一、利用图像特征点及自相似性的鲁棒数字水印方案（论文文献综述）
冯柳[1]（2021）在《抗仿射变换的鲁棒水印方法研究》文中研究说明鲁棒水印是一种能够抵抗滤波、信道噪声、旋转、缩放等攻击的水印,多用于数字内容版权保护和盗版追踪等方面。而仿射变换是由旋转、缩放、拉伸等由单一几何攻击组成而成,抗仿射变换鲁棒水印由于水印同步问题,一直是鲁棒水印研究的一个难点和热点。本文就抗仿射变换的数字水印中的若干问题展开研究,主要工作及创新点如下:1、针对需要在仿射变换后发生形变的图像上同步原始水印嵌入位置的问题,提出了一种基于ASIFT特征点构建Delaunay三角网格的鲁棒水印算法。首先,从原始图像中提取ASIFT特征点;然后,分析仿射变换过程中插值和采样对水印区域产生的影响,构建了基于特征点集的Delaunay三角网格结构,并对构建的网络结构进行优化;最后,在优化后的网格区域内通过调整直方图进行水印嵌入。算法中采用的Delaunay三角网格对图像的形变在结构上具有可保持性,可确保水印的同步。针对常见的旋转、缩放等几何攻击进行了实验验证,验证结果表明:提出的方法可以抵抗常见的几何攻击,对旋转加缩放等仿射变换攻击也有一定的抵抗性。2、为提高重建仿射变换矩阵的准确度,提出了一种基于Delaunay三角剖分结构重建图像的抗仿射变换水印算法。首先,根据Delaunay三角剖分结构对图像形变的保持特性,提出了基于Delaunay三角的图像重建算法;然后,依据水印嵌入方案中对特征点鲁棒性及特征点间间距的需求,提出了基于不同特征点的通用提取及筛选算法,并结合选取的特征点,根据重建图像和Delaunay三角结构,利用最小二乘法反演仿射变换参数;最后,针对选取出的鲁棒特征点,分别以每一特征点为中心划分嵌入区域,在嵌入区域内通过调整直方图进行水印嵌入。实验结果表明所提方法对大部分攻击可以得到有效提取,同时对于仿射变换攻击也有较好的抵抗效果。3、提出了一种基于特征点同步水印嵌入位置的频域鲁棒水印算法。首先,根据特征点对应于图像明暗剧烈变化结构的特性,提出基于具有最大欧氏距离特征点组的水印嵌入位置同步算法,利用特征点间水平、垂直距离关系确定水印的嵌入位置并得到水印嵌入位置标志信息;然后,在定位得到的水印嵌入位置上进行DWT-DCT频域变换,使用一阶DWT变换中LL层不重叠的块来进行DCT变换,分别于每个块上的若干个DCT系数上嵌入水印。基于提出的方法分别对图像处理攻击和几何攻击进行了实验,实验结果表明所提方法可以准确同步水印的嵌入位置,与现有抗几何攻击的方法相比不仅保持了抗图像处理攻击和单一几何攻击的能力,在抗仿射变换攻击上也有很好的表现。4、提出了一种基于神经网络得到图像块与水印信息映射关系的水印算法。该方法通过训练神经网络从图像块中提取特征,之后对图像块进行分类来表示水印信息。同时将受到仿射变换攻击的图像作为扩展训练样本集,为神经网络提供训练样本以抵抗仿射变换攻击。首先,将原始图像和被攻击的图像分割为不重叠的同等大小分块,并选取候选块;然后,将水印信息与候选块对应的标签对作为训练网络的数据集,用数据集训练可以提取水印信息的神经网络。提取水印时,需要先使用特征点将图像重建并对图像进行预处理,之后使用与训练网络时相同的方式提取分块,将分块输入网络得到最终的水印序列。该算法不会造成图像的质量损失,而且自适应的鲁棒特征提取表现出了较好的鲁棒性。通过对不同攻击的实验,对本章方法进行验证并得到了对单一几何攻击和仿射变换攻击的较好结果。最后对全文工作进行了总结,并对下一步的研究方向进行了展望。
