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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--图像可逆水印的高保真性与鲁棒性研究
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图像可逆水印的高保真性与鲁棒性研究
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
符号对照表第13-14页
缩略语对照表第14-18页
第一章 绪论第18-38页
    1.1 研究背景第18-19页
    1.2 信息隐藏第19-20页
    1.3 图像数字水印技术第20-25页
        1.3.1 图像数字水印的基本框架第21-22页
        1.3.2 数字水印技术的分类第22-24页
        1.3.3 数字水印的应用场景第24-25页
    1.4 可逆数字水印第25-28页
        1.4.1 可逆数字水印的基本概念第25页
        1.4.2 可逆数字水印的特性及性能评价指标第25-28页
    1.5 可逆数字水印的国内外研究现状第28-32页
        1.5.1 基于压缩的可逆数字水印算法第28-29页
        1.5.2 基于直方图平移(HS)的可逆数字水印技术第29页
        1.5.3 基于差值扩展(DE)的可逆数字水印技术第29-32页
    1.6 鲁棒可逆数字水印第32-35页
    1.7 主要研究内容和结构安排第35-36页
    1.8 本章小结第36-38页
第二章 基于动态分块策略的PVO可逆数字水印第38-64页
    2.1 基于像素值排序(PVO)的可逆数字水印第38-43页
        2.1.1 经典PVO方法第38-40页
        2.1.2 改进PVO方法(IPVO)第40-42页
        2.1.3 动态分块的基本思想第42-43页
    2.2 动态分块策略第43-46页
        2.2.1 图像区域划分第44-45页
        2.2.2 溢出问题与一致性控制第45-46页
    2.3 嵌入单元划分第46-48页
    2.4 像素块局部复杂度定义及嵌入单元分类第48-51页
    2.5 基于动态分块策略的PVO可逆水印嵌入和提取流程第51-57页
        2.5.1 数据嵌入流程第51-53页
        2.5.2 数据提取流程第53-54页
        2.5.3 数据嵌入和提取实例第54-57页
    2.6 实验结果与分析第57-61页
    2.7 本章小结第61-64页
第三章 采用自适应组块的可逆数字水印第64-80页
    3.1 自适应组块的基本思想第64-65页
    3.2 局部复杂度定义及块分类第65-67页
        3.2.1 局部复杂度定义第65-66页
        3.2.2 像素块分类第66-67页
        3.2.3 像素块合并方法第67页
    3.3 采用自适应组块的可逆水印嵌入及提取流程第67-72页
        3.3.1 嵌入流程第67-70页
        3.3.2 提取流程第70页
        3.3.3 数据嵌入实例第70-72页
    3.4 实验结果与分析第72-78页
    3.5 本章小结第78-80页
第四章 双层差值扩展可逆数字水印第80-92页
    4.1 差值扩展可逆数字水印方法第80-81页
    4.2 嵌入像素对选择第81-82页
    4.3 双层嵌入算法第82-85页
    4.4 双层差值扩展可逆水印嵌入及提取流程第85-87页
        4.4.1 嵌入流程第85-86页
        4.4.2 提取流程第86-87页
    4.5 实验结果与分析第87-91页
        4.5.1 双层差值扩展算法实验结果分析第87-90页
        4.5.2 本文提出的3种高保真算法讨论第90-91页
    4.6 本章小结第91-92页
第五章 基于量化的鲁棒可逆数字水印第92-106页
    5.1 基于整数变换的可逆数字水印算法第92-94页
    5.2 量化第94-97页
        5.2.1 奇偶量化原理第95-96页
        5.2.2 水印嵌入和提取过程中的奇偶量化第96-97页
    5.3 像素块平滑度定义及块分类第97页
    5.4 基于量化的鲁棒可逆水印嵌入及提取流程第97-101页
        5.4.1 嵌入流程第97-98页
        5.4.2 无失真环境下数据提取流程第98-99页
        5.4.3 有失真环境下的图像水印提取过程第99-100页
        5.4.4 数据嵌入和提取实例第100-101页
    5.5 实验结果与分析第101-104页
    5.6 本章小结第104-106页
第六章 总结与展望第106-108页
参考文献第108-118页
致谢第118-120页
作者简介第120-121页

 
 
论文编号BS4576496,这篇论文共121
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