数字水印技术及其应用PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1 数字水印技术相关概念 1

1.2 数字水印的研究现状 3

1.3 数字水印技术的发展趋势 9

小结 11

参考文献 11

第2章 数字水印技术的基本理论 18

2.1 数字水印技术的特点 18

2.2 数字水印技术的基本框架 19

2.3 数字水印系统的性能评价 22

2.4 数字水印检测的错误概率 24

2.5 数字水印技术的分类 25

2.6 数字水印技术算法攻击分析 26

2.7 视觉系统的掩蔽特性 28

2.8 DCT和提升方案小波变换简介 30

2.8.1 小波变换 30

2.8.2 离散余弦变换 32

小结 33

参考文献 33

第3章 提升方案小波和DCT的图像盲水印算法 36

3.1 引言 36

3.2 基于HVS的自适应水印嵌入策略 37

3.3 水印嵌入和提取算法 39

3.3.1 水印嵌入 39

3.3.2 水印提取与检测 40

3.4 实验结果 40

3.4.1 水印嵌入和提取的效果 41

3.4.2 对JPEG有损压缩的鲁棒性测试 42

3.4.3 对噪声攻击的鲁棒性测试 42

3.4.4 对剪切攻击的鲁棒性测试 43

3.4.5 对锐化增强的鲁棒胜性测试 43

3.5 讨论 44

小结 44

参考文献 45

第4章 基于峰值信噪比的迭加量化公开水印算法 46

4.1 引言 46

4.2 水印嵌入算法 47

4.2.1 水印混沌置乱 47

4.2.2 水印的嵌入 48

4.2.3 量化步长的确定 51

4.3 水印提取过程 53

4.3.1 水印提取 53

4.3.2 相关检测 53

4.4 实验结果 54

4.4.1 水印嵌入和提取结果 54

4.4.2 抗攻击实验 55

4.5 讨论 55

小结 57

参考文献 57

第5章 一种基于神经网络的半色调图像水印算法 58

5.1 引言 58

5.2 基于神经元的半色调处理算法 59

5.2.1 半色调调制 59

5.2.2 基于神经元的误差扩散核 60

5.3 基于神经元误差扩散核的半色调图像算法 62

5.3.1 数字水印的嵌入 62

5.3.2 数字水印的提取 63

5.4 实验结果 64

5.4.1 检测性能测试 64

5.4.2 抗攻击能力测试 65

小结 66

参考文献 66

第6章 抗几何攻击的图像水印算法概述 68

6.1 引言 68

6.2 抗几何攻击图像水印算法研究现状 70

6.2.1 基于攻击校正的水印方法 70

6.2.2 基于不变性的水印方法 74

小结 80

参考文献 80

第7章 基于归一化图像重要区域的图像水印算法 85

7.1 引言 85

7.2 图像归一化技术简介 86

7.3 归一化图像重要区域的确定 88

7.4 基于归一化图像重要区域的数字水印算法 89

7.4.1 数字水印的嵌入 90

7.4.2 数字水印的提取 92

7.5 实验结果 93

7.5.1 检测性能测试 93

7.5.2 抗攻击能力测试 94

小结 96

参考文献 96

第8章 基于DWT域的抗几何攻击水印算法 98

8.1 引言 98

8.2 特征点模板的提取 99

8.2.1 Harris算子 100

8.2.2 特征尺度 100

8.2.3 改进的Harris-Laplace 101

8.2.4 特征点模板的确定 102

8.2.5 特征点匹配 103

8.3 几何攻击的参数估计和校正 103

8.4 水印嵌入 105

8.5 水印检测 107

8.6 实验结果 108

8.7 讨论 113

小结 114

参考文献 114

第9章 基于自适应特征区域的图像水印算法 116

9.1 引言 116

9.2 基于尺度空间特征点的局部特征区域划分 117

9.2.1 自动尺度选择和尺度不变特征点 117

9.2.2 局部特征区域的自适应划分 118

9.3 基于特征点的图像水印算法 118

9.3.1 数字水印的嵌入 119

9.3.2 数字水印的检测 120

9.4 实验结果 122

9.4.1 检测性能测试 122

9.4.2 抗攻击能力测试 123

小结 126

参考文献 126

第10章 基于仿射不变特征点的抗几何攻击水印算法 128

