一、基于独立分量分析的数字水印攻击（论文文献综述）
罗一帆[1]（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》文中研究表明随着多媒体技术、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。
薛宏飞[2]（2020）在《基于QR码的彩色图像数字水印算法研究》文中指出随着数字化和网络化进程的推进,数字媒体的安全性以及版权保护问题日益突出,数字水印作为版权保护的一种有效解决方案成为研究热点,但至今没有普适的、抗全面攻击能力的数字水印算法。本文在现有数字水印技术的研究基础上,结合了 DCT变换、奇异值分解、NSST以及Hessenberg分解等技术的优良特性,研究鲁棒性更强的彩色图像QR码数字水印算法。论文的主要工作如下:1.针对水印算法抗攻击鲁棒性不强的问题,对算法进行改进,设计了一种基于QR码的多模型数字水印算法。该算法对载体图像的CIELab空间的L分量分块后进行两次DCT变换,之后选择各子块相同位置的前三个低频系数构造了多个待嵌入矩阵模型,并将多个加密后的QR码水印副本分别嵌入到各模型SVD分解后的对角线最大元素中。算法中对水印采用了 Arnold与位图分割相异或的双加密方式增强了水印的安全性,最佳嵌入强度依据实验测试方式选出,最终通过多模型统计投票的方式提取水印,增强了算法稳定性。2.针对传统嵌入式水印算法中的水印不可见性与鲁棒性均衡问题,给出了一种基于NSST与Hessenberg分解的零水印算法。算法首先将图像CIELab空间的L分量进行NSST变换,然后对其低频分量执行DCT与分块处理,并且采用各子块Hessenberg分解后的最大值构造特征矩阵,最后将特征矩阵与版权信息异或生成零水印,版权认证时通过保存的零水印与特征矩阵异或得出版权信息。该算法使用的矩阵分解计算复杂度更低,且对原始图像不进行任何修改。3.对给出的两种数字水印算法进行了实验和测试,并与同类算法进行了比较。实验结果证明本文中两种水印算法对于常见的噪声、滤波、缩放、旋转、JPEG压缩以及剪切攻击等均具有较好的抗攻击能力,相比于同类算法,在对于噪声、剪切、旋转以及压缩攻击方面鲁棒性优势比较显着。
张进[3]（2020）在《鲁棒性水印混合算法研究与实现》文中指出近年来,伴随互联网技术的迅猛发展,从网络上获取各种数字媒体资源变得极为方便,由此也带来了数字作品的非法复制和随意传播等版权归属问题。作为信息隐藏重要分支的数字水印技术在不影响数字作品使用价值的条件下,将版权信息嵌入数字作品中,为数字作品的版权归属认证提供了依据。数字水印算法种类繁多,然而大多数算法只侧重针对某种或某类特定攻击,对除此以外的其他攻击鲁棒性一般甚至较差。而数字产品在传播过程中可能会遭到各种不确定的无意或有意攻击,很难保证嵌入的水印不被去除,经常无法提取出有效的水印信息,出现版权纠纷。本文针对这一问题提出了鲁棒性水印混合算法,采用多种在鲁棒性上具有互补特点的水印算法将同一水印图像分别嵌入单张载体图像的不同部分,仿真实验验证了该算法对多种可能的攻击均具有良好的鲁棒性。以下是本文所做的主要工作:（1）设计并实现了四种图像水印算法,这四种算法分别基于DWTSVD域、DCT域、空域和生成全息图嵌入水印图像。这些算法在鲁棒性上具有一定的互补特点,它们中有的对噪声攻击表现出很强的鲁棒性,有的可以抵抗旋转、缩放、翻转等几何攻击,有的对攻击强度较大的暴力攻击具有一定的抵抗能力,有的能够有效抵抗直方图调整攻击且可以实现水印的盲提取。（2）提出了一种灰度图像分块鲁棒性水印混合算法。将载体图像分成四块,采用上文实现的四种鲁棒性子水印算法将同一水印图像分别嵌入单张载体图像的四个分块。实验结果表明,比起四种子算法,本次分块多水印算法可以抵抗更多种类和更高强度的攻击,且可以实现水印的盲提取,解决了多数鲁棒水印算法只对某一类攻击具有较强鲁棒性的问题,提高了数字水印算法的实用性。（3）为了解决灰度图像分块鲁棒性水印混合算法的分块问题,实现透明嵌入,针对彩色图像,提出了一种彩色图像多水印混合算法,利用DWTSVD子算法、DCT子算法、基于全息图的子算法将同一水印图像分别嵌入单张载体图像的R、G、B三个分量中。实验结果表明算法不可见性好,无分块现象,比起子算法可以抵抗更多种类和更高强度的攻击,可以实现水印盲提取。
赵明[4]（2020）在《遥感影像数据交换密码水印算法研究》文中进行了进一步梳理遥感影像作为空间信息的重要载体和获取地理信息的主要手段,已经成为国防安全和经济建设中不可缺少的战略资源。随着网络在线服务和多级共享等需求的迅猛发展,遥感影像数据存储、传输和使用过程中的安全需求日益凸显。加密技术和水印技术是目前两个较为成熟的安全技术手段,在遥感影像数据安全传输和版权追溯等方面发挥了重要的作用。加密技术能够保证遥感影像数据的秘密性,防止遥感影像数据在存储和分发过程中的泄露;数字水印技术能够实现遥感影像数据的版权鉴定,保证遥感影像在分发和使用过程中可追溯。然而,单一的加密技术难以实现明文和密文遥感影像数据的版权追溯。同时,单一的水印技术又无法确保数据在传输过程中的保密问题。