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【6h】

一类SVD水印算法的问题分析及Contourlet域的水印嵌入与检测算法

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1绪论

1.1什么是信息隐藏

1.2数字水印技术综述

1.3本文的工作与论文的结构

2一类SVD水印算法的问题分析

2.1图像的奇异值分解(SVD)

2.2一类基于SVD的水印算法及其问题分析

2.2.1空域SVD水印算法及其问题分析

2.2.2变换域SVD水印算法及其问题分析

2.3本章小结

3 Contourlet变换的基本理论

3.1引言

3.2离散Contourlet变换的结构与步骤

3.2.1由塔式框架进行多尺度分解

3.2.2多方向分解

3.2.3多尺度多方向分解:离散Contourlet变换

3.3 Contourlet变换的应用

3.3.1非线性逼近

3.3.2图像去噪

3.4 Contourlet变换的缺点与非采样Contourlet变换

3.5本章小结

4一种基于非采样Contourlet变换的自适应水印方法

4.1引言

4.2一种基于非采样Contourlet变换的自适应水印方法

4.2.1方向子带加权掩盖系数的确定

4.2.2水印的嵌入方法

4.2.3水印的检测方法

4.2.4实验

4.3本章小结

5基于Contourlet变换的乘性水印算法

5.1变换域乘性水印的嵌入与检测

5.2基于Contourlet变换的乘性水印嵌入

5.3基于Contourlet变换的乘性水印检测

5.3.1 Contourlet变换系数的统计模型

5.3.2 Contourlet域乘性水印的一致最优势检测器

5.3.3 Contourlet域乘性水印的局部最优势检测器

5.3.4对Contourlet域乘性水印检测器的性能评价

5.4实验

5.5本章小结

6总结与展望

致谢

参考文献

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摘要

本文对数字水印的基本概念、应用领域、通用模型和典型算法、性能评价和测试等方面进行了综述。简要介绍了数字水印技术与图像处理其他研究领域的联系以及关于数字水印的主要学术会议。 由于图像的奇异值具有较好的鲁棒性,不少学者提出了空域SVD和变换域SVD(DCT-SVD,DWT-SVD)的水印算法。但是,这一类算法普遍存在着一个问题。本文详细讨论了引起这一问题的根本原因,并给出了实验结果。 图像的有效表示和自适应的水印算法是两个很有趣的问题。本文详细介绍了Contourlet变换的基本知识。利用非采样Contourlet变换的多方向性和高冗余性,在引入人类视觉系统特性的基础上,通过计算高频方向子带的掩盖效应,设计了一个自适应的图像水印算法。实验证明这个方法具有较好的鲁棒性。在非采样Contourlet变换域建立更加精确的人类视觉系统模型是一个可供进一步研究的问题。 本文实现了一种基于Contourlet变换的乘性水印算法。使用广义高斯分布描述Contourlet变换高频方向子带系数的统计特征,给出了Contourlet域乘性水印的一致最优势检测器、局部最优势检测器和普遍最优检测器。

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