基于压缩感知的数字水印算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 选题背景及其研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 数字水印技术研究现状 | 第10页 |
| 1.3 数字水印的基本概念 | 第10-16页 |
| 1.3.1 数字水印的定义 | 第10-11页 |
| 1.3.2 数字水印系统的基本框架 | 第11-13页 |
| 1.3.3 数字水印的分类 | 第13-14页 |
| 1.3.4 数字水印的应用 | 第14-16页 |
| 1.4 数字水印的经典算法 | 第16-18页 |
| 1.4.1 空间域典型水印算法 | 第16-17页 |
| 1.4.2 变换域典型水印算法 | 第17-18页 |
| 1.5 数字水印的性能评价标准 | 第18-19页 |
| 1.6 本论文研究的主要内容及组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 压缩感知的基本理论 | 第21-29页 |
| 2.1 压缩感知理论 | 第21-23页 |
| 2.1.1 信号的稀疏表示 | 第21-22页 |
| 2.1.2 信号的线性测量 | 第22-23页 |
| 2.1.3 信号的重建过程 | 第23页 |
| 2.2 测量矩阵的构造 | 第23-25页 |
| 2.3 压缩感知重构算法 | 第25-27页 |
| 2.4 压缩感知理论的应用 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于压缩感知的水印算法 | 第29-49页 |
| 3.1 压缩感知在数字水印技术上的应用 | 第29-30页 |
| 3.2 图像稀疏化表示及测量矩阵构造 | 第30-33页 |
| 3.2.1 离散小波变换稀疏化 | 第30-32页 |
| 3.2.2 乱序哈德马集测量矩阵 | 第32-33页 |
| 3.3 DCT分块嵌入方法 | 第33页 |
| 3.4 子空间追踪算法 | 第33-34页 |
| 3.5 基于压缩感知的水印算法详细描述 | 第34-38页 |
| 3.5.1 基于压缩感知的水印算法嵌入过程 | 第34-37页 |
| 3.5.2 基于压缩感知的水印算法提取过程 | 第37-38页 |
| 3.6 仿真及攻击实验结果分析 | 第38-47页 |
| 3.7 本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 基于压缩感知特征的零水印算法 | 第49-65页 |
| 4.1 零水印技术 | 第49-51页 |
| 4.1.1 零水印的概念 | 第49-50页 |
| 4.1.2 零水印研究现状 | 第50-51页 |
| 4.2 图像的压缩感知特征 | 第51页 |
| 4.3 基于压缩感知特征的零水印算法详细描述 | 第51-54页 |
| 4.3.1 基于压缩感知特征的零水印算法嵌入过程 | 第51-53页 |
| 4.3.2 基于压缩感知特征的零水印算法提取过程 | 第53-54页 |
| 4.4 仿真及攻击实验结果分析 | 第54-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 总结 | 第65-66页 |
| 5.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 作者攻读硕士学位期间学术成果 | 第75页 |