所以,如何将两种技术相结合,有效突破单一技术的局限性是目前的研究热点。简单地将密码学与数字水印结合存在安全性和实用性不足等问题,因此,需要研究密码学与数字水印有机融合的方法,满足遥感影像数据全方位安全保护需求。交换密码水印作为一种新兴的实现加密与数字水印融合的安全技术,为遥感影像数据的存储和使用安全提供了保障。交换密码水印技术实现了加解密操作和水印操作在操作顺序上的可交换,有效杜绝了加密技术与水印技术直接结合带来的安全性和实用性不足的问题,能够满足遥感影像数据更全方位的安全保护需求。本文从遥感影像数据的共享需求和实际应用场景出发,分析遥感影像数据交换密码水印本质特征和现有交换密码水印算法应用于遥感影像的不足,研究针对遥感影像数据的实用性交换密码水印算法。主要的研究内容及结论如下:（1）阐述了遥感影像数据在共享和应用中所面临的安全需求,分析了遥感影像数据交换密码水印技术的特点和本质特征,总结了实现加密技术和数字水印技术融合的常用方法。在此基础上,研究交换密码水印特征不变量的构造方法,为实现遥感影像数据交换密码水印算法建立了理论基础。（2）从交换密码水印安全性不足的角度出发,提出一种基于同态加密（Homomorphic Encryption）的交换密码水印算法。算法运用Paillier加密系统加法同态特性,在保证密码操作和数字水印操作可交换的前提下,实现了明文域和密文域中水印信息的嵌入和提取。实验表明,该算法保证加密和水印可交换的情况下,兼顾了加密安全性,同时水印操作对几何攻击操作具有强鲁棒性。（3）从加密和水印融合方式单一且实用性不足的角度出发,提出一种基于分块离散小波变换（Discrete Wavelet Transformation,DWT）和奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）分解的交换密码水印算法。奇异值作为图像的一种特征值,具有很好的稳定性,因此将水印嵌入到奇异值中具有强鲁棒性;同时设计了左右奇异矩阵重组的加密方法,该方法不影响奇异值的变化,满足了密码操作与水印的可交换性。实验表明,算法具有很大的密钥空间,并且密钥具有很强的敏感性,满足实际应用安全;水印操作对几何攻击和常见影像操作攻击具有强鲁棒性。
王强[5]（2020）在《多重数字水印算法研究》文中认为随着计算机网络技术和通信技术的快速发展,人们通过互联网能够便捷地进行信息的交流与传递,随之而来的安全隐私问题变得越来越突出,各种数字产品的版权亟待受到保护。在现代信息安全的领域中,数字水印技术可以有效地保护数字产品拥有者的版权所有权,减少数字产品的盗版问题。由于单个水印无法解决多着作权的问题,并且在复杂的互联网环境中难以保护好数字产品的完整性,因此需要对多重水印进行研究。本文主要在数字水印的生成算法和多重数字水印的嵌入算法两个方面进行了研究,首先设计了一种双重置乱算法对数字水印图像进行预处理,然后将处理过后的水印嵌入到载体图像中来实现数字版权保护和篡改定位功能。本文主要研究内容如下:1、对数字水印技术的预处理方面进行研究,选取Zigzag置乱算法和Logistic映射置乱算法都是通过改变水印图像像素的位置进行置乱的特点,设计了一种基于顺序可调的双重加密置乱算法,利用新构造的位置置乱方法对水印图像进行加密,该算法实现过程简单,不需要复杂的计算却能够完全打乱水印图像的轮廓,置乱度较高,为多重数字水印嵌入算法的水印预处理做了铺垫。2、设计了一种基于空域和DCT域的多重数字水印嵌入算法,首先将彩色载体图像进行RGB分解,并将3个分量分别进行分块离散余弦变换,然后将经过Zigzag-Logistic双重置乱的多重水印图像嵌入到各个分量的中频部分,并能够实现水印信息的盲提取。对含有水印的彩色载体图像进行不同的攻击,通过仿真提取出水印信息来测试本嵌入算法的鲁棒性能。3、基于YIQ彩色空间实现将多重数字水印嵌入到彩色载体图像中,由于彩色空间中的Y分量可以单独地将彩色图像的亮度信息显示出来,并且在Y分量中嵌入水印对其它两个色彩分量的影响不大的特点,首先利用haar小波对彩色载体图像的Y分量进行三层离散小波分解,在Y分量的LL3和HL3层中嵌入两个鲁棒水印用于数字产品的版权保护和认证,在Y分量的HL2层嵌入认证水印用于定位彩色载体图像被恶意篡改的区域。然后通过一系列的仿真实验来进行测试,从实验结果分析可知,本算法具有较强的鲁棒性,不仅可以实现版权保护,而且可以实现篡改定位的功能。
