文档介绍：学位论文作者签名:涌蒲日期..畂年翴浙江理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明:我恪守学术道德,崇尚严谨学风。所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写,我对所写的内容负责,并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。乏
指导教师签名:∥。学位诊文作者签名:≯系斜尹日期:触旯隆輔日晗缭拢日浙江理工大学学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅或借阅。本人授权浙江理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于保密口,在年解密后使用本版权书。日期:
▲摘要随着数字多媒体技术和因特网的快速飞跃发展,信息尤其是多媒体数字信息的传播交流达到了一个空前的强度和广度。数字多媒体信息便利传播处理的同时,也给数字媒体作品的版权带来了严重威胁。比如,数字媒体作品的所有权被侵犯;数字作品的被篡改而盗版等等。因此,如何充分利用网络的便利性的条件,又能够更好地保护数字多媒体的版权,引起了研究者的广泛关注。数字水印技术就是为了有效解决这个矛盾而产生的。在目前全世界范围内的版权保护技术中,数字水印技术扮演着相当重要的角色,具有一定社会经济效益,值得深入探索和研究。本文主要针对彩色图像水印,在前人的研究基础上做了以下工作:⑸杓屏艘恢只贑瑀基函数神经网络和夭槐涮匦缘目沼盲数字水印算法。为了使该算法具有几何不变性,在嵌入水印时,结合不变矩的特性,将水印嵌入在原始载体图像的不变域中。为了实现水印盲提取,在嵌入水印时,对嵌入水印进行窬缃#⒁谰菟的神经网络估计嵌入的水印。为了使该算法具有空间自适应性,.在嵌入水印时,依据对嵌入强度远行薷摹J笛榻峁砻鞲盟惴ū却车目沼蛩算法具有更好的鲁棒性,能够抵抗常见的噪声、压缩、滤波、几何变换、图像剪切等攻击,以及具有良好的不可见性。⑻岢隽艘恢只贚窬绾蚙氐腃浠域的彩色图像盲水印算法。为了使该算法具有几何不变性,引入了不变矩,将水印嵌入在原始载体图像的不变域的变换域中。为了实现水印的盲提取,引入了基函数神经网络建模,对嵌入的水印进行估计,从而实现了水印的盲提取。并且,该算法同样依据对嵌入强度凶远节。实验结果表明该算法对常见的噪声、压缩、滤波、几何变换、图像剪切等攻击具有较强鲁棒性,以及具有良好的透明性。⒔樯芰耸炙〖际踉谑炙驶髌钒嫒ū;ぶ械挠τ谩T擞肰7工具结合数字水彩画的特点,开发了一种基于混沌控制和窬网络异步加密和氖炙驶耐枷袷炙〖觳庀低场8孟低衬芄挥行У
在数字水彩画图像中嵌入作者和日期的标志信息,并能对这些标志性的信息进行检测,实现了数字水彩画的版权保护。该数字水印检测系统具有实现简单方便、运行稳定以及良好的鲁棒性芄坏挚辜羟小⑿!⑷旧ā顾醯裙セ。关键词:不变矩;基函数神经网络;变换;籇
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摘要目录第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.甀论文课题的背景和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·第二章图像数字水印的基本理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章基函数神经网络和图像不变矩⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯国内外的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文的工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯”数字水印的概念与特性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯数字水印的基本框架⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯“数字水印的各种攻击方法和对策⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·数字水印性能评估⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯:⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯神经网络概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⑿〔ū浠弧浠弧本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯”基函数神经网络的模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·.炙〉〖∷∷〖〖际醯奶匦浴.⌒藕徘度肟蚣堋ぁ.⌒藕盘崛】⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·.釉肷セ鳌,.〔ū浠弧