數(shù)字水印技術(shù)及其應(yīng)用

目錄CONTENTS
第1章緒論
1.1數(shù)字水印技術(shù)相關(guān)概念
1.2數(shù)字水印的研究現(xiàn)狀
1.3數(shù)字水印技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第2章數(shù)字水印技術(shù)的基本理論
2.1數(shù)字水印技術(shù)的特點(diǎn)
2.2數(shù)字水印技術(shù)的基本框架
2.3數(shù)字水印系統(tǒng)的性能評(píng)價(jià)
2.4數(shù)字水印檢測(cè)的錯(cuò)誤概率
2.5數(shù)字水印技術(shù)的分類
2.6數(shù)字水印技術(shù)算法攻擊分析
2.7視覺系統(tǒng)的掩蔽特性
2.8DCT和提升方案小波變換簡(jiǎn)介
2.8.1小波變換
2.8.2離散余弦變換
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章提升方案小波和DCT的圖像盲水印算法
3.1引言
3.2基于HVS的自適應(yīng)水印嵌入策略
3.3水印嵌入和提取算法
3.3.1水印嵌入
3.3.2水印提取與檢測(cè)
3.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果
3.4.1水印嵌入和提取的效果
3.4.2對(duì)JPEG有損壓縮的魯棒性測(cè)試
3.4.3對(duì)噪聲攻擊的魯棒性測(cè)試
3.4.4對(duì)剪切攻擊的魯棒性測(cè)試
3.4.5對(duì)銳化增強(qiáng)的魯棒勝性測(cè)試
3.5討論
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章基于峰值信噪比的迭加量化公開水印算法
4.1引言
4.2水印嵌入算法
4.2.1水印混沌置亂
4.2.2水印的嵌入
4.2.3量化步長(zhǎng)的確定
4.3水印提取過程
4.3.1水印提取
4.3.2相關(guān)檢測(cè)
4.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果
4.4.1水印嵌入和提取結(jié)果
4.4.2抗攻擊實(shí)驗(yàn)
4.5討論
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的半色調(diào)圖像水印算法
5.1引言
5.2基于神經(jīng)元的半色調(diào)處理算法
5.2.1半色調(diào)調(diào)制
5.2.2基于神經(jīng)元的誤差擴(kuò)散核
5.3基于神經(jīng)元誤差擴(kuò)散核的半色調(diào)圖像算法
5.3.1數(shù)字水印的嵌入
5.3.2數(shù)字水印的提取
5.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果
5.4.1檢測(cè)性能測(cè)試
5.4.2抗攻擊能力測(cè)試
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章抗幾何攻擊的圖像水印算法概述
6.1引言
6.2抗幾何攻擊圖像水印算法研究現(xiàn)狀
6.2.1基于攻擊校正的水印方法
6.2.2基于不變性的水印方法
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第7章基于歸一化圖像重要區(qū)域的圖像水印算法
7.1引言
7.2圖像歸一化技術(shù)簡(jiǎn)介
7.3歸一化圖像重要區(qū)域的確定
7.4基于歸一化圖像重要區(qū)域的數(shù)字水印算法
7.4.1數(shù)字水印的嵌入
7.4.2數(shù)字水印的提取
7.5實(shí)驗(yàn)結(jié)果
7.5.1檢測(cè)性能測(cè)試
7.5.2抗攻擊能力測(cè)試
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第8章基于DWT域的抗幾何攻擊水印算法
8.1引言
8.2特征點(diǎn)模板的提取
8.2.1Harris算子
8.2.2特征尺度
8.2.3改進(jìn)的HarrisLaplace
8.2.4特征點(diǎn)模板的確定
8.2.5特征點(diǎn)匹配
8.3幾何攻擊的參數(shù)估計(jì)和校正
8.4水印嵌入
8.5水印檢測(cè)
8.6實(shí)驗(yàn)結(jié)果
8.7討論
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第9章基于自適應(yīng)特征區(qū)域的圖像水印算法
9.1引言
9.2基于尺度空間特征點(diǎn)的局部特征區(qū)域劃分
9.2.1自動(dòng)尺度選擇和尺度不變特征點(diǎn)
9.2.2局部特征區(qū)域的自適應(yīng)劃分
9.3基于特征點(diǎn)的圖像水印算法
9.3.1數(shù)字水印的嵌入
9.3.2數(shù)字水印的檢測(cè)
9.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果
