文档介绍：数字图像水印技术研究摘要研究方面融入新的思路,本论文着重考虑了计算智能与数字水印之间的密切关系,并计算机网络及通讯技术的发展,在给人们生活带来方便的同时也造成信息安全与版权保护的困难。信息隐藏技术作为加密技术的一种补充,被称为版权保护的最后一道防线。本论文研究的是信息隐藏中的数字水印技术,为了探索如何在数字水印及其应用试图用计算智能的理论和方法对数字水印进行研究。论文的研究工作包括以下几个方现有水印算法中有关的参数设定,都是依靠人们的经验或多次实验加以确定。本文实现了一种基于遗传算法搜索水印图像的最优参数的方法,最大限度地减少因数字水印的嵌入而对原始图像造成的破坏,而且能够达到保真度和鲁棒性的相互统一。小波变换具有很好的时频、空频局部特性,可以充分利用人类视觉特性实现水印嵌入。本文提出一种改进的多小波域盲水印方法,充分利用图像经过嘈波变换后的特点嵌入水印,建立含水印图像与水印之间的关系模型,利用网络的具有很强的非线性逼近能力的性质实现了水印的盲检测,该方法可以有效的提高水印检测的正确率。关键词:数字水印离散小波变换嘈〔ㄒ糯惴˙窬面:
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图表清单信息隐藏系统的一般模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..信息隐藏技术的分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯数字水印技术分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图像水印嵌入过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。二维灯住灯资疽馔肌璴图像的小波分解⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..稳健性、不可感知性和信息隐藏容量的关系⋯⋯⋯⋯⋯.墨西哥帽⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.占涞钠史帧一维塔式分解算法示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯多层分解结构树⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.两层二维小波分解树⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一图像小波分解示例⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯~多小波分解的比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一一元单峰函数图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一元多峰函数图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.最优化问题的可行解及可行解集合⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一传统算法和遗传算法的对比⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯遗传算法运算流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯个体的染色体结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.单点交叉运算的示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯变异示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..经过次遗传迭代后的结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.经过次迭代后最优解的变化和种群均值的变化⋯⋯中频系数对量化方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..相同下的不同遗传算法优化水印参数工作原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.一个染色体二进制串⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..原图像与水印图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯%压缩攻击下提取出的水印⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯生物神经元简图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯单输入神经元⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯线性传输函数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯:⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯硬极限传输函数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯.⋯.⋯⋯⋯⋯⋯..
由錾窬W槌傻牟愕募蚧硎尽三层网络的简化表示⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.典型的前向三层人工神经网络示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯反向传播训练神经元的算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..多层网络结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.嵌入水印到油肌粗尺度子图、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于神经网络的自适应提取算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.原始图像和水印图像.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本文方法与椒ㄌ崛〕龅乃《员取小波列表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一二进制码与格雷码⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..选择操作算子⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯交叉操作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..突变算子⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.遗传算法搜索的参数瑂和⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯方法敕椒˙水印质量的比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯不同品质因素下压缩的怠图表具有鍪淙氲纳窬5募蚧拧图
导师囊名:牒学如文作者魏嗥锑生学僦文储虢却锦殳签字吼如驴日签字日期:啪年占月,占日学位论文版权使用授权书独创性声明签字日期:┠月,导师签名:沪眨,/本学位论文作者完全了解垒罂王些厶堂有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或