尚南南[2]（2014）在《图像零水印算法的研究》文中研究指明互联网在为人们交流和生活提供方便的同时也带来了数字产品容易被非法复制和修改等问题，因此如何针对数字产品进行版权保护成为亟待解决的课题目前，数字水印技术在多媒体版权保护方面已经卓有成效，利用数字水印技术对数字产品进行的版权保护已经为法律所承认，但是在一些对图像质量要求很高的应用场合，如医学军事和政府公文中，嵌入式水印的使用受到了限制因此，应用此类数据媒体的安全需求，本文提出了以下用于版权保护的零水印算法1.提出一种基于角点增强的零水印算法算法首先利用角点检测算法提取出与图像旋转平移缩放等操作无关的Harris角点，通过对Harris角点检测算法基本原理的深入分析，研究发现角点响应值与象素值的拟离散抛物线的线性关系，然后利用该关系对角点进行响应值增强处理，提高了打印扫描前后检测到角点的重复率，最后以打印扫描前后重复的角点为特征点，构造表征图像特征的一维向量作为图像的零水印信息另外，针对已有局部特征描述子在打印扫描前后特征点匹配率不稳定这一问题，提出新的匹配算法，并且通过实验验证了匹配算法的有效性在水印检测时，对匹配成功的特征点进行遍历，将图像的局部特征信息和位置信息生成一维向量，对该一维向量作相似性运算，即可判别待检测图像是否含有零水印信息实验结果显示，该算法对打印扫描等信号处理具有一定的抵抗能力2.提出一种基于纹理信息和对数极坐标变换（Log-Polar Transformation, LPT）的零水印算法本算法利用结构张量提取图像丰富的纹理边缘信息，对纹理边缘图进行对数极坐标变换，构建具有抗几何攻击能力的鲁棒性零水印算法该算法首先对图像分块取得图像的低尺度图像，使用非线性结构张量提取低尺度图像的纹理图，对纹理图进行对数极坐标变换得到LPM（Log-Polar Mapping）图，然后对LPM图进行二值化处理得到零水印信息，最后将置乱加密后的标识水印信息与零水印信息进行异或得到注册水印，达到图像版权保护的目的实验结果表明，该算法对常规的图像处理具有较好的抵抗能力，并且对旋转缩放等几何攻击也具有较好的鲁棒性3.提出两种基于频域关系的鲁棒零水印算法算法一利用DCT和DWT双方能量集中的特性，并且在受到攻击前后，双方系数存在相对稳定关系这一特性，顺应双方关系构造零水印信息矩阵，并与置乱加密的标识水印进行异或得到注册水印；算法二，在DCT和DWT的基础上引入奇异值变换，取图像分块的奇异值构成块奇异值矩阵，根据块奇异值矩阵中的元素与块平均值的对应关系生成零水印信息矩阵，并与标识水印异或得到注册水印实验结果显示，算法解决了水印透明性和鲁棒性的矛盾，并且对常见的信号处理具有良好的鲁棒性
刘律明[3]（2011）在《抗几何攻击图像水印算法研究》文中研究表明抗几何攻击数字图像水印算法是目前水印算法研究领域的热点和难点之一。传统的水印技术对常规信号处理,如有损压缩、噪声干扰和频域滤波等攻击具有较好的鲁棒性,却难以抵抗由于旋转、缩放、平移或剪切等几何变换所带来的去同步攻击。因此,如何有效地提高水印算法抗几何攻击的鲁棒性是一个非常有意义的研究课题。第二代数字水印技术重点研究了利用图像内容特征辅助水印的嵌入和检测。第二代数字水印技术由于符合新的图像压缩标准,具有良好的信息隐蔽特性,且对噪声不敏感,对几何变换具有不变性,水印的嵌入、检测局部化,抗剪切性能好,得到业内学者的普遍认可。但并非所有的图像特征都适合水印的嵌入,水印算法的优劣依赖于图像特征的提取方法和特征区域水印的嵌入策略。本文提出一种基于改进SIFT特征提取算子的小波域抗几何攻击图像盲水印算法。文章首先针对传统的SIFT特征检测算子计算复杂、灵活度不够、实时性差的缺点,提出了改进方案并成功地进行了图像特征点的检测。水印算法充分利用SIFT特征点对图像旋转、缩放和平移等几何变换具有不变性的特点,构造稳健的SIFT局部不变特征区域,水印的嵌入和检测就在这些局部区域的小波变换域中进行。为了提高水印的安全性,在水印嵌入之前利用Arnold置乱变换对水印图像进行了预处理。水印嵌入的方式采用对局部特征区域的一级小波分解系数进行奇偶量化,量化步长自适应于所选小波子带中系数的分布情况。水印图像被重复独立的嵌入载体图像的SIFT局部不变特征区域中。本文算法有效地将局部不变特征提取技术与变换域水印嵌入和检测策略相结合,较好地折中了水印的透明性和鲁棒性之间的关系,而且也满足了对水印检测精度的要求。实验结果表明,本文提出的水印算法能够有效地抵抗常规的信号处理攻击,同时对常见的几何攻击也具有较好的鲁棒性。
