基于无嵌入的图像隐写算法研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-20页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第20页 |
| 1.4 课题来源与内容组织 | 第20-22页 |
| 1.4.1 课题来源 | 第20页 |
| 1.4.2 内容组织 | 第20-22页 |
| 第二章 相关基础知识 | 第22-29页 |
| 2.1 自适应图像隐写 | 第22页 |
| 2.2 无嵌入图像隐写 | 第22-24页 |
| 2.2.1 基于载体选择 | 第23页 |
| 2.2.2 基于载体合成 | 第23-24页 |
| 2.3 无嵌入图像隐写算法的性能指标 | 第24-25页 |
| 2.3.1 隐写容量 | 第24页 |
| 2.3.2 安全性 | 第24-25页 |
| 2.3.3 鲁棒性 | 第25页 |
| 2.4 生成对抗网络 | 第25-29页 |
| 2.4.1 生成对抗网络的原理 | 第25-27页 |
| 2.4.2 生成对抗网络中的图像隐写 | 第27-29页 |
| 第三章 基于载体选择的无嵌入图像隐写 | 第29-41页 |
| 3.1 基于SIFT特征的图像鲁棒哈希算法 | 第29-32页 |
| 3.1.1 通过SIFT算法构建特征直方图 | 第29-31页 |
| 3.1.2 构建鲁棒图像hash | 第31-32页 |
| 3.2 建立载体图像库 | 第32-34页 |
| 3.3 隐写及提取过程 | 第34-35页 |
| 3.3.1 隐写过程 | 第34-35页 |
| 3.3.2 提取过程 | 第35页 |
| 3.4 实验及结果分析 | 第35-40页 |
| 3.4.1 隐写容量对比 | 第35页 |
| 3.4.2 隐写算法的鲁棒性 | 第35-39页 |
| 3.4.3 安全性分析 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于深度卷积生成对抗网络的无嵌入图像隐写 | 第41-61页 |
| 4.1 深度卷积生成对抗网络 | 第41-44页 |
| 4.1.1 反卷积 | 第41-42页 |
| 4.1.2 深度卷积生成对抗网络的结构及特点 | 第42-43页 |
| 4.1.3 噪声向量 | 第43-44页 |
| 4.2 深度卷积生成对抗网络隐写算法模型 | 第44-48页 |
| 4.2.1 秘密信息和噪声向量的映射关系 | 第44-46页 |
| 4.2.2 深度卷积生成对抗网络隐写框架的设计 | 第46-48页 |
| 4.3 提取模型 | 第48-51页 |
| 4.3.1 提取模型的原理 | 第48-49页 |
| 4.3.2 提取模型的结构 | 第49页 |
| 4.3.3 训练提取模型 | 第49-51页 |
| 4.4 隐写及提取过程 | 第51-52页 |
| 4.4.1 隐写过程 | 第51-52页 |
| 4.4.2 提取过程 | 第52页 |
| 4.5 实验及结果分析 | 第52-60页 |
| 4.5.1 深度卷积生成对抗网络的训练 | 第53-54页 |
| 4.5.2 提取模型的训练 | 第54-55页 |
| 4.5.3 秘密信息数据恢复精度 | 第55-58页 |
| 4.5.4 隐写容量对比 | 第58-59页 |
| 4.5.5 安全性分析 | 第59-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 总结 | 第61-62页 |
| 5.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第68-69页 |
