| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| 1．1 信息隐藏技术研究的目的和意义 | 第7-8页 |
| 1．2 国内外的研究动态和发展方向 | 第8-9页 |
| 1．3 论文的主要研究内容和组织结构 | 第9-11页 |
| 第二章 基于图像的信息隐藏技术 | 第11-23页 |
| 2．1 信息隐藏技术概述 | 第11-13页 |
| 2．1．1 分类 | 第11-12页 |
| 2．1．2 信息隐藏与密码学 | 第12页 |
| 2．1．3 信息隐秘和数字水印的区别 | 第12-13页 |
| 2．2 图像信息隐藏系统模型及相关术语 | 第13-14页 |
| 2．3 图像信息隐藏技术的性能指标 | 第14-15页 |
| 2．4 图像质量评价和性能分析方法 | 第15-18页 |
| 2．4．1 图像质量的主观评价 | 第15-16页 |
| 2．4．2 图像质量的客观评价 | 第16-18页 |
| 2．5 常用算法简介 | 第18-23页 |
| 2．5．1 空间域算法 | 第18-20页 |
| 2．5．2 变换域算法 | 第20-23页 |
| 第三章 人类视觉系统在图像信息隐藏中的应用研究 | 第23-33页 |
| 3．1 人类视觉系统 | 第23-25页 |
| 3．1．1 概述 | 第23-24页 |
| 3．1．2 与信息隐藏相关的若干视觉特性 | 第24-25页 |
| 3．2 基于HVS的图像子块分类 | 第25-28页 |
| 3．2．1 信息熵 | 第25-26页 |
| 3．2．2 图像子块的平滑、边缘和纹理区分类 | 第26-28页 |
| 3．3 信息预处理——置乱技术 | 第28-30页 |
| 3．3．1 概述 | 第28-29页 |
| 3．3．2 基于随机数的数字图像置乱算法 | 第29-30页 |
| 3．4 一种符合HVS特性的图像质量评价方法 | 第30-33页 |
| 3．4．1 加权峰值信噪比 | 第30-31页 |
| 3．4．2 图像质量评价对比实验 | 第31-32页 |
| 3．4．3 结论 | 第32-33页 |
| 第四章 基于HVS的图像信息隐藏算法 | 第33-47页 |
| 4．1 隐藏系统描述 | 第33-34页 |
| 4．2 图像双像素块灰度差分隐藏算法基本思想 | 第34-35页 |
| 4．3 算法实现过程 | 第35-37页 |
| 4．3．1 秘密信息的嵌入过程 | 第35-37页 |
| 4．3．2 秘密信息的提取过程 | 第37页 |
| 4．4 基于HVS特性的算法改进 | 第37-40页 |
| 4．4．1 算法存在的问题 | 第37-38页 |
| 4．4．2 改进算法 | 第38-40页 |
| 4．5 实验仿真结果及分析 | 第40-44页 |
| 4．5．1 对图像的隐藏 | 第40-43页 |
| 4．5．2 对文本的隐藏 | 第43-44页 |
| 4．6 小结 | 第44-47页 |
| 第五章 原型系统的设计与实现 | 第47-51页 |
| 5．1 原型系统设计 | 第47页 |
| 5．2 原型系统功能简介及实现 | 第47-51页 |
| 5．2．1 经典LSB算法及原始差分算法的实现 | 第47页 |
| 5．2．2 改进的双像素块灰度差分隐藏算法的设计与实现 | 第47-50页 |
| 5．2．3 图像质量评价和性能分析 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 附录A 实验所用的标准图像 | 第53-55页 |
| 附录B 信息隐藏相关术语中英文对照 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 在读期间的研究成果 | 第65页 |