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基于超混沌的图像盲水印算法研究

中文摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 课题研究的背景与意义第9-10页
    1.2 课题研究现状第10-13页
    1.3 论文的结构及内容第13-15页
第2章 数字图像水印与经典算法第15-25页
    2.1 数字图像水印简介第15-17页
        2.1.1 数字图像水印原理第15页
        2.1.2 数字图像水印的分类第15-16页
        2.1.3 数字图像水印的特征第16-17页
    2.2 数字图像水印的算法攻击与评估方法第17-19页
        2.2.1 常见的数字图像水印攻击手段第17-18页
        2.2.2 数字图像水印算法的评估方法第18-19页
    2.3 基于通信模型的数字图像水印模型第19-21页
    2.4 数字图像盲水印的经典算法第21-23页
        2.4.1 时域的数字图像盲水印算法介绍第21-22页
        2.4.2 基于DCT变换的图像盲水印算法第22-23页
        2.4.3 基于小波变换的图像盲水印算法第23页
    2.5 本章小结第23-25页
第3章 混沌技术在数字图像中的应用第25-38页
    3.1 混沌的发展历程第25-26页
    3.2 混沌理论第26-29页
        3.2.1 混沌的基本特征第27-29页
    3.3 超混沌理论第29-31页
        3.3.1 超混沌的定义及其优点第29-30页
        3.3.2 超混沌的仿真第30-31页
    3.4 一种新的基于超混沌的组合加密算法第31-37页
        3.4.1 基于超混沌的排序图像置乱算法第32-33页
        3.4.2 图像置乱加密算法的分析第33-35页
        3.4.3 基于超混沌的图像扩散加密算法第35-36页
        3.4.4 图像扩散加密算法分析第36-37页
    3.5 本章小节第37-38页
第4章 基于超混沌和QR CODE的图像盲水印算法第38-52页
    4.1 QR CODE介绍第38-40页
        4.1.1 QR Code的基本结构第38-39页
        4.1.2 QR Code的主要特性第39-40页
    4.2 算法的实现第40-44页
        4.2.1 水印的嵌入第40-42页
        4.2.2 水印的提取第42-44页
    4.3 实验结果及攻击测试第44-51页
        4.3.1 嵌入强度与图像失真度测试第44-45页
        4.3.2 嵌入强度与识别成功率第45页
        4.3.3 鲁棒性测试第45-51页
    4.4 本章小结第51-52页
第5章 基于Schur分解和小波变换的盲水印算法第52-62页
    5.1 Schur分解简介第52-53页
    5.2 算法实现第53-55页
        5.2.1 水印的嵌入第53-54页
        5.2.2 水印的提取第54-55页
    5.3 实验结果及攻击测试第55-59页
        5.3.1 嵌入系数对算法的影响第55-56页
        5.3.2 鲁棒性测试第56-59页
    5.4 两种盲水印算法的比较第59-60页
    5.5 本章小结第60-62页
结论第62-64页
参考文献第64-69页
致谢第69-70页
攻读学位期间发表的学术论文第70-71页

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