| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·应用及展望 | 第11-13页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第13-15页 |
| 第2章 数字水印基础理论 | 第15-23页 |
| ·数字水印原理 | 第15-21页 |
| ·水印模型 | 第15-17页 |
| ·水印分类 | 第17-19页 |
| ·水印算法 | 第19-21页 |
| ·数字水印攻击 | 第21页 |
| ·数字水印性能指标 | 第21-23页 |
| 第3章 算法设计的理论基础 | 第23-35页 |
| ·水印的随机置乱 | 第23-25页 |
| ·Arnold变换的定义 | 第23-24页 |
| ·Arnold变换的周期性 | 第24-25页 |
| ·小波变换 | 第25-30页 |
| ·离散小波变换 | 第26-28页 |
| ·二维图像小波分解和重构 | 第28-30页 |
| ·奇异值分解 | 第30-34页 |
| ·奇异值分解的定义 | 第30-31页 |
| ·奇异值分解的性质 | 第31-34页 |
| ·人类视觉特性 | 第34-35页 |
| 第4章 基于小波变换和奇异值分解水印算法研究 | 第35-41页 |
| ·基于小波变换水印算法研究 | 第35-39页 |
| ·小波变换在图像数字水印中的应用 | 第35-36页 |
| ·小波变换水印算法 | 第36-38页 |
| ·小波变换水印算法分析 | 第38-39页 |
| ·基于奇异值分解水印算法研究 | 第39-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第5章 基于DWT-SVD的自适应数字图像水印算法 | 第41-62页 |
| ·人类视觉模型 | 第41-44页 |
| ·小波域数字水印算法的视觉模行 | 第41-42页 |
| ·JND和SVD的关系 | 第42-44页 |
| ·水印的嵌入和提取 | 第44-47页 |
| ·水印的嵌入 | 第44-46页 |
| ·水印的提取 | 第46-47页 |
| ·对几何失真不变性的分析 | 第47-49页 |
| ·转置 | 第47-48页 |
| ·镜像 | 第48页 |
| ·旋转 | 第48-49页 |
| ·实验结果 | 第49-60页 |
| ·水印嵌入 | 第49-50页 |
| ·未经干扰的水印提取 | 第50-51页 |
| ·算法的鲁棒性检验 | 第51-60页 |
| ·算法的优缺点 | 第60-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第70页 |