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图像大容量、低失真可逆信息隐藏技术研究

中文摘要第3-5页
Abstract第5-7页
第一章 绪论第12-36页
    1.1 研究背景与意义第12-13页
    1.2 信息隐藏技术第13-21页
        1.2.1 信息隐藏技术的基本概念和分支第13-17页
        1.2.2 信息隐藏技术的研究现状第17-21页
    1.3 图像可逆信息隐藏技术第21-34页
        1.3.1 图像可逆信息隐藏技术的基本概念第21-22页
        1.3.2 图像可逆信息隐藏技术的可行性分析第22-25页
        1.3.3 图像可逆信息隐藏技术的性能要求和评价指标第25-27页
        1.3.4 图像可逆信息隐藏技术的研究现状第27-34页
    1.4 本文的主要贡献和结构安排第34-35页
    1.5 本章小结第35-36页
第二章 基于直方图扩展的通用可逆信息隐藏框架第36-48页
    2.1 引言第36-37页
    2.2 基于直方图扩展的可逆信息隐藏方法回顾第37-43页
        2.2.1 基于直方图搬移的可逆信息隐藏方法第37-39页
        2.2.2 基于预测误差直方图搬移的可逆信息隐藏方法第39-42页
        2.2.3 基于预测误差扩展的可逆信息隐藏方法第42-43页
    2.3 预测误差扩展与直方图搬移的相似关系第43-44页
    2.4 基于直方图扩展的通用可逆信息隐藏框架第44-47页
    2.5 本章小结第47-48页
第三章 基于自回归模型的自适应可逆信息隐藏算法第48-66页
    3.1 引言第48-50页
    3.2 基于自回归模型的自适应图像像素值预测方法第50-52页
    3.3 隐秘信息的嵌入和提取第52-57页
        3.3.1 隐秘信息嵌入第53-55页
        3.3.2 隐秘信息提取和载体图像恢复第55-57页
    3.4 实验结果分析第57-65页
        3.4.1 主观评价第60页
        3.4.2 客观评价第60-65页
    3.5 本章小结第65-66页
第四章 多分辨率可逆信息隐藏框架第66-79页
    4.1 引言第66-67页
    4.2 多分辨率可逆信息隐藏框架的基本思想第67-69页
    4.3 多分辨率可逆信息隐藏框架的具体实现第69-73页
        4.3.1 图像金字塔的生成第69-70页
        4.3.2 图像插值预测第70页
        4.3.3 隐秘信息的嵌入和提取第70-73页
    4.4 实验结果分析第73-78页
        4.4.1 主观评价第73页
        4.4.2 客观评价第73-78页
    4.5 本章小结第78-79页
第五章 基于加权曲面估计的图像插值框架第79-91页
    5.1 引言第79页
    5.2 图像插值问题回顾第79-80页
    5.3 基于加权曲面估计的图像插值框架第80-86页
        5.3.1 加权曲面估计第81-83页
        5.3.2 加权均方误差表征区域平滑度第83-85页
        5.3.3 估计值融合第85页
        5.3.4 计算复杂度第85-86页
    5.4 实验结果分析第86-90页
        5.4.1 插值结果分析第86-89页
        5.4.2 结合多分辨率可逆信息隐藏框架的容量 -失真性能分析第89-90页
    5.5 本章小结第90-91页
第六章 基于DCT系数能量分析预测结合直方图优化嵌入策略的低失真可逆信息隐藏算法第91-106页
    6.1 引言第91-93页
    6.2 基于DCT系数能量分析的图像像素值预测方法第93-95页
    6.3 直方图优化嵌入策略第95-99页
        6.3.1 由于像素搬移造成的隐秘图像质量退化第96-97页
        6.3.2 由于扩展嵌入造成的隐秘图像质量退化第97页
        6.3.3 有效载荷 -图像退化程度函数第97-99页
    6.4 隐秘信息的嵌入和提取第99-102页
        6.4.1 隐秘信息嵌入第100-101页
        6.4.2 隐秘信息提取和载体图像恢复第101-102页
    6.5 实验结果分析第102-105页
        6.5.1 图像像素值预测精度对比第102-103页
        6.5.2 容量 -失真性能对比第103-105页
    6.6 本章小结第105-106页
第七章 结论第106-109页
    7.1 主要结论第106-107页
    7.2 研究展望第107-109页
参考文献第109-125页
在学期间的研究成果第125-127页
致谢第127-128页

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