9.4.1檢測(cè)性能測(cè)試
9.4.2抗攻擊能力測(cè)試
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第10章基于仿射不變特征點(diǎn)的抗幾何攻擊水印算法
10.1引言
10.2HarrisAffine檢測(cè)算子
10.2.1仿射高斯尺度空間
10.2.2仿射自相關(guān)矩陣
10.3特征點(diǎn)和特征區(qū)域的提取
10.4局部特征區(qū)域的自適應(yīng)劃分
10.5水印嵌入
10.6水印檢測(cè)
10.7實(shí)驗(yàn)結(jié)果
10.8討論
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第11章基于Contourlet變換域的水印算法
11.1引言
11.2Contourlet變換
11.2.1拉普拉斯金字塔濾波器組
11.2.2方向?yàn)V波器組
11.2.3金字塔方向?yàn)V波器組
11.2.4Contourlet變換的特性
11.3基于Contourlet變換域的自適應(yīng)水印算法
11.3.1水印嵌入
11.3.2水印檢測(cè)
11.3.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果
11.3.4討論
11.4基于特征點(diǎn)模板的Contourlet域抗幾何攻擊水印算法
11.4.1特征點(diǎn)模板的提取
11.4.2特征點(diǎn)模板的匹配
11.4.3幾何攻擊參數(shù)的估計(jì)和校正
11.4.4水印嵌入
11.4.5水印檢測(cè)
11.4.6實(shí)驗(yàn)結(jié)果
11.4.7討論
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第12章視頻水印技術(shù)簡(jiǎn)介
12.1引言
12.2視頻水印技術(shù)相關(guān)概念
12.2.1視頻水印技術(shù)的基本特點(diǎn)
12.2.2視頻水印技術(shù)的分類
12.2.3視頻水印的攻擊方式
12.2.4視頻壓縮編碼國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)
12.2.5MPEG標(biāo)準(zhǔn)系列
12.2.6視頻水印技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域
12.3視頻水印算法回顧
12.4視頻水印技術(shù)的研究趨勢(shì)
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第13章基于提升方案小波和HVS特性的自適應(yīng)視頻
水印算法
13.1引言
13.2算法概述
13.3水印圖像預(yù)處理
13.4視頻流預(yù)處理
13.4.1視頻場(chǎng)景分割
13.4.2視頻幀小波變換
13.4.3視頻幀圖像小波域重要系數(shù)的確定
13.5水印嵌入自適應(yīng)性處理
13.5.1紋理區(qū)域的分類
13.5.2運(yùn)動(dòng)區(qū)域分類
13.6算法實(shí)現(xiàn)
13.6.1水印嵌入
13.6.2水印提取
13.6.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果
13.7討論
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第14章基于特征區(qū)域的抗幾何攻擊視頻水印算法
14.1引言
14.2幾何攻擊參數(shù)的估計(jì)和校正
14.2.1特征區(qū)域的檢測(cè)
14.2.2旋轉(zhuǎn)角的估計(jì)
14.2.3尺度變換參數(shù)的估計(jì)
14.2.4平移尺度的估計(jì)
14.3水印嵌入過程
14.3.1水印混沌置亂處理
14.3.2水印嵌入
14.3.3量化步長(zhǎng)確定
14.4水印檢測(cè)過程
14.5實(shí)驗(yàn)結(jié)果
14.6討論
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第15章基于幀差紋理方向的自適應(yīng)視頻水印算法
15.1引言
15.2不可見噪聲塊的確定
15.3水印嵌入過程
15.3.1嵌入幀的選擇
15.3.2嵌入塊的選擇
15.3.3嵌入位置的選擇及嵌入公式
15.3.4進(jìn)一步保證魯棒性的嵌入策略
15.4水印提取過程
15.4.1水印的提取
15.4.2水印的相似度檢測(cè)
15.5實(shí)驗(yàn)結(jié)果
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第16章基于運(yùn)動(dòng)特征的視頻水印算法
16.1引言
16.2不同運(yùn)動(dòng)對(duì)象區(qū)域的確定
16.2.1聚類分析
16.2.2分類方法
16.2.3分類的作用
16.3水印嵌入過程
16.4水印檢測(cè)
16.5實(shí)驗(yàn)結(jié)果
小結(jié)