| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 数字图像隐写 | 第8-12页 |
| 1.2.1 数字图像隐写技术概述 | 第8-9页 |
| 1.2.2 数字图像隐写分析技术概述 | 第9-10页 |
| 1.2.3 研究现状及存在的问题 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要工作内容与组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 基于高维量化最小值最大值特征的空域隐写算法的研究 | 第14-27页 |
| 2.1 隐写方案设计 | 第14-18页 |
| 2.1.1 HUGO算法 | 第14-15页 |
| 2.1.2 隐写分析中的高维量化最小值最大值特征 | 第15-16页 |
| 2.1.3 改进的嵌密机制 | 第16-18页 |
| 2.2 实验结果分析 | 第18-26页 |
| 2.2.1 参数初始化 | 第18-19页 |
| 2.2.2 图像隐写算法评估指标 | 第19-20页 |
| 2.2.3 最大嵌密容量和视觉隐蔽性 | 第20-22页 |
| 2.2.4 抗统计检测的能力 | 第22-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于高维像素差特征的空域隐写算法的研究 | 第27-37页 |
| 3.1 隐写方案设计 | 第27-31页 |
| 3.1.1 OPVD算法概述及其存在的问题 | 第27-28页 |
| 3.1.2 改进的目标函数 | 第28-30页 |
| 3.1.3 改进的嵌密机制 | 第30-31页 |
| 3.2 实验结果分析 | 第31-36页 |
| 3.2.1 最大嵌密容量和视觉隐蔽性 | 第31-32页 |
| 3.2.2 抗统计检测的能力 | 第32-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于高维联合概率特征的DCT域隐写算法的研究 | 第37-47页 |
| 4.1 隐写方案设计 | 第37-41页 |
| 4.1.1 DCT域自适应隐写算法 | 第37页 |
| 4.1.2 隐写分析中的联合概率特征组 | 第37-38页 |
| 4.1.3 改进的嵌密机制 | 第38-41页 |
| 4.2 实验结果分析 | 第41-46页 |
| 4.2.1 最大嵌密容量和视觉隐蔽性 | 第42-43页 |
| 4.2.2 抗统计检测的能力 | 第43-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 主要结论与展望 | 第47-49页 |
| 主要结论 | 第47-48页 |
| 展望 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第53页 |