一、数字水印中的小波变换（论文文献综述）
包展恺[1]（2021）在《基于LDPC码与混沌序列的数字水印技术》文中研究说明随着信息技术的飞速发展,人们可以轻松地从网络上获取各种各样的多媒体信息。但信息技术给人们带来便利的同时,非法复制、伪造等网络安全问题也随之而来,所以对于数字信息的版权保护已经成为了当前的一个研究热点。近年来,不少研究者将差错控制编码引入数字水印技术中,较好的改善了数字水印的鲁棒性,其中LDPC码作为近年来研究的热点,在数字水印中的应用得到了广泛的研究。本文首先在理论上对LDPC码和混沌序列在数字水印系统中的应用进行研究,在现有的数字水印技术的基础上结合LDPC码理论和混沌加密理论来对数字水印技术进行改进,最后通过实验仿真验证理论的可行性。本文的主要工作有:（1）针对数字水印技术对即时性要求不高的特点,本文对已有的LDPC码置信度传播译码算法进行改进,分析译码算法迭代过程中的振荡迭代问题。通过增加一部分计算量来减小振荡效应对译码产生的不利影响,提高译码算法的可靠性。本文对数字水印进行LDPC编码后还利用了多混沌系统对编码后的水印信息进行双重加密。（2）对常见的数字水印的嵌入和提取算法进行仿真实现,并将改进的译码算法与多混沌加密系统引入数字水印系统中,最后利用MATLAB软件对改进后的数字水印系统进行仿真实现和性能分析。（3）研究了硬件设计的相关知识,基于FPGA以及Verilog HDL对改进的LDPC译码算法进行硬件实现,最后通过Modelsim给出的时序仿真图以及译码结果验证设计的正确性。（4）最后对本文的研究工作进行总结并展望未来的研究方向。
沈艳冰[2]（2020）在《适用于QR码的彩色图像水印算法》文中认为随着计算机的迅速普及和网络的不断发展,微信、微博等社交媒体开始使用,使得越来越多的数字产品得以传播,但也出现了篡改、非法传播以及盗用版权等行为。这些行为严重影响版权者的利益,但同时也加速了数字水印技术的产生和发展,使得水印技术在我国各个领域得到广泛应用。研究彩色图像水印技术具有很强的实用价值,是因为彩色图像具有生动的优点和直观表达信息的能力。本文主要工作如下:（1）提出DWT-DCT-SVD水印算法。该算法先将彩色图像从RGB空间转换到HSI空间,在其I通道上执行一级DWT,分别在获取的四个子带上执行DCT变换和SVD分解以获得四个对角矩阵;随后将实施仿射变换和Arnold变换后的QR码分别嵌入矩阵中,提取水印时选择NC值最大的作为最终提取的水印。由实现结果可知,该算法在透明性测试上,其PSNR值和NC值分别为59.4919和1;在鲁棒性测试上,嵌入QR码的彩色图像经受攻击后的PSNR值和NC值均高于32和0.98。（2）提出DWT-Slant-SVD双水印算法。该算法先将彩色图像由RGB空间转换到YCb Cr空间,将该空间的Y分量实施三级DWT以获得低高频HL子图,对该子图实施Slant变换和SVD分解,随后将实施Logistic映射和仿射变换后的QR码嵌入其中。将嵌入QR码的彩色图像由RGB空间转换到YUV空间,对该空间的Y分量实施二级DWT则会获取低频子图,对该图进行分块SVD分解,将每块中奇异值最大的数提取出来,构成一维序列Sa,生成零水印,最后把分块尺寸和每一小块里最大奇异值打包一起发往IPR中心注册。实验结果显示,在透明性测试上,其PSNR值和NC值分别为51.2714和1;在鲁棒性测试上,嵌入QR码的彩色图像经受攻击后的PSNR值和NC值均在32和0.98以上。
张丽娜[3]（2020）在《基于矩阵分解的小波域鲁棒水印算法研究》文中进行了进一步梳理在如今互联网盛行的时代,人们可以方便快捷地获取数字媒体资源。但与此同时,版权问题也随之出现,对数字内容的管理和保护已经受到越来越多的关注。数字水印作为目前最有效的保护数字作品版权的方法,具有广泛的应用前景。在数字图像的版权保护中,鲁棒的不可见水印起着极其重要的作用。为了确保水印的鲁棒性,水印算法通常选择在宿主图像的变换域中嵌入水印。矩阵分解方法在图像变换中有着重要的应用,若直接将其用于宿主图像的分解,水印算法的性能较差。但是将矩阵分解与小波变换结合用于水印算法中,可以提高算法的性能。大多数现有的水印算法都是将小波变换与奇异值分解相结合,虽然在很大程度上提升了算法的性能,但仍然存在以下三个问题:1)算法未考虑水印的可靠性;2)小波域水印算法对几何攻击的抵抗力较差,且水印容量有待提升;3)水印的安全性没有得到足够重视。针对以上问题,利用矩阵分解的优势,并结合提出的新的小波变换,我们给出了一些可靠且抗几何攻击的鲁棒水印算法和安全性较高的图像加密方案。具体如下:（1）提出三种确保算法可靠性的方案:第一,运用奇异值分解对水印图像进行分解前,使用加密算法对其进行加密。第二,在对水印使用奇异值分解后,计算水印的右主元,并将其添加到宿主图像中。第三,提出随机多分辨Hessenberg分解,并将其用于水印图像的分解。仿真结果表明这三种方案都保证了水印的可靠性,算法不存在误报问题。（2）提出五种鲁棒的图像水印算法:基于奇异值分解良好的稳定性,给出三种灰度图像水印算法。第一,提出一种混合域内的水印算法。该算法运用广义猫脸变换对水印进行加密以确保其可靠性。而且,使用嵌入矩阵代替单嵌入因子以提升算法的鲁棒性。第二,在不变小波域中提出一种双加密水印算法。算法采用广义猫脸变换和分数傅里叶变换对放大的水印进行双重加密以解决误报问题。而且,通过提出的多参数粒子群优化算法确定嵌入因子的值。第三,提出一种具有大容量、高安全性的鲁棒水印算法。在嵌入算法中,使用引导的动态粒子群优化算法对两个嵌入因子进行优化。结合QR分解和提出的重新分配不变整数小波变换,设计出具有高鲁棒性的不可见水印算法。在水印算法中,使用提出的两级加密方案对嵌入过程中产生的信息进行加密,避免了误报问题的同时确保了水印的安全性。基于提出的偏移线性正则冗余小波包变换和随机多分辨Hessenberg分解,给出一种双彩色图像水印算法。在嵌入过程中,将水印图像的高频部分添加到宿主图像对应分量的子带中,提升了算法的水印容量且改善了其鲁棒性。算法仿真及对比实验表明:提出的五种水印算法均很好地满足了鲁棒水印的四个要求。而且,与相关算法相比,我们的算法具有较大的优势,尤其是鲁棒性。（3）提出两种高安全性的加密方案:第一,基于混沌映射、QR分解和Gyrator变换,我们给出两级加密方案。第二,使用提出的随机多分辨Hessenberg分解对图像进行加密。仿真证明提出的两种加密方案具有较高的安全性。
