基于小波变换的图像数字水印算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·研究背景、发展现状及选题依据 | 第8-9页 |
| ·本文的主要工作 | 第9-11页 |
| 第二章 小波分析的基本理论 | 第11-17页 |
| ·小波分析的定义 | 第11-12页 |
| ·二维离散小波变换 | 第12-13页 |
| ·多分辨率分析 | 第13-14页 |
| ·图像的小波分解与重构 | 第14-16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| 第三章 数字水印技术概述 | 第17-24页 |
| ·数字水印的定义 | 第17-18页 |
| ·数字水印的特征及分类 | 第18-19页 |
| ·数字水印的特征 | 第18-19页 |
| ·数字水印的分类 | 第19页 |
| ·数字水印的一般模型 | 第19-21页 |
| ·数字水印的嵌入 | 第20页 |
| ·数字水印的检测或提取 | 第20-21页 |
| ·数字水印典型算法及理论 | 第21-23页 |
| ·空域水印算法 | 第22页 |
| ·变换域水印算法 | 第22-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第四章 基于图像块均值量化的自适应盲水印算法 | 第24-29页 |
| ·Hilbert扫描 | 第24-25页 |
| ·嵌入及提取的算法原理 | 第25-26页 |
| ·水印的嵌入 | 第25-26页 |
| ·水印的提取 | 第26页 |
| ·仿真试验及性能分析 | 第26-28页 |
| ·水印系统的评价参数 | 第26-27页 |
| ·实验结果和分析 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第五章 改进的小波鲁棒自适应水印算法 | 第29-36页 |
| ·人类视觉系统( HVS ) | 第29-31页 |
| ·数字水印技术中所涉及的视觉特性 | 第29-30页 |
| ·仅可感知变化阀值(JND) | 第30-31页 |
| ·水印的嵌入及提取 | 第31-34页 |
| ·图像块分类和块视觉阈值JND计算 | 第31-32页 |
| ·水印嵌入算法 | 第32-33页 |
| ·水印提取算法 | 第33-34页 |
| ·仿真试验及攻击分析 | 第34-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第六章 两种基于混沌映射的数字水印算法 | 第36-47页 |
| ·混沌映射及散列处理 | 第36-38页 |
| ·Arnold变换原理 | 第36-37页 |
| ·散列表及序列的散列处理 | 第37-38页 |
| ·奇偶量化法的改进算法 | 第38-43页 |
| ·原始奇偶量化法 | 第38-39页 |
| ·对原始奇偶量化算法的分析 | 第39-40页 |
| ·改进后的水印嵌入和提取 | 第40-42页 |
| ·仿真实验及性能分析 | 第42-43页 |
| ·图像块最大小波系数量化算法 | 第43-45页 |
| ·水印嵌入方法 | 第43-44页 |
| ·水印提取算法 | 第44-45页 |
| ·仿真试验与性能分析 | 第45页 |
| ·小结 | 第45-47页 |
| 第七章 结论与展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 作者在攻读硕士期间的主要研究成果 | 第52-53页 |
| 附录（相关程序） | 第53-56页 |
