| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-16页 |
| 1 绪论 | 第16-36页 |
| ·研究背景与研究意义 | 第16-18页 |
| ·数字水印概述 | 第18-22页 |
| ·数字水印的分类 | 第18-20页 |
| ·数字水印的应用 | 第20-22页 |
| ·数字水印技术的研究现状 | 第22-30页 |
| ·国内外数字水印技术研究动态 | 第23-25页 |
| ·数字图像水印技术研究现状及分析 | 第25-30页 |
| ·数字图像水印性能评估 | 第30-31页 |
| ·数字图像水印攻击类型 | 第31-33页 |
| ·本文的主要研究工作及内容安排 | 第33-36页 |
| ·研究工作 | 第33-34页 |
| ·各章内容安排 | 第34-36页 |
| 2 数字图像水印基础理论 | 第36-54页 |
| ·基本框架 | 第36-39页 |
| ·水印生成 | 第36-37页 |
| ·水印嵌入 | 第37-38页 |
| ·水印提取/检测 | 第38-39页 |
| ·人类视觉系统(HVS) | 第39-43页 |
| ·人眼的生理结构 | 第40-41页 |
| ·人类视觉感知模型 | 第41-42页 |
| ·视觉特性在水印中的应用 | 第42-43页 |
| ·数字水印中常用的数学变换 | 第43-53页 |
| ·傅立叶变换 | 第44-45页 |
| ·余弦变换 | 第45-46页 |
| ·小波变换 | 第46-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 3 基于图像边缘特征的水印技术 | 第54-74页 |
| ·引言 | 第54-55页 |
| ·图像的边缘检测 | 第55-64页 |
| ·边缘的几何模型 | 第56-59页 |
| ·模型分析 | 第59-61页 |
| ·基于广义梯度的边缘模型 | 第61-64页 |
| ·水印嵌入与提取/检测 | 第64-67页 |
| ·水印嵌入 | 第64-66页 |
| ·水印提取/检测 | 第66-67页 |
| ·实验结果 | 第67-72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 4 基于水平集方法的水印技术 | 第74-100页 |
| ·引言 | 第74-75页 |
| ·基于水平集方法的图像分割 | 第75-85页 |
| ·概述 | 第75-78页 |
| ·两相图像分割水平集方法 | 第78-83页 |
| ·多相图像分割水平集方法 | 第83-85页 |
| ·基于水平集特征点的水印技术 | 第85-94页 |
| ·相关工作及算法背景 | 第85-86页 |
| ·遗传算法 | 第86-88页 |
| ·特征点的提取和匹配 | 第88-89页 |
| ·水印嵌入 | 第89-90页 |
| ·水印提取/检测 | 第90页 |
| ·实验结果 | 第90-94页 |
| ·基于水平集区域的水印技术 | 第94-98页 |
| ·相关工作及算法背景 | 第94-95页 |
| ·水印嵌入 | 第95-97页 |
| ·水印提取/检测 | 第97页 |
| ·实验结果 | 第97-98页 |
| ·本章小结 | 第98-100页 |
| 5 基于Radon和傅立叶梅林变换的水印技术 | 第100-116页 |
| ·引言 | 第100-102页 |
| ·基于Radon和Fourier-Mellin变换的不变特征 | 第102-108页 |
| ·Radon变换 | 第103-105页 |
| ·解析Fourier-Mellin变换 | 第105-107页 |
| ·图像的不变特征提取 | 第107-108页 |
| ·水印的嵌入与检测 | 第108-110页 |
| ·水印图像置乱 | 第108-109页 |
| ·水印嵌入 | 第109-110页 |
| ·水印提取/检测 | 第110页 |
| ·实验结果 | 第110-114页 |
| ·本章小结 | 第114-116页 |
| 6 结论与展望 | 第116-120页 |
| ·全文工作总结 | 第116-118页 |
| ·未来研究展望 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-134页 |
| 简历 | 第134页 |