白永强[4]（2019）在《高动态范围图像的信息隐藏技术》文中指出高动态范围（High dynamic range,HDR）成像技术采用浮点型数据记录像素信息,可以真实展现现实世界丰富的色彩细节和明暗层次,因而得到了广泛的关注和迅猛的发展。然而,在网络传输和信息共享的过程中,如何对HDR图像的所有权、真实性以及完整性等进行有效地保护,成为信息隐藏技术研究领域亟待解决的课题。本学位论文立足于现有的信息隐藏技术,深入分析和挖掘HDR图像的存储格式和视觉感知特性,从不同应用角度提出了相应的信息隐藏算法。其主要研究内容包括:1、面向隐秘通信的HDR图像隐写算法。该算法对现有的人眼感知特性进行扩展,并结合Open EXR格式的转换特性,在HDR图像原始的十进制浮点数中进行隐秘信息的有效嵌入。由于充分考虑了HDR图像特有的亮度掩蔽效应,该算法具有优秀的不可见性。同时,由于本文采用十进制嵌入方法替代传统的二进制方法,不仅极大的拓展了嵌入容量,同时也没有破坏破载体图像像素值的统计规律性,可以较好的对抗隐写分析。此外,本文算法还可以根据隐秘信息的提取误差对篡改区域进行有效的检测和定位,优于现有的HDR图像隐写算法。2、面向版权保护的HDR图像数字水印算法。针对HDR图像数字水印性能呈现出空域多样化的现象,本文提出鲁棒活跃度和感知活跃度这两个水印活跃度概念,以此来分别表征算法的空域鲁棒性和不可见性。随后,设计分级嵌入强度机制和混合感知掩模进一步优化算法的鲁棒性和不可见性。同时,为了解决HDR图像的高动态范围和浮点型数据问题,我们采用奇异值分解实现亮度信息和纹理信息的有效分离,并对提取的纹理信息采用非下采样轮廓波变换进一步优化。最后,利用一种简单的嵌入方法,实现了不同区域和不同强度的水印嵌入。实验结果表明,本文算法在不可见性、鲁棒性以及嵌入容量方法均表现出优异的性能,优于现有的HDR图像数字水印算法。3、面向内容认证的HDR图像篡改检测与修复算法。该算法利用原始HDR图像生成参考信息进行隐秘信息进行嵌入,当图像被篡改时,可以根据提取的隐秘信息进行检测和修复篡改区域。基于人类视觉系统和Open EXR存储格式的冗余性,我们对HDR图像的不同通道信息设计不同的压缩方法,优化参考图像的存储空间和图像质量。同时,基于HDR图像邻域像素的高相关性,结合分块抽样机制和自嵌入策略,降低了窜改巧合问题概率和计算复杂度。实验结果表明,该算法可以对篡改后的HDR图像进行有效的篡改检测和内容修复,并具有较高的篡改修复率和较低的计算复杂度。4、面向敏感领域的可逆HDR图像信息隐藏算法。一方面,该算法利用人类视觉系统和Open EXR存储格式的冗余性,生成多层低失真的嵌入载体。另一方面,结合差值扩展策略,采用多模态的混合预测模型和多层嵌入策略,实现了基于预测误差扩展的多层可逆HDR图像信息隐藏。实验结果表明,该算法充分利用了HDR图像存储格式的特性,具有良好的不可见性。同时,混合预测模型和多层嵌入策略也进一步提高了算法的嵌入容量和安全性,可以满足军事传输、医学处理及司法认证等敏感应用场景的需求。
石丰华[5]（2019）在《基于压缩感知的数字音频水印技术研究》文中研究表明随着大数据时代的到来,以数字形式保存的文字、音视频文件均能实现在网络上的广泛传播,在享受它带来便利的同时,多媒体的信息安全和版权混乱问题接踵而至,若不能很好的解决这些问题,将会导致整个电子出版业（包括书籍、音乐、电影）的不健康发展。而数字音频水印技术能够通过相应的算法将版权信息隐藏在原始音频载体中,不仅能够对原始载体进行版权保护,同时还能对其进行加密,因此研究数字产品版权保护技术具有重要的现实意义。本文对音频载体的版权保护提出了两种音频水印算法,分别从安全性、不可感知性和鲁棒性等方面对音频水印系统进行分析与研究。首先,利用压缩感知理论分别在正交傅里叶和正交余弦变换基上对水印二值图形进行投影实验,并依据实验结果选取稀疏效果较好的正交余弦变换基作为水印图像的稀疏基。其次,根据约束等距条件（RIP,Restricted-Isometry Property）,选取随机高斯矩阵作为观测矩阵。最后选取经典的正交匹配追踪算法（OMP,Orthogonal Matching Pursuit）对水印图像进行重构,并根据实验结果可知,水印的提取效果随水印嵌入容量的增大而加强。然后,提出一种基于压缩感知和离散小波变换（DWT,Discrete Wavelet Transform）的数字音频水印算法。该算法利用音频载体信号在离散小波变换域下能量主要集中于低频分量的特点,对其中的较大系数进行修改能够提高水印的透明性。首先利用Arnold置乱算法对水印信号进行加密,然后利用压缩感知理论,对置乱的水印信息在正交余弦变换基上进行投影,再选取随机高斯矩阵作为观测矩阵进行观测后,根据嵌入算法嵌入到经过离散小波变换的音频载体中,最后通过OMP算法,在不利用原始宿主信号的情况下将水印提取出来,并对其进行Arnold反变换还原成原始水印图像。为进一步提高水印算法的安全性性能,论文提出了一种基于混沌加密和DWT的数字音频水印算法。该算法利用Logistic混沌系统的随机性和初值敏感性实现对水印图像的加密,使得在没有加密密钥时无法正确提取原始水印。然后对音频载体信号进行离散小波变换并取其中的近似分量,对其进行离散余弦变换（DCT,Discrete Cosine Transform）,最后将加密后的水印信息根据嵌入算法嵌入到音频载体的变换系数中,水印的提取过程与嵌入过程互为逆过程。最后,论文中对提出的两种算法和一种稀疏水印算法进行仿真实验与对比。通过对仿真结果中的峰值信噪比和归一化相似度进行客观分析,压缩感知算法的不可感知性比混沌加密算法效果更好,同时其鲁棒性在抗低通滤波、重采样以及振幅压缩攻击方面具有较好的性能。而混沌加密算法的安全性能比压缩感知算法较强,其抗剪切攻击方面比压缩感知和稀疏水印算法均具有一定的优势。论文探究的两种水印算法实现了盲提取过程,对数字音频水印技术的研究提供了一定的参考意义。
宋瑞祥[6]（2019）在《基于变换域的鲁棒性水印算法研究》文中研究说明随着互联网的发展,人们可以方便的获取数字产品,不法分子利用数字产品容易复制和篡改的特点,非法的获得利益,这使版权人的权益受到侵害。因此,需要找到有效的方法来保护版权人的利益。数字作品中经常会有一些冗余的信息,根据冗余性的特点,数字水印技术在数字作品里加入不容易发觉的但可以判定区别的水印信息,根据提取出的水印信息确定数字作品的版权所有。数字水印技术有效的维护了原始着作人的权益,在多媒体信息安全领域逐渐占据主要地位,成为图像处理和信息隐藏技术的研究热点。从上述背景出发,对数字水印相关技术进行深入研究,具体研究内容如下:首先,在水印图像预处理的过程中提出使用三维Arnold置乱与Logistic置乱混合加密的方式,混合加密的方式提高了安全性,同时三维Arnold置乱比二维Arnold置乱效率更高。其次,在离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）域中,提出一种采用投票选择的方式提取水印信息的算法,该算法依据少数服从多数的原则确定嵌入的水印信息,有效的提高了水印系统的鲁棒性;提出使用遗传算法（Genetic Algorithm,GA）对DCT域中投票选择水印信息的算法嵌入位置进一步优化的方法,优化后算法的鲁棒性与透明性较优化前有了提升。在离散小波变换（Discrete Wavelet Transform,DWT）域中,提出在HSI色彩空间下DWT与奇异矩阵分解（Singular Value Decomposition,SVD）结合的鲁棒性水印算法,并用GA在H、S、I三个平面中选择较优的嵌入强度,设定峰值信噪比（PSNR）的阈值,使得该算法满足在PSNR大于35的前提条件下鲁棒性较好;根据数字图像的特征和SVD分解后矩阵的特点,提出一种基于SVD矩阵分析的小波域盲水印算法,该算法通过分析SVD分解后酉矩阵的特点,根据水印序列的值对酉矩阵中部分系数进行修改完成水印的嵌入提取,有效的实现了盲提取。最后,对算法进行仿真并进行对比实验,透明性以PSNR的值为标准进行衡量,鲁棒性以归一化相似系数（Normalized Correlation,NC）的值来衡量。实验结果说明本文提出水印算法具有可行性,满足不可见性的同时,对剪切、滤波、缩放、旋转和噪声攻击都具有较好的鲁棒性。
