一、频域数字水印算法的研究与实现（论文文献综述）
刘得成[1]（2021）在《基于HVS和几何矫正的彩色数字图像盲水印算法研究》文中研究说明随着计算机硬件技术和互联网通信技术的快速发展,文本、图像、视频等数字信息走进了大众生活的方方面面,为人们生活提供极大便利;但与此同时,黑客入侵、仿制、篡改、非法复制等违法犯罪行为屡见不鲜,数字信息的安全性也面临着巨大的挑战,为了有效保护数字信息的版权,数字水印技术应运而生。先前比较成熟的二值图像水印技术和灰度图像水印技术难以满足人们的需求,彩色数字图像因其直观形象、易懂和美观的特点越来越受到人们的青睐。彩色数字图像盲水印技术是彩色图像版权保护的有效方法之一,但是该技术的不可见性、鲁棒性、安全性、实时性等性能往往是相互依赖、相互制约的关系。另外,彩色数字图像较大的信息量使得版权保护更加困难。对于彩色图像鲁棒性盲水印技术来说,在满足不可见性、鲁棒性、实时性、安全性和水印嵌入率等性能需求的背景下,如何利用彩色数字图像独有的特性来提高水印技术的性能,并对这些性能进行有机统一是目前迫切要解决的问题。本文将人眼视觉系统（Human Visual System,HVS）的冗余特性、多进制水印编码和图像的几何特征与彩色图像数字水印技术结合起来,以矩阵Schur分解、矩阵EVD（Eigenvalue Decomposition,EVD）分解、矩阵Haar变换为数学理论基础,以仿射变换、通道相关性、纠错码算法等图像处理理论为辅助工具,对基于HVS和几何矫正的彩色数字图像盲水印算法进行了研究,具体研究内容如下:（1）探究彩色图像各颜色通道间量化步长与通道间相关性的内在联系,设计一种基于可变步长和高水印不可见性的彩色数字图像盲水印算法。（2）探究非二进制表示的彩色图像水印信息与水印不可见性、鲁棒性的关系,设计一种基于四进制编码和大水印容量的彩色数字图像盲水印算法。（3）研究纠错码算法在彩色数字水印技术中的性能,同时,研究如何矫正几何攻击后的彩色宿主图像并从中盲提取出彩色水印信息,设计一种基于汉明码和图像矫正的强鲁棒性彩色数字图像盲水印算法。（4）研究基于Haar变换的空频域特性及如何实现Haar变换空域化,优化图像几何矫正策略,设计一种基于融合域和高实时性的彩色数字图像盲水印算法。论文的重要贡献主要有以下三点:（1）将彩色图像各颜色通道间的相关性与HVS结合起来,在各颜色通道间设置不同的量化步长,提高了水印不可见性;优化了用于加密彩色水印的仿射变换算法,提高了水印的安全性。（2）提出用四进制表示彩色数字图像水印,研究并实现了四区间量化策略,为嵌入大信息量的彩色数字水印提供了新途径。（3）创造性地提出基于图像边缘几何特征的图像矫正策略和频域变换的空域化方案,提高了彩色数字水印算法抗几何攻击的鲁棒性和算法的实时性。本文以理论研究为重点,灵活运用MATLAB工具对数字水印算法进行编程验证,综合分析实验数据可以得出:基于通道相关性的彩色图像盲水印算法具有较好的水印不可见性,基于四进制编码的彩色图像盲水印算法具有较大的水印嵌入率,基于特征值分解和汉明码的彩色图像盲水印算法具有较强的鲁棒性,基于Haar变换和图像矫正的彩色图像盲水印算法不仅具有较好的水印不可见性和较高的实时性,而且还具有较强抗几何攻击的鲁棒性。
周凯[2]（2021）在《视觉特征引导的彩色图像水印算法研究》文中研究说明近年来,随着网络科技的发展和智能设备的普及,数字多媒体内容的存储、复制和传播变得更加容易。信息化时代给人们提供极大便利的同时也带来了一系列多媒体信息安全问题。数字水印技术是一种能够有效地保护、认证多媒体数据安全的技术手段,在版权保护和防伪认证等应用场景发挥了十分重要的作用。在多媒体内容更加信息化和便利化的今天,如何保障和提高数字水印算法的性能成为了研究者们不可忽视的问题。在数字水印技术出现和发展的过程中,衡量水印技术实用性和有效性的两个重要指标—算法的鲁棒性和水印信息的不可见性之间的相互矛盾一直是阻碍水印发展的重要问题。因此如何协调两者之间的矛盾、提高两者的性能是设计鲁棒水印算法的核心问题。在已有的解决方案中,研究者们通过将视觉特性引用到鲁棒算法中,在不可见性和鲁棒性方面取得了不错的效果。随着研究者们对人类视觉系统（Human Visual System,HVS）的深入研究,以及视觉特性计算的发展,能够更好地表示人类视觉系统的特征也在逐渐被提出。因此,本文充分考虑、使用HVS的感知效应,通过感知图像展现的视觉特性,设计更符合人眼视觉特性的视觉特征模型。为了使水印嵌入而导致的像素变化更符合人类的视觉感知,本文设计并利用视觉特征模型调制像素的修改量,自适应地调整每个像素的修改量,实现对空间域像素的更新,以达到数字水印信息嵌入的目的。本文提出的感知引导水印嵌入方法,实现了鲁棒性与不可见性之间的平衡,使水印图像更加符合人类视觉系统的感知特性,有效地提升了水印图像的视觉感知质量。本文的具体工作如下:1、本文提出基于图像块分类的自适应量化步长及使用恰可察觉差（Just Noticeable Difference,JND）模型引导像素修改量的水印算法。首先,根据人眼对图像不同区域的感知差异,利用离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）块中的部分交流系数（Alternating Current,AC）对图像块进行分类,并根据图像块的类型得到自适应的量化步长。同时,本文使用JND模型对像素的修改量进行感知引导,实现水印信息的嵌入。2、依据HVS对颜色复杂度和视觉显着性的感知差异,本论文提出一种基于空间域多特征感知引导的水印算法。人眼对彩色图像不同模式复杂度的感知敏感差异以及颜色复杂度对图像模式内容的影响,都会导致人眼对原始的图像模式复杂度产生不同的视觉掩蔽。因此,本文使用一种颜色复杂度调制因子对原始的模式复杂度掩蔽因子进行调制,得到更为准确的空间掩蔽效应。为了避免图像某些区域的JND阈值过大而引起可察觉的视觉失真,本文还使用视觉显着性（Visual saliency,VS）模型对JND模型进行调制。本文考虑了空间多个特征对HVS的影响,提出一种融合颜色复杂度和视觉显着性的空间域JND模型。本文提出的JND模型不光在视觉上有较好的结果,而且在提出的感知水印嵌入框架中具有很好的性能。
李佳[3]（2021）在《基于频域的数字音频水印算法研究》文中研究说明在音频信号中嵌入所有者的有效版权信息的技术称为数字音频水印技术,这种技术可以有效的解决数字音频的版权问题,已经成为信息安全领域内的重要研究之一。而且同步问题对于音频信号的研究十分重要,所以音频水印技术的发展较慢;随着互联网技术的不断发展,大量出现的各种各样的破解工具导致了数字音频的被侵权问题越来越严重,如今对音频水印算法的性能也就有了更高的要求。但是,由于音乐音频类型的多样性,对于现有的基于频域的音频水印算法使用不同变换进行级联的方式实现水印信息的嵌入,并不能保证同时适用于大部分类型的音乐音频,没有良好的泛化能力。所以,本文针对传统的基于频域的音频水印算法进行了研究和改进。主要从两个方面进行研究与总结,一方面针对的是传统嵌入式音频水印算法,一方面则针对“非嵌入式”,即传统音频零水印算法。具体内容如下:（1）首先通过查阅文献、整理资料,介绍了关于音频信号（包括了语音信号）的内容,并对音频水印领域的经典论文和前沿论文进行了仔细研读,系统总结了音频水印技术相关的知识。介绍了一些经典的音频水印算法的原理,其中对基于频域的音频水印算法进行了详细的介绍,分析了不同方法的优势和缺点,针对存在的问题提出相应的优化思路。（2）在传统的嵌入式音频水印算法中,并没有有效解决不可感知性,有效载荷和鲁棒性这三者的权衡问题,同时,水印信息表现出了弱安全性,针对这两个问题,本文提出了一种基于秘密分享和平稳小波变换（SWT）的数字音频水印算法。首先,利用了Shamir的秘密共享方案对水印信息处理得到n份秘密信息,其中n-1份存储在区块链中,剩余一份嵌入到根据水印信息特征产生出的哈希码选定的浊音帧中。在频域内,通过SWT和Schur分解（SD）来修正浊音帧的离散余弦变换（DCT）系数,将水印自适应地嵌入到从SD获得的正交矩阵的第一列元素中。实验结果表明,提出的改进算法具有较高的不可感知性,对各种信号攻击有着很高的鲁棒性,有效载荷高达1.39kbps。（3）为了使得零水印的构造时选取的音频特征更具有代表性,并去除伴奏参与特征的提取过程,本文又提出一种基于支持向量机（SVM）和谐波特征结合的鲁棒音频零水印算法。首先将原始音频中的语音通过谐波噪声模型（HNM）建模后获取到谐波部分后,在利用K-means聚类算法获得每帧谐波部分的高通SWT子带的大幅值区域来构造零水印,通过大幅值区域确定的奇异值均值集合作为SVM样本集,进行SVM训练,从而生成决策函数。水印检测方式为盲检测,指的是利用构造零水印阶段得到的决策函数来进行检测。实验结果表明,该算法对于不同类型的音频来说都表现出很强的抗攻击效果。
袁子涵[4]（2021）在《基于离散余弦变换的彩色图像数字水印算法研究》文中进行了进一步梳理作为信息交流和传递的关键渠道,互联网技术日益普及。然而,由于互联网信息的公开性,各类数字产品在网上传输的同时,也产生了一系列诸如盗版、侵权、篡改的问题。因此,版权保护问题开始得到广大学者的重视。数字水印作为版权保护的重要途径和必要手段,在过去的二十年间取得了较大的发展。本文对5G新环境下的版权保护进行了深刻思考,针对彩色数字图像的版权保护问题,设计了以彩色图像作为版权标识的四种高性能的图像水印新算法,突破了传统二值或灰度水印算法的多方面局限性。通过大量的仿真实验及对比分析,验证了所提算法在不可见性、鲁棒性、实时性、水印嵌入率等各方面的优越性。本文的主要研究内容如下:（1）探索了像素块经过离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）后所得系数之间的关系,采用不同的量化步长对不同系数进行量化完成水印嵌入,设计了基于可变步长的DCT域彩色图像盲水印算法。本算法突破了利用相同量化步长进行信息隐藏的局限性,具有较好不可见性,解决了由宿主图像像素修改幅度大而导致的水印不可见性差的难题。（2）分析了频域系数矩阵指定系数间的关系,兼顾了水印的不可见性、水印算法的鲁棒性、水印嵌入率等性能,设计了基于DCT的新型图像盲水印算法。本算法首先对选取的像素块进行DCT,然后选取其中部分中频系数,通过一定的规则修改所选中频系数完成数字水印的嵌入与盲提取。本算法对水印算法的各项性能进行了有效权衡,不但具有较好的水印不可见性,而且具有较强的鲁棒性,适用于彩色数字图像版权保护的场合。（3）充分利用了像素块的能量聚集特性、彩色图像层间相关性以及频域变换的空域特性,提出了一种融合空域和频域的彩色图像盲水印算法。在水印的嵌入过程,首先对在空域得到的直流系数（Direct Current,DC）矩阵进行分块,计算得到离散哈特利变换（Discrete Hartley Transform,DHT）后的直流分量,并使用不同的量化步长对其进行量化,上述操作使得像素块的能量更加聚集,在保证算法鲁棒性和不可见性的同时,也提高了算法的实时性,有效地解决了具有大容量的彩色图像水印算法运行速度慢的难题。（4）结合了空域和频域水印算法的优点,提出了一种高容量的空域图像数字水印新算法,在融合域中完成了彩色水印的嵌入与盲提取过程。本算法根据DCT后DC系数的独有特性、相邻像素块DC系数的相关性原理,利用不同的量化步长修改三层通道的DC系数,在空域中实现数字水印的嵌入与盲提取,无需进行真正的DCT。该算法在满足算法其他性能的前提下,提高了水印嵌入率,解决了由彩色图像水印信息量大导致的水印嵌入率不足的难题。通过上述研究,本文在保证水印高不可见性的前提下,设计了强鲁棒、高效率、高水印嵌入率的彩色图像数字水印新算法,突破了彩色图像盲水印技术鲁棒性弱的瓶颈,解决了频域水印技术耗时长的难题,克服了水印算法嵌入率小的弊端,能够有效地进行彩色图像的版权保护,具有重要的理论价值和应用价值。
赵文鹏[5]（2021）在《可逆数字水印算法的研究》文中研究表明数字水印技术是信息隐藏技术研究领域的一个重要部分,其基本原理是在传播所用的多媒体载体（如图像,视频,音频等）中将需要传输的信息作为水印嵌入。然而,在许多重要领域,对载体图像的质量都有较高的要求,希望水印信息嵌入之后,在经过水印提取,原始载体图像并无损失。随着水印技术的不断发展,可逆数字水印技术的提出,解决了原始载体图像在嵌入水印信息时,对图像的像素值进行改变,图像失真,导致提取水印之后无法恢复出原始载体图像的问题。可逆水印技术能够在不影响载体图像质量的情况下,进行防伪、版权保护、信息传输等应用,在各个领域中具有很大的应用空间。数字水印技术涉及多个学科,如计算机、数字图像处理、数学、通信等专业学科,给不同领域的研究者带来了巨大的发展空间。近年来,可逆数字水印技术的研究和应用不断地向发展。但总得来说,可逆数字水印技术没有发展到成熟阶段,还有许多技术问题有待解决,其潜在的应用前景将进一步拓宽。按照水印嵌入的位置和应用领域,提出三种可逆数字水印算法,主要从三个算法即三个创新点展开:（1）在一些特殊领域,例如防伪、信息传输、版权保护等,水印信息包含着重要信息,水印信息的安全也需要加以保护,因此不仅要无失真的恢复原始载体图像,也要保证水印信息的安全性,提出了一种直方图移位安全可逆图像水印算法。算法利用国密算法祖冲之流密码对水印信息进行加密,保证水印信息的机密性;水印的嵌入与提取阶段,利用预测差值,来构建二维直方图,使用二维直方图平移进行水印的嵌入和提取,提取之后恢复原始载体图像。实验结果表明方案具有良好的加解密效果和图像质量,算法具有可逆性,能够无损的恢复原始载体图像。（2）针对图像完整性检测及质量提升等问题,提出了一种基于二维直方图修改的可逆图像水印算法。算法首先采用预处理,利用二维直方图收缩,解决像素溢出的问题;使用二维直方图扩展嵌入水印信息,同时实现对比度增强的效果;通过对比从子块中嵌入的水印信息和提取的水印信息是否相同来判断图像是否被篡改,从而准确定位出被篡改的区域,进一步增强了对图像完整性的认证。实验结果表明算法具有可逆性,能够无损的恢复原始载体图像,图像的对比度增强效果在水印嵌入的同时进行实现,获得更好的视觉效果。（3）按照水印的嵌入方式,可逆水印技术可以分为基于空域的和变换域的。可逆水印基于变化域的算法,在抗攻击方面具有良好的鲁棒性。离散余变换（Discrete Cosine Transform,DC T）能抵抗传统的攻击方式,但对常见的几何攻击的抗攻击性能较差,如剪切攻击、旋转攻击等。提取的水印信息在受到旋转攻击和剪切攻击等几何攻击时会严重丢。但奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）对抗几何攻击具有良好的性能,但对一些高斯、滤波、椒盐等攻击方式的抗攻击能力较弱。DCT与SVD都有各自的优缺点,为了解决变化域中抗攻击较为单一,为了解决这一问题,本节结合DCT与SVD各自的优点提出了一种基于DCT-SVD相结合的可逆图像水印算法。对于传统的图像攻击和几何攻击,算法都较强的抗攻击能力,具有较强的鲁棒性,并且算法可以实现可逆。
罗一帆[6]（2021）在《基于媒体特征分析的自适应音视频水印关键技术研究》文中指出随着多媒体技术、网络技术的发展,多媒体数字产品的复制与传播变得非常便捷。相应的,盗版行为也日益猖獗,给版权商带来了不可估量的经济损失。因此,急需有效的版权保护措施来遏制盗版行为。在这一背景下,学者们提出了数字水印技术,经过近年来的快速发展,已成功应用于多媒体数字产品的版权保护,挽回了盗版带来的经济损失。因而,研究数字水印技术,进一步提升其版权保护效果,是一项具有重要理论意义与应用价值的工作。音视频作为视听媒体的代表,其版权保护是数字水印研究的重点,研究者们已提出了多种音视频数字水印方法。但现有方法对音视频信号在时-频域中的变化特征缺乏充分的研究与应用,导致水印抗时域同步攻击、几何变换等攻击能力不足,水印鲁棒性和不可感知性均有待提升;同时,对新发展起来的无损压缩音频、3D视频研究不足,少有针对性数字水印算法。为解决这些问题,本文基于音视频特征信息分析,从以下两个方面提出解决思路。第一,分析音视频信号时-频域变化规律,根据规律构建特征信息作为信号自适应分段标志、确定水印嵌入位置;水印嵌入位置随特征信息变化而改变,而各类攻击对特征信息影响小,水印抗同步攻击、几何攻击等攻击鲁棒性得到提升。第二,将水印嵌入与提取过程同音频信号变化特征、编解码特征、视频角点特征、3D视图渲染特征相结合,充分运用特征信息来提升水印不可感知性和抗各类攻击的鲁棒性。根据解决思路,本文提出了以下解决方案:依次构建在各类攻击下鲁棒性更强的音频节拍、音频显着状态、视频角点、视频对象动作等特征信息作为信号分段、水印嵌入位置选择或水印认证标志,实现水印抗同步攻击鲁棒性的提升。针对有损压缩、无损压缩音频,2D、3D视频,将特征信息构建与水印嵌入、提取方法相结合,分别设计双通道音频水印算法、双域音频水印算法、与无损压缩编码相结合的无损音频水印算法、与视觉密码相结合的2D视频‘零水印’算法、与3D渲染模式相结合的3D视频水印算法,各有侧重地提升水印鲁棒性和不可感知性。根据解决方案,具体算法实现如下:一、提出了基于信号自适应分段与嵌入强度优化的双通道音频水印算法。利用自相关检测法对音频信号进行自适应分段,作为水印嵌入位置选择标志,提高水印抗同步攻击鲁棒性。构建音频信号双通道特征信息,设计水印双通道嵌入与提取方法,降低水印嵌入强度,提高水印不可感知性。二、提出了基于离散小波包变换的双域音频水印算法。设计更具鲁棒性的音频信号自适应分段方法,水印具备更强的抗同步攻击能力;引入心理声学模型,将音频信号划分为听觉掩蔽域和被掩蔽域,设计符合掩蔽效应的双域水印嵌入位置选择方法、水印嵌入强度自适应控制方法,在双域中同时进行水印嵌入与提取,既提高水印的鲁棒性,又能保障其不可感知性。三、提出了针对MPEG-4 SLS格式的无损压缩音频水印算法。构建MPEG-4 SLS（Scalable Lossless Coding）编码整型修正离散余弦变换（Integer Modified Discrete Cosine Transform,Int MDCT）系数显着状态特征信息作为水印嵌入位置选择标志,增强特征信息鲁棒性,实现水印抗同步攻击鲁棒性的提升;设计与无损编解码技术相结合的水印嵌入与提取方法,提高水印抗各类信号处理攻击的鲁棒性,同时应用听觉掩蔽效应实现对水印嵌入强度的有效控制。四、提出了基于时-空域特征和视觉密码的视频‘零水印’算法。设计有限状态机进行关键帧选择,在关键帧中构建时-空域角点特征信息作为水印认证信息元素,提高特征信息抗同步攻击、色彩与几何攻击鲁棒性。将特征信息与视觉密码相结合,生成鲁棒性水印认证信息,在版权机构进行注册,在不改变视频信号的前提下实现水印嵌入。五、提出了基于深度图像渲染（Depth-image-based rendering,DIBR）的3D视频水印算法。与DIBR特征进行融合,构建视频帧对象动作特征信息作为水印嵌入位置自适应选择标志,增强特征信息鲁棒性,提升水印抗深度信息变化、几何变换攻击鲁棒性;设计同DIBR渲染过程相结合的水印嵌入与提取方法,提升水印鲁棒性和不可感知性。综上所述,本文针对现有音视频水印方法存在的问题,基于特征信息分析对音视频数字水印关键技术进行研究。分析音视频信号时-频域变化特征与鲁棒性特征信息提取方法,提出了问题解决思路,给出了解决方案。实现了在小波域、时空域、压缩域中对有损压缩音频、无损压缩音频、2D视频、3D视频进行水印嵌入与提取,有效增强了水印鲁棒性和不可感知性,为水印算法的应用打下了更坚实的基础。
魏远耀[7]（2021）在《基于抗拍照打印鲁棒水印的包装防伪技术》文中进行了进一步梳理消费市场中包括书籍刊物、名贵商品、日常百货在内的所有商品都有假冒伪劣产品的可能存在,不良厂商为了谋取暴利毫无底线的损害着商家和人民的利益,对我国的经济发展造成严重影响。数字水印技术作为一种数字产品的产权与信息保护的方法,得到了越来越多的关注与研究,近年来随着商品包装防伪的问题的不断迭出,数字水印防伪技术对隐秘信息有着不可见性的特性可以很好的解决关于包装防伪的难题。本文就包装防伪提出基于抗拍照打印鲁棒水印的包装防伪技术的研究。抗拍照打印的包装防伪技术通过对标签的识别可鉴别商品的真伪,有效遏制市场上的假货流通,实现经济的良性发展;由于其在整个过程中不用投入过多的资金和人力,可实现利益最大化。通过包装防伪技术的研究,保护合法者利益促进经济的发展。针对水印嵌入、包装防伪标签变形和拍照提取水印信息困难的问题,提出了一种基于抗拍照打印鲁棒水印的包装防伪技术。主要功能:几何矫正、水印嵌入与提取、抗二次扫描打印。首先,先按照论文提出的算法嵌入秘密信息得到含水印的载体标签,其后在不破坏水印信息的同时对防伪标签进行几何校正,然后将嵌入秘密信息的防伪标签按照水印算法模型提进行水印提取。论文的水印算法模型核心分为两步,第一步是将原载体图像颜色空间进行转换随后对其进行双重变换得到低频子带幅度谱。第二步将秘密水印信息进行双随机相位加密后加权嵌入到彩色载体图像的奇异值中,实现水印的嵌入。实验结果表明嵌入水印信息的载体图像与原图像视觉上一致,进行拍照打印之后提取的水印信息也有很高的识别度。此算法突出了对秘密信息嵌入的隐秘性和对拍照打印具有很好的鲁棒性,而且对压缩滤波攻击及几何变形攻击后再次打印拍摄的二次攻击具有很好的抵抗性。提取水印的有效识别可验证商品信息,进而实现包装防伪的功能。
秦凤鸣[8]（2021）在《基于Curvelet变换的医学图像数字水印算法研究》文中提出随着信息和大数据时代的来临,许多领域发生了革命性的变化。医疗领域已经在朝着数据化和信息化方向发展。病人的电子病历（EPR）、医学影像等数据的出现极大地方便了医生同行之间的交流,促进了医学的发展。但是数据量的逐年激增使得医院和医疗机构更愿意把数据存储在第三方云平台。这些医疗数据在云平台上传输和存储的过程中,容易受到不法分子的攻击,造成病人隐私的泄露。当前国内外医疗数据隐私泄露问题频发,在医疗数据加速发展的今天,如何有效地保护病人信息的隐私安全,已经成为一个亟待研究者解决的一个课题。数字水印技术初始是为了解决数字媒体的版权保护,后来应用在医学领域中,将病人的隐私数据作为水印嵌入到医学影像中,然后将嵌入水印的医学图像存储在云平台,这些不可见水印较好地解决了病人隐私泄露的问题。为此,许多医学图像数字水印算法被提出。但是通过大量的文献阅读发现,这些算法在面对常规攻击时有较好的鲁棒性,而在面对几何攻击时鲁棒性表现较差。如何提高算法的抗几何攻击能力,以及算法的鲁棒性和不可感知性之间如何最佳权衡一直是研究的热点。本文提出了基于Curvelet的零水印鲁棒算法研究。主要做了以下研究:研究了一种基于Curvelet-DCT和RSA伪随机序列的医学图像零水印算法。首先,曲线波Curvelet和离散余弦DCT变换作用于医学图像,然后在变换后低频系数的特征区域内,利用感知哈希技术得到特征向量。接着使用RSA伪随机序列对水印进行空间置乱加密。通过零水印技术,完成水印的嵌入和提取。实验仿真结果表明,面对几何攻击和常规攻击不同程度扰动时,提取的水印与原始水印具有较高的相关性,算法抵抗常规攻击和几何攻击的能力较强。研究了一种基于Curvelet-DCT的加密医学图像零水印算法。首先是对医学图像在频域进行加密。医学图像经DWT-DCT变换后得到低频系数矩阵。logistics伪随机序列经感知哈希和维度变换后得到用于加密的矩阵。该矩阵和低频系数矩阵二者点乘得到加密系数矩阵,对其进行IDCT和IDWT从而得到加密医学图像。然后提取其特征,通过零水印技术完成水印的嵌入和提取。实验仿真结果可知。该算法不仅具有较高的鲁棒性,面对不同程度几何和常规攻击扰动时,水印系统仍能有效提取水印,而且还可以对病人的医学图像进行加密保护。
吴继婷[9]（2021）在《基于去雾加速器的数字水印系统设计》文中提出随着互联网时代的发展,信息安全问题日益突出,数字水印作为版权保护和身份认证的手段备受关注。它常用于地质勘察和军事通信等领域。为了保护勘察信息,同时避免图像被恶意盗取和篡改,人们将需要保护的信息当作水印嵌入到图像中。又由于户外勘察会受到天气的影响,遇到雾霾天气时会使拍摄到的图像质量降低。为了提高图片的质量,去雾也成为研究的热点问题。针对以上问题,本文提出一种基于去雾加速器的数字水印系统,在去雾的同时,进行水印的嵌入,实现对去雾图像的实时保护。既保证了图像的安全性,也提高了图像的质量。本文的主要工作有:（1）提出一种基于关系型和线性内插相结合的水印算法。该算法在图像中嵌入灰度水印,其中对黑白像素点,仅采用关系型算法嵌入,对其它像素点,采用两种算法相结合嵌入。同时为了验证该算法的鲁棒性,对嵌入水印的图像进行椒盐噪声、高斯白噪声以及剪切等攻击。实验结果表明,在无任何攻击下,嵌入水印的图像峰值噪声比达到41d B,提取水印的归一化相关系数值为1,具有很好的不可感知性;经噪声攻击后提取水印的归一化相关系数值在0.7以上,具有一定的鲁棒性。（2）设计实现串、并行两种架构的数字水印硬件电路。串行架构通过采用数据复用技术设计离散余弦变换模块,通过复用加法器来减少资源;利用行列转换读写的单RAM转置模块实现转置功能,通过复用RAM,有效减少硬件资源。并行架构采用流水线设计方案,设计并行度为8的离散余弦变换模块作为底层功能单元,有效降低水印嵌入和提取的时间。基于FPGA的实验结果显示,串行架构比并行架构的LUT减少22.4%,寄存器减少40.9%,频率提高16.6%;并行架构比串行架构的计算时间减少约85.5%,吞吐量也有约6倍的提升。（3）设计实现一种基于去雾加速器的数字水印系统。该系统在对图像去雾的同时,还可以进行水印的嵌入,不但提高图像的质量,还保证了图像的安全性,从而有效抵抗恶意窃取。实验表明,基于去雾加速器的数字水印系统1s内可以处理38帧全高清（1920×1080）图像,满足实时要求。
李喜艳[10]（2021）在《数字图像的大容量信息隐藏方法研究》文中研究指明随着科学技术的进步,互联网成了便捷通信的主要媒介。通信双方通过各种媒体以安全有效的方式访问网络,其中信息隐写术和数字水印是保障信息安全的常用手段。实现大容量信息隐藏,对于信息安全传输和知识产权保护,有着重要的理论研究价值和现实应用价值。数字图像作为常用的媒体,二十多年来,在数字图像信息隐藏方面已经取得了很多前沿的研究成果,但是,多样式的秘密信息研究,以及大容量和高品质之间的矛盾有待进一步解决。为了实现数字图像大容量信息嵌入、加密域大容量可逆图像信息隐藏、大容量强鲁棒水印的目标,本文主要开展以下内容研究:1.数据流预处理的加密域大容量可逆图像信息隐藏研究。针对加密图像冗余空间有限,以及接收者不能实现图像完全重构的问题,提出了数据流预处理的加密域大容量可逆图像信息隐藏算法。在加密域图像信息隐藏中,图像所有者采用Arnold变换和数独变换对原始载体图像进行加密,保留了原始载体图像的冗余空间;云管理者（数据嵌入者）利用DES加密算法对信息进行了压缩预处理,平均压缩了1.5倍,然后采用最高有效位算法将压缩后的信息嵌入载密图像;接收者采用异或运算提取出秘密信息,秘密信息经过S盒逆变换得到原始秘密消息,同时根据误差值完全恢复载体图像。实验表明,不仅能够实现大容量可逆信息隐藏,而且还能完全重构载体图像,是一种可以广泛应用的加密域信息隐藏方法。2.基于扫描文档的加密域大容量可逆图像信息隐藏研究。针对多媒体信息具有冗余性,影响大容量有效信息的嵌入问题,在上述算法的基础上,分析秘密信息是扫描文档形式,提出了基于扫描文档的加密域大容量可逆图像信息隐藏算法。图像所有者对原始载体图像进行加密;数据嵌入者采用半色调和四叉树技术,提取文档的内容信息,并将其通过DES加密算法压缩预处理,然后采用最高有效位算法将信息嵌入到载密图像;接收者采用异或运算提取出秘密信息。根据提取的秘密信息恢复文档内容,同时根据误差值完全恢复载体图像。实验表明,不仅能够实现扫描文档大容量可逆信息隐藏,而且还能完全重构载体图像,是一种可以广泛应用的加密域信息隐藏方法。3.信息预处理的LSB匹配算法研究。针对LSB匹配算法随着嵌入容量的增大,保真度下降的问题,设计新的映射函数,提出信息预处理的LSB匹配算法。将扫描文档秘密信息采用半色调和四叉树技术预处理,引入黄金分割点,在改变像素较小的情况下,将更多的预处理信息嵌入到最低有效位。经过预处理的扫描文档平均缩小了8.11倍,在隐藏阶段设计引入黄金分割率的映射函数,实现秘密信息的嵌入。接收者根据映射函数很快地提取出秘密信息。实验表明,引入了黄金分割率的LSB匹配算法,不仅图像失真小,而且嵌入容量提升。4.秘密信息非线性替代的可逆数据嵌入方法研究。针对差值扩展算法的不可见性较好,但是嵌入容量不高的问题,提出秘密信息非线性替代的可逆数据嵌入方法。采用半色调和四叉树技术对秘密信息进行预处理,同时将原始载体图像分割成3×3互不重叠的子块。所有子块偶数行和偶数列的像素初始化为可嵌入像素,其他像素为相关像素。计算子块的相邻插值像素和方向插值像素,然后分别将插值像素与可嵌入像素、相关像素的预测误差值和阈值比较,实现预处理信息的嵌入或直方图的调整。通过将秘密信息进行非线性替代,秘密信息的嵌入量大大提高,而且图像的品质得到了很好的保证。实验表明,该方法在大容量秘密信息的通信领域有很好的推广前景。5.大容量强鲁棒的水印算法研究。充分利用离散小波变换和最佳离散余弦变换,根据水印的不同特征,提出了两种方法:基于小波变换和最佳离散余弦变换的大容量强鲁棒水印算法（DWT-ODCT）,以及基于水印预处理的小波变换和最佳离散余弦变换的大容量强鲁棒水印算法（P-DWT-ODCT）。水印图像预处理采用半色调和四叉树技术进行预处理,将内容的位置信息提取出来作为实际的嵌入值。载体图像进行DWT变换,对高频子图进行8×8分割和最佳DCT变换操作;信息嵌入到DCT变换矩阵失真最小的位置。在提取水印时,通过系数矩阵最佳位置数据对的比较规则,准确提取出水印内容的位置信息,进而恢复水印图片。实验表明,该研究不仅能够提高水印的有效嵌入量和鲁棒性,而且在剪切、噪声、JPEG压缩和过滤等常规攻击中具备较强的抗攻击能力。本文针对数字图像信息隐藏的容量和图像品质问题,提出了上述解决方案,能够在数据流和扫描文档两种常用的秘密信息形式下,实现大容量高品质的图像信息隐藏。理论分析和实验验证了本文所提方法的有效性。
二、频域数字水印算法的研究与实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、频域数字水印算法的研究与实现（论文提纲范文）
（1）基于HVS和几何矫正的彩色数字图像盲水印算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 常见图像数字水印算法 |
| 1.3.1 空域水印与频域水印 |
| 1.3.2 脆弱水印与鲁棒水印 |
| 1.3.3 盲水印与非盲水印 |
| 1.4 数字水印技术的性能评估 |
| 1.5 研究内容及组织结构 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 组织结构 |
| 第2章 基础理论 |
| 2.1 矩阵Schur分解 |
| 2.2 矩阵EVD分解 |
| 2.3 矩阵Haar变换 |
| 2.4 基于仿射变换的图像加密预处理 |
| 2.5 基于整数配对算法的密钥加密 |
| 2.6 基于HVS和通道相关性的可变步长选择 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于可变步长的彩色图像盲水印算法 |
| 3.1 算法描述 |
| 3.1.1 水印嵌入 |
| 3.1.2 水印提取 |
| 3.2 算法性能测试与结果分析 |
| 3.2.1 不可见性测试与分析 |
| 3.2.2 鲁棒性测试与分析 |
| 3.2.3 安全性分析 |
| 3.2.4 水印嵌入率分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于四进制编码的彩色图像盲水印算法 |
| 4.1 算法描述 |
| 4.1.1 水印嵌入 |
| 4.1.2 水印提取 |
| 4.2 算法性能测试与结果分析 |
| 4.2.1 不可见性测试与分析 |
| 4.2.2 鲁棒性测试与分析 |
| 4.2.3 安全性分析 |
| 4.2.4 水印嵌入率分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 基于汉明码和图像矫正的彩色图像盲水印算法 |
| 5.1 算法描述 |
| 5.1.1 预处理 |
| 5.1.2 水印嵌入 |
| 5.1.3 含水印图像矫正 |
| 5.1.4 水印提取 |
| 5.2 算法性能测试与结果分析 |
| 5.2.1 不可见性测试与分析 |
| 5.2.2 水印嵌入率分析 |
| 5.2.3 运行时间测试与分析 |
| 5.2.4 安全性分析 |
| 5.2.5 鲁棒性测试与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 基于Haar变换的融合域彩色图像盲水印算法 |
| 6.1 算法描述 |
| 6.1.1 水印嵌入 |
| 6.1.2 含水印图像矫正 |
| 6.1.3 水印提取 |
| 6.2 算法性能测试与结果分析 |
| 6.2.1 不可见性测试与分析 |
| 6.2.2 鲁棒性测试与分析 |
| 6.2.3 安全性分析 |
| 6.2.4 水印嵌入率分析 |
| 6.2.5 运行时间测试与分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（2）视觉特征引导的彩色图像水印算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 数字水印的研究现状与趋势 |
| 1.3 论文研究内容和主要贡献 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第二章 相关知识介绍 |
| 2.1 数字水印的基本概念 |
| 2.2 数字水印算法简介 |
| 2.3 人类视觉模型 |
| 2.3.1 视觉JND模型 |
| 2.3.2 视觉显着性模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于JND感知的彩色图像水印算法 |
| 3.1 基于跨域感知的水印算法 |
| 3.1.1 DCT域 JND模型 |
| 3.1.2 基于跨域感知的嵌入 |
| 3.2 基于空间域感知的水印算法 |
| 3.2.1 空间域JND模型 |
| 3.2.2 基于空间感知的嵌入 |
| 3.3 水印算法流程 |
| 3.4 实验结果和分析 |
| 3.4.1 视觉模型性能对比 |
| 3.4.2 不可见性测试 |
| 3.4.3 算法鲁棒性测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于空间域多特征感知的彩色图像水印算法 |
| 4.1 融合颜色复杂度和视觉显着性的空间域JND模型 |
| 4.1.1 颜色复杂度 |
| 4.1.2 空间掩蔽效应 |
| 4.1.3 视觉显着性调制 |
| 4.1.4 JND模型 |
| 4.2 基于空间域多特征感知的数字水印算法 |
| 4.2.1 多特征感知嵌入 |
| 4.2.2 水印算法流程 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 视觉模型性能对比 |
| 4.3.2 不可见性测试 |
| 4.3.3 算法鲁棒性测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结和展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的主要成果 |
| 致谢 |
（3）基于频域的数字音频水印算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 音频基础 |
| 2.1 音频信号的数字化 |
| 2.2 人类听觉系统的掩蔽效应 |
| 2.3 语音的主要特性 |
| 2.3.1 语音的产生 |
| 2.3.2 语音清浊音的产生 |
| 2.3.3 清浊音分类方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 数字音频水印技术基础 |
| 3.1 数字水印的基本概念 |
| 3.1.1 数字水印的定义 |
| 3.1.2 数字水印系统的框架结构 |
| 3.1.3 数字水印系统的性能指标 |
| 3.2 数字音频水印的主要应用 |
| 3.3 常见的音频水印算法 |
| 3.3.1 基于时域的嵌入式音频水印算法 |
| 3.3.2 基于频域的嵌入式音频水印算法 |
| 3.3.3 基于音频特征的零水印算法 |
| 3.4 音频水印的攻击 |
| 3.4.1 常见攻击类型 |
| 3.4.2 同步攻击类型 |
| 3.5 音频水印算法的评价标准 |
| 3.5.1 不可感知性评价标准 |
| 3.5.2 有效载荷评价标准 |
| 3.5.3 鲁棒性评价标准 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于秘密分享和SWT的数字音频水印算法 |
| 4.1 设计思想 |
| 4.2 算法基本原理 |
| 4.2.1 Shamir的秘密分享方案 |
| 4.2.2 区块链技术 |
| 4.2.3 hashcode相关概念 |
| 4.2.4 平稳小波变换 |
| 4.2.5 Schur分解 |
| 4.3 算法流程描述 |
| 4.3.1 水印信息预处理 |
| 4.3.2 音频信号预处理 |
| 4.3.3 嵌入阶段 |
| 4.3.4 提取阶段 |
| 4.4 实验仿真与测试 |
| 4.4.1 安全性测试 |
| 4.4.2 不可感知性测试 |
| 4.4.3 有效载荷 |
| 4.4.4 鲁棒性测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于SVM和谐波特征结合的鲁棒音频零水印算法 |
| 5.1 设计思想 |
| 5.2 算法基本原理 |
| 5.2.1 SWT子带的特征 |
| 5.2.2 支持向量机 |
| 5.2.3 K-means聚类算法 |
| 5.2.4 奇异值分解 |
| 5.3 算法流程描述 |
| 5.3.1 构造零水印 |
| 5.3.2 水印检测阶段 |
| 5.4 实验仿真与测试 |
| 5.4.1 安全性测试 |
| 5.4.2 鲁棒性测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 存在的问题及展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）基于离散余弦变换的彩色图像数字水印算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 数字水印概述 |
| 1.2.1 数字水印的概念 |
| 1.2.2 数字水印的分类 |
| 1.2.3 数字水印的特性及评价指标 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 数字水印常用的数学知识 |
| 2.1 图像变换 |
| 2.1.1 离散余弦变换 |
| 2.1.2 离散傅里叶变换 |
| 2.1.3 离散哈特利变换 |
| 2.2 图像置乱 |
| 2.2.1 阿诺德变换 |
| 2.2.2 仿射变换 |
| 2.2.3 混沌置乱 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于可变步长的DCT域彩色图像盲水印算法研究 |
| 3.1 预备知识 |
| 3.1.1 随机选择算法 |
| 3.2 算法描述 |
| 3.2.1 可变量化步长的选择 |
| 3.2.2 水印嵌入过程 |
| 3.2.3 水印提取过程 |
| 3.3 算法性能测试与结果分析 |
| 3.3.1 不可见性测试与分析 |
| 3.3.2 鲁棒性测试与分析 |
| 3.3.3 水印嵌入率分析 |
| 3.3.4 实时性分析 |
| 3.3.5 安全性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于二维离散余弦变换的彩色图像盲水印算法研究 |
| 4.1 算法描述 |
| 4.1.1 水印嵌入过程 |
| 4.1.2 水印提取过程 |
| 4.2 算法性能测试与结果分析 |
| 4.2.1 不可见性测试与分析 |
| 4.2.2 鲁棒性测试与分析 |
| 4.2.3 水印嵌入率分析 |
| 4.2.4 实时性分析 |
| 4.2.5 安全性分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 基于融合域的彩色图像盲水印算法研究 |
| 5.1 预备知识 |
| 5.1.1 可变量化步长的选择 |
| 5.1.2 空域中获得和修改直流系数的方法 |
| 5.2 算法描述 |
| 5.2.1 水印嵌入过程 |
| 5.2.2 水印提取过程 |
| 5.3 算法性能测试与结果分析 |
| 5.3.1 不可见性测试与分析 |
| 5.3.2 鲁棒性测试与分析 |
| 5.3.3 水印嵌入率分析 |
| 5.3.4 实时性分析 |
| 5.3.5 安全性分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 一种高容量的彩色图像盲水印算法研究 |
| 6.1 算法描述 |
| 6.1.1 水印嵌入过程 |
| 6.1.2 水印提取过程 |
| 6.2 算法性能测试与结果分析 |
| 6.2.1 不可见性测试与分析 |
| 6.2.2 鲁棒性测试与分析 |
| 6.2.3 水印嵌入率分析 |
| 6.2.4 实时性分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（5）可逆数字水印算法的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRAC T |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 可逆数字水印的研究现状 |
| 1.3 论文主要内容与组织结构 |
| 2 基础知识 |
| 2.1 可逆数字水印的概念 |
| 2.2 祖冲之算法 |
| 2.3 对比度增强 |
| 2.4 Arnold变化 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 直方图移位安全可逆图像水印算法 |
| 3.1 算法的设计 |
| 3.1.1 图像预处理 |
| 3.1.2 计算预测差值 |
| 3.1.3 加密水印信息 |
| 3.1.4 水印的嵌入与提取过程 |
| 3.1.5 解密加密的水印 |
| 3.2 实验结果与分析 |
| 3.2.1 实验设置 |
| 3.2.2 图像质量 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于二维直方图修改的可逆图像水印算法 |
| 4.1 算法设计 |
| 4.1.1 图像生成二维直方图 |
| 4.1.2 预处理 |
| 4.1.3 水印的嵌入过程 |
| 4.1.4 水印的提取过程 |
| 4.2 实验结果与分析 |
| 4.2.1 实验设置 |
| 4.2.2 图像质量 |
| 4.2.3 篡改定位 |
| 4.3 本章总结 |
| 5 基于DCT-SVD的可逆图像水印算法 |
| 5.1 算法设计 |
| 5.1.1 算法原理 |
| 5.1.2 参数的选取 |
| 5.1.3 算法的流程 |
| 5.2 实验结果与分析 |
| 5.2.1 实验设置 |
| 5.2.2 图像质量 |
| 5.2.3 攻击测试 |
| 5.3 本章总结 |
| 6 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 作者攻读学位期间取得的研究成果 |
（6）基于媒体特征分析的自适应音视频水印关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 常用缩略词表 |
| 常用符号表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 数字水印技术概述 |
| 1.2.1 数字水印系统模型 |
| 1.2.2 数字水印的分类 |
| 1.2.3 数字水印的应用 |
| 1.2.4 数字水印的性能特征 |
| 1.2.5 音视频水印攻击类型 |
| 1.2.6 数字水印性能评价指标 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 音频水印算法研究现状 |
| 1.3.2 视频水印算法研究现状 |
| 1.3.3 存在的问题 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.5 本文结构安排 |
| 第2章 基于音频信号自适应分段与嵌入强度优化的双通道音频水印算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 音频信号自适应分段 |
| 2.3 音频信号双通道特征信息构建 |
| 2.4 水印嵌入方法 |
| 2.5 水印提取方法 |
| 2.6 水印嵌入强度优化 |
| 2.7 实验结果 |
| 2.7.1 水印不可感知性评价 |
| 2.7.2 水印鲁棒性评价 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 基于离散小波包变换的双域音频水印算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 音频节拍检测与自适应分段 |
| 3.3 音频信号双域划分与水印嵌入位置选择 |
| 3.4 水印嵌入与提取 |
| 3.4.1 水印嵌入规则 |
| 3.4.2 自适应嵌入强度计算 |
| 3.4.3 水印嵌入方法 |
| 3.4.4 水印提取方法 |
| 3.5 实验结果 |
| 3.5.1 水印不可感知性评价 |
| 3.5.2 水印鲁棒性评价 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 针对MPEG-4 SLS格式的无损压缩音频水印算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关技术介绍 |
| 4.3 水印嵌入与提取 |
| 4.3.1 嵌入失真允许阈值 |
| 4.3.2 显着状态与嵌入位置选择 |
| 4.3.3 水印嵌入方法 |
| 4.3.4 水印提取方法 |
| 4.4 实验结果 |
| 4.4.1 水印不可感知性评价 |
| 4.4.2 水印鲁棒性评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于时-空域特征与视觉密码的视频零水印算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 有限状态机设计与关键帧选择 |
| 5.2.1 视频镜头分割 |
| 5.2.2 有限状态机运行规则 |
| 5.3 视频时-空域特征信息提取 |
| 5.3.1 Harris-Laplace角点检测 |
| 5.3.2 时域特征数据集构建 |
| 5.3.3 频域特征数据集构建 |
| 5.4 Ownership share的产生与水印提取 |
| 5.4.1 Ownership share的产生 |
| 5.4.2 水印提取方法 |
| 5.5 实验结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于深度图像渲染的3D视频水印算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 相关技术简介 |
| 6.2.1 DIBR系统 |
| 6.2.2 SIFT特征点检测 |
| 6.3 水印嵌入位置选择 |
| 6.3.1 视频场景分割 |
| 6.3.2 SIFT特征点跨帧匹配 |
| 6.3.3 匹配向量概率分布 |
| 6.3.4 匹配向量主方向和水印嵌入位置选择 |
| 6.4 水印嵌入与提取方法 |
| 6.4.1 改进的扩频水印嵌入方法 |
| 6.4.2 在中心视图中嵌入水印 |
| 6.4.3 从左右视图中提取水印信息 |
| 6.5 实验结果 |
| 6.5.1 水印不可感知性评价 |
| 6.5.2 水印鲁棒性评价 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间科研成果简介 |
| 致谢 |
（7）基于抗拍照打印鲁棒水印的包装防伪技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国外水印算法研究现状 |
| 1.2.2 国内水印研究现状 |
| 1.2.3 几何矫正国内外研究 |
| 1.3 研究主要内容 |
| 1.4 本文内容及章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 数字水印技术理论知识 |
| 2.1 数字水印技术基础理论分析 |
| 2.1.1 数字水印系统的基本模型 |
| 2.1.2 数字水印技术分类 |
| 2.1.3 数字水印的性能 |
| 2.1.4 数字水印的评价标准 |
| 2.2 数字水印技术常用理论基础 |
| 2.2.1 图像置乱理论 |
| 2.2.2 离散余弦变换 |
| 2.2.3 离散傅里叶变换 |
| 2.3 拍照打印对图像质量的影响 |
| 2.3.1 拍照对图像质量的影响 |
| 2.3.2 打印对图像质量的影响 |
| 2.3.3 拍照打印对数字水印算法的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 抗拍照打印的包装防伪技术 |
| 3.1 研究原因 |
| 3.1.1 技术可行性 |
| 3.1.2 经济可行性 |
| 3.1.3 社会可行性 |
| 3.2 与抗扫描打印水印研究的区别 |
| 3.3 技术要求 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 图像几何矫正 |
| 4.1 矫正算法分析 |
| 4.1.1 边缘检测 |
| 4.1.2 几何变换之透视变换 |
| 4.2 图像几何矫正 |
| 4.2.1 实现过程 |
| 4.2.2 图像矫正实现 |
| 4.3 图像质量评估 |
| 4.4 本章总结 |
| 第五章 基于抗拍照打印鲁棒水印的算法研究 |
| 5.1 鲁棒性数字水印算法研究 |
| 5.1.1 YCbCr颜色空间 |
| 5.1.2 双随机相位加密 |
| 5.1.3 基于奇异值分解的信息熵 |
| 5.2 水印的嵌入与提取流程 |
| 5.2.1 水印嵌入 |
| 5.2.2 水印提取 |
| 5.3 实验结果及分析 |
| 5.3.1 不可见性测试 |
| 5.3.2 鲁棒性测试 |
| 5.4 本章总结 |
| 第六章 标签防伪认证 |
| 6.1 标签防伪的实现 |
| 6.2 抗二次扫描打印 |
| 6.3 防伪认证原理 |
| 6.4 防伪认证的优缺点 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得的科研成果与参与的科研项目 |
| 致谢 |
（8）基于Curvelet变换的医学图像数字水印算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 |
| 1.3 论文研究内容及组织结构 |
| 2 相关技术与理论基础 |
| 2.1 数据安全系统概述 |
| 2.2 数学变换 |
| 2.2.1 离散傅里叶变换(DFT)到离散余弦变换(DCT) |
| 2.2.2 曲线波变换(Curvelet transform) |
| 2.3 伪随机序列 |
| 2.4 图像水印系统的评估方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于Curvelet-DCT原始医学图像鲁棒零水印算法 |
| 3.1 提取特征向量 |
| 3.2 水印预处理 |
| 3.3 水印的嵌入与提取恢复 |
| 3.4 算法结果与分析 |
| 3.4.1 常规攻击 |
| 3.4.2 几何攻击 |
| 3.5 算法比较分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于Curvelet-DCT加密医学图像鲁棒零水印算法 |
| 4.1 原始医学图像的变换域加密 |
| 4.2 水印的嵌入与提取恢复 |
| 4.3 算法结果与分析 |
| 4.3.1 常规攻击 |
| 4.3.2 几何攻击 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 缩略语表 |
| 攻读硕士期间发表的论文和参加的科研项目 |
| 致谢 |
（9）基于去雾加速器的数字水印系统设计（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 图像去雾的研究现状 |
| 1.2.2 数字水印的研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 数字水印和图像去雾基础 |
| 2.1 数字水印的概述 |
| 2.1.1 数字水印的特征 |
| 2.1.2 数字水印的分类 |
| 2.1.3 数字水印的评价指标 |
| 2.2 数字水印技术相关理论 |
| 2.2.1 空间域水印 |
| 2.2.2 变换域水印 |
| 2.3 图像去雾相关理论 |
| 2.3.1 大气光散射模型 |
| 2.3.2 去雾效果评价指标 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于关系型和线性内插相结合的水印算法 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 基于关系型的水印算法 |
| 3.3 基于线性内插的水印算法 |
| 3.4 基于关系型和线性内插相结合的水印算法 |
| 3.4.1 水印的Arnold置乱 |
| 3.4.2 DCT/IDCT变换 |
| 3.4.3 嵌入位置的选择 |
| 3.4.4 水印的嵌入 |
| 3.4.5 水印的提取 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.5.1 实验配置和评价标准 |
| 3.5.2 不可感知性仿真实验 |
| 3.5.3 鲁棒性仿真实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于DCT变换的数字水印硬件电路设计 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 串行数字水印硬件电路设计 |
| 4.2.1 电路设计概览 |
| 4.2.2 基于流水线架构的Arnold置乱模块设计 |
| 4.2.3 基于数据复用的DCT模块设计 |
| 4.2.4 行列转换读写单RAM转置模块设计 |
| 4.2.5 水印嵌入单元设计 |
| 4.2.6 水印提取单元设计 |
| 4.2.7 IDCT模块电路设计 |
| 4.3 并行数字水印硬件电路设计 |
| 4.3.1 电路设计概览 |
| 4.3.2 基于并行流水线的DCT模块设计 |
| 4.3.3 基于并行架构的水印嵌入和提取模块设计 |
| 4.4 基于FPGA的数字水印的实现与分析 |
| 4.4.1 实验配置与方案 |
| 4.4.2 Arnold置乱的FPGA实现 |
| 4.4.3 二维DCT变换的FPGA实现 |
| 4.4.4 数字水印硬件电路性能对比 |
| 4.4.5 数字水印的FPGA实现结果 |
| 4.5 基于ASIC的数字水印的实现与分析 |
| 4.5.1 实验环境与目的 |
| 4.5.2 性能比较 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于去雾加速器的数字水印系统设计 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 基于去雾加速器的数字水印系统的硬件实现 |
| 5.3 实验与分析 |
| 5.3.1 实验配置与方案 |
| 5.3.2 去雾和数字水印效果以及系统演示 |
| 5.3.3 性能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（10）数字图像的大容量信息隐藏方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 现有的主要信息隐藏算法 |
| 1.2.2 大容量信息隐藏方法研究进展 |
| 1.2.3 加密域信息隐藏算法研究进展 |
| 1.2.4 大容量强鲁棒水印算法研究进展 |
| 1.3 经典图像质量评价法 |
| 1.3.1 均方误差 |
| 1.3.2 峰值信噪比 |
| 1.3.3 结构相似性 |
| 1.4 论文主要工作与创新点 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 数据流预处理的加密域大容量可逆图像信息隐藏 |
| 2.1 相关工作 |
| 2.2 数据流预处理的RDHEI模型 |
| 2.3 算法原理 |
| 2.3.1 图像加密 |
| 2.3.2 信息隐藏 |
| 2.3.3 信息提取和图像重构 |
| 2.4 实验结果与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于扫描文档的加密域大容量可逆图像信息隐藏 |
| 3.1 预备知识 |
| 3.1.1 半色调技术 |
| 3.1.2 四叉树图像分割 |
| 3.2 基于扫描文档的RDHEI模型 |
| 3.3 算法的工作原理 |
| 3.3.1 图像加密 |
| 3.3.2 信息隐藏 |
| 3.3.3 信息提取与图像重构 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 信息预处理的LSB匹配算法 |
| 4.1 最优LSB算法 |
| 4.2 LSB匹配算法 |
| 4.3 信息预处理的LSB匹配算法 |
| 4.3.1 信息隐藏 |
| 4.3.2 信息提取 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 数据分析 |
| 4.4.2 数据比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 秘密信息非线性替代的可逆数据嵌入方法 |
| 5.1 误差扩展算法 |
| 5.1.1 算法思想 |
| 5.1.2 简单示例 |
| 5.2 秘密信息非线性替代的差值算法 |
| 5.2.1 秘密信息嵌入 |
| 5.2.2 信息提取和图像恢复 |
| 5.3 实验结果与分析 |
| 5.3.1 数据分析 |
| 5.3.2 数据对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于大容量强鲁棒的图像水印算法 |
| 6.1 相关工作 |
| 6.2 DWT-ODCT方法 |
| 6.2.1 人类视觉特征值 |
| 6.2.2 心理视觉阈值 |
| 6.2.3 水印嵌入 |
| 6.2.4 水印提取 |
| 6.3 P-DWT-ODCT方法 |
| 6.3.1 水印预处理 |
| 6.3.2 水印嵌入和提取 |
| 6.4 实验结果与分析 |
| 6.4.1 数据分析 |
| 6.4.2 数据比较 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文的研究内容和成果 |
| 7.2 下一步的工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
四、频域数字水印算法的研究与实现（论文参考文献）
- [1]基于HVS和几何矫正的彩色数字图像盲水印算法研究[D]. 刘得成. 鲁东大学, 2021(12)
- [2]视觉特征引导的彩色图像水印算法研究[D]. 周凯. 山东师范大学, 2021(12)
- [3]基于频域的数字音频水印算法研究[D]. 李佳. 太原理工大学, 2021(01)
- [4]基于离散余弦变换的彩色图像数字水印算法研究[D]. 袁子涵. 鲁东大学, 2021(12)
- [5]可逆数字水印算法的研究[D]. 赵文鹏. 北京印刷学院, 2021(09)
- [6]基于媒体特征分析的自适应音视频水印关键技术研究[D]. 罗一帆. 四川大学, 2021(01)
- [7]基于抗拍照打印鲁棒水印的包装防伪技术[D]. 魏远耀. 海南大学, 2021(09)
- [8]基于Curvelet变换的医学图像数字水印算法研究[D]. 秦凤鸣. 海南大学, 2021(11)
- [9]基于去雾加速器的数字水印系统设计[D]. 吴继婷. 合肥工业大学, 2021(02)
- [10]数字图像的大容量信息隐藏方法研究[D]. 李喜艳. 战略支援部队信息工程大学, 2021(01)