一、多功能彩色图像数字水印方案（论文文献综述）
王琳玉[1]（2021）在《抗打印扫描数字水印算法》文中指出一直以来,印刷品作为常见信息交流工具,广泛地应用于生产生活。但其极易被不法分子复制甚至篡改,对社会的知识产权安全和生产创新带来了极大的破坏。传统的数字水印技术是保护信息安全的一大措施,但应用范围有限,无法有效应对打印扫描攻击,同时还有透明性、嵌入容量较低的缺陷。如何开发出能够抵抗打印扫描攻击的水印算法成为社会研究热点。目前,变换域算法能够有效的解决这一现状,其中DWT变换后的LL分量具有较好的鲁棒性,DCT中频系数能够很好的压缩图像能量同时可以减少图像像素间的相关性,SVD算法具有稳定性、旋转不变性;但是,如何结合现有算法的优点同时提高水印的嵌入容量也是研究的一大难题。本文探究了水印置乱周期对算法鲁棒性和透明性的影响。同时结合了打印扫描前后图像的不变量,提出了三种能够抵抗打印扫描的新型水印算法,分别是改进的DWT-SVD二值水印算法、改进的DWT-DCT二值水印以及优化的DWT-DCT灰度水印算法。首先分别对二值水印和灰度分层水印进行预处理加密,对处理后的两种水印进行概率距离和灰度值方差置乱联合评价,得出最佳置乱周期。算法一先对置乱水印SVD变换,将S分量嵌入到载体3DWT变换后的低频处,嵌入水印后的PSNR为51.5680dB。算法二及算法三总结了打印扫描前后图像的特征,确定了 DWT-DCT变换后的中频系数趋于相似这一特性。首先对载体进行2DWT变换,再对LL进行8x8分块DCT,得到4组中频系数。算法二选取峰值信噪比最高的一组中频系数作为置乱水印的嵌入位置。算法三将灰度水印分层为8个位平面,对高4位平面进行置乱,将置乱后的高4位位平面依次嵌入到这4组中频系数中。实验证明,在各类攻击及打印扫描攻击的情况下,这两种算法提取出水印的NC均为0.9左右,具有较强的抗攻击能力。同时本文基于MATLAB对算法三开发了数字水印系统,该系统能够实现载体和水印的读取、灰度水印预处理以及嵌入和提取。
赵彦霞[2]（2021）在《基于水印和区块链技术的数字图像交易管理研究》文中认为社会许多领域对数字图像的大量需求,使得国内外出现了大量的数字图像交易网站。但目前的数字图像交易网站一般存在一些不足。例如,为用户提供的数字图像版权保护和版权认证服务不足,为用户提供的有法律效力的交易存证服务不足,为用户提供的个性化服务不足和提供的业务种类少等不足。在数字图像交易管理理论研究方面,也存在对数字图像交易管理的系统性研究、对数字图像进行版权保护和内容认证研究、对区块链中交易使用的智能合约管理研究以及专门针对数字图像的个性化推荐研究不足等问题。本文针对这些存在的问题进行了研究。在理论研究方面,本文对数字图像交易前、交易中和交易后管理上存在的一些问题进行了研究。提出了利用数字水印技术对交易前的数字图像进行版权保护和内容认证的多功能零水印算法;对数字图像交易过程中产生的交易信息写入区块链中进行存证,对区块链智能合约分类算法进行了研究;依据数字图像交易后存储的用户历史数据,研究了利用智能推荐技术的个性化数字图像推荐算法。在实践研究方面,设计了数字图像交易管理系统。将本文提出的算法应用于该系统,并设计了相应的管理模型,以解决数字图像交易网站提供的业务种类少等问题。本文的创新点如下:（1）提出了两种基于奇异值分解和深度学习的数字图像多功能零水印算法。在数字图像交易前,对数字图像进行版权保护和内容认证的研究不足。针对这一问题,本文对数字图像版权保护和内容认证进行了研究。变换域算法比空域算法中水印的鲁棒性更强,离散小波变换（DWT）能够克服离散傅里叶变换和离散余弦变换的一些缺点,奇异值分解（SVD）所得的奇异值可以表示图像内在的代数特征,稳定性好,深度神经网络能够获取图像关键特征。因此,将DWT、SVD分别和深度卷积神经网络（DCNN）和深度置信网络（DBN）相结合,提出了基于SVD和DCNN的数字图像多功能零水印算法以及基于SVD和DBN的数字图像多功能零水印算法。两种零水印算法都构造了零鲁棒水印图像和零半脆弱水印图像。仿真实验验证了两种算法的鲁棒水印对多种强度大的攻击有较好的抵抗性,提取出的半脆弱水印图像也能对原始图像的篡改位置进行定位。（2）提出了两种智能合约分类算法。针对许多数字图像交易网站存在的交易存证法律效力不足的问题,把区块链技术引入数字图像交易过程管理中。在区块链上进行交易的过程中需要使用智能合约,因此本文研究了智能合约分类算法,以便对智能合约进行有效管理。智能合约属于文本信息,因为智能合约不同类别数量相差较大,所以智能合约分类属于非均衡文本分类。智能合约分类的第一步工作是将智能合约转换成能够被计算机识别的数据。由于目前没有针对智能合约的语料库,因此首先利用Word2Vec建立智能合约语料库。然后,利用Word2Vec和智能合约语料库将所有智能合约都转化成等长的数字化向量。智能合约分类的第二步工作是研究如何对数字化的智能合约进行分类。由于智能合约分类属于非均衡的文本分类,所以本文提出了随机权学习机和加权交叉熵函数来克服传统分类方法的缺陷,并分别利用自编码器能降低数据维度的特点和双向长短期记忆神经网络（Bi LSTM）对上下文有记忆的功能,提出了基于自编码随机权ELM网络的智能合约分类算法与基于加权交叉熵损失函数的长短记忆智能合约分类算法。实验验证了两种算法对智能合约的分类是有效的。（3）提出了一种加权TextRank和自组织特征映射神经网络（SOM）的个性化数字图像智能推荐算法。针对数字图像交易完成后的管理中,对用户提供的个性化推荐服务研究不足的问题,本文进行了个性化数字图像推荐研究。通过两种来源获取用户感兴趣的图像。第一种来源是当前用户的相似用户订单中的图像。第二种来源是从数据库中查找的与当前用户最后放入订单中图像同类型的图像。从相似用户和数据库两种来源得到的候选图像集中选择用户感兴趣的部分图像推荐给当前用户。由于用户最后在网站的搜索词、不同时间加入订单和加入购物车的图像,以及用户历史数据中能体现图像类型的关键词语反映用户对图像的兴趣度的作用程度不同,所以,利用TextRank算法适合提取短文本关键词的特点,设计了加权TextRank算法来提取用户历史数据的关键词。因为SOM能够通过竞争对数据进行聚类,所以利用SOM去发现当前用户的相似用户。仿真实验结果验证了提出的算法能够有效地发现当前用户的相似用户,能为当前用户推荐用户感兴趣的数字图像。（4）设计了数字图像交易管理系统。针对许多数字图像交易网站没有提供数字图像处理、数字图像版权保护、数字图像认证、交易存证、个性化推荐服务和智能合约分类等情况,设计了数字交易管理系统。设计了数字交易管理系统的架构和功能,设计了应用于数字图像交易管理系统中的数字图像交易管理、数据安全保护管理、版权保护管理、智能合约管理和个性化推荐管理模型。以上研究成果,能够在一定程度上解决现有许多数字图像交易网站对数字图像版权保护和版权认证,交易的有法律效力存证,区块链技术应用中的智能合约分类,网站业务种类少等问题。将数字水印、区块链和智能推荐等技术应用到数字图像交易管理的研究方法,可以为管理科学的研究提供一些思路和方法。研究成果被应用后,业务种类的增加和对用户的个性化数字图像推荐能够吸引更多的用户消费,从而增加商家的利润。
