摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-9页 |
第一章 绪论 | 第13-40页 |
1.1 课题研究背景与意义 | 第13-16页 |
1.2 数字图像认证介绍 | 第16-25页 |
1.2.1 基于数字水印技术的图像认证 | 第18-21页 |
1.2.2 基于感知哈希技术的图像认证 | 第21-25页 |
1.3 图像认证的发展现状 | 第25-32页 |
1.3.1 基于数字水印技术的图像认证发展现状 | 第25-29页 |
1.3.2 基于感知哈希技术的图像认证发展现状 | 第29-32页 |
1.4 数字图像认证技术的性能评价 | 第32-38页 |
1.4.1 数字水印的性能评价 | 第33-35页 |
1.4.2 图像感知哈希的性能评价 | 第35-38页 |
1.5 本文的研究内容与章节安排 | 第38-40页 |
第二章 基于变换域特征不变性的可靠水印算法 | 第40-54页 |
2.1 引言 | 第40页 |
2.2 奇异值分解的数学理论 | 第40-44页 |
2.3 传统 SVD 算法中存在的虚警问题 | 第44-46页 |
2.4 基于变换域特征不变性的可靠水印算法 | 第46-50页 |
2.4.1 水印的嵌入算法 | 第46-47页 |
2.4.2 水印的检测算法 | 第47页 |
2.4.3 蜂群算法对嵌入强度因子的优化 | 第47-50页 |
2.5 实验结果与分析 | 第50-53页 |
2.6 本章小结 | 第53-54页 |
第三章 基于奇异值不变性的可视密码水印算法 | 第54-67页 |
3.1 引言 | 第54页 |
3.2 基于奇异值不变性的可视密码水印算法原理 | 第54-57页 |
3.2.1 二值水印的预处理 | 第54-55页 |
3.2.2 (2, 2)可视密码的生成规则 | 第55页 |
3.2.3 模糊 C-均值聚类 | 第55-56页 |
3.2.4 基于人工蜂群特征子块的选择 | 第56-57页 |
3.3 算法实现步骤 | 第57-60页 |
3.3.1 水印的嵌入算法 | 第58-59页 |
3.3.2 水印的提取算法 | 第59-60页 |
3.4 实验结果与分析 | 第60-66页 |
3.5 本章小结 | 第66-67页 |
第四章 基于形状不变矩的图像感知哈希算法 | 第67-94页 |
4.1 引言 | 第67页 |
4.2 图像矩的定义和分类 | 第67-78页 |
4.2.1 几何矩 | 第68-69页 |
4.2.2 旋转矩 | 第69-70页 |
4.2.3 复数矩 | 第70页 |
4.2.4 连续正交矩 | 第70-76页 |
4.2.5 离散正交矩 | 第76-78页 |
4.3 基于径向 Tchebichef 矩的图像感知哈希算法 | 第78-93页 |
4.3.1 径向 Tchebichef 矩 | 第78-81页 |
4.3.2 随机格雷码 | 第81-82页 |
4.3.3 提出的算法 | 第82-86页 |
4.3.4 实验结果与分析 | 第86-93页 |
4.5 本章小结 | 第93-94页 |
第五章 基于四元数表示的图像感知哈希算法 | 第94-107页 |
5.1 引言 | 第94-95页 |
5.2 基于四元数极坐标谐波变换矩的图像感知哈希算法 | 第95-106页 |
5.2.1 彩色图像的四元数描述 | 第95-96页 |
5.2.2 四元数极坐标谐波变换矩 | 第96-98页 |
5.2.3 提出的算法 | 第98-99页 |
5.2.4 实验结果与分析 | 第99-106页 |
5.3 本章小结 | 第106-107页 |
第六章 基于图像正规化的数字版权保护算法 | 第107-118页 |
6.1 引言 | 第107页 |
6.2 图像正规化方法 | 第107-109页 |
6.2.1 仿射变换 | 第107页 |
6.2.2 仿射图像的几何矩和中心矩 | 第107-108页 |
6.2.3 图像正规化过程 | 第108-109页 |
6.3 模糊可能性 C-均值聚类 | 第109-110页 |
6.4 基于 SVD 和图像正规化的数字版权保护算法 | 第110-112页 |
6.4.1 水印的嵌入算法 | 第110-111页 |
6.4.2 水印的验证算法 | 第111-112页 |
6.5 仿真结果与分析 | 第112-117页 |
6.6 本章小结 | 第117-118页 |
总结与展望 | 第118-120页 |
参考文献 | 第120-131页 |
攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第131-132页 |
致谢 | 第132-133页 |
附件 | 第133页 |