數(shù)字水印算法研究與應(yīng)用

第1章 緒論
1.1 引言
1.2 信息安全技術(shù)及分類(lèi)
1.2.1 加密轉(zhuǎn)換技術(shù)
1.2.2 信息偽裝技術(shù)
1.2.3 應(yīng)用及發(fā)展前景
1.3 數(shù)字圖像水印的典型算法
1.3.1 空域數(shù)字水印技術(shù)
1.3.2 變換域算法
1.3.3 壓縮域算法
1.3.4 生理模型算法
1.3.5 NEC算法
1.4 數(shù)字圖像彩色模型水印技術(shù)
1.4.1 數(shù)字彩色圖像的顏色空間
1.4.2 數(shù)字彩色圖像水印的典型算法
1.5 三維幾何模型數(shù)字水印技術(shù)
1.5.1 三維幾何模型數(shù)字水印特征
1.5.2 三維幾何模型水印典型算法
1.6 數(shù)字水印的攻擊方法
1.7 本書(shū)研究的內(nèi)容
第2章 基于HIS空間彩色圖像水印算法研究
2.1 引言
2.2 算法的構(gòu)造
2.2.1 水印嵌入域和位置的選擇
2.2.2 HIS模型的轉(zhuǎn)換
2.2.3 時(shí)空域嵌入水印到宿主圖像直流分量
2.2.4 誤差分析與對(duì)策
2.2.5 構(gòu)造非對(duì)稱(chēng)密鑰所涉及的線性代數(shù)
2.3 基于HIS空間彩色圖像水印算法
2.3.1 非對(duì)稱(chēng)水印的嵌入和提取
2.3.2 對(duì)稱(chēng)水印的嵌入和提取
2.3.3 算法的魯棒性能的分析
2.4 嵌入域魯棒性能的比較
2.5 實(shí)驗(yàn)部分
2.5.1 算法的實(shí)現(xiàn)
2.5.2 同類(lèi)算法性能的比較
2.6 本章小結(jié)
第3章 基于特征空間分解的圖像盲水印算法
3.1 引言
3.2 誤差分析和特征空間分解和選取
3.2.1 誤差分析
3.2.2 特征空間的分解和選取
3.2.3 盲水印算法
3.3 基于特征空間分解的盲水印算法
3.3.1 向量正交盲水印的嵌入和提取
3.3.2 向量平行盲水印的嵌入和提取
3.3.3 檢測(cè)概率和虛警概率
3.4 算法安全性和魯棒性分析
3.4.1 算法的安全性分析
3.4.2 算法的魯棒性分析
3.5 實(shí)驗(yàn)及與同類(lèi)算法性能的比較
3.5.1 算法的實(shí)現(xiàn)
3.5.2 同類(lèi)算法性能的比較
3.6 本章小結(jié)
第4章 基于最小誤差能量的三維模型水印算法
4.1 引言
4.2 算法的構(gòu)造思想
4.2.1 嵌入位置分析和選擇
4.2.2 誤差能量分析和策略
4.2.3 嵌入空間分析和策略
4.3 基于最小誤差能量的水印方法
4.3.1 水印的嵌入和提取
4.3.2 檢測(cè)概率和虛警概率
4.4 三維模型的重新定位和重新抽樣
4.4.1 三維模型的重新定位
4.4.2 三維模型的重新抽樣
4.5 實(shí)驗(yàn)部分
4.5.1 算法的實(shí)現(xiàn)
4.5.2 同類(lèi)算法性能的比較
4.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)