张进[3]（2020）在《鲁棒性水印混合算法研究与实现》文中研究说明近年来,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。
漆若兰[4]（2018）在《四元数域彩色图像多功能水印算法研究》文中提出随着信息时代的到来,盗版数字作品在网络中的传播就越发的便捷、影响越发的广泛,引发了严重的个人版权保护问题。数字水印作为一种有效保护信息安全的方法,已成为学术界的研究热点。但现有的单一数字水印一般只有版权保护或内容认证的单一功能,将越来越难满足复杂多变的实际需要。本文以彩色图像为研究对象,重点研究基于彩色图像的数字水印算法,围绕可用于版权保护的鲁棒性水印和内容认证的脆弱水印展开研究,并在此基础上完成了以下几方面工作。1.基于离散小波变换、四元数离散余弦变换和奇异值分解的优点,提出一种基于彩色图像鲁棒性水印算法。首先将彩色图像分通道离散小波变换的低频系数做四元数描述,然后提取分块四元数离散余弦变换的实部系数构造系数矩阵,最后水印则嵌入系数矩阵的奇异值中。实验表明,该算法具有良好的不可以感知性,并对JPEG压缩、多种信号处理攻击和几何攻击具有较强鲁棒性。2.结合四元数离散余弦变换频域的系数特性,提出一种基于QDCT的彩色图像自嵌入脆弱水印算法。首先将彩色图像进行2?2分块的四元数离散余弦变换,然后特征脆弱水印利用四元数离散余弦变换的低频系数产生,并嵌入空域最低有效位。为构造兼具版权保护和篡改定位功能的多功能水印算法,将该算法与所研究的鲁棒性水印算法有效结合。实验表明,该多功能算法的图像保真度良好,对分色篡改具有精确的篡改定位能力,且嵌入的脆弱水印与鲁棒性水印的相互影响小。
牛钰莹[5]（2016）在《基于差分进化的彩色图像数字版权保护算法研究》文中研究说明网络自由、免费、开放的特性使得数字多媒体信息的交流和传输越来越广泛、迅速,同时也给数字产品的版权保护带来了巨大冲击。数字水印技术通过将数字产品的版权信息隐藏,在不妨碍产品正常使用的情况下,有效地完成了对数字产品信息内容的保护。图像则是数字多媒体数据的重要表现形式,实际生活中彩色图像较二值或灰度图像的应用更为常见,基于彩色图像的数字水印算法的研究越来越受到人们的关注。因此,利用数字水印技术实现对彩色图像数字版权保护的研究具有很大的实用价值。本文主要研究了基于差分进化的彩色图像数字版权保护算法,本文的主要工作如下:（1）提出了一种基于差分进化的彩色图像水印算法。由于彩色图像较二值图像或灰度图像所表达的信息量更多,在现实生活中的应用范围更加广泛。因此,将彩色图像作为水印算法的载体图像,结合人类视觉模型并利用颜色空间转换原理对载体图像进行相关处理。利用差分进化算法较强的鲁棒性以及全局收敛特性,进而寻找水印信息的最佳嵌入强度最终完成水印嵌入。将该算法与相关水印算法在不可见性和鲁棒性上分别进行对比分析。（2）提出了一种改进的基于差分进化的彩色图像水印算法。标准差分进化的种群初始化过程主要利用随机函数生成,种群的多样性较差,对寻找合适的水印嵌入强度有一定的局限性。为此,引入佳点集理论使水印算法种群初始化更为均匀,并利用自适应参数对差分进化算法的局部寻优现象进行优化。最后,将新算法和相关水印方案进行实验对比。（3）提出了一种基于差分进化的大容量彩色图像水印算法。数字水印除不可见性和鲁棒性这两种基本特性之外,水印的嵌入容量也是衡量算法性能的重要影响因素。为此,采用改进的差分进化彩色图像水印算法选择三种颜色通道对应嵌入水印量的最佳值,将彩色水印对应的嵌入到彩色载体图像中。实验表明该水印方案在保证良好的鲁棒性和不可见性前提下,有效地增加了水印的嵌入量。本文引入差分进化对彩色图像水印算法进行改进,对水印的嵌入强度进行自适应选择,采用佳点集理论提高差分进化彩色图像水印算法的运行效率,并以彩色图像作为水印图像提高水印的嵌入容量。验证算法的有效性与实用性,为以后的水印算法优化研究提供参考,并促进差分进化算法在数字水印领域的发展和应用研究。
廖雷[6]（2014）在《基于脊波变换的彩色图像数字水印研究》文中研究说明随着图片、视频等多媒体应用在互联网业务中的快速扩展,数字产品的版权保护和内容真实性认证正面临着越来越严峻的挑战,而数字水印技术作为数字产品版权保护的重要技术手段之一,是当前信息安全领域研究的热点内容。为此,本文对数字水印技术的原理、方法展开了研究,并提出了基于脊波变换的彩色图像数字水印算法。本文首先对数字水印的原理,基本特征以及目前国内外的研究现状等问题做了介绍。随后文章给出了数字水印的基本框架,并对框架中的各个组成部分进行了较为详细的阐述。然后根据数字水印的不同特性进行分类,为水印算法的设计与实现提供了理论依据。本文提出了一种新的基于脊波变换（DRT）的多功能彩色图像数字水印算法,利用脊波变换对线状奇异性的稀疏表示特性,找出图像中视觉重要信息,将鲁棒水印嵌入到图像的低频重要系数,将脆弱水印嵌入到图像的高频重要系数,水印的嵌入强度根据整体的能量情况,实现水印的自适应嵌入,提高了水印的鲁棒性。根据图像局域脊波系数来选取水印嵌入强度,保证了水印的不可见性。文章还提出了一种基于脊波变换的多通道彩色图像数字水印算法,充分利用不同颜色分量在水印中的特性,采用相对量化的方式将水印嵌入到经过脊波变换的蓝色和绿色通道中,能够提高在嵌入水印图像受到亮度攻击和对比度调整攻击时算法的稳健性。通过实验验证,本论文中提出的两种彩色图像数字水印算法具有较好的不可见性好以及较强的抗攻击性能,能够抵抗常见的几何攻击,具有较强的鲁棒性。
