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第1章 数字水印技术概述1

1.1数字水印技术相关概念1

1.1.1信息隐藏技术1

1.1.2数字水印技术3

1.2数字水印的主要特征4

1.3数字水印的分类5

1.4数字水印技术的应用6

1.5数字水印面临的攻击8

1.6数字水印的性能测评方法9

1.6.1典型的攻击测评方法9

1.6.2常用的失真度检测方法10

1.7小结11

参考文献11

第2章 小波变换及其在图像数字水印中的应用13

2.1小波理论基础13

2.1.1母小波14

2.1.2连续小波变换14

2.1.3离散小波变换15

2.1.4二维离散小波变换16

2.2快速小波分解和重构算法——Mallat算法17

2.3图像的小波分解与小波重构17

2.3.1图像的小波分解17

2.3.2图像的小波重构19

2.4小波域图像水印算法19

2.5小结20

参考文献20

第3章 二值图像数字水印技术22

3.1二值图像数字水印技术概述22

3.1.1游程修改信息嵌入法22

3.1.2基于图像特征修改法22

3.1.3结构微调法23

3.1.4图像分块信息嵌入法24

3.1.5半色调图像信息嵌入法24

3.1.6基于频率域水印嵌入法25

3.2二值图像数字水印技术分析与展望26

3.3小结26

参考文献27

第4章 基于小波变换的二值图像盲数字水印算法28

4.1水印的生成28

4.1.1水印的选择28

4.1.2水印的置乱预处理28

4.2小波基、分解级数及小波系数的选择31

4.3水印的嵌入32

4.4水印的提取34

4.5实验结果35

4.6小结38

参考文献38

第5章 基于小波变换的图像自适应水印算法40

5.1人类视觉系统的掩蔽特性及嵌入子带的选择41

5.1.1人类视觉系统概述41

5.1.2嵌入子带的选择42

5.2水印算法44

5.2.1水印信号的选择及预处理44

5.2.2水印的嵌入47

5.2.3水印的提取49

5.3仿真实验结果50

5.3.1不可感知性实验验证50

5.3.2鲁棒性实验验证51

5.4小结54

参考文献54

第6章 基于三维小波变换和人类视觉系统的视频水印算法56

6.1视频水印概述56

6.1.1视频水印的特点56

6.1.2视频水印的系统模型及几种典型的算法58

6.1.3视频水印面临的挑战60

6.2基于三维小波变换与HVS的视频水印算法61

6.2.1水印图像的预处理62

6.2.2视频流场景的分割62

6.2.3视频序列的三维离散小波变换65

6.2.4纹理区域与运动区域的划分66

6.2.5水印的嵌入66

6.2.6水印的提取67

6.3仿真实验结果67

6.3.1不可感知性实验验证68

6.3.2安全性实验验证69

6.3.3鲁棒性实验验证69

6.3.4与非自适应算法的比较74

6.4小结74

参考文献75

第7章 混沌理论及其在数字水印中的应用77

7.1混沌理论基础77

7.1.1混沌理论的发展77

7.1.2混沌的应用78

7.1.3混沌的定义79

7.1.4混沌的特性81

7.2 Lyapunov指数及常见的混沌序列81

7.2.1 Lyapunov指数81

7.2.2 Logistic映射82

7.2.3混沌序列的生成83

7.3混沌在数字水印中的应用84

7.4小结85

参考文献85

第8章 基于混沌的二值图像数字水印算法87

8.1水印的生成87

8.1.1水印的选择87

8.1.2水印的置乱预处理88

8.1.3水印的混沌加密89

8.2水印的嵌入与提取90

8.2.1水印的嵌入90

8.2.2水印的提取91

8.3实验结果92

8.4小结98

参考文献98

第9章 MPEG-2压缩标准和Ⅰ帧的提取技术100

9.1 MPEG-2标准的关键技术100

9.1.1去时域冗余100

9.1.2运动补偿100

9.1.3运动表示101

9.1.4去空域冗余101

9.1.5离散余弦变换101

9.1.6 MPEG-2基本码流结构102

9.2基于压缩域的Ⅰ帧提取103

9.2.1算法思路103

9.2.2算法实现步骤103

9.3点特征检测104

9.3.1点特征概述104

9.3.2基于Harris算子的点特征提取算法研究与实现105

9.4小结107

参考文献107

第10章 基于Ⅰ帧角点的MPEG-2视频水印算法109

10.1水印的选择和预处理109

10.2Ⅰ帧的提取与解码111

10.3角点的检测112

10.4数字水印的嵌入算法113

10.5数字水印的提取算法114

10.6仿真实验与性能评估115

10.6.1隐蔽性测试115

10.6.2鲁棒性测试116

10.7关键源代码118

10.7.1 Ⅰ帧编码数据的提取源代码118

10.7.2 Ⅰ帧的解码源代码120

10.7.3点特征检测源代码122

10.8小结124

参考文献124

第11章 基于最佳置乱的自适应图像水印算法126

11.1图像的Arnold置乱变换及其周期性126

11.2图像置乱程度的衡量128

11.2.1基于像素位置移动计算置乱度的局限性128

11.2.2基于图像局部像素值方差的置乱度量法128

11.3图像的置乱及计算置乱度实验129

11.4水印信号的选择及最佳置乱变换预处理130

11.5小波变换分析优势及小波基函数的选择131

11.6人类视觉掩蔽特性的利用132

11.7水印的嵌入算法134

11.8水印的提取算法134

11.9实验结果及性能评估135

11.9.1实验结果描述135

11.9.2性能评估描述142

11.10关键源代码143

11.10.1水印图像的最佳置乱及计算置乱度源代码143

11.10.2水印的嵌入和提取源代码145

11.10.3图像的小波分解和重构源代码151

11.10.4计算Arnold变换周期源代码155

11.10.5数字水印系统用户界面156

11.11小结157

参考文献157

第12章 基于量子计算理论图像水印算法的软件设计与功能实现159

12.1量子进化算法159

12.1.1量子进化算法概述与量子染色体159

12.1.2量子更新算子与量子交叉160

12.1.3量子进化算法一般步骤162

12.1.4量子进化算法改进162

12.1.5基于改进QEA的水印嵌入过程164

12.1.6基于改进QEA的水印提取过程165

12.1.7测试结果与性能分析165

12.2基于量子小波变换的图像水印172

12.2.1量子图像显示及其改进172

12.2.2量子小波变换173

12.2.3旋转矩阵175

12.2.4基于量子小波变换的水印嵌入过程176

12.2.5基于量子小波变换的水印提取过程177

12.2.6测试结果与性能分析177

12.3基于量子计算理论图像水印系统的设计与实现184

12.3.1系统设计185

12.3.2系统的功能实现187

12.4基于量子计算理论的图像水印研究展望190

12.5小结191

参考文献191

第13章 多功能图像数字水印软件著作权案例193

13.1计算机软件著作权案例概述193

13.2多功能图像数字水印软件使用说明书195

13.2.1多功能图像数字水印软件简要描述195

13.2.2多功能图像数字水印软件功能简要描述196

13.2.3多功能图像数字水印软件界面及其操作描述196

13.2.4多功能图像数字水印软件使用注意事项203

13.2.5多功能图像数字水印软件开发简介205

13.2.6多功能图像数字水印软件版本及版权声明206

13.3多功能图像数字水印软件开发主要源代码206

13.4多功能图像数字水印软件计算机软件著作权登记证书280

参考文献280