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图像隐写信息定位技术研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第13-25页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
    1.2 信息隐藏技术第14-15页
        1.2.1 信息隐藏的基本概念和技术分类第14页
        1.2.2 信息隐藏的研究现状第14-15页
    1.3 数字隐写技术第15-18页
        1.3.1 数字隐写模型第15-16页
        1.3.2 数字隐写技术指标和分类第16-17页
        1.3.3 图像隐写研究现状第17-18页
    1.4 隐写分析技术第18-20页
        1.4.1 隐写分析模型第18页
        1.4.2 隐写分析的分类第18-20页
    1.5 负载定位技术第20-23页
        1.5.1 研究现状第20-22页
        1.5.2 拟解决的关键问题第22-23页
    1.6 论文主要研究工作及章节安排第23-25页
第二章 结合WS残差法和MAP载体估计的隐写负载定位算法第25-37页
    2.1 算法原理及流程第25-26页
    2.2 基于WS残差法的负载初定位第26-30页
        2.2.1 WS残差第26-27页
        2.2.2 负载初定位第27-30页
    2.3 改进的MAP载体估计方法第30-31页
    2.4 实验结果及分析第31-34页
        2.4.1 门限的选取第31-32页
        2.4.2 实验设置第32页
        2.4.3 定位结果及分析第32-34页
    2.5 本章小结第34-37页
第三章 针对多密钥生成的载密图像集的隐写负载定位算法第37-47页
    3.1 算法原理及流程第37-38页
    3.2 定位n种密钥生成的所有负载位置第38-40页
    3.3 负载位置初步分类第40-43页
        3.3.1 对于由n种密钥确定的共有负载位置的处理第41页
        3.3.2 对于由某一种密钥确定的单一负载位置的处理第41-43页
        3.3.3 对于由m(2 ≤m ≤n ?1) 种密钥确定的共有负载位置的处理第43页
    3.4 定位每一幅载密图像的负载位置第43-44页
    3.5 实验结果及分析第44-46页
        3.5.1 实验设置第44页
        3.5.2 实验结果及分析第44-46页
    3.6 本章小结第46-47页
第四章 一种针对LSB匹配隐写的负载定位算法第47-57页
    4.1 SVM分类器第47-48页
    4.2 差分像素邻接矩阵第48-49页
    4.3 相邻像素差分平方均值统计特征第49-51页
    4.4 特征提取第51-52页
        4.4.1 72维相邻像素差分平方均值统计特征第51-52页
        4.4.2 边缘像素处理第52页
    4.5 实验结果及分析第52-54页
        4.5.1 图像库设置第52页
        4.5.2 分类器训练过程第52页
        4.5.3 评价标准第52-53页
        4.5.4 实验结果及分析第53-54页
    4.6 本章小结第54-57页
第五章 结束语第57-59页
    5.1 论文工作总结第57-58页
        5.1.1 结合WS残差法和MAP载体估计的隐写负载定位算法第57页
        5.1.2 针对多密钥生成的载密图像的隐写负载定位算法第57-58页
        5.1.3 一种针对LSB匹配隐写的负载定位算法第58页
    5.2 研究方向展望第58-59页
致谢第59-61页
参考文献第61-67页
作者简历第67页

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