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