胡胜强[7]（2014）在《基于模糊聚类和SVD分解的彩色图像数字水印算法的研究》文中研究指明随着多媒体技术的发展与广泛应用,数字水印技术也随之发展讯速,成为了当前多媒体安全领域的热点技术。数字水印是在多媒体数据（图像、视频等）中嵌入特定的不可见数字信息——水印（watermarking）,从而对数字产品的真实性或产品的专属版权进行保护,水印信息可以是文本、标识、图像、商标等各种数字信息。水印在嵌入时,水印是紧密结合媒体数据并隐藏其中,成为媒体内容数据密不可分的一部分,在嵌入以后,不会对多媒体要表示的数据内容产生任何的影响,不会导致多媒体数据的质量下降,不会对其使用价值产生不利影响。并且经过对多媒体数据特殊处理后,嵌入的水印是不能消除或丢失的。本文对应用于图像版权保护的小波域数字水印技术进行了研究,通过对数字水印的原理进行分析,以及对目前数字水印存在的不足,有针对性的提出了两种基于小波域的数字水印算法。本文主要工作如下:第一种是基于人类视觉掩蔽特性和混沌加密的自适应的彩色图像数字水印算法。以人类视觉系统作为基础,利用模糊聚类算法,建立合理的模糊规则,结合图像特点,自适应的嵌入水印,并实现水印强度的动态调节。该算法采用整数小波变换,对图像进行三级小波分解,对LH2,HH2区域进行3×3分块,用模糊算法选择适合水印嵌入的小波块,并对所选择的小波分块进行编号,利用混沌序列选取嵌入水印的小波块,利用模糊聚类算法计算每个分块的水印嵌入强度,最终实现水印的嵌入。第二种是一种基于SVD奇异值分解的彩色图像自适应数字水印算法,由FCM自适应的选择水印嵌入的小波块,再对选择的小波块进行SVD分解,获得各个分块的奇异值,进行奇异值的排序,并选择最大的奇异值。利用混沌序列混沌置乱,最后实现水印的嵌入。本文对所给出的算法都进行了大量的实验,并进行了性能分析。实验结果表明,这两种算法都具有良好的鲁棒性,同时也很好地保证了水印的不可见性。
王爱龙[8]（2014）在《鲁棒型数字图像水印技术研究》文中认为伴随着多媒体信息时代的来临，各种数据信息更容易受到来自外部的各种恶意攻击和修改，版权所有者遭受了严重的侵害，造成了网络媒体的信任危机，对社会造成了严重的负面影响。本文围绕“鲁棒型数字图像水印技术研究”，对如何更好的解决抵抗常规攻击，尤其是抗几何攻击问题进行了深入的研究，本文的研究工作主要围绕以下几个方面：1、提出了基于局部指数矩的抗几何攻击图像水印算法。该算法主要以概率密度及指数矩理论为基础。首先基于概率密度理论，构造出特征点检测器。利用检测器提取出图像的特征点，该特征点不仅分布均匀而且稳定性好；然后根据自相关矩阵，构造出局部特征区域；最后结合指数矩的优良特性，构造出基于局部指数矩的抗几何攻击图像水印方案。实验结果证明，该算法具有很好的鲁棒性能。2、提出了基于四元数极谐变换的鲁棒数字图像水印算法。该算法结合四元数极谐变换的不变特性，对彩色图像载体进行四元数极谐变换。变换后，选取一部分稳定的四元数极谐变换矩的幅值，进而根据量化调制的方法嵌入水印，构造出鲁棒型数字图像水印算法。仿真实验表明，该算法不仅能够很好的抵抗常规攻击和几何攻击，而且不可感知性也较好。3、提出了基于贝塞尔K分布的非下采样shearlet域统计模型图像水印算法。该算法结合剪切波的优良特性以及贝塞尔K分布模型最优的描述重尾分布系数特点，利用贝塞尔K分布模型来描述剪切波系数，基于该模型构造出最优检测器，进而实现数字水印的检测算法。
吕秀丽[9]（2014）在《基于支持向量机的彩色图像数字水印算法研究》文中认为鲁棒性是目前数字水印技术中亟待解决的关键问题之一,开展高鲁棒性的数字图像水印技术研究非常必要。本文围绕支持向量机（Support Vector Machine,SVM）机器学习方法在数字图像水印中的应用展开研究,在具有良好学习和泛化性能的支持向量机在图像空间域和变换域嵌入和提取水印中的应用方法方面进行深入研究。结合人类视觉系统特性,在嵌入水印的图像满足视觉质量的前提下,提出性能良好的数字水印算法,解决关键技术问题,增强水印鲁棒性,为数字水印技术的推广提供理论基础和应用支撑。针对空间域水印算法性能较差问题,结合支持向量机良好的学习和泛化性能,提出一种基于支持向量回归机（Support Vector Regression,SVR）的空间域水印算法。算法利用YCbCr彩色模型亮度分量Y的局部自相似性,利用SVR模拟像素亮度值与其邻域的关系,在亮度分量中嵌入水印。为减小支持向量机的泛化误差,选择方差值较小的图像亮度子块训练SVR模型和嵌入水印信息。提取水印时,不需要原始彩色图像,只在测试图像中重新训练SVR和提取水印。实验结果表明,算法对中高级质量JPEG压缩、高斯低通滤波、马赛克、模糊、锐化、直方图均衡、饱和度增强、加噪、旋转、扭曲、剪切等攻击有良好的鲁棒性,尤其抵抗缩放攻击的性能更强。分析图像离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）域特点,提出一种基于支持向量回归机的离散余弦变换域水印算法。在彩色图像YCbCr彩色模型亮度分量Y的离散余弦变换域中,算法利用SVR模拟中频系数与变换系数的非线性关系,利用这种关系将水印信息嵌入到中频系数中。在水印的提取过程中,在测试图像中重新训练SVR并提取水印。实验结果表明,采用与空间域水印算法同样的攻击方式,算法表现了良好的鲁棒性,尤其对JPEG压缩的鲁棒性更强。分析图像离散小波变换（Discrete Wavelet Transform,DWT）域特点,提出一种基于支持向量回归机的离散小波变换域水印算法。算法在彩色图像YCbCr彩色模型的亮度分量Y中进行一级小波变换,在低频子带系数中嵌入水印。算法同时利用低频子带中的小波系数与其邻域系数的非线性关系,低频子带和3个高频子带相同位置的系数之间的非线性关系训练支持向量机,得到SVR关系模型并嵌入水印。实验结果表明,采用与空间域水印算法同样的攻击方式,算法也表现了良好的鲁棒性,尤其抵抗随机行列去除攻击的能力更强。分析可见水印技术,针对可见水印存在容易被去除,且一旦被去除将失去保护版权作用的问题,提出一种双重水印算法。即在彩色图像中嵌入可见水印用于明确标识版权,再嵌入一个不可见水印用于加强版权保护。算法结合人类视觉特性,将可见水印嵌入在HSV彩色模型的明度分量V中,根据彩色图像的明亮度自适应地调整有意义水印信息的明或暗,并根据纹理特性设定水印的嵌入强度。根据可见水印嵌入的区域,利用文中提出的基于支持向量回归机的空间域和变换域不可见水印嵌入方法在彩色图像的其它区域嵌入不可见水印。实验结果表明,经滤波、模糊、锐化、加噪、旋转、缩放、扭曲等攻击后可见水印仍清晰可见,即使采用剪切等处理完全去除可见水印,也可以通过提取不可见水印达到版权保护的目的,算法实用性更强。