朱春伟[6]（2019）在《基于Schur分解的Contourlet域彩色图像数字水印算法研究》文中研究说明随着多媒体技术的快速发展,视频、图像、音频等数字多媒体技术应用越来越广泛,但是在传播过程中容易受到破坏。数字水印技术是版权保护的一种有效手段,受到相关领域学者的广泛关注和深入研究。数字水印技术从提出到现在已经取得了显着地成果,然而数字水印技术涉及的内容多、范围广,相关算法并不完善,仍有改进提升的空间。本文结合现有数字水印技术的研究基础,通过分析Contourlet变换、DCT变换、Schur分解技术的原理,结合对版权水印和零水印技术的研究,提出了两种鲁棒性较好的数字水印算法。论文的主要工作如下:1、提出了一种基于Schur分解的Contourlet域彩色图像零水印算法。该算法利用YCoCg颜色空间的Co分量做Contourlet变换,并结合DCT变换和Schur分解技术,构造图像的特征矩阵,将特征矩阵与水印图像做异或处理得到零水印,并保存到第三方版权认证中心。水印提取时从版权中心提取出零水印,构造图像的特征矩阵与零水印做异或操作,从而得到水印图像。2、基于NSCT变换,提出了一种版权水印与零水印技术相结合的彩色图像双重水印算法。算法针对RGB颜色空间三分量之间相关性强的问题,选择去相关性强的YCoCg颜色空间,在亮度分量中完成版权水印的嵌入,水印嵌入的过程将亮度分量做NSCT变换,结合Schur分解技术,应用改进的自适应量化方式在低频子带中完成版权水印的嵌入工作。利用含水印载体图像中的Co分量做NSCT变换,结合Schur分解技术,构造图像特征矩阵并与水印做异或操作,得到零水印,并保存到第三方认证中心。版权水印的提取按照之前嵌入过程的逆过程提取。3、对提出的两种彩色图像数字水印算法进行鲁棒性和不可见性的攻击测试实验,与同类算法相比,本文中两种算法在一定程度上均能较好的抵抗噪声、剪切、JPEG压缩、缩放、旋转攻击等测试的影响,在抵抗JPEG压缩、剪切、噪声攻击方面优势比较突出。
杨亚男[7]（2019）在《小波变换在彩色图像数字水印技术中的应用》文中指出如今多媒体已经成为信息交流的主要方式,以多媒体为主的信息交流方式不仅节省时间、成本等资源,也大大增加了交流的便捷性和高效性。但是多媒体的高度发展同时也带来了亟待解决的盗版问题。日益突出的非法访问、恶意篡改等问题带来了较大的经济损失,同时也打击了创作者的热情,影响社会的发展。多媒体的版权保护已经成为不可忽视的现实问题。多媒体数字水印就是将自定义的水印信息隐藏到需要保护版权的多媒体中,以此来证明版权所有者的信息加密技术。和传统的数字产品版权加密方式相比,数字水印更方便快捷。但是目前数字水印技术一般嵌入多媒体信息的是随机信号或者是二值图像,本文对此进行算法研究尝试,并采用小波变换数字水印技术在图像水印中研究应用。首先,从数字水印的定义、数字水印的特征、数字水印的算法以及数字图像水印的攻击等相关理论出发,本文研究了数字水印技术的发展现状、在数字图像中的应用以及数字图像水印技术存在的矛盾等问题,论述了小波变换在数字水印应用中的重要性。其次,论文对小波变换Mallat分解与重构算法进行分析,研究构建小波变换的双正交多分辨率滤波器。最后,在此基础上给出了两种基于小波变换的彩色图像水印算法:单一小波域水印算法和小波变换与奇异值混合水印算法,并通过实验仿真验证这两种水印算法的有效性、不可见性以及鲁棒性。在实验仿真部分,通过对水印信息的嵌入与提取验证了这两种算法的有效性与水印的不可见性,并且通过旋转、噪声、压缩、滤波等操作对含水印图像进行攻击实验,计算水印相关性验证了这两种算法具备较高的抗干扰能力与鲁棒性。
陈鸣[8]（2019）在《音频数字水印的抗毁性研究》文中认为在移动互联时代的大背景下,音频数据分享给人们带来方便的同时,也容易造成数字版权的篡改和盗用,从而数字水印技术应需而生。音频数字水印抗毁性的研究对于数据的安全至关重要。通过研究和分析已有的文献,发现关于音频数字水印研究的热点主要包括:在水印的嵌入环节中,水印强度、位置的选取,在这里没有统一的量化标准和数学模型;此外水印的检测也是现阶段研讨的热门话题;数字水印技术在图像方面应用广泛,而在音频领域运用甚少。本文针对音频数字水印安全性进行了研究,尤其对其抗毁性进行了重点研究。本文完成的工作主要包括以下几个部分:1.对音频信号中水印的强度进行选取,指导原则是基于人耳朵的不可感知性;对水印是否存在的门限选取进行了实验分析,门限值的考虑不能太大,否则将会影响水印的检出效果,门限值太小也会误检出实际不含水印的信号。2.针对抗毁性问题,重点研究了扩频通信的原理和经典的扩频算法模型;由于扩频算法有鲁棒性好、加密性能好的优点,从而通过M序列对水印加密,利用加法的方式加水印和解扩的方式检测水印;实验验证了扩频算法的抗毁性性能,攻击的方式使用的是对加水印的音频进行重采样,剪切和加噪,实验表明该算法在加噪和剪切两个方面的抗毁性是有效性。3.为了进一步提高音频数字水印的抗毁性性能,论文提出了一种基于小波变换算法的音频数字水印模型,通过对加水印的音频进行重采样、剪切和加噪攻击,验证了此模型的抗毁性能,实验表明该算法在加噪和剪切两个方面的抗毁性是有效的。
