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数字图像的鲁棒性水印技术研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-24页
 1.1 研究背景与研究意义第11-14页
 1.2 数字水印技术的研究现状第14-20页
 1.3 本论文研究的主要内容第20-21页
 1.4 本论文的主要贡献第21-24页
第二章 数字水印技术的基本框架和特性第24-49页
 2.1 基本框架第24-25页
 2.2 基本特性和系统设计第25-28页
  2.2.1 基本特性第25-26页
  2.2.2 系统设计第26-28页
 2.3 应用领域第28-35页
  2.3.1 版权保护第28-29页
  2.3.2 交易跟踪第29页
  2.3.3 内容认证第29-30页
  2.3.4 广播监听第30-31页
  2.3.5 拷贝保护第31-34页
  2.3.6 秘密通信第34-35页
 2.4 性能评估第35-47页
  2.4.1 感知质量第36-37页
  2.4.2 水印容量第37页
  2.4.3 鲁棒性第37-40页
  2.4.4 系统安全第40-44页
  2.4.5 计算代价第44-45页
  2.4.6 非盲检测与盲检测第45-46页
  2.4.7 虚警概率第46-47页
 2.5 本章小结第47-49页
第三章 基于图像显著特征区域的数字水印算法第49-73页
 3.1 概述第49-51页
 3.2 相关工作第51-53页
 3.3 WRSF算法的基本原理和流程第53-55页
 3.4 WRSF算法的关键技术及实现第55-67页
  3.4.1 获取图像的显著特征区域和水印嵌入域第55-58页
  3.4.2 水印的嵌入和检测第58-61页
  3.4.3 检测性能分析第61-62页
  3.4.4 实验结果与结论第62-67页
 3.5 安全性和盲检测的进一步分析与改进第67-71页
  3.5.1 构造参考水印第68-69页
  3.5.2 水印的嵌入和提取第69-70页
  3.5.3 实验结果与结论第70-71页
 3.6 本章小结第71-73页
第四章 基于图像兴趣点的数字水印算法第73-91页
 4.1 概述第73-74页
 4.2 相关工作及WIP算法的背景第74-76页
 4.3 WIP算法的基本原理和流程第76-77页
 4.4 WIP算法的关键技术及实现第77-89页
  4.4.1 鲁棒的显著兴趣点检测第77-81页
  4.4.2 水印的嵌入和检测第81-84页
  4.4.3 检测性能分析第84-86页
  4.4.4 实验结果与结论第86-89页
 4.5 本章小结第89-91页
第五章 基于通信技术的数字图像水印算法第91-115页
 5.1 概述第91页
 5.2 基于通信理论的数字水印系统模型第91-95页
  5.2.1 安全的通信系统模型第91-93页
  5.2.2 水印系统的通信模型之一:基本模型第93-94页
  5.2.3 水印系统的通信模型之二:边带模型第94-95页
  5.2.4 水印信道模型第95页
 5.3 一种基于扩频技术的小波域标识符水印算法第95-102页
  5.3.1 引言第95-96页
  5.3.2 水印信号的产生第96页
  5.3.3 水印能量确定第96-98页
  5.3.4 水印的嵌入和检测第98-99页
  5.3.5 实验结果第99-102页
  5.3.6 结论第102页
 5.4 一种基于边带通信模型的数字水印算法第102-114页
  5.4.1 基于边带通信模型的数字水印方案第103页
  5.4.2 一种新的基于边信息的数字水印算法第103-109页
  5.4.3 检测性能分析第109-110页
  5.4.4 实验结果第110-113页
  5.4.5 结论第113-114页
 5.5 本章小结第114-115页
第六章 总结与展望第115-118页
致谢第118-119页
参考文献第119-136页
攻读博士学位期间的主要研究成果第136-137页

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