数字图像水印技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·信息隐藏概述 | 第13-16页 |
| ·主要工作与各章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 数字水印概述 | 第18-27页 |
| ·数字水印基本理论 | 第18-24页 |
| ·常见数字水印算法 | 第21-23页 |
| ·掩密信号的保真度标准 | 第23-24页 |
| ·水印的攻击 | 第24页 |
| ·最优数字图像水印技术 | 第24-25页 |
| ·目前存在的问题及拟解决的办法 | 第25-27页 |
| 第三章 小波分析及其在图像处理中的应用 | 第27-38页 |
| ·小波变换相关概念 | 第27-32页 |
| ·连续小波变换 | 第27-29页 |
| ·离散小波变换 | 第29页 |
| ·二维小波变换 | 第29-31页 |
| ·多分辨率分析 | 第31页 |
| ·Mallat算法 | 第31-32页 |
| ·离散小波变换在图像处理中的应用 | 第32-34页 |
| ·多小波变换的理论和实现 | 第34-36页 |
| ·小波变换在数字水印中的应用 | 第36-38页 |
| 第四章 基于遗传算法与小波变换的数字水印技术 | 第38-56页 |
| ·遗传算法简介 | 第38-42页 |
| ·遗传算法的相关概念 | 第42-49页 |
| ·基本遗传算法的数学模型 | 第42-43页 |
| ·适应度函数 | 第43-44页 |
| ·编码 | 第44-46页 |
| ·遗传算子 | 第46-49页 |
| ·基于遗传算法的数字水印 | 第49-54页 |
| ·基于离散小波变换的水印算法 | 第49-52页 |
| ·基于小波变换与遗传算法的UQI水印技术 | 第52-54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-56页 |
| 第五章 基于神经网络和多小波的数字水印技术 | 第56-70页 |
| ·神经网络简介 | 第56-61页 |
| ·神经元模型 | 第57-59页 |
| ·从神经元到神经网络 | 第59-60页 |
| ·神经网络的结构 | 第60-61页 |
| ·神经网络的分类 | 第61页 |
| ·BP神经网络 | 第61-65页 |
| ·BP网络理论与结构 | 第62页 |
| ·BP网络学习规则 | 第62-64页 |
| ·隐层的设计技巧 | 第64-65页 |
| ·基于神经网络的数字水印 | 第65-68页 |
| ·基于多小波的水印嵌入与提取方法 | 第65-67页 |
| ·基于多小波变换与神经网络的自适应提取算法 | 第67-68页 |
| ·实验结果与分析 | 第68-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·总结 | 第70-71页 |
| ·今后的研究方向 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第76页 |