关惠惠[7]（2018）在《多小波理论在信号处理中的应用》文中提出小波分析是对Fourier分析理论的延拓和创新,而它又开始于调和分析,后来成为了时频分析中重要的分析工具。Fourier分析启发了小波分析的理论和思想。小波分析是Fourier分析、样条分析、调和分析、泛函分析、数值分析相互融合的成果。小波分析因其严谨缜密的数学逻辑和日益广泛的实际应用,而屹立不倒、四季常青。尤其是在计算机编程、处理信号、分析图像和语音等实际应用中有着潜移默化的影响。因充分看重小波变换在数字图像和音频信号处理方面的优势,在MATLAB环境下,运用V.Strela多小波工具箱,针对数字图像和音频信号进行多小波理论的应用实现,这是V.Strela教授高水平工作的继续发展和推广,其主要研究思路如下:首先,在MATLAB环境下,通过r重多分辨分析和多小波理,探究多小波变换在图像增强以及图像融合中的应用,与此同时将融合图像进行边缘检测,并比较了变换前后对图像的影响,实验则选择了canny边缘检测以及C-L多小波作为时频分析工具,从实验结果可以察觉到增强后的图像边缘要比增强前的图像边缘更加清晰;其次,将多小波的多分辨分析作为理论基础,实验的原始音频信号是Windows XP启动声,在音频信号分解重构的过程中,以C-L多小波为研究工具在MATLAB环境下进行实验。通过此次实验,双声道信号的每一声道都可以用多小波对其分别进行分解,并且也能够做到再重构成双声道音频信号;这个技术的实现为以后的研究者们给出了良好的实验基础,在MATLAB环境下多小波对音频信号去噪,视频信号处理等多方面的应用将作为以后继续研究的方向,以及多小波良好的性质在信号处理中产生的影响也可以做进一步的研究与应用等等;最后,基于多分辨分析理论,在MATLAB中将4阶平衡多小波cardbal4作为实验工具,探究其在数字水印领域中不同的应用。实验过程中充分体现了平衡多小波的优越性和实验方法的独到之处,在之后的研究过程中可以更深层次的探索多小波的工具箱,探索更多的好的实验方法与良好性质的多小波,放在MATLAB里进行实验探究中的应用。
孙孟翠[8]（2016）在《分数阶V-系统及其在数字水印的应用研究》文中进行了进一步梳理现代信息技术的发展离不开数学理论的支撑。其中,非连续正交函数系在计算机图像处理、工业设计等领域受到越来越多的关注。k次V-系统是非连续正交函数,它既包含连续可微的多项式和k次多项式样条函数,也包含各阶导数出现间断的函数。正因如此,k次V-系统对连续及非连续信号都具有很强的整体表达能力。k次V-系统除了包含正交性、完备性、再生性等性质之外,还具备区别于其它正交函数的多小波特性。随着计算机网络技术的成熟和发展,信息资源越来越丰富,使得获得这些信息资源的成本越来越低廉。因此带来的信息资源的伪造、篡改、复制等安全问题也是不容小觑。信息安全技术正是基于这些问题发展起来的。数字水印技术的诞生,引领了信息安全技术的新风潮,为保护信息的安全提供了强有力的支撑。随着数字水印技术的不断进步,基于频域的数字水印技术展现了独特的优势。本文立足于傅里叶变换、小波变换、非连续正交函数系—V-系统和数字水印技术的发展,结合国内外该领域的先进成果,主要提出了一类新的非连续正交函数系—分数阶V-系统,并对其频域特性进行研究将其应用到数字水印中。本文的主要研究工作如下:本文构造了分数阶V-系统。通过研究B-样条基函数和分数阶B-样条基函数的构造,得到了从基函数阶次入手的思路。通过研究V-系统与正交样条函数系—Franklin函数系,我们掌握到在Franklin函数系上扩展得到的,以截断单项式系表示的线性无关函数系,经过Gram-Schmidt正交化便可得到V-系统。由此得到启发,以未经Gram-Schmidt正交化截断单项式系作为突破口,构造得到了分数阶V-系统。进而,证明了分数阶V-系统具有的紧支集、完备性、再生性等性质。对构造得到的分数阶V-系统在数字水印上进行应用。因构造得到的分数阶V-系统具有良好的特性,本文给出了当阶次0<α≤1时,取α=1/2,取分数阶V-系统前8个函数,对图像进行分数阶V-变换后,通过改变其频域系数,加入水印信息的应用。本文也将分数阶V-系统与DCT、DWT、V-系统进行数字水印的效果进行对比,结果证明了分数阶V-系统的高效性。
李珊珊[9]（2016）在《基于DS-FOA的双变换域数字水印算法》文中研究指明近年来,随着网络通信技术的普及,图像等数字媒体作为人类获取和交换信息的重要工具而被应用于现代社会的各个领域中。数字图像因其交换和传输过程相对简单,而以图像信息的方式在互联网中广泛传播和使用。由于网络中图像信息爆炸式地增长和传播,再加上网络信息的透明性和易操作性,越来越多数字图像遭到非法窃取、篡改、复制、攻击的危害,严重威胁着版权所有者的合法权益。因此,数字版权保护和版权鉴别变得日益重要。数字水印技术作为信息隐藏技术领域的分支,是解决版权问题的重要手段之一。它利用数字作品中普遍存在的随机性和冗余数据,将标识版权信息的数字水印嵌入到数字媒体中,在不影响数字媒体正常使用的同时不被人类视觉系统感知水印的存在,使得用户的版权得到保护。本文针对数字水印中信息容量、水印不可见性和鲁棒性三者之间的相互制约关系,对基于IWT、整数DCT变换对图像像素值的影响进行了分析和研究,并结合彩色图像的特点及颜色分量相关性,将传统的灰度图像水印方法拓展应用到彩色图像领域,提出一种基于DS-FOA算法的IW T-整数DCT域二维码数字水印算法。采用含有版权信息的QR二维码作为数字水印,进行周期多QR码数字水印嵌入,增大真实水印信息的容量、利用QR码纠错性提高水印鲁棒性,解决数字水印容量和鲁棒性之间的矛盾；利用递减步长果蝇优化算法（Diminishing Step Fruit Fly Optimization Algorithm,DS-FOA）将53提升小波变换（IWT）和整数DCT变换应用到数字水印技术中,在人类视觉系统（HVS）不敏感的蓝色分量中嵌入水印,解决水印不可见性和鲁棒性之间的矛盾；对算法生成的含有水印的载秘图像进行篡改攻击,根据阈值对提取的多个QR码水印相同位置的像素值进行统计判别,将个数大于阈值的像素值作为该点的像素值对水印进行修正,提高QR码的的正确率,确保版权信息能够正确识别；在数字水印嵌入和提取的过程中,根据载秘图像和嵌入的QR码水印尺寸,通过DS-FOA算法对水印嵌入过程中的水印嵌入强度、水印的嵌入位置、水印修正过程中的阈值进行自适应选取；最后,对算法的性能进行仿真实验分析。
