第1章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 信息隐藏的定义 2
1.3 信息隐藏技术的要求 4
1.4 信息隐藏技术的分支 6
1.5 信息隐藏技术的发展 9
1.6 本书的主要研究内容 10
1.7 组织结构 11
第2章 基于图像的信息隐藏算法 13
2.1 按嵌入域分类 13
2.1.1 空间域信息隐藏算法 13
2.1.2 变换域信息隐藏算法 15
2.2 按提取条件分类 18
2.3 按抗攻击能力分类 18
2.4 可逆信息隐藏技术 20
2.5 多重信息隐藏技术 22
第3章 基于宿主图像分析的信息隐藏算法 23
3.1 人类视觉特性 23
3.2 宿主图像分析 25
3.2.1 宿主图像亮度分析 25
3.2.2 宿主图像纹理分析 28
3.2.3 宿主图像综合分析 31
3.3 信息隐藏 34
3.3.1 最低有效位替换 35
3.3.2 多位面替换嵌入算法 36
3.4 信息提取 42
3.5 实验结果与分析 44
3.5.1 不同阈值T对嵌入率和图像质量的影响 45
3.5.2 不同分块对图像质量的影响 50
第4章 基于隐藏信息压缩的信息隐藏算法 54
4.1 引言 54
4.2 隐藏信息压缩 56
4.3 信息隐藏 61
4.4 信息提取 63
4.5 实验结果与分析 63
第5章 基于遗传算法的彩色图像隐藏算法 67
5.1 遗传算法 67
5.1.1 遗传算法基本原理 68
5.1.2 遗传算法基本流程 69
5.1.3 遗传算法基本操作 71
5.1.4 遗传算法的特点 74
5.2 基于遗传算法的彩色图像数字水印算法 76
5.2.1 在彩色图像数字水印算法中应用遗传算法的原理 76
5.2.2 算法概述 77
5.2.3 水印嵌入算法 79
5.2.4 水印提取算法 80
5.3 基于BP神经网络的水印复原算法 80
5.3.1 神经网络概述 80
5.3.2 误差反向传播网络的定义及特点 81
5.3.3 神经网络的功能 82
5.3.4 基于神经网络的数字水印复原算法 83
5.3.5 实验结果与分析 85
5.4 小结 90
第6章 基于图像梯度预测可调节大容量可逆信息隐藏算法 91
6.1 引言 91
6.2 差值扩展算法 92
6.2.1 基本扩展算法 92
6.2.2 梯度预测算法 94
6.3 插值扩展可逆信息隐藏算法 98
6.3.1 相关工作 98
6.3.2 本书提出的隐藏算法 99
6.4 信息提取及图像恢复 102
6.5 实验结果与分析 103
6.5.1 不同阈值T对嵌入率和图像质量的影响 104
6.5.2 与其他算法比较 108
第7章 总结和展望 110
7.1 总结 110
7.2 工作展望 111
参考文献 113