白春华[10]（2013）在《基于感知的立体图像数字水印技术研究》文中进行了进一步梳理立体视频由于可以带给观众更真实的视觉感受，而成为未来的发展方向。立体视频在网络中传输，容易遇到版权保护、内容认证等问题。如何保证立体视频安全地在网络中传输成为亟待解决的问题。数字水印是一种嵌入多媒体而不被人眼察觉，在受到攻击之后可以提取嵌入信息的技术。数字水印技术可以解决多媒体的版权保护、内容认证等问题，进一步促进立体视频的商业化。由于视频是由连续播放的图像组成。本论文从如何解决立体图像在网络中传输的安全问题出发，提出了一系列用于立体图像版权保护的数字水印算法。由于对于立体图像的数字水印算法处于研究的起步阶段，针对立体图像的数字水印算法的文章较少。本文的主要工作有三个方面：首先，针对以往的感知模型无法较好地用于立体图像嵌入数字水印这一问题，通过添加深度和视差的信息，提出适用于本文立体图像数字水印嵌入的感知模型。在这一部分中，首先分析了平面图像像素域和频域的感知模型。第二，以立体图像的像素域和平面图像的频域感知模型为基础，结合视差匹配，提出了适用于本文算法的立体图像频域的感知模型。第二，针对现有的用于版权保护的立体图像数字水印算法没有充分利用立体感知模型的问题，根据立体图像的特点，分别提出了三种立体图像的数字水印算法：1)根据立体图像存在相似区域的特点，提出一种基于视差的立体图像数字水印算法。第一，利用全局视差曲线这一概念分析了立体图像的特征，将全局视差保存为密钥。通过实验证明了立体图像的特征。第二，通过全局视差确定嵌入的相似区域。在相似区域，结合关系嵌入水印，并通过Watson模型确定嵌入的强度。由于两个视点的相似区域在受到相同攻击的情况下，变化趋势相同。正是利用了这一点，本算法提取水印的比特相同率在0.85左右，是一种有效的数字水印算法。2)根据立体图像的两个视点必须同时存在的特点，提出一种基于关系的立体图像数字水印算法。立体图像与平面图像的最大不同在于立体图像总是两幅图像同时存在。在水印的嵌入过程中，不仅在左视点单独嵌入水印，而且通过量化两者对应块系数的差值在右视点嵌入水印。由于量化步长是调节人眼感知质量与水印强度的关键，所以本算法通过大量的实验，确定了最终的量化步长。实验结果证明该算法对抵抗一般的攻击表现了较强的鲁棒性，比特相同率都高于0.85，比之前的算法更加鲁棒。3)根据立体图像匹配块的系数较相似的特点，提出一种基于块匹配的立体图像数字水印算法。利用立体图像的感知模型，指导水印的嵌入强度，进一步提高了水印的鲁棒性。实验结果证明，嵌入水印图像具有良好的不可见性，而且鲁棒性比之前算法有提高。第三，针对同时保护图像的内容和版权信息的问题，提出基于感知的立体图像多功能数字水印算法。为解决同一区域嵌入不同功能的水印会造成水印之间彼此干扰的问题，本算法在人眼感兴趣区域嵌入半脆弱水印，检测该区域是否受到恶意攻击。在非感兴趣区域嵌入鲁棒水印，保护图像的版权。实验结果证明，感兴趣区域的半脆弱水印可以有效地区分不同JPEG压缩因子的攻击，将低于75的压缩攻击判定为恶意攻击。非感兴趣区域提取的水印表现出了较好的鲁棒性。
二、多功能彩色图像数字水印方案（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、多功能彩色图像数字水印方案（论文提纲范文）
（1）抗打印扫描数字水印算法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容与结构 |
| 2 数字水印技术 |
| 2.1 数字水印简述 |
| 2.1.1 数字水印的基本原理 |
| 2.1.2 数字水印的分类 |
| 2.2 数字水印的框架模型 |
| 2.3 常见的数字水印技术 |
| 2.3.1 离散小波变换(DWT) |
| 2.3.2 离散余弦变换(DCT) |
| 2.3.3 奇异值分解(SVD) |
| 2.4 打印扫描对图像的影响 |
| 2.4.1 打印过程中对图像的影响 |
| 2.4.2 扫描过程中对图像的影响 |
| 2.4.3 打印扫描实验结果分析 |
| 2.5 攻击测试的类型 |
| 2.6 数字水印算法的性能评估 |
| 2.6.1 水印方案的影响因素 |
| 2.6.2 客观评价指标 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 水印的预处理 |
| 3.1 基于像素移动距离的置乱评价 |
| 3.2 基于图像局部块方差的置乱评价 |
| 3.3 双重评价 |
| 3.4 实验结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 抗打印扫描数字水印算法 |
| 4.1 基于DWT-SVD的二值水印算法 |
| 4.1.1 水印的嵌入 |
| 4.1.2 水印的提取 |
| 4.1.3 实验结果分析 |
| 4.2 基于DWT-DCT的二值水印算法 |
| 4.2.1 水印的嵌入 |
| 4.2.2 水印的提取 |
| 4.2.3 实验结果分析 |
| 4.3 基于DWT-DCT的灰度水印算法 |
| 4.3.1 水印的嵌入 |
| 4.3.2 水印的提取 |
| 4.3.3 实验结果分析 |
| 4.4 算法对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 数字水印系统 |
| 5.1 系统界面 |
| 5.2 水印置乱 |
| 5.3 算法实现 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间获得的奖项及研究成果 |
（2）基于水印和区块链技术的数字图像交易管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 数字图像交易管理国内外研究现状 |
| 1.3.2 数字水印技术国内外研究现状 |
| 1.3.3 区块链技术国内外研究现状 |
