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高阶统计安全的隐写算法研究

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

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