殷明[10]（2012）在《四元数小波变换理论及其在图像处理中的应用研究》文中研究表明小波分析是二十世纪八十年代后期迅速发展起来的一门新兴数学分支，它是在傅里叶变换基础上发展起来的一种新的时频分析方法，在信号分析、图像处理与模式识别等领域中已广泛应用。图像去噪是图像处理中的经典问题之一，数字水印是信息隐藏技术领域的重要分支。目前常用的小波有实离散小波变换（DWT）及复小波变换（CWT）等。四元数小波变换（QWT）是图像处理的一种新的多尺度分析工具，具有良好平移不变性，可以提供不同尺度的一个幅值和三个相位信息。本文主要研究了四元数小波变换的有关理论及其在图像去噪与数字水印中的应用。主要工作总结为如下几个方面：1.基于四元数代数，希尔伯特变换及传统小波的理论与方法，深入研究了四元数小波的有关概念与性质。首先给出并证明了希尔伯特变换中的有关标准正交基的性质，由此研究了四元数小波变换在空间L2（R2）中尺度空间和小波空间中的标准正交基，然后给出了空间L2（R2; H）中四元数小波基函数，四元数小波尺度函数的概念，进一步给出了离散四元数小波变换的概念，同时还研究了四元数小波变换的结构及滤波器构造等等。2.在传统小波图像去噪模型基础上，研究了四元数小波变换在图像去噪中的应用，给出了四元数小波变换域上的三个图像去噪模型与算法：（1）基于四元数小波变换的隐马尔科夫树模型的图像去噪；（2）基于四元数小波变换的非高斯二元分布的贝叶斯统计模型的图像去噪算法；（3）基于四元数小波变换的混合统计模型的图像去噪。实验表明：本文这些方法的去噪效果，无论在峰值信噪比还是在视觉效果上均优于许多经典的去噪算法。3.给出了基于四元数小波变换域的SAR图像相干斑抑制模型。对于SAR图像，在引进加性模型的基础上，通过四元数小波变换，利用改进的系数分类准则，把系数分为两类：重要系数和非重要系数，提出了改进的Donoho阈值和新的阈值函数，并用它处理重要系数，估计出不含斑的四元数小波变换系数，从而得到抑制了相干斑的SAR图像。对真实SAR图像进行相干斑噪声抑制实验，结果显示：本文的方法在抑斑效果和图像的细节保留上均优于目前的许多方法。4.给出了一种基于四元数小波变换和奇异值分解相结合的数字图像水印算法。该算法对原始载体图像进行四元数小波变换和奇异值分解，对水印图像进行Arnold变换和奇异值分解，然后把分解的水印嵌入到分解后的原始载体图像中。实验结果表明：该算法对高斯噪声、剪切、JPEG压缩及滤波具有较强的鲁棒性。
二、数字水印中的小波变换（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、数字水印中的小波变换（论文提纲范文）
（1）基于LDPC码与混沌序列的数字水印技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 LDPC码研究现状 |
| 1.2.2 混沌加密研究现状 |
| 1.2.3 数字水印研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容及结构安排 |
| 2 LDPC码理论基础 |
| 2.1 LDPC码表示方法 |
| 2.1.1 LDPC码的矩阵表示 |
| 2.1.2 LDPC码的Tanner图表示 |
| 2.2 关于LDPC码的编码算法 |
| 2.2.1 Mackay构造法 |
| 2.2.2 准循环LDPC码构造 |
| 2.3 关于LDPC码的译码算法 |
| 2.3.1 概率域BP译码算法 |
| 2.3.2 对数域BP译码算法 |
| 2.3.3 最小和译码算法 |
| 2.4 基于振荡均值的LLR-BP译码算法 |
| 2.4.1 振荡的定义及影响 |
| 2.4.2 基于振荡均值的LLR-BP译码算法 |
| 2.5 多元LDPC码 |
| 2.5.1 有限域 |
| 2.5.2 多元LDPC码矩阵表示 |
| 2.5.3 多元LDPC码对数域BP译码算法及其改进 |
| 2.5.4 多元LDPC码最小和译码算法及其改进 |
| 2.6 小结 |
| 3 混沌加密系统 |
| 3.1 混沌的定义 |
| 3.2 常见的离散混沌映射系统 |
| 3.2.1 Logistic映射 |
| 3.2.2 Tent映射 |
| 3.2.3 Henon映射 |
| 3.2.4 多混沌密码系统 |
| 3.3 混沌理论在数字水印中的应用 |
| 3.3.1 置乱技术 |
| 3.3.2 混沌序列对数字水印的置乱 |
| 3.4 小结 |
| 4 基于LDPC码与混沌序列的数字水印技术 |
| 4.1 数字水印技术概述 |
| 4.1.1 数字水印分类 |
| 4.1.2 数字水印的生成及特点 |
| 4.1.3 基于通信系统的数字水印模型 |
| 4.2 基于变换域的数字水印嵌入方法 |
| 4.2.1 基于离散余弦变换的数字水印嵌入方法 |
| 4.2.2 基于小波变换的数字水印嵌入方法 |
| 4.3 LDPC码与混沌序列在数字水印应用中的改进方案 |
| 4.3.1 数字水印的多混沌系统加密 |
| 4.3.2 数字水印的编码 |
| 4.3.3 数字水印的嵌入及提取 |
| 4.4 仿真结果及性能分析 |
| 4.5 小结 |
| 5 多元LDPC码译码器的FPGA设计 |
| 5.1 FPGA基本介绍 |
| 5.2 LDPC码译码器在FPGA中的结构类型 |
| 5.3 多元LDPC码译码器FPGA设计 |
| 5.3.1 多元LDPC码译码器的整体设计 |
| 5.3.2 多元LDPC码译码器的模块化设计 |
| 5.4 小结 |
| 6 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读学位期间发表的论文题目 |
（2）适用于QR码的彩色图像水印算法（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 数字水印研究的历史和现状 |
| 1.3 本论文主要工作及内容 |
| 2 数字水印技术 |
| 2.1 数字水印的基本概念 |
| 2.1.1 数字水印的定义 |
| 2.1.2 数字水印的框架 |
| 2.1.3 数字水印的分类 |
| 2.1.4 水印常见攻击方法 |
| 2.2 数字水印的评价指标 |
| 2.2.1 主观评价 |
| 2.2.2 客观评价 |
| 2.3 数字水印的经典算法 |
| 2.3.1 空间域水印算法 |
| 2.3.2 变换域水印算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 彩色图像水印算法相关理论 |
| 3.1 图像置乱技术 |
| 3.1.1 Arnold变换 |
| 3.1.2 Logistic映射 |
| 3.1.3 仿射变换 |
| 3.2 离散小波变换 |
| 3.3 离散余弦变换 |
| 3.3.1 一维离散余弦变换 |
| 3.3.2 二维离散余弦变换 |
| 3.3.3 三维离散余弦变换 |
| 3.3.4 二维离散余弦变换系数分 |
| 3.4 奇异值分解 |