| 1.3.4 智能推荐技术国内外研究现状 |
| 1.4 研究思路与方法 |
| 1.5 研究内容及创新点 |
| 1.6 论文的组织结构 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 数字水印技术 |
| 2.1.1 数字水印概述 |
| 2.1.2 数字图像水印技术 |
| 2.2 区块链技术 |
| 2.2.1 区块链概述 |
| 2.2.2 区块链架构模型 |
| 2.2.3 区块链区块结构 |
| 2.2.4 区块链的运行过程 |
| 2.2.5 智能合约 |
| 2.3 智能推荐技术 |
| 2.3.1 智能推荐技术概述 |
| 2.3.2 常用的推荐算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于SVD与深度学习的数字图像多功能零水印算法研究 |
| 3.1 理论基础 |
| 3.1.1 离散小波变换 |
| 3.1.2 奇异值分解 |
| 3.1.3 深度学习技术 |
| 3.1.4 深度卷积神经网络 |
| 3.1.5 深度置信网络 |
| 3.2 基于SVD和 DCNN的数字图像多功能零水印算法 |
| 3.2.1 算法设计思想 |
| 3.2.2 基于SVD和 DCNN的数字图像多功能构造零水印算法 |
| 3.2.3 基于SVD和 DCNN的数字图像多功能提取零水印算法 |
| 3.2.4 仿真实验和分析 |
| 3.3 基于SVD和 DBN的数字图像多功能零水印算法 |
| 3.3.1 算法设计思想 |
| 3.3.2 基于SVD和 DBN的数字图像多功能构造零水印算法 |
| 3.3.3 基于SVD和 DBN的数字图像多功能提取零水印算法 |
| 3.3.4 仿真实验和分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 数字图像交易管理中智能合约分类算法研究 |
| 4.1 理论知识 |
| 4.1.1 智能合约分类的难点 |
| 4.1.2 智能合约分类相关研究 |
| 4.1.3 Word2Vec |
| 4.1.4 堆叠自编码器 |
| 4.1.5 随机权极速学习机 |
| 4.1.6 双向长短期记忆神经网络 |
| 4.1.7 加权交叉熵损失函数 |
| 4.2 基于自编码随机权ELM网络的智能合约分类算法 |
| 4.2.1 算法设计思想 |
| 4.2.2 基于自编码随机权ELM网络的智能合约分类模型 |
| 4.2.3 基于自编码随机权ELM网络的智能合约分类算法描述 |
| 4.2.4 仿真实验与分析 |
| 4.3 基于加权交叉熵损失函数的长短记忆智能合约分类算法 |
| 4.3.1 算法设计思想 |
| 4.3.2 基于加权交叉熵损失函数的长短记忆智能合约分类模型 |
| 4.3.3 基于加权交叉熵损失函数的长短记忆智能合约分类算法描述 |
| 4.3.4 仿真实验与分析 |
| 4.4 智能合约分类算法在数字图像交易管理中的应用 |
| 4.4.1 自编码随机权ELM网络分类算法在数字图像交易智能合约分类中的应用 |
| 4.4.2 加权交叉熵损失函数Bi LSTM分类算法在数字图像交易智能合约分类中的应用 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 数字图像交易管理中个性化智能推荐算法研究 |
| 5.1 理论知识 |
| 5.1.1 Text Rank算法 |
| 5.1.2 加权Text Rank算法 |
| 5.1.3 自组织特征映射神经网络 |
| 5.2 基于加权Text Rank和 SOM的个性化数字图像智能推荐算法 |
| 5.2.1 算法设计思想 |
| 5.2.2 基于加权Text Rank和 SOM的个性化数字图像智能推荐模型 |
| 5.2.3 基于加权Text Rank和 SOM的个性化数字图像智能推荐算法描述 |
| 5.2.4 仿真实验和分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 数字图像交易管理系统 |
| 6.1 数字图像交易管理系统架构 |
| 6.1.1 数字图像交易管理系统整体架构 |
| 6.1.2 数字图像交易管理Web服务子系统架构 |
| 6.1.3 区块链数字图像交易管理子系统架构 |
| 6.2 基于水印和区块链技术的数字图像交易管理系统设计 |
| 6.2.1 数字图像交易管理Web服务子系统功能设计 |
| 6.2.2 区块链数字图像交易管理子系统功能设计 |
| 6.3 数字图像交易管理系统的主要管理模型 |
| 6.3.1 数据图像交易管理系统的数字图像交易管理模型 |
| 6.3.2 数字图像交易管理系统的数据安全保护管理模型 |
| 6.3.3 数字图像交易管理系统的版权保护管理模型 |
| 6.3.4 数字图像交易管理系统的智能合约管理模型 |
| 6.3.5 数字图像交易管理系统中个性化推荐管理模型 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论和创新 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介及攻读学位期间取得的研究成果 |
（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）四元数域彩色图像多功能水印算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 单功能水印的研究现状 |
| 1.2.2 多功能水印的研究现状 |
| 1.2.3 数字水印的应用现状 |
| 1.3 论文内容及结构安排 |
| 第2章 数字水印技术基础 |
| 2.1 数字水印简介 |
| 2.1.1 定义 |
| 2.1.2 分类 |
| 2.1.3 基本框架 |
| 2.1.4 攻击分类 |
| 2.1.5 性能评估 |
| 2.2 典型数字水印算法 |
| 2.2.1 空域法 |
| 2.2.2 变换域法 |
| 2.3 四元数理论及四元数离散余弦变换 |
| 2.3.1 四元数基础理论 |
| 2.3.2 四元数离散余弦变换 |
| 第3章 基于DWT_QDCT_SVD的彩色图像鲁棒水印算法 |