丁悦[9]（2019）在《基于变换域的彩色图像数字水印算法研究》文中提出随着互联网和通讯技术的发展,媒体资源的信息化越来越普及,人们获取资源便捷的同时,数字信息安全性问题成为关注的热点,在此背景下具有版权保护,真实性和完整性认证功能的数字水印技术获得迅速发展。本文在数字水印理论的基础上,着重研究了变换域的数字水印算法。论文主要工作如下:（1）通过对XML文件的彩色样条图研究分析,提出了一种基于DCT和DWT与Slant变换相结合的数字水印方案（DDS算法）。该方案通过对样条图进行预处理,抓取出XML文件中的颜色信息,组成色彩矩阵,通过对离散小波分解的LL子带分量进行Slant变换,将水印图像DCT低频信息嵌入到Slant低频系数中。通过实验仿真,该方法在保证不降低载体数据视觉质量,满足水印透明性的前提下,能有效抵抗噪声,对象修改攻击。通过对嵌入容量进行分析,证明水印方案应保证鲁棒性和安全性的同时充分平衡保真度和容量的冲突要求。（2）针对样条曲线图能够以PNG格式保存成栅格图的特点,本文提出了一种基于LWT和Slant变换的双彩色数字水印算法（LS算法）。通过图像置乱思想对水印图像Arnold加密,结合HVS对不同颜色的感知程度不同,调整三色基的嵌入强度。仿真实验表明,本文算法能有效保证水印不可见性,对常见的噪声攻击,JPEG压缩,缩放和剪切攻击的鲁棒性较好。
葛镜[10]（2019）在《自嵌入水印算法及其在图像篡改检测和恢复的应用》文中研究说明数字多媒体技术的发展为我们的工作和生活提供了很多成熟、可靠、灵活、高效、高质量、低成本的多媒体信息。随之衍生的各类图像处理技术使得数字产品的获取、处理、存储、复制变得越来越容易,促使数字产品的版权保护,完整性保护,篡改防护变得越来越重要。快速发展的信息技术促进了数字多媒体技术的发展,在这种背景下,计算机技术和各种手持移动智能终端技术的发展,使得篡改多媒体数据变得轻而易举,包括手机、电脑、平板电脑里面安装的各种软件能够毫不费力地篡改多媒体数据,同时也带来了非法复制和数字多媒体重新再分布等问题。数字水印概念的提出就是为了解决信息技术版权保护的相关问题,它为多媒体数据的认证、版权保护和防篡改提供了有效的解决方案。本文以图像水印为主要研究对象,探讨了图像水印的相关理论和各种算法,在此基础上提出了三种有效的水印算法,并将其用于图像篡改检测和恢复,取得较好的效果。本文的主要研究成果概况如下:第一,提出一种改进的基于哈希算法的自嵌入数字水印算法。在分析传统哈希算法的基础上,提出一种改进的哈希算法,并将图像本身的哈希值作为水印嵌入原图像,用于图像的版权保护等。图像本身的信息采用哈希算法生成图像哈希值。具体过程包括三个部分:预处理、特征值提取和哈希值生成。第一步通过预处理对图像进行归一化处理。第二步特征值提取,经过前面的图像预处理后的图像,使用块截断编码和中心对称局部二进制模式提取图像的特征值。第三步生成图像哈希值作为水印采用DCT变换域方法嵌入原图。该算法在图像的感知和抗攻击性中能达到很好的平衡,鲁棒性较强,并且有很好的保密性能。第二,提出一种改进的基于SVD分解的自嵌入水印算法。通过SVD分解得到图像的特征值作为认证水印嵌入原图,用于实现图像的版权保护和抗攻击等,并能有效地实现图像被篡改区域的定位。同时,采用块分类算法来生成图像的恢复水印。恢复水印要能实现图像的恢复就需要尽可能完整的保护图像块的所有信息,然而作为水印嵌入图像又不能有太多的数据量否则不满足人眼视觉阈值的条件。因此在图像DCT变换的基础上,根据图像块的特征将图像分类,获取不同类型图像块的压缩编码生成恢复水印,每类图像块的恢复水印大小不等。该水印算法既能实现图像的篡改检测又能实现图像的篡改恢复,采用混沌加密算法嵌入图像块中。假如嵌入水印的图像被篡改,篡改后的图像块的基本信息和提取的水印信息将不能匹配,用这种方法可以判断每个图像块是否被篡改。由每个图像块的压缩编码生成的恢复水印可以用来恢复被篡改的图像块。实验结果表明本算法能有效地抵抗图像的篡改,检测到篡改区域,实现图像篡改块的恢复。甚至当篡改率高达70%时,仍然有效地实现篡改区域的定位,并恢复大部分被篡改的图像块。第三,提出一种彩色图像的水印算法,基于自嵌入水印实现彩色图像的篡改检测和恢复。第一步将彩色图像变换为HSI和YCbCr,分别提取其中的特征值,生成彩色图像哈希值作为认证比特。第二步在图像DCT变换的基础上,获取图像块的压缩编码生成恢复比特。第三步将认证比特和恢复比特作为水印嵌入到图像块中。原图像块基本信息经哈希变换生成认证比特,作为水印的一部分,篡改检测时,通过比较图像块的基本信息和提取的水印信息是否匹配,判断每个图像块是否被篡改。图像块的压缩编码作为恢复比特水印嵌入到原图中,如果图像块被篡改,恢复比特水印可以用来恢复被篡改的图像。实验结果表明本算法能有效地抵抗图像的篡改,检测到篡改区域,实现图像篡改块的恢复,是一种有效的彩色水印算法。
二、基于独立分量分析的数字水印攻击（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、基于独立分量分析的数字水印攻击（论文提纲范文）
（1）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 |
（2）基于QR码的彩色图像数字水印算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 数字水印技术的应用领域 |
| 1.4 本文主要研究内容及结构安排 |
| 2 数字水印技术 |
| 2.1 数字水印概述 |
| 2.2 数字水印的攻击与评价标准 |
| 2.3 QR二维码 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于QR码的多模型数字水印算法 |
| 3.1 多模型水印嵌入算法 |
| 3.2 多模型水印提取算法 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于NSST与Hessenberg分解的零水印算法 |
| 4.1 零水印构造算法 |
| 4.2 零水印检测算法 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（3）鲁棒性水印混合算法研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容和组织结构 |
| 第2章 数字水印的基本理论 |
| 2.1 数字水印的概念和特性 |
| 2.2 数字水印的分类 |
| 2.3 数字水印的基本框架 |
| 2.4 数字水印的典型算法 |
| 2.4.1 空间域水印算法 |
| 2.4.2 变换域水印算法 |
| 2.5 常见的水印攻击 |
| 2.6 数字水印性能评价指标 |
| 2.6.1 水印不可见性评价 |
| 2.6.2 水印鲁棒性评价 |
| 第3章 全息图的基本原理 |
| 3.1 光学全息术 |
| 3.1.1 波前记录 |
| 3.1.2 波前再现 |
| 3.1.3 傅里叶变换全息图 |
| 3.2 计算全息 |
| 3.3 计算全息与数字水印 |
| 第4章 数字图像鲁棒性子水印算法 |
| 4.1 基于DWT_SVD的数字水印算法 |
| 4.1.1 算法原理 |
| 4.1.2 算法设计 |
| 4.1.3 实验仿真与分析 |
| 4.2 基于DCT的数字水印算法 |
| 4.2.1 算法原理 |
| 4.2.2 算法设计 |
| 4.2.3 实验仿真与分析 |
| 4.3 基于Patchwork的数字水印算法 |
| 4.3.1 算法原理 |
| 4.3.2 算法设计 |
| 4.3.3 实验仿真与分析 |
| 4.4 基于全息图的数字水印算法 |
| 4.4.1 算法原理 |
| 4.4.2 算法设计 |
| 4.4.3 实验仿真与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 鲁棒性水印混合算法研究与实现 |
| 5.1 灰度图像分块鲁棒性水印混合算法 |
| 5.1.1 算法描述 |
| 5.1.2 实验仿真及分析 |
| 5.1.3 算法小结 |
| 5.2 改进的彩色图像鲁棒性水印混合算法 |
| 5.2.1 彩色空间与HVS特性 |
| 5.2.2 算法描述 |
| 5.2.3 实验仿真及分析 |
| 5.2.4 算法小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间的研究成果 |
| 致谢 |
（4）遥感影像数据交换密码水印算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状和进展 |
| 1.2.1 普通图像数字水印算法研究现状 |
| 1.2.2 遥感影像数字水印研究现状 |
| 1.2.3 图像加密研究现状 |
| 1.2.4 交换密码水印算法研究现状 |
| 1.2.5 存在的问题 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文组织 |
| 第2章 遥感影像交换密码水印理论基础 |
| 2.1 遥感影像特征及安全需求 |
| 2.1.1 遥感影像特征 |
| 2.1.2 遥感影像安全需求 |
| 2.2 遥感影像安全技术 |
| 2.2.1 密码学技术 |
| 2.2.2 数字水印技术 |
| 2.2.3 加密和数字水印辅助应用 |
| 2.3 交换密码水印技术 |
| 2.3.1 交换密码水印定义 |
| 2.3.2 交换密码水印实现方法 |
| 2.4 遥感影像交换密码水印技术 |
| 2.4.1 遥感影像交换密码水印性质 |
| 2.4.2 遥感影像数据交换密码水印评价指标 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于同态加密的遥感影像交换密码水印算法 |
| 3.1 同态加密应用可行性分析 |
| 3.2 算法思想 |
| 3.3 遥感影像数据交换密码水印加密算法 |
| 3.3.1 大素数生成方法 |
| 3.3.2 二维Hilbert曲线 |
| 3.3.3 基于同态加密的遥感影像数据加密算法 |
| 3.4 遥感影像数据交换密码水印嵌入和提取算法 |
| 3.4.1 水印操作概述 |
| 3.4.2 影像预处理 |
| 3.4.3 水印信息生成 |
| 3.4.4 水印信息嵌入 |
| 3.4.5 水印信息检测 |
| 3.5 实验与分析 |
| 3.5.1 实验概述 |
| 3.5.2 可交换性 |
| 3.5.3 安全性 |
| 3.5.4 算法效率 |
| 3.5.5 不可感知性分析 |
| 3.5.6 鲁棒性分析 |
| 3.5.7 精度分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于DWT和 SVD的遥感影像交换密码水印算法 |