| 3.4.1 奇异值分解的定义 |
| 3.4.2 奇异值分解的性质 |
| 3.5 斜变换 |
| 3.6 颜色空间描述 |
| 3.6.1 YUV颜色空间与YCb Cr颜色空间 |
| 3.6.2 HSI颜色空间 |
| 3.7 水印嵌入规则 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 DWT-DCT-SVD水印算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 水印预处理技术 |
| 4.3 水印嵌入技术 |
| 4.4 水印提取技术 |
| 4.5 实验分析 |
| 4.5.1 安全性测试 |
| 4.5.2 透明性测试 |
| 4.5.3 鲁棒性测试 |
| 4.5.4 与其他算法比较 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 DWT-Slant-SVD双水印算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 水印预处理技术 |
| 5.3 水印嵌入技术 |
| 5.3.1 版权水印嵌入技术 |
| 5.3.2 零水印生成技术 |
| 5.4 水印提取技术 |
| 5.4.1 版权水印的提取 |
| 5.4.2 零水印的提取 |
| 5.5 实验分析 |
| 5.5.1 安全性测试 |
| 5.5.2 透明性测试 |
| 5.5.3 鲁棒性测试 |
| 5.5.4 与其他算法比较 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 DWT-DCT-SVD算法和DWT-Slant-SVD算法对比 |
| 6.1 应用对比 |
| 6.2 透明性对比 |
| 6.3 鲁棒性对比 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结和展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（3）基于矩阵分解的小波域鲁棒水印算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及贡献 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 数字水印技术基础 |
| 2.1 数字水印系统的基本框架 |
| 2.2 数字水印分类 |
| 2.3 数字水印的评价指标 |
| 2.3.1 不可感知性评估 |
| 2.3.2 鲁棒性评估 |
| 2.3.3 容量评估 |
| 2.4 相关数学基础 |
| 2.4.1 离散小波变换 |
| 2.4.2 离散余弦变换 |
| 2.4.3 广义猫脸变换 |
| 2.4.4 分数傅里叶变换 |
| 2.4.5 整数小波变换 |
| 2.4.6 离散分数随机变换 |
| 2.4.7 Gyrator变换 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于奇异值分解的鲁棒水印算法 |
| 3.1 基本理论 |
| 3.1.1 奇异值分解 |
| 3.1.2 粒子群优化算法 |
| 3.1.3 重新分配不变小波变换 |
| 3.2 基于粒子群优化的双重DCT-DWT-SVD数字水印算法 |
| 3.2.1 提出的水印算法 |
| 3.2.2 实验仿真 |
| 3.3 基于余弦变换和FRFT的不变小波域内的双重加密水印算法 |
| 3.3.1 提出的水印算法 |
| 3.3.2 算法性能分析 |
| 3.4 整数小波域中使用分块变换的可靠的图像版权保护方案 |
| 3.4.1 引导的动态粒子群优化 |
| 3.4.2 提出的水印方案 |
| 3.4.3 算法性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于QR分解和SVD的不变整数小波域图像水印算法 |
| 4.1 相关理论 |
| 4.1.1 QR分解 |
| 4.1.2 重新分配不变整数小波变换 |
| 4.2 提出的水印算法 |
| 4.2.1 两级加密方案 |
| 4.2.2 嵌入过程 |
| 4.2.3 提取过程 |
| 4.3 实验仿真 |
| 4.3.1 算法性能分析 |
| 4.3.2 对比实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于Hessenberg分解的彩色图像水印算法 |
| 5.1 相关理论 |
| 5.1.1 偏移线性正则冗余小波包变换 |
| 5.1.2 随机多分辨Hessenberg分解 |
| 5.2 基于随机多分辨Hessenberg分解的彩色图像水印算法 |
| 5.2.1 水印嵌入算法 |
| 5.2.2 水印提取算法 |
| 5.3 实验仿真 |
| 5.3.1 算法性能分析 |
| 5.3.2 对比实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）高动态范围图像的信息隐藏技术（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究动态与发展现状 |
| 1.2.1 高动态范围成像技术 |
| 1.2.2 信息隐藏技术研究现状 |
| 1.2.3 高动态范围图像信息隐藏技术的研究现状 |
| 1.3 研究内容和组织结构 |
| 2 高动态范围成像及信息隐藏技术概述 |
| 2.1 高动态范围成像技术概述 |
| 2.1.1 HDR图像的生成 |
| 2.1.2 HDR图像的存储 |
| 2.1.3 HDR图像的显示 |
| 2.2 信息隐藏技术概述 |
| 2.2.1 系统框架 |
| 2.2.2 性能指标 |
| 2.2.3 攻击和分类 |
| 2.2.4 应用领域 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 高容量高保真HDR图像隐写算法 |
| 3.1 HDR图像感知特性 |
| 3.2 格式转换特性 |
| 3.3 算法流程 |
| 3.3.1 嵌入和提取 |
| 3.3.2 阈值设定 |
| 3.4 实验结果和分析 |
| 3.4.1 性能分析 |
| 3.4.2 综合性能对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 对抗色调映射的鲁棒性HDR图像数字水印 |
| 4.1 色调映射特性 |
| 4.1.1 色调映射原理及分类 |
| 4.1.2 色调映射特性及空域活跃度分析 |
| 4.2 算法流程 |
| 4.2.1 动机和方法 |
| 4.2.2 嵌入强度和掩膜设计 |
| 4.2.3 嵌入和提取 |
| 4.3 实验结果和分析 |
| 4.3.1 实验条件及评价标准 |
| 4.3.2 性能分析 |
| 4.3.3 综合性能对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 HDR图像篡改检测及修复算法 |
