| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 数字水印研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 压缩感知研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 有待进一步研究的问题 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要内容及章节安排 | 第14-17页 |
| 第二章 数字水印理论 | 第17-26页 |
| 2.1 数字水印技术的特征及基本原理框架 | 第17-21页 |
| 2.1.1 数字水印的特征 | 第17-18页 |
| 2.1.2 水印加密预处理 | 第18-19页 |
| 2.1.3 水印的嵌入过程 | 第19-20页 |
| 2.1.4 水印提取和检测 | 第20-21页 |
| 2.2 数字图像水印系统的性能评价 | 第21-23页 |
| 2.2.1 水印隐蔽性评价 | 第21-22页 |
| 2.2.2 水印鲁棒性评价 | 第22-23页 |
| 2.2.3 其他的评价标准 | 第23页 |
| 2.3 数字图像水印的分类和应用 | 第23-25页 |
| 2.3.1 数字水印的分类 | 第23-24页 |
| 2.3.2 数字水印的应用 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于稀疏表示的数字图像水印算法 | 第26-41页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 稀疏表示理论 | 第26-31页 |
| 3.2.1 稀疏表示理论简介 | 第26-28页 |
| 3.2.2 冗余字典和稀疏分解 | 第28-29页 |
| 3.2.3 稀疏表示的应用 | 第29-31页 |
| 3.3 问题描述及解决办法 | 第31-35页 |
| 3.3.1 匹配追踪算法 | 第31-32页 |
| 3.3.2 二值冗余字典的构造 | 第32-33页 |
| 3.3.3 基于最小灰度值匹配追踪算法 | 第33-35页 |
| 3.4 水印算法设计及仿真 | 第35-40页 |
| 3.4.1 水印的嵌入算法 | 第35-36页 |
| 3.4.2 水印的提取算法 | 第36-37页 |
| 3.4.3 仿真验证及结果分析 | 第37-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于边缘检测及压缩感知的数字图像分块水印算法 | 第41-56页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 压缩感知理论 | 第41-43页 |
| 4.2.1 压缩感知理论简介 | 第41-42页 |
| 4.2.2 压缩感知与数字图像水印 | 第42-43页 |
| 4.3 问题描述及解决办法 | 第43-47页 |
| 4.3.1 载体图像分块策略 | 第43-44页 |
| 4.3.2 对比测试实验 | 第44-47页 |
| 4.4 水印算法设计及仿真 | 第47-55页 |
| 4.4.1 水印的嵌入算法 | 第47-48页 |
| 4.4.2 水印的提取算法 | 第48-49页 |
| 4.4.3 仿真验证及结果分析 | 第49-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 全文总结 | 第56-57页 |
| 5.2 研究展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |