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基于鲁棒视觉属性的量化水印方法研究
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基于鲁棒视觉属性的量化水印方法研究
论文目录
 
摘要第1-9页
Abstract第9-11页
第一章 绪论第12-22页
　　　　1.1 论文选题的研究背景及意义第12-14页
　　　　1.2 数字水印的研究现状和趋势第14-15页
　　　　1.3 数字水印与人类视觉系统第15-18页
　　　　1.4 STDM水印算法原理第18-19页
　　　　1.5 论文研究内容及贡献第19-20页
　　　　1.6 本文的组织结构第20-22页
第二章 基于视觉JND感知特性的鲁棒量化水印算法第22-46页
　　　　2.1 基于视觉属性特征的L-STDM算法原理第23-25页
　　　　　　　　2.1.1 Watson感知模型第23-24页
　　　　　　　　2.1.2 基于感知模型的L-STDM算法第24-25页
　　　　2.2 基于模式复杂度的JND引导的量化水印算法第25-33页
　　　　　　　　2.2.1 基于模式复杂度的对比度掩蔽因子第25-26页
　　　　　　　　2.2.2 基于模式复杂度的视觉JND模型第26-28页
　　　　　　　　2.2.3 基于视觉模型的量化步长和水印处理第28-29页
　　　　　　　　2.2.4 实验结果及分析第29-33页
　　　　2.3 基于方向差异性和颜色复杂度的彩色数字水印算法第33-44页
　　　　　　　　2.3.1 基于方向差异性的对比度掩蔽第33-35页
　　　　　　　　2.3.2 颜色复杂度掩蔽第35-37页
　　　　　　　　2.3.3 基于方向差异性及颜色复杂度构建的JND模型第37-39页
　　　　　　　　2.3.4 算法实施流程第39-40页
　　　　　　　　2.3.5 实验结果及分析第40-44页
　　　　2.4 本章小结第44-46页
第三章 基于双层视觉显著性模型的鲁棒水印算法第46-60页
　　　　3.1 双层视觉显著性模型第46-49页
　　　　　　　　3.1.1 自底向上的显著性特征第47-48页
　　　　　　　　3.1.2 自顶向下的显著性特征第48-49页
　　　　　　　　3.1.3 融合的视觉显著性模型第49页
　　　　3.2 双层视觉显著性模型引导的JND模型第49-52页
　　　　3.3 自适应量化处理及算法实施流程第52-53页
　　　　3.4 实验结果及分析第53-57页
　　　　　　　　3.4.1 显著性模型对比第53-54页
　　　　　　　　3.4.2 JND模型性能对比第54-55页
　　　　　　　　3.4.3 水印算法对比第55-57页
　　　　3.5 本章小结第57-60页
第四章 基于统计特性差异的彩色屏幕内容图像水印算法第60-76页
　　　　4.1 SCI图像的内容统计特性差异第61-63页
　　　　4.2 基于内容分类的混合JND模型第63-66页
　　　　　　　　4.2.1 针对图像内容的对比度掩蔽第64页
　　　　　　　　4.2.2 针对文本内容的对比度掩蔽第64-66页
　　　　4.3 基于混合JND模型的STDM水印算法第66-67页
　　　　4.4 实验结果及分析第67-72页
　　　　　　　　4.4.1 水印图像视觉质量对比第68-69页
　　　　　　　　4.4.2 鲁棒性评估第69-72页
　　　　4.5 本章小结第72-76页
第五章 基于深度卷积神经网络模型的水印设计第76-86页
　　　　5.1 相关工作第77-78页
　　　　5.2 提出的网络结构及损失函数第78-82页
　　　　　　　　5.2.1 残差卷积神经网络第78-80页
　　　　　　　　5.2.2 损失函数第80页
　　　　　　　　5.2.3 模型结构第80-82页
　　　　5.3 基于损失函数驱动的深度水印处理第82-83页
　　　　　　　　5.3.1 水印嵌入第82页
　　　　　　　　5.3.2 攻击处理第82页
　　　　　　　　5.3.3 水印检测第82-83页
　　　　5.4 实验结果分析第83-85页
　　　　　　　　5.4.1 实验设置第83页
　　　　　　　　5.4.2 实验结果与分析第83-85页
　　　　5.5 本章小结第85-86页
第六章 总结与展望第86-90页
　　　　6.1 全文总结第86-87页
　　　　6.2 未来工作展望第87-90页
参考文献第90-96页
攻读硕士学位期间的主要成果第96-98页
致谢第98页

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