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数字图象的盲水印技术研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第一章 绪论第11-27页
   ·数字水印技术产生的背景第11-14页
     ·问题的产生第11-12页
     ·数字水印技术的产生第12-14页
   ·数字水印与信息隐藏第14-15页
   ·数字水印的分类第15-17页
   ·数字水印的应用第17-18页
   ·数字水印的国内外研究动态第18-20页
   ·本论文的研究内容第20-22页
 本章参考文献第22-27页
第二章 数字图象水印技术概述第27-46页
   ·数字水印技术的通用模型第27-29页
     ·水印嵌入第28页
     ·水印提取(或检测)第28-29页
   ·算法设计要求第29-31页
   ·数字水印系统的评价标准第31-34页
     ·不可见性第31-33页
     ·鲁棒性第33页
     ·水印检测错误概率第33-34页
     ·计算复杂度第34页
   ·数字图象水印的典型算法第34-41页
     ·独立于图象的水印算法第34-36页
     ·基于视觉特性的水印算法第36-40页
     ·第二代水印算法第40-41页
   ·本章小结第41页
 本章参考文献第41-46页
第三章 基于混沌映射的小波域盲水印方法研究第46-95页
   ·引言第46-47页
   ·混沌及小波变换的基础知识第47-51页
     ·混沌简介第47-49页
     ·小波变换简介第49-51页
   ·基于二维移位混沌映射的水印方法第51-66页
     ·水印的置乱第52-53页
     ·二维混沌映射的设计与分析第53-56页
     ·水印算法介绍第56-63页
     ·实验结果第63-65页
     ·算法小结第65-66页
   ·采用混沌置乱与F范数的水印方法第66-78页
     ·二维混沌映射的设计与分析第66-69页
     ·水印方法介绍第69-73页
     ·安全性能分析第73-75页
     ·实验结果第75-77页
     ·算法小结第77-78页
   ·无失真自适应零水印方法第78-89页
     ·改进的一维移位混沌映射第78-79页
     ·二值混沌序列第79-81页
     ·特征点提取第81-82页
     ·水印方法的主要过程第82-84页
     ·通过虚警概率确定检测阈值第84-85页
     ·抗攻击性能分析第85页
     ·实验结果第85-87页
     ·多水印嵌入技术第87-89页
     ·算法小结第89页
   ·本章小结第89-90页
 本章参考文献第90-95页
第四章 抗几何攻击的盲水印技术研究第95-125页
   ·引言第95页
   ·有关抗几何攻击水印的研究第95-98页
     ·不变域方法第96页
     ·模板方法第96-97页
     ·自相关方法第97页
     ·图象归一化方法第97-98页
   ·空域RST不变量水印方法第98-109页
     ·特征点提取第99-100页
     ·三角剖分第100-101页
     ·RST不变量的产生第101-102页
     ·水印方法介绍第102-103页
     ·密钥的混沌搜索策略第103-104页
     ·实验结果第104-107页
     ·多水印嵌入技术第107-108页
     ·算法小结第108-109页
   ·基于神经网络和不变特征的水印方法第109-120页
     ·不变特征与神经网络的基础理论第109-113页
     ·方法介绍第113-116页
     ·实验结果第116-120页
     ·算法小结第120页
   ·本章小结第120-121页
 本章参考文献第121-125页
第五章 无意义水印的盲提取第125-155页
   ·引言第125页
   ·一类典型的水印盲检测算法第125-127页
   ·无意义水印的盲提取模型第127-130页
   ·空域中的盲水印提取第130-142页
     ·图象建模第130-132页
     ·参数估计第132-133页
     ·二值混沌水印信号第133-136页
     ·水印算法介绍第136-138页
     ·实验结果第138-142页
   ·小波域中的盲水印提取第142-149页
     ·小波系数的建模第142-143页
     ·水印嵌入强度的确定第143-145页
     ·实验结果第145-149页
   ·进一步的改进第149-151页
   ·本章小结第151页
 本章参考文献第151-155页
第六章 总结与展望第155-159页
   ·论文工作总结第155-157页
   ·未来研究展望第157-159页
致谢第159-160页
博士学习阶段的研究成果第160页

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