| 4.1 算法操作域分析 |
| 4.1.1 奇异值稳定性分析 |
| 4.1.2 离散小波变换频域稳定性分析 |
| 4.1.3 操作域选取 |
| 4.2 算法思想 |
| 4.3 遥感影像数据交换密码水印加密算法 |
| 4.3.1 Lorenz混沌系统 |
| 4.3.2 基于奇异矩阵重组的遥感影像加解密算法 |
| 4.4 遥感影像数据交换密码水印嵌入和提取算法 |
| 4.4.1 水印操作概述 |
| 4.4.2 水印信息嵌入 |
| 4.4.3 水印信息检测 |
| 4.5 实验与分析 |
| 4.5.1 实验概述 |
| 4.5.2 可交换性 |
| 4.5.3 安全性 |
| 4.5.4 算法效率 |
| 4.5.5 不可感知性分析 |
| 4.5.6 鲁棒性分析 |
| 4.5.7 精度分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 主要研究内容及结论 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间的研究成果 |
| 致谢 |
（5）多重数字水印算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数字水印加密国内外现状 |
| 1.2.2 数字水印嵌入与提取国内外现状 |
| 1.3 课题主要研究内容和结构安排 |
| 第2章 基于相似度和置乱度的水印预处理算法设计 |
| 2.1 水印图像置乱算法 |
| 2.1.1 Zigzag置乱算法 |
| 2.1.2 Logistic映射置乱算法 |
| 2.1.3 Arnold置乱算法 |
| 2.2 基于低相似度的水印置乱算法设计 |
| 2.3 基于高置乱度的水印置乱算法设计 |
| 2.4 仿真结果及其分析 |
| 2.4.1 峰值信噪比 |
| 2.4.2 置乱度量分析 |
| 2.4.3 仿真结果及其分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于空域和DCT域的多重数字水印算法研究 |
| 3.1 离散余弦变换 |
| 3.2 多重盲数字水印算法设计 |
| 3.2.1 图像的RGB分解 |
| 3.2.2 水印嵌入算法设计 |
| 3.2.3 水印提取算法设计 |
| 3.3 仿真分析 |
| 3.3.1 归一化互相关系数 |
| 3.3.2 仿真结果及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于空域和小波域的多重数字水印算法研究 |
| 4.1 离散小波变换 |
| 4.2 基于小波域的多重数字水印算法设计 |
| 4.2.1 彩色空间图像的YIQ分解 |
| 4.2.2 基于YIQ彩色空间的多重水印嵌入算法设计 |
| 4.2.3 基于YIQ彩色空间的多重水印提取算法设计 |
| 4.3 仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（6）基于Schur分解的Contourlet域彩色图像数字水印算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及结构安排 |
| 2 彩色图像数字水印技术 |
| 2.1 彩色图像数字水印的基本概述 |
| 2.2 彩色图像数字水印的攻击方法和评价准则 |
| 2.3 彩色空间模型 |
| 2.4 Schur分解 |
| 2.5 DCT变换 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于SCHUR分解的CONTOURLET域彩色图像零水印算法 |
| 3.1 零水印构造算法 |
| 3.2 零水印检测算法 |
| 3.3 实验结果及分析 |
| 3.4 同类算法对比实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于NSCT变换的彩色图像双重水印算法 |
| 4.1 版权水印嵌入算法 |
| 4.2 版权水印提取算法 |
| 4.3 零水印的构造过程 |
| 4.4 零水印的检测过程 |
| 4.5 实验结果及分析 |
| 4.6 同类算法对比实验 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（7）小波变换在彩色图像数字水印技术中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的背景和意义 |
| 1.2 国内外的研究现状 |
| 1.3 论文工作内容 |
| 1.4 文章结构安排 |
| 第二章 数字水印技术与算法 |
| 2.1 主要应用领域 |
| 2.2 数字水印特点 |
| 2.3 数字水印分类 |
| 2.4 数字水印系统的要求 |
| 2.5 图像数字水印的基本原理和系统框架 |
| 2.6 常见图像水印攻击方法 |
| 2.7 水印信息的质量评价 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 小波变换及滤波器构建 |
| 3.1 连续小波变换 |
| 3.2 离散小波变换 |
| 3.3 Mallat算法 |
| 3.4 小波变换的性质 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于小波变换的彩色图像水印技术 |
| 4.1 水印信息预处理 |
| 4.2 小波变换 |
| 4.3 基于DWT彩色图像水印算法 |
| 4.4 基于DWT-SVD混合彩色图像水印算法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 数值实验 |
| 5.1 DWT水印算法实验仿真 |
| 5.2 DWT-SVD水印算法实验仿真 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）音频数字水印的抗毁性研究（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 音频数字水印的国内外研究现状 |
| 1.3 本文创新点 |
| 1.4 本文主要工作和论文组织结构 |
| 第二章 音频数字水印理论 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 音频水印的基本概念、特征及要求 |
| 2.3 音频数字水印的分类及常见攻击 |
| 2.3.1 音频数字水印的分类 |
| 2.3.2 对音频数字水印的攻击 |
| 2.4 听觉感觉性及掩蔽效应 |
| 2.5 音频数字水印性能评价 |
| 2.5.1 音频质量的客观评价标准 |
| 2.5.2 音频质量的主观评价标准 |
| 2.5.3 音频数字水印的抗毁性 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于扩频算法的音频数字水印嵌入与提取研究 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 基于扩频的数字水印算法 |
| 3.3 基于扩频算法的均值法与相关值法提取水印比较 |
| 3.3.1 利用平均值法检出水印 |
| 3.3.2 利用相关值法提取水印 |
| 3.4 基于扩频算法的音频数字水印嵌入与提取流程 |
| 3.4.1 音频信号的获取 |
| 3.4.2 分帧 |
| 3.4.3 水印的产生 |
| 3.4.4 水印的嵌入 |
| 3.4.5 水印的检测 |
| 3.5 实验过程及结果分析 |
| 3.5.1 实验方案 |
| 3.5.2 实验结果及分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于小波变换算法的音频数字水印嵌入与提取研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 小波变换算法理论 |
| 4.2.1 连续小波变换 |
| 4.2.2 离散小波变换 |
| 4.3 基于小波算法的音频数字水印嵌入与提取流程 |
| 4.3.1 对原始音频的获取及处理 |
| 4.3.2 水印的产生 |
| 4.3.3 小波分解、水印的嵌入和小波重构 |
| 4.3.4 水印检测 |
| 4.4 实验过程及结果分析 |
| 4.4.1 实验方案 |
| 4.4.2 实验结果及分析 |
| 4.5 基于小波算法与扩频算法抗毁性的性能对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A(攻读硕士学位期间主要成果) |
| 附录B(源程序主要代码) |
（9）基于变换域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 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 空间域水印算法 |
| 1.2.2 变换域水印算法 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 相关理论研究 |
| 2.1 数字水印框架和特征 |
| 2.1.1 数字水印基本框架 |
| 2.1.2 数字水印主要特征 |
| 2.2 数字水印分类和应用 |
| 2.2.1 数字水印分类 |
| 2.2.2 数字水印技术应用 |
| 2.3 数字水印常见算法和常见的攻击 |
| 2.3.1 空间域算法 |
| 2.3.2 变换域算法 |
| 2.3.3 水印技术常见的攻击 |
| 2.4 数字水印评价标准 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于DCT和 DWT与 Slant变换的样条图数字水印算法 |
| 3.1 背景介绍 |
| 3.1.1 样条矢量图 |
| 3.1.2 离散余弦变换 |
| 3.1.3 斜变换 |
| 3.1.4 离散小波变换 |
| 3.2 DDS算法设计 |
| 3.2.1 样条图像预处理 |
| 3.2.2 水印嵌入过程 |
| 3.2.3 水印提取过程 |
| 3.3 实验结果 |
| 3.3.1 实验坏境 |
| 3.3.2 透明性测试 |
| 3.3.3 噪声攻击 |
| 3.3.4 对象修改 |
| 3.5 实验分析 |
| 3.5.1 嵌入容量 |
| 3.5.2 实验对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于LWT和 Slant变换的双彩色图像数字水印算法 |
| 4.1 理论基础 |
| 4.1.1 提升小波变换 |
| 4.1.2 HVS与嵌入强度 |
| 4.2 LS算法设计 |
| 4.2.1 水印Arnold置乱 |
| 4.2.2 水印嵌入过程 |
| 4.2.3 水印提取过程 |
| 4.3 实验结果和分析 |
| 4.3.1 不可见性检测 |
| 4.3.2 鲁棒性测试 |
| 4.3.3 实验对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（10）自嵌入水印算法及其在图像篡改检测和恢复的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 数字水印 |
| 1.2.1 水印的应用 |
| 1.2.2 水印的特点 |
| 1.2.3 水印的分类 |
| 1.3 近年来的相关论文情况分析 |
| 1.4 论文结构及主要内容 |
| 2 图像的数字水印算法 |
| 2.1 水印系统 |
| 2.2 水印的生成 |
| 2.3 水印的嵌入 |
| 2.3.1 空域水印嵌入技术 |
| 2.3.2 变换域水印嵌入技术 |
| 2.3.3 压缩域水印嵌入 |
| 2.4 水印质量评估 |
| 2.4.1 水印嵌入与图像质量的关系 |
| 2.4.2 压缩与图像质量的关系 |
| 2.4.3 水印的质量标准 |
| 2.4.4 图像的质量评价标准 |
| 3 一种改进的基于哈希算法的自嵌入水印算法 |
| 3.1 哈希算法 |
| 3.1.1 图像的哈希算法 |
| 3.1.2 图像哈希算法的研究现状 |
| 3.2 图像哈希值的生成 |
| 3.2.1 图像的预处理 |
| 3.2.2 基于块截断编码和中心对称局部二进制模式特征值提取 |
| 3.2.3 哈希值的生成 |
| 3.3 水印的嵌入和提取 |
| 3.3.1 水印的嵌入算法 |
| 3.3.2 水印的提取算法 |
| 3.4 实验结果及分析 |
| 3.4.1 参数设置与计算 |
| 3.4.2 不可见性测试 |
| 3.4.3 鲁棒性测试 |
| 3.5 小结 |
| 4 一种改进的基于SVD特征值提取的自嵌入水印算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于SVD的特征值提取 |
| 4.2.1 图像块的SVD分解 |
| 4.2.2 图像块的特征值提取 |
| 4.3 块分类算法 |
| 4.4 图像的篡改检测和恢复 |
| 4.4.1 水印的嵌入算法 |
| 4.4.2 篡改检测和恢复 |
| 4.5 实验结果及分析 |
| 4.5.1 不可见性测试 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于自嵌入水印的彩色图像纂改检测和恢复 |
| 5.1 彩色图像的哈希值算法 |
| 5.2 彩色图像压缩编码 |
| 5.3 水印的嵌入算法 |
| 5.4 篡改检测和恢复算法 |
| 5.5 实验结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间发表的论文 |
| 致谢 |
四、基于独立分量分析的数字水印攻击（论文参考文献）
- [1]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)
- [2]基于QR码的彩色图像数字水印算法研究[D]. 薛宏飞. 山东科技大学, 2020(06)
- [3]鲁棒性水印混合算法研究与实现[D]. 张进. 华中师范大学, 2020(01)
- [4]遥感影像数据交换密码水印算法研究[D]. 赵明. 南京师范大学, 2020(03)
- [5]多重数字水印算法研究[D]. 王强. 哈尔滨工程大学, 2020(05)
- [6]基于Schur分解的Contourlet域彩色图像数字水印算法研究[D]. 朱春伟. 山东科技大学, 2019(05)
- [7]小波变换在彩色图像数字水印技术中的应用[D]. 杨亚男. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [8]音频数字水印的抗毁性研究[D]. 陈鸣. 昆明理工大学, 2019(04)
- [9]基于变换域的彩色图像数字水印算法研究[D]. 丁悦. 天津大学, 2019(06)
- [10]自嵌入水印算法及其在图像篡改检测和恢复的应用[D]. 葛镜. 华中师范大学, 2019(01)