束下的可逆信息隐藏 | 第71-75页 |
| 5.2.1 SSIM度量函数推导 | 第71-73页 |
| 5.2.2 最优转移概率矩阵快速估计 | 第73-74页 |
| 5.2.3 递归直方图修改 | 第74-75页 |
| 5.3 实验设计与分析 | 第75-77页 |
| 5.3.1 实验环境与数据 | 第75-76页 |
| 5.3.2 实验结果与分析 | 第76-77页 |
| 5.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 第6章 基于推土机距离的可逆信息隐藏算法 | 第78-98页 |
| 6.1 推土机距离数学模型 | 第78-84页 |
| 6.1.1 问题定义 | 第78-79页 |
| 6.1.2 数学性质 | 第79-81页 |
| 6.1.3 模型拓展 | 第81-84页 |
| 6.2 基于推土机距离的可逆信息隐藏算法 | 第84-89页 |
| 6.2.1 EMD-RDH算法 | 第84-85页 |
| 6.2.2 EMD-RDH求解 | 第85-88页 |
| 6.2.3 递归编码构造算法 | 第88-89页 |
| 6.3 基于推土机距离的RDH算法流程 | 第89-91页 |
| 6.3.1 预测算法 | 第89-90页 |
| 6.3.2 算法流程 | 第90-91页 |
| 6.4 实验设计与分析 | 第91-96页 |
| 6.4.1 实验环境与数据 | 第91-93页 |
| 6.4.2 实验结果及分析 | 第93-96页 |
| 6.5 本章小结 | 第96-98页 |
| 第7章 总结与展望 | 第98-102页 |
| 7.1 论文总结 | 第98-99页 |
| 7.2 未来展望 | 第99-102页 |
| 致谢 | 第102-104页 |
| 参考文献 | 第104-112页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第112-116页 |
| 作者简介 | 第116页 |