| 3.1 算法的理论基础 |
| 3.1.1 Logistic混沌映射 |
| 3.1.2 奇异值分解 |
| 3.2 算法描述及仿真 |
| 3.2.1 水印嵌入过程 |
| 3.2.2 水印提取过程 |
| 3.2.3 实验仿真分析 |
| 3.3 小结 |
| 第4章 结合QDCT的彩色图像多功能水印算法 |
| 4.1 基于四元数域的彩色图像自嵌入脆弱水印算法 |
| 4.1.1 算法描述 |
| 4.1.2 篡改检测的漏检率与虚警率分析 |
| 4.1.3 实验仿真分析 |
| 4.2 结合QDCT的彩色图像多功能水印算法 |
| 4.2.1 多功能水印系统模型 |
| 4.2.2 实验仿真分析 |
| 4.3 小结 |
| 第5章 结束语 |
| 5.1 内容总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（5）基于差分进化的彩色图像数字版权保护算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 彩色图像水印技术发展现状 |
| 1.3 论文的主要内容 |
| 第2章 差分进化数字水印算法研究进展 |
| 2.1 数字水印技术 |
| 2.1.1 数字水印的概念与原理 |
| 2.1.2 数字水印的基本框架 |
| 2.1.3 数字水印的基本特征 |
| 2.1.4 数字水印的分类 |
| 2.2 差分进化算法 |
| 2.2.1 差分进化算法基本原理与特点 |
| 2.2.2 差分进化算法的基本操作 |
| 2.2.3 差分进化算法的应用 |
| 2.3 应用差分进化算法的数字水印发展 |
| 第3章 基于差分进化的彩色图像水印算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 人类视觉模型 |
| 3.2.1 人类视觉模型的特性 |
| 3.2.2 人类视觉模型对彩色图像的感知特性 |
| 3.2.3 RGB颜色空间转换 |
| 3.3 基于差分进化的彩色图像水印算法 |
| 3.3.1 水印的生成 |
| 3.3.2 水印的嵌入算法 |
| 3.3.3 水印的提取算法 |
| 3.4 实验及结果分析 |
| 3.4.1 水印不可见性分析 |
| 3.4.2 水印鲁棒性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 改进的差分进化彩色图像水印算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 佳点集的定义和性质 |
| 4.3 差分进化算法的改进策略 |
| 4.3.1 差分进化控制参数的影响分析 |
| 4.3.2 已有的改进差分进化算法 |
| 4.4 基于佳点集的差分进化彩色图像水印算法 |
| 4.4.1 水印的嵌入算法 |
| 4.4.2 水印的提取算法 |
| 4.5 实验及结果分析 |
| 4.5.1 算法运行效率分析 |
| 4.5.2 水印不可见性分析 |
| 4.5.3 水印鲁棒性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于差分进化的大容量彩色图像水印算法 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 差分进化大容量彩色图像水印算法 |
| 5.2.1 水印的嵌入算法 |
| 5.2.2 水印的提取算法 |
| 5.3 实验及结果分析 |
| 5.3.1 水印不可见性分析 |
| 5.3.2 水印鲁棒性分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 论文的创新点 |
| 6.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 |
| 致谢 |
（6）基于脊波变换的彩色图像数字水印研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 数字水印的研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第2章 数字水印技术概述 |
| 2.1 数字水印的概念 |
| 2.2 数字水印系统的特点 |
| 2.3 数字水印的分类 |
| 2.4 数字水印系统的基本框架 |
| 2.4.1 水印的生成 |
| 2.4.2 水印的嵌入 |
| 2.4.3 水印的提取和检测 |
| 2.5 数字水印嵌入算法 |
| 2.6 数字水印的攻击 |
| 2.7 脊波变换和SVD分解的简介 |
| 2.7.1 脊波变换的基本理论 |
| 2.7.2 连续脊波变换 |
| 2.7.3 离散脊波变换 |
| 2.7.4 脊波变换的实现 |
| 2.7.5 单尺度脊波变换 |
| 2.7.6 SVD奇异值分解 |
| 2.8 本章总结 |
| 第3章 基于脊波变换的多功能彩色图像水印算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 色彩空间介绍 |
| 3.3 图像预处理 |
| 3.3.1 水印图像的处理 |
| 3.3.2 彩色图像的色彩空间变换 |
| 3.4 基于脊波变换的水印算法 |
| 3.4.1 水印的嵌入 |
| 3.4.2 水印的提取 |
| 3.5 实验结果分析 |
| 3.5.1 不可见分析 |
| 3.5.2 鲁棒性实验 |
| 3.5.3 对比实验 |
| 3.6 本章总结 |
| 第4章 基于脊波变换的多通道彩色图像水印算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 彩色图像的预处理 |
| 4.3 相对量化 |
| 4.4 水印的嵌入 |
| 4.5 水印的提取 |
| 4.6 实验结果 |
| 4.6.1 不可见分析 |
| 4.6.2 鲁棒性实验 |
| 4.6.3 对比实验 |
| 4.7 本章总结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）基于模糊聚类和SVD分解的彩色图像数字水印算法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 数字水印研究目前存在的问题 |
| 1.4 论文的主要研究工作 |
| 1.5 本论文的组织结构 |
| 第2章 数字水印技术概论 |
| 2.1 数字水印算法 |
| 2.2 数字水印的分类和特性 |
| 2.2.1 数字水印的分类 |
| 2.2.2 数字水印的特性 |
| 2.2.3 与安全相关的特性 |
| 2.3 数字水印的应用领域 |
| 2.4 数字水印的一般模型 |
| 2.4.1 水印的产生和嵌入 |
| 2.4.2 水印提取 |
| 2.5 数字水印的攻击类型 |
| 2.6 本章小节 |
| 第3章 基于人类视觉掩蔽性与混沌加密数字水印算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 算法的理论基础 |
| 3.2.1 混沌动力系统 |
| 3.2.2 FCM聚类分析算法 |
| 3.2.3 模糊C-均值算法 |
| 3.2.4 提升小波 |
| 3.2.5 整数小波变换 |
| 3.2.6 原彩色图像空间的转换 |
| 3.3 水印算法 |
| 3.3.1 基于视觉掩蔽效应的水印嵌入位置的确定 |
| 3.3.2 混沌序列的小波块的选取 |
| 3.3.3 水印的产生 |
| 3.3.4 水印嵌入步骤 |
| 3.3.5 水印的提取 |
| 3.4 实验结果 |
| 3.4.1 不可见分析 |
| 3.4.2 鲁棒性测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于奇异值分解(SVD)的彩色图像数字水印算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 奇异值分解(SVD)的原理 |
| 4.3 水印嵌入算法 |
| 4.3.1 水印图像的处理 |
| 4.3.2 水印嵌入 |
| 4.3.3 提取水印 |
| 4.4 实验及结果分析 |
| 4.4.1 透明性分析 |
| 4.4.2 鲁棒性实验 |
| 4.4.3 对比性实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）鲁棒型数字图像水印技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文的选题背景和意义 |
| 1.2 图像版权保护技术的研究现状 |
| 1.2.1 鲁棒数字水印技术的研究现状 |
| 1.2.2 数字水印的分类 |
| 1.3 本文的研究内容和组织结构 |
| 2 基于局部指数矩的抗几何攻击图像水印算法 |
| 2.1 局部特征区域构造 |
| 2.1.1 Harris-Laplace 特征点检测算子 |
| 2.1.2 基于概率密度的图像特征点检测 |
| 2.1.3 基于概率密度的局部特征区域构造 |
| 2.2 指数矩简介 |
| 2.2.1 指数矩基本理论 |
| 2.2.2 指数矩的不变特性分析 |
| 2.3 数字水印的嵌入 |
| 2.4 数字水印的检测 |
| 2.5 仿真实验与结论 |
| 2.5.1 检测性能测试 |
| 2.5.2 抗攻击能力测试 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于四元数极谐变换的鲁棒数字水印方法 |
| 3.1 彩色图像的四元数极谐变换 |
| 3.1.1 彩色图像的四元数描述 |
| 3.1.2 极谐变换基本原理 |
| 3.1.3 彩色图像的四元数极谐变换 |
| 3.1.4 四元数极谐变换和传统极谐变换的异同点 |
| 3.2 四元数极谐变换的不变特性分析 |
| 3.3 水印嵌入算法 |
| 3.3.1 四元数极谐变换矩的选取 |
| 3.3.2 数字水印信息的嵌入 |
| 3.3.3 含水印图像的获得 |
| 3.4 水印提取算法 |
| 3.4.1 四元数极谐变换矩的选取 |
| 3.4.2 数字水印信息的提取 |
| 3.5 仿真结果 |
| 3.5.1 检测性能测试 |
| 3.5.2 抗攻击能力测试 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于贝塞尔 K 分布的非下采样 shearlet 域统计模型图像水印算法 |
| 4.1 剪切波域贝塞尔 K 分布模型 |
| 4.1.1 剪切波变换 |
| 4.1.2 贝塞尔 K 分布模型基本原理 |
| 4.2 最优检测器构造 |
| 4.3 水印嵌入与检测算法 |
| 4.3.1 水印嵌入 |
| 4.3.2 水印检测 |
| 4.4 仿真实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 数字水印技术的未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间科研论文发表情况 |
| 致谢 |
（9）基于支持向量机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 论文研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数字水印技术的发展及现状 |
| 1.2.2 数字图像水印典型算法 |
| 1.3 数字水印技术概述 |
| 1.3.1 数字水印的分类 |
| 1.3.2 数字水印系统的模型 |
| 1.3.3 数字水印的主要特性 |
| 1.4 数字水印性能评估 |
| 1.4.1 透明性评价 |
| 1.4.2 鲁棒性评价 |
| 1.5 论文的内容与结构 |
| 第2章 支持向量机及其在数字图像水印中的应用分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 支持向量机理论基础 |
| 2.2.1 机器学习问题 |
| 2.2.2 经验风险最小化 |
| 2.2.3 统计学习理论 |
| 2.3 支持向量机理论 |
| 2.3.1 支持向量机分类 |
| 2.3.2 支持向量机回归 |
| 2.3.3 算法实现 |
| 2.4 支持向量机在数字图像水印中的应用分析 |
| 2.4.1 应用于水印嵌入的分析 |
| 2.4.2 应用于水印检测的分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于SVR的图像空间域水印算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 算法基本思想 |
| 3.2.1 彩色模型选择分析 |
| 3.2.2 水印的嵌入策略 |
| 3.3 水印的嵌入和提取算法 |
| 3.3.1 水印的嵌入 |
| 3.3.2 水印的提取 |
| 3.4 仿真实验及分析 |
| 3.4.1 算法的实现 |
| 3.4.2 不可感知性评价 |
| 3.4.3 鲁棒性测试分析 |
| 3.4.4 算法性能比较策略 |
| 3.4.5 与其它算法性能比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于SVR的图像变换域水印算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数字图像的DCT和DWT |
| 4.2.1 离散余弦变换(DC) |
| 4.2.2 离散小波变换(DWT) |
| 4.3 基于SVR的DCT域水印算法 |
| 4.3.1 算法基本思想 |
| 4.3.2 水印的嵌入和提取算法 |
| 4.3.3 仿真实验及分析 |
| 4.4 基于SVR的DWT域水印算法 |
| 4.4.1 算法基本思想 |
| 4.4.2 水印的嵌入和提取算法 |
| 4.4.3 仿真实验及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 用于版权标识和保护的双重水印算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 双重水印技术分析 |
| 5.2.1 可见水印 |
| 5.2.2 双重水印 |
| 5.3 双重水印算法基本思想 |
| 5.3.1 可见水印嵌入策略 |
| 5.3.2 不可见水印嵌入策略 |
| 5.4 双重水印算法及仿真实验 |
| 5.4.1 水印的嵌入和提取算法 |
| 5.4.2 仿真实验及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 攻读博士学位期间参加的项目 |
| 致谢 |
（10）基于感知的立体图像数字水印技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 引言 |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 平面图像数字水印研究现状 |
| 1.2.2 立体图像数字水印研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容及创新之处 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 2 感知模型的研究 |
| 2.1 平面图像的感知模型研究 |
| 2.1.1 像素域的 JND 模型 |
| 2.1.2 DCT 域的 JND 模型 |
| 2.2 立体图像的感知模型研究 |
| 2.2.1 像素域的双目感知模型 |
| 2.2.2 频域的立体感知模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于感知的立体图像数字水印算法 |
| 3.1 基于视差的立体图像感知水印算法 |
| 3.1.1 立体图像特征分析 |
| 3.1.2 相关工作 |
| 3.1.3 算法流程 |
| 3.1.4 实验条件 |
| 3.1.5 鲁棒性实验 |
| 3.1.6 结论 |
| 3.2 基于关系的立体图像感知水印算法 |
| 3.2.1 算法流程 |
| 3.2.2 实验条件 |
| 3.2.3 量化步长实验 |
| 3.2.4 鲁棒性实验 |
| 3.2.5 对比实验 |
| 3.2.6 结论 |
| 3.3 基于块匹配的立体图像感知水印算法 |
| 3.3.1 算法流程 |
| 3.3.2 实验条件 |
| 3.3.3 量化步长条件 |
| 3.3.4 鲁棒性实验 |
| 3.3.5 结论 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于感知的立体图像多功能数字水印算法 |
| 4.1 相关工作 |
| 4.2 算法流程 |
| 4.2.1 改进的感知模型 |
| 4.2.2 嵌入算法 |
| 4.2.3 提取算法 |
| 4.3 实验条件 |
| 4.4 半脆弱性实验 |
| 4.4.1 仅采用感兴趣区域的 JND 值作为量化步长 |
| 4.4.2 联合 JND 模型和调节因子共同确定量化步长 |
| 4.5 鲁棒性实验 |
| 4.6 结论 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 本论文的工作总结 |
| 5.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
四、多功能彩色图像数字水印方案（论文参考文献）
- [1]抗打印扫描数字水印算法[D]. 王琳玉. 西安理工大学, 2021(01)
- [2]基于水印和区块链技术的数字图像交易管理研究[D]. 赵彦霞. 河北大学, 2021
- [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]四元数域彩色图像多功能水印算法研究[D]. 漆若兰. 重庆邮电大学, 2018(01)
- [5]基于差分进化的彩色图像数字版权保护算法研究[D]. 牛钰莹. 曲阜师范大学, 2016(02)
- [6]基于脊波变换的彩色图像数字水印研究[D]. 廖雷. 湖南大学, 2014(03)
- [7]基于模糊聚类和SVD分解的彩色图像数字水印算法的研究[D]. 胡胜强. 湖南大学, 2014(03)
- [8]鲁棒型数字图像水印技术研究[D]. 王爱龙. 辽宁师范大学, 2014(01)
- [9]基于支持向量机的彩色图像数字水印算法研究[D]. 吕秀丽. 哈尔滨工程大学, 2014(12)
- [10]基于感知的立体图像数字水印技术研究[D]. 白春华. 宁波大学, 2013(08)