摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-9页 |
目录 | 第9-12页 |
1 绪论 | 第12-32页 |
·数字隐写术与数字隐写分析概述 | 第12-17页 |
·数字隐写与分析的主要用途 | 第12-13页 |
·信息隐藏的基本要素 | 第13-14页 |
·数字隐写术和数字隐写分析简介 | 第14-15页 |
·数字隐写与数字水印及密码学的区别 | 第15-17页 |
·数字图像隐写和分析的研究综述 | 第17-26页 |
·隐写与分析的理论研究 | 第17-20页 |
·数字图像隐写分析的研究 | 第20-23页 |
·数字图像隐写术的研究 | 第23-26页 |
·隐写与分析的研究现状和热点问题 | 第26-29页 |
·国内外研究现状 | 第26-27页 |
·当前的热点问题 | 第27-29页 |
·论文的研究思路和主要工作 | 第29-32页 |
·本文的研究思路 | 第29-30页 |
·本文的主要工作 | 第30页 |
·本文的结构安排 | 第30-32页 |
2 数字图像隐写的高阶Markov模型 | 第32-46页 |
·隐写系统的通信模型 | 第32-33页 |
·数字图像隐写安全性指标 | 第33-35页 |
·Cachin的统计安全性理论 | 第33-34页 |
·数字图像隐写Markov链安全性指标 | 第34-35页 |
·数字图像隐写高阶Markov模型 | 第35-44页 |
·数字图像n-MC模型及其经验矩阵的构建 | 第35-37页 |
·构建图像n-MC模型的扫描方式选择 | 第37-39页 |
·高阶Markov模型的统计测度 | 第39-42页 |
·实验结果与分析 | 第42-44页 |
·本章小结 | 第44-46页 |
3 基于图像高阶Markov模型的扩频隐写分析 | 第46-56页 |
·扩频图像隐写算法 | 第46-47页 |
·基于图像n-MC模型的扩频隐写分析 | 第47-55页 |
·SSIS隐写对载体n-MC模型经验矩阵的影响 | 第48-49页 |
·基于n-MC模型的扩频隐写分析 | 第49-51页 |
·模型阶数对计算复杂度的影响 | 第51页 |
·实验结果与分析 | 第51-55页 |
·本章小结 | 第55-56页 |
4 图像空域像素的二阶统计保持LSB匹配隐写算法 | 第56-74页 |
·LSB与LSB匹配隐写算法 | 第56-58页 |
·基于n-MC模型统计测度的LSB匹配隐写算法 | 第58-65页 |
·数字图像1-MC模型的统计测度 | 第59页 |
·算法描述 | 第59-62页 |
·实验结果与分析 | 第62-65页 |
·基于n-MC模型的动态补偿LSB匹配隐写算法 | 第65-73页 |
·隐写对数字图像1-MC模型统计分布的影响 | 第66页 |
·算法描述 | 第66-69页 |
·实验结果与分析 | 第69-73页 |
·本章小结 | 第73-74页 |
5 图像像素预测误差二阶统计保持量化隐写算法 | 第74-90页 |
·数字图像空域像素的n-MC模型在像素预测误差域的扩展 | 第74-76页 |
·基于量化的嵌入方法 | 第76-77页 |
·基于图像预测误差n-MC模型的量化隐写算法 | 第77-84页 |
·算法描述 | 第77-79页 |
·实验结果与分析 | 第79-84页 |
·图像预测误差域的动态补偿安全量化隐写算法 | 第84-89页 |
·情况分析 | 第84-85页 |
·算法描述 | 第85-86页 |
·实验结果与分析 | 第86-89页 |
·本章小结 | 第89-90页 |
6 基于隐写编码和高阶Markov模型的安全隐写算法 | 第90-108页 |
·基于循环隐写编码的自适应图像隐写算法 | 第90-98页 |
·基于循环码的隐写编码 | 第91-92页 |
·基于梯度的图像像素复杂度 | 第92页 |
·算法描述 | 第92-94页 |
·实验结果与分析 | 第94-98页 |
·基于隐写编码和高阶Markov模型的自适应图像隐写算法 | 第98-106页 |
·基于稀疏表示的隐写编码生成方式 | 第98-99页 |
·根据载体各部分特性确定对应嵌入容量的方法 | 第99-100页 |
·基于图像1-MC模型的动态补偿嵌入方式 | 第100-101页 |
·算法描述 | 第101-103页 |
·实验结果与分析 | 第103-106页 |
·本章小结 | 第106-108页 |
7 结束语 | 第108-110页 |
致谢 | 第110-112页 |
参考文献 | 第112-124页 |
附录 | 第124-126页 |
中英文对照表 | 第126页 |