| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 引言 | 第10-11页 |
| 1 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 平面水印技术研究进展 | 第12-15页 |
| 1.2.2 立体图像/视频水印技术研究 | 第15-16页 |
| 1.2.3 水印技术的应用研究 | 第16页 |
| 1.3 主要工作及创新之处 | 第16-18页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第18-20页 |
| 2 立体图像认证水印技术和视觉感知特性 | 第20-28页 |
| 2.1 立体图像认证水印概述 | 第20-25页 |
| 2.1.1 图像认证基础 | 第20页 |
| 2.1.2 立体图像认证算法 | 第20-23页 |
| 2.1.3 认证水印的评价指标 | 第23-25页 |
| 2.2 人眼视觉感知特性 | 第25-27页 |
| 2.2.1 人类视觉感知系统 | 第25-26页 |
| 2.2.2 视觉感知计算模型 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 立体图像脆弱水印技术研究 | 第28-64页 |
| 3.1 基于视差的立体图像脆弱水印算法 | 第28-36页 |
| 3.1.1 算法流程 | 第28-33页 |
| 3.1.2 实验结果及分析 | 第33-36页 |
| 3.2 基于JJND 的立体图像脆弱水印算法 | 第36-50页 |
| 3.2.1 JJND 的建模 | 第37-40页 |
| 3.2.2 基于空域的立体图像脆弱水印算法 | 第40-42页 |
| 3.2.3 基于DCT 域的立体图像脆弱水印算法 | 第42-45页 |
| 3.2.4 实验结果及分析 | 第45-50页 |
| 3.3 基于可变长度和自恢复的立体图像脆弱水印算法 | 第50-62页 |
| 3.3.1 算法描述 | 第50-55页 |
| 3.3.2 实验结果及分析 | 第55-62页 |
| 3.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 4 立体图像半脆弱水印技术研究 | 第64-86页 |
| 4.1 基于SVDDWT 的立体图像半脆弱水印算法 | 第64-72页 |
| 4.1.1 SVD和DWT 基础 | 第64-65页 |
| 4.1.2 算法描述 | 第65-68页 |
| 4.1.3 实验结果及分析 | 第68-72页 |
| 4.2 基于BJND 的立体图像半脆弱水印算法 | 第72-85页 |
| 4.2.1 具有视差信息的BJND 模型 | 第72-75页 |
| 4.2.2 算法描述 | 第75-80页 |
| 4.2.3 实验结果及分析 | 第80-85页 |
| 4.3 本章小结 | 第85-86页 |
| 5 立体水印技术在质量评价中的应用研究 | 第86-95页 |
| 5.1 基于水印技术的立体图像质量评价 | 第86-94页 |
| 5.1.1 立体图像质量评价模型和算法 | 第86-91页 |
| 5.1.2 实验结果及分析 | 第91-94页 |
| 5.2 本章小结 | 第94-95页 |
| 6 总结与展望 | 第95-97页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第95-96页 |
| 6.2 下一步研究方向 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-104页 |
| 在学研究成果 | 第104-106页 |
| 致谢 | 第106页 |