| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16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 基于变换域的鲁棒性数字图像水印技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 抗几何攻击和压缩攻击水印研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要研究方向及章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 数字图像水印技术基础 | 第16-27页 |
| 2.1 水印的原理及特性 | 第16页 |
| 2.2 水印的基本框架 | 第16-21页 |
| 2.2.1 水印预处理过程 | 第17页 |
| 2.2.2 水印的嵌入过程 | 第17-19页 |
| 2.2.3 水印的提取过程 | 第19-21页 |
| 2.3 数字图像水印的分类 | 第21页 |
| 2.4 人类视觉模型及数字水印容量 | 第21-23页 |
| 2.4.1 人类视觉模型 | 第21-22页 |
| 2.4.2 数字水印容量 | 第22-23页 |
| 2.5 常见水印攻击及性能指标 | 第23-26页 |
| 2.5.1 常见水印攻击 | 第23-24页 |
| 2.5.2 水印性能指标 | 第24-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 水印算法相关理论基础 | 第27-40页 |
| 3.1 小波变换的理论知识 | 第27-30页 |
| 3.2 SIFT特征值提取 | 第30-34页 |
| 3.3 SVD奇异值分解及其虚警性分析 | 第34-38页 |
| 3.3.1 SVD奇异值分解理论 | 第34-35页 |
| 3.3.2 基于SVD的水印虚警性实验分析 | 第35-38页 |
| 3.4 基于SIFT和DBSCAN-GM的图像选择算法 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于DWT-SVD的强鲁棒性数字图像双水印算法 | 第40-63页 |
| 4.1 数字图像水印嵌入算法描述 | 第40-46页 |
| 4.1.1 第一重水印的嵌入算法 | 第41-45页 |
| 4.1.2 第二重水印的嵌入算法 | 第45-46页 |
| 4.2 数字图像水印提取算法描述 | 第46-49页 |
| 4.2.1 第一重水印检测算法 | 第46-48页 |
| 4.2.2 第二重水印检测算法 | 第48-49页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第49-60页 |
| 4.3.1 第一重水印算法实验结果 | 第49-58页 |
| 4.3.2 第二重水印算法实验结果 | 第58-60页 |
| 4.4 实验对比 | 第60-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 抗压缩感知水印攻击验证 | 第63-70页 |
| 5.1 压缩感知理论 | 第63-64页 |
| 5.2 压缩感知理论在水印中的应用 | 第64-65页 |
| 5.3 压缩感知水印攻击实验 | 第65-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-79页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 附件 | 第81页 |