10.1 引言 128

10.2 Harris-Affine检测算子 129

10.2.1 仿射高斯尺度空间 129

10.2.2 仿射自相关矩阵 129

10.3 特征点和特征区域的提取 131

10.4 局部特征区域的自适应划分 133

10.5 水印嵌入 133

10.6 水印检测 135

10.7 实验结果 136

10.8 讨论 139

小结 139

参考文献 140

第11章 基于Contourlet变换域的水印算法 141

11.1 引言 141

11.2 Contourlet变换 142

11.2.1 拉普拉斯金字塔滤波器组 144

11.2.2 方向滤波器组 144

11.2.3 金字塔方向滤波器组 146

11.2.4 Contourlet变换的特性 147

11.3 基于Contourlet变换域的自适应水印算法 149

11.3.1 水印嵌入 149

11.3.2 水印检测 151

11.3.3 实验结果 152

11.3.4 讨论 156

11.4 基于特征点模板的Contourlet域抗几何攻击水印算法 157

11.4.1 特征点模板的提取 157

11.4.2 特征点模板的匹配 159

11.4.3 几何攻击参数的估计和校正 160

11.4.4 水印嵌入 161

11.4.5 水印检测 162

11.4.6 实验结果 162

11.4.7 讨论 167

小结 168

参考文献 168

第12章 视频水印技术简介 170

12.1 引言 170

12.2 视频水印技术相关概念 171

12.2.1 视频水印技术的基本特点 171

12.2.2 视频水印技术的分类 172

12.2.3 视频水印的攻击方式 173

12.2.4 视频压缩编码国际标准 175

12.2.5 MPEG标准系列 176

12.2.6 视频水印技术的应用领域 177

12.3 视频水印算法回顾 179

12.4 视频水印技术的研究趋势 182

小结 183

参考文献 183

第13章 基于提升方案小波和HVS特性的自适应视频水印算法 186

13.1 引言 186

13.2 算法概述 187

13.3 水印图像预处理 188

13.4 视频流预处理 190

13.4.1 视频场景分割 190

13.4.2 视频帧小波变换 190

13.4.3 视频帧图像小波域重要系数的确定 191

13.5 水印嵌入自适应性处理 192

13.5.1 纹理区域的分类 192

13.5.2 运动区域分类 193

13.6 算法实现 194

13.6.1 水印嵌入 194

13.6.2 水印提取 195

13.6.3 实验结果 196

13.7 讨论 199

小结 199

参考文献 200

第14章 基于特征区域的抗几何攻击视频水印算法 201

14.1 引言 201

14.2 几何攻击参数的估计和校正 202

14.2.1 特征区域的检测 202

14.2.2 旋转角的估计 204

14.2.3 尺度变换参数的估计 205

14.2.4 平移尺度的估计 205

14.3 水印嵌入过程 206

14.3.1 水印混沌置乱处理 206

14.3.2 水印嵌入 207

14.3.3 量化步长确定 209

14.4 水印检测过程 209

14.5 实验结果 211

14.6 讨论 213

小结 213

参考文献 214

第15章 基于帧差纹理方向的自适应视频水印算法 215

15.1 引言 215

15.2 不可见噪声块的确定 215

15.3 水印嵌入过程 217

15.3.1 嵌入帧的选择 217

15.3.2 嵌入块的选择 217

15.3.3 嵌入位置的选择及嵌入公式 219

15.3.4 进一步保证鲁棒性的嵌入策略 220

15.4 水印提取过程 220

15.4.1 水印的提取 220

15.4.2 水印的相似度检测 221

15.5 实验结果 222

小结 226

参考文献 226

第16章 基于运动特征的视频水印算法 227

16.1 引言 227

16.2 不同运动对象区域的确定 227

16.2.1 聚类分析 228

16.2.2 分类方法 228

16.2.3 分类的作用 229

16.3 水印嵌入过程 229

16.4 水印检测 231

16.5 实验结果 232

小结 236