| 5.1 OpenEXR格式及视觉感知特性 |
| 5.2 邻域相关性 |
| 5.3 参考图像及嵌入载体的生成 |
| 5.3.1 参考图像的生成 |
| 5.3.2 嵌入载体的生成 |
| 5.4 算法流程 |
| 5.4.1 水印嵌入 |
| 5.4.2 篡改定位及内容恢复 |
| 5.5 实验结果及分析 |
| 5.5.1 参考图像生成质量 |
| 5.5.2 篡改检测及修复概率 |
| 5.5.3 篡改巧合问题及计算复杂度 |
| 5.5.4 综合性能对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 可逆HDR图像信息隐藏算法 |
| 6.1 动机和方法 |
| 6.1.1 OpenEXR格式特性 |
| 6.1.2 预测误差扩展 |
| 6.2 算法流程 |
| 6.2.1 生成嵌入载体 |
| 6.2.2 计算预测值 |
| 6.2.3 设定嵌入强度 |
| 6.2.4 嵌入隐秘信息 |
| 6.2.5 提取隐秘信息和恢复载体 |
| 6.3 实验结果及分析 |
| 6.3.1 不可见性 |
| 6.3.2 嵌入容量 |
| 6.3.3 综合对比 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结和展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 未来研究方向 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
| Abstract |
| 中文摘要 |
（5）基于压缩感知的数字音频水印技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 数字水印研究现状 |
| 1.2.2 压缩感知技术的研究现状 |
| 1.2.3 压缩感知在音频水印中的应用与发展 |
| 1.3 论文主要内容及章节安排 |
| 第2章 数字音频水印技术概述 |
| 2.1 基本概念 |
| 2.2 系统框架 |
| 2.3 水印的分类 |
| 2.4 性能指标及评价体系 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 压缩感知与离散小波变换 |
| 3.1 压缩感知基本理论 |
| 3.1.1 稀疏表示 |
| 3.1.2 观测矩阵 |
| 3.1.3 重构算法 |
| 3.2 压缩感知在数字水印中的应用 |
| 3.2.1 水印的稀疏性 |
| 3.2.2 观测矩阵的选取 |
| 3.2.3 重构算法性能 |
| 3.3 小波变换在水印系统中的应用 |
| 3.3.1 小波及离散小波变换 |
| 3.3.2 小波基及水印嵌入点的选择 |
| 3.3.3 水印嵌入容量 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于压缩感知和混沌加密的音频水印算法 |
| 4.1 基于压缩感知和DWT的数字音频水印算法 |
| 4.1.1 水印预处理 |
| 4.1.2 音频信号预处理 |
| 4.1.3 水印嵌入 |
| 4.1.4 水印提取 |
| 4.2 基于混沌加密和DWT的数字音频水印算法 |
| 4.2.1 混沌理论与特性 |
| 4.2.2 Logistic混沌加密 |
| 4.2.3 水印嵌入流程 |
| 4.2.4 水印提取流程 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 仿真测试与分析 |
| 5.1 安全性测试 |
| 5.1.1 压缩感知算法 |
| 5.1.2 混沌加密算法 |
| 5.2 不可感知性测试 |
| 5.3 鲁棒性测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（6）基于变换域的鲁棒性水印算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 数字水印技术与相关理论知识 |
| 2.1 数字水印系统的基本概念 |
| 2.2 数字水印的分类与特性 |
| 2.2.1 数字水印的分类 |
| 2.2.2 数字水印的特性 |
| 2.3 数字水印的攻击类型与评价标准 |
| 2.3.1 数字水印的攻击类型 |
| 2.3.2 数字水印的评价标准 |
| 2.4 遗传算法 |
| 2.4.1 遗传算法的基本概念 |
| 2.4.2 遗传算法的基本操作 |
| 2.4.3 遗传算法在数字图像水印中的应用 |
| 2.5 人类视觉与色彩空间 |
| 2.5.1 人类视觉系统HVS |
| 2.5.2 色彩空间 |
| 2.5.3 色彩空间转换实验效果 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于DCT变换的数字水印 |
| 3.1 余弦变换及系数分析 |
| 3.2 图像置乱加密 |
| 3.2.1 二维Arnold变换 |
| 3.2.2 二维Arnold置乱实验效果 |
| 3.2.3 三维Arnold变换 |
| 3.2.4 三维Arnold置乱实验效果 |
| 3.2.5 Logistic混沌置乱 |
| 3.2.6 Logistic混沌置乱实验效果 |
| 3.3 基于DCT多数投票选择的水印算法 |
| 3.3.1 水印图像的选择与预处理 |
| 3.3.2 宿主图像的选择与预处理 |
| 3.3.3 水印嵌入步骤 |
| 3.3.4 水印提取步骤 |
| 3.4 基于遗传算法与DCT结合的水印算法 |
| 3.4.1 遗传算法应用思想 |
| 3.4.2 水印的嵌入与提取步骤 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于DWT变换的数字水印 |
| 4.1 小波变换 |
| 4.1.1 连续小波变换 |
| 4.1.2 离散小波变换 |
| 4.1.3 Mallat算法 |
| 4.1.4 小波基函数 |
| 4.1.5 小波域数字水印 |
| 4.2 SVD奇异矩阵分解 |
| 4.2.1 奇异值分解的定义 |
| 4.2.2 奇异值分解的性质 |
| 4.2.3 奇异值分解图像水印中的应用 |
| 4.2.4 实验效果 |
| 4.3 基于HSI色彩空间与遗传算法结合的数字水印 |
| 4.3.1 水印图像的选择与预处理 |
| 4.3.2 小波域的变量选择 |
| 4.3.3 水印嵌入强度 |
| 4.3.4 水印嵌入步骤 |
| 4.4 基于SVD矩阵分析的盲水印算法 |
| 4.4.1 盲水印嵌入步骤 |
| 4.4.2 盲水印提取步骤 |
| 4.5 本章小节 |
| 第5章 实验结果对比分析 |
| 5.1 基于DCT多数投票与传统DCT域关系算法对比 |
| 5.2 基于遗传算法与多数投票结合与多数投票算法对比 |
