基于视频信息的数据库水印算法的研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.1.1 研究的背景 | 第7页 |
| 1.1.2 研究的意义 | 第7-8页 |
| 1.2 视频作为水印的缘由 | 第8-9页 |
| 1.2.1 目前研究存在的不足 | 第8-9页 |
| 1.2.2 视频作为水印的必要性 | 第9页 |
| 1.2.3 视频作为水印的可行性 | 第9页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第9-10页 |
| 1.4 论文的结构 | 第10-11页 |
| 第2章 数据库水印概述 | 第11-19页 |
| 2.1 数据库水印的基本概念 | 第11-15页 |
| 2.1.1 数据库水印的基本定义和基本原理 | 第11-12页 |
| 2.1.2 数据库水印的分类 | 第12-14页 |
| 2.1.3 数据库数据与其他多媒体数据的区别 | 第14-15页 |
| 2.2 数据库水印技术的研究现状 | 第15-16页 |
| 2.3 数据库水印算法的性能指标 | 第16-17页 |
| 2.4 数据库水印常见的攻击方式 | 第17-19页 |
| 第3章 混沌理论 | 第19-24页 |
| 3.1 基本理论 | 第19页 |
| 3.2 混沌的基本属性 | 第19-20页 |
| 3.3 混沌映射 | 第20-24页 |
| 第4章 基于图像的数据库水印算法的研究 | 第24-36页 |
| 4.1 算法的基本过程 | 第24-25页 |
| 4.2 水印形成算法 | 第25-28页 |
| 4.2.1 图像的感兴趣区域的提取 | 第25-28页 |
| 4.2.2 具体方法 | 第28页 |
| 4.3 水印嵌入算法 | 第28-32页 |
| 4.3.1 标记算法 | 第28-29页 |
| 4.3.2 元组与属性的选取 | 第29-30页 |
| 4.3.3 数据验证 | 第30页 |
| 4.3.4 水印嵌入的具体过程 | 第30-32页 |
| 4.4 水印检测与提取算法 | 第32-33页 |
| 4.5 实验与分析 | 第33-36页 |
| 4.5.1 水印算法性能分析 | 第33-34页 |
| 4.5.2 Matlab 仿真实验 | 第34-36页 |
| 第5章 基于视频的数据库水印算法的研究 | 第36-48页 |
| 5.1 算法的基本过程 | 第36-40页 |
| 5.1.1 视频压缩 | 第36-37页 |
| 5.1.2 视频特征提取 | 第37-39页 |
| 5.1.3 算法描述 | 第39-40页 |
| 5.2 水印形成算法 | 第40页 |
| 5.3 水印嵌入算法 | 第40-44页 |
| 5.3.1 基础算法 | 第40-42页 |
| 5.3.2 改进算法 | 第42-44页 |
| 5.4 水印检测与提取算法 | 第44-45页 |
| 5.5 实验与分析 | 第45-48页 |
| 第6章 总结与展望 | 第48-51页 |
| 6.1 研究总结 | 第48-49页 |
| 6.2 工作展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第55页 |