| 5.3 基于HSI色彩空间与RGB色彩空间算法对比 |
| 5.4 基于SVD矩阵分析与传统量化盲水印算法对比 |
| 5.5 本章小节 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术成果 |
| 致谢 |
（7）多小波理论在信号处理中的应用（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 小波分析理论的产生 |
| 1.2 多小波的发展概况 |
| 1.3 多小波研究现状 |
| 1.4 数字水印的研究现状 |
| 1.5 研究内容 |
| 第二章 多小波理论 |
| 2.1 多分辨分析与多小波 |
| 2.2 信号的分解与重构算法 |
| 2.3 预滤波和平衡多小波 |
| 2.4 多小波的特征 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 多小波在图像增强后的融合与边缘检测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多小波的基本理论与CANNY准则 |
| 3.3 图像增强后的边缘边界检测 |
| 3.4 图像融合后的边缘检测 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多小波对音频信号处理的MATLAB技术实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多小波的基本理论 |
| 4.3 音频信号的分解与重构 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 在数字水印中平衡多小波cardbal4 的应用实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 用平衡多小波处理数字水印 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文 |
| 后记 |
（8）分数阶V-系统及其在数字水印的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 分数阶小波变换(FWT)研究现状 |
| 1.3 多小波研究现状 |
| 1.4 V-系统研究现状 |
| 1.5 数字水印技术研究现状 |
| 1.5.1 国外研究现状 |
| 1.5.2 国内研究现状 |
| 1.6 本文主要研究目标及内容 |
| 1.7 论文章节安排 |
| 1.8 本章小结 |
| 第二章 相关预备知识及技术 |
| 2.1 分数阶小波变换 |
| 2.1.1 分数阶小波变换的理论研究 |
| 2.2 多小波 |
| 2.2.1 多小波理论的发展 |
| 2.2.2 多小波的优缺点 |
| 2.2.3 常见的几种多小波 |
| 2.3 V-系统 |
| 2.3.1 V-系统的定义 |
| 2.3.2 V-系统的性质及应用 |
| 2.4 数字水印技术 |
| 2.4.1 数字水印的基本概念 |
| 2.4.2 数字水印的基本框架模型 |
| 2.4.3 数字水印的典型算法 |
| 2.4.4 数字水印中常见攻击类型 |
| 2.4.5 数字水印的评价标准 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 分数阶V-系统的构造实现 |
| 3.1 从B-样条基函数到分数阶B-样条基函数 |
| 3.2 从正交样条函数系——Franklin函数系到V-系统 |
| 3.2.1 Franklin函数系的定义 |
| 3.2.2 Franklin函数系的推广——GF函数系 |
| 3.2.3 GF函数系和V-系统的关系 |
| 3.3 分数阶V-系统的构造 |
| 3.4 分数阶V-系统的性质及证明 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 实验与分析 |
| 4.1 数据库 |
| 4.2 实验过程 |
| 4.2.1 实验一：分数阶V-系统的数字水印嵌入实验 |
| 4.2.2 实验二：加入几种攻击的数字水印嵌入和检测提取 |
| 4.2.3 实验三：与其他方法比较 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 结论 |
| 5.1 本文所做工作 |
| 5.2 下一步的研究内容 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于DS-FOA的双变换域数字水印算法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 数字水印基本理论 |
| 2.1 数字水印基本模型 |
| 2.2 数字水印基本特点 |
| 2.3 数字水印分类 |
| 2.4 数字水印评价标准 |
| 2.5 典型数字水印算法 |
| 2.5.1 数字水印算法分类 |
| 2.5.2 基于时域的数字水印算法 |
| 2.5.3 基于二维DCT变换数字水印算法 |
| 2.5.4 基于DWT变换的数字水印算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于DS-FOA的双变换域数字水印算法 |
| 3.1 果蝇优化算法 |
| 3.1.1 FOA果蝇优化算法 |
| 3.1.2 DS-FOA递减步长果蝇优化算法 |
| 3.1.3 数字水印中的DS-FOA算法 |
| 3.2 QR码数字水印 |
| 3.2.1 传统数字水印与QR码数字水印 |
| 3.2.2 QR码数字水印设计 |
| 3.3 数字水印预处理 |
| 3.3.1 QR码数字水印二值化和去留白 |
| 3.3.2 QR码数字水印的Arnold置乱 |
| 3.3.3 QR码数字水印预处理的必要性分析 |
| 3.4 IWT-整数DCT域嵌入区域选取 |
| 3.4.1 IWT提升小波变换 |
| 3.4.2 整数DCT变换 |
| 3.4.3 IWT-整数DCT域嵌入区域选择 |
| 3.4.4 IWT-整数DCT域嵌入水印的必要性分析 |
| 3.5 DS-FOA自适应多水印嵌入及提取规则 |
| 3.5.1 多水印 |
| 3.5.2 DS-FOS自适应多水印嵌入及提取规则 |
| 3.6 水印自适应修正及自适应参数选取 |
| 3.6.1 提取水印的DS-FOA自适应修正 |
| 3.6.2 初始步长的DS-FOA自适应选取 |
| 3.6.3 嵌入位置中子图的DS-FOS自适应选取 |
| 3.6.4 水印嵌入强度的DS-FOS自适应选取 |
| 3.6.5 水印修正阈值的DS-FOA自适应选取 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于DS-FOA的双变换域数字水印算法实现 |
| 4.1 数字水印算法流程 |
| 4.1.1 数字水印算法流程图 |
| 4.1.2 数字水印嵌入和提取算法的实现 |
| 4.2 实验结果分析 |
| 4.3 算法性能分析 |
| 4.3.1 算法的鲁棒性分析 |
| 4.3.2 算法的不可见性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 攻读硕士学位期间科研成果 |
（10）四元数小波变换理论及其在图像处理中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 致谢 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 四元数及其四元数彩色图像模型概述 |
| 1.2 小波分析发展及其研究现状 |
| 1.3 小波域图像去噪简介 |
| 1.3.1 图像去噪方法 |
| 1.3.2 小波域去噪简史 |
| 1.4 数字水印发展概况 |
| 1.5 本文的主要工作和创新点 |
| 1.5.1 本文的主要工作 |
| 1.5.2 本文工作的创新点 |
| 第二章 四元数解析信号及四元数傅里叶变换 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 四元数的概念及性质 |
| 2.2.1 四元数的定义 |
| 2.2.2 四元数的其它表示形式 |
| 2.2.3 四元数的运算及性质 |
| 2.3 四元数矩阵及其性质 |
| 2.3.1 四元数矩阵的特征值和特征向量 |
| 2.3.2 四元数矩阵的等价复矩阵 |
| 2.3.3 四元数矩阵的等价实矩阵 |
| 2.4 四元数解析信号 |
| 2.4.1 一维 Hilbert 变换及其解析信号 |
| 2.4.2 二维 Hilbert 变换及其解析信号 |
| 2.4.3 四元数解析信号 |
| 2.5 四元数傅里叶变换 |
| 2.5.1 傅里叶变换概念 |
| 2.5.2 傅里叶变换性质 |
| 2.5.3 离散傅里叶变换 |
| 2.5.4 二维傅里叶变换 |
| 2.5.5 四元数傅里叶变换 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 四元数小波变换 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实小波变换 |
| 3.2.1 连续小波变换 |
| 3.2.2 离散小波变换 |
| 3.2.3 多分辨率分析 |
| 3.2.4 Mallat 算法 |
| 3.3 二维小波变换与图像处理 |
| 3.3.1 二维正交小波变换及快速算法 |
| 3.3.2 图像的小波分解与重构 |
| 3.3 双树复小波变换 |
| 3.3.1 双树复小波变换构造 |
| 3.3.2 二维双树复小波变换 |
| 3.4 四元数小波变换 |
| 3.4.1 四元数小波的尺度基与小波基 |
| 3.4.2 四元数小波变换结构 |
| 3.4.3 四元数小波变换的滤波器设计 |
| 3.4.4 四元数小波变换的相位及图像分解 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 四元数小波变换在图像去噪中的应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 噪声模型及去噪算法的评价标准 |
| 4.2.1 噪声模型 |
| 4.2.2 去噪性能评价标准 |
| 4.2.3 模型参数估计 |
| 4.3 小波阈值图像去噪 |
| 4.3.1 常用的阈值 |
| 4.3.2 阈值函数 |
| 4.4 基于四元数小波域 HMT 模型的图像去噪 |
| 4.4.1 传统 HMT 模型去噪的缺陷 |
| 4.4.2 Q-HMT 模型及参数估计 |
| 4.4.3 Q-HMT 模型在图像去噪中的应用 |
| 4.4.4 实验与分析 |
| 4.5 基于非高斯分布的四元数小波图像去噪 |
| 4.5.1 非高斯分布模型 |
| 4.5.2 层次贝叶斯统计模型的后验分布 |
| 4.5.3 改进的二元收缩模型 |
| 4.5.4 实验与分析 |
| 4.6 基于四元数小波域混合统计模型的图像去噪 |
| 4.6.1 系数分类准则 |
| 4.6.2 尺度内模型 |
| 4.6.3 实验与分析 |
| 4.7 基于四元数小波域 SAR 图像相干斑抑制 |
| 4.7.1 SAR 图像的相干斑模型 |
| 4.7.2 改进的系数分类准则 |
| 4.7.3 改进的全局阈值 |
| 4.7.4 新阈值函数 |
| 4.7.5 实验与分析 |
| 4.8 小结 |
| 第五章 四元数小波变换在数字水印中的应用 |
| 5.0 引言 |
| 5.1 数字水印系统模型 |
| 5.2 数字水印技术 |
| 5.2.1 数字水印算法分类 |
| 5.2.2 图像的 Arnold 变换 |
| 5.3 四元数矩阵的奇异值分解 |
| 5.3.1 四元数矩阵奇异值分解的存在性 |
| 5.3.2 四元数矩阵奇异值分解的性质 |
| 5.3.3 四元数矩阵与其复表示矩阵奇异值分解的关系 |
| 5.3.4 四元数矩阵与其实表示矩阵奇异值分解的关系 |
| 5.3.5 彩色图像的四元数矩阵奇异值分解 |
| 5.4 基于四元数矩阵奇异值分解的数字图像水印 |
| 5.5 基于四元数小波变换和矩阵奇异值分解的数字图像水印 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文的工作总结 |
| 6.2 今后的研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间主持和参加的科研项目 |
| 攻读博士学位期间完成的论文 |
四、数字水印中的小波变换（论文参考文献）
- [1]基于LDPC码与混沌序列的数字水印技术[D]. 包展恺. 烟台大学, 2021(09)
- [2]适用于QR码的彩色图像水印算法[D]. 沈艳冰. 山西师范大学, 2020(07)
- [3]基于矩阵分解的小波域鲁棒水印算法研究[D]. 张丽娜. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [4]高动态范围图像的信息隐藏技术[D]. 白永强. 宁波大学, 2019(06)
- [5]基于压缩感知的数字音频水印技术研究[D]. 石丰华. 成都理工大学, 2019(02)
- [6]基于变换域的鲁棒性水印算法研究[D]. 宋瑞祥. 北京工业大学, 2019(03)
- [7]多小波理论在信号处理中的应用[D]. 关惠惠. 新疆师范大学, 2018(08)
- [8]分数阶V-系统及其在数字水印的应用研究[D]. 孙孟翠. 中国石油大学(华东), 2016(07)
- [9]基于DS-FOA的双变换域数字水印算法[D]. 李珊珊. 昆明理工大学, 2016(02)
- [10]四元数小波变换理论及其在图像处理中的应用研究[D]. 殷明. 合肥工业大学, 2012(03)