孙劲光,苗锡奎[4]（2011）在《新的分形水印方案的研究》文中认为以基于矩的图像归一化技术及分形相关知识为基础,提出一种可有效抵抗几何攻击的数字水印新方案。方案利用归一化技术将原始图像映射到几何不变空间内,结合不变质心理论提取出归一化图像的重要区域;利用分形,通过调整DCT中频系数,将水印自适应地嵌入到重要区域的自相似块中。仿真实验结果表明,方案不仅具有较好的透明性,而且对常规信号处理和几何攻击均具有较好的鲁棒性。
张语涵,苗锡奎,孙劲光[5]（2010）在《基于伪Zernike的归一化分形水印算法研究》文中进行了进一步梳理以归一化技术,分形编码技术及伪Zernike矩相关知识为基础,提出一种可有效抵抗几何攻击的鲁棒数字水印新算法。算法首先利用归一化技术和不变质心理论在图像中提取出重要区域;然后利用分形编码及设置的阈值将重要区域分成自相似性块和非自相似性块并计算自相似性块的伪Zernike矩,从中选出最鲁棒的矩;最后通过量化调制伪Zernike矩幅值将水印嵌入其中。仿真实验表明,算法不仅具有较好的透明性,而且对常规信号处理（滤波、锐化、加噪和JPEG压缩等）和几何攻击（全局仿射变换、局部失真等）均具有较好的鲁棒性。
郝纪超[6]（2010）在《基于块替换的数字水印技术的研究》文中研究说明数字水印指嵌入其它载体数据（宿主信号）中具有可鉴别性能的数字信号或模式,其嵌入不影响宿主信号的可用性。数字水印技术可以保护多种形式的多媒体数字作品（图像、视频、音频等）的版权。本文概述了数字水印技术的概念、原理、系统框架和评测标准,对水印的嵌入和提取检测以及鲁棒性测试（抗攻击分析）进行了研究。同时,对数字水印的图像块分类和替换技术进行了分析和探讨。在此基础上,结合人眼视觉特性提出了一种基于块替换的自适应水印算法。首先将宿主图像进行分块,并结合人眼视觉系统的掩蔽效应,采用方差和边缘检测方法将图像块分为平滑、纹理和边缘三类,根据分类权重自适应地确定嵌入水印的强度；其次对水印图像分块,计算每个水印块与宿主图像块的相似度,将相似度最大的宿主图像块用相应的含水印图像块替换,完成水印的嵌入；同时,生成一个位置矩阵P,用来记录每个水印块在宿主图像中的嵌入位置。水印提取是水印嵌入的逆过程。首先从位置矩阵P中获得宿主图像中在该位置处的含水印图像块,通过判定该图像块所属的类型,根据水印嵌入的强度提取水印。算法中相似度函数采用了内积、归一化积相关和平均绝对差,并选取多幅纹理丰富和平滑图像进行仿真实验,通过定量分析和人眼视觉观察,实验结果表明：该算法对于灰度和彩色图像,满足水印不可见性,并且对常见攻击具有较好的鲁棒性。
苗锡奎,孙劲光,张语涵[7]（2010）在《分形与伪Zernike矩的鲁棒水印算法研究》文中提出以分形编码技术及伪Zernike矩相关知识为基础,提出一种可有效抵抗几何攻击的高鲁棒数字水印新算法。算法首先利用分形编码及设置的阈值将图像分成自相似性块和非自相似性块;然后计算自相似性块的伪Zernike矩,并从中选出最鲁棒的矩;最后通过量化调制伪Zernike矩幅值将水印嵌入其中。仿真实验表明,算法不仅具有较好的透明性,而且对常规信号处理（滤波、锐化、加噪和JPEG压缩等）和几何攻击（全局仿射变换、局部失真等）均具有较好的鲁棒性。
苗锡奎[8]（2009）在《基于混合域及分形理论的抗几何攻击数字水印算法研究》文中指出数字水印技术是近十几年来提出的一种有效的数字产品版权保护技术。但目前每一种水印算法是不可能,也根本做不到抵抗所有的攻击。研究的目标往往是针对某一类的攻击而设计算法,并尽量考虑兼容其它种类的攻击。同样水印产品应用的领域往往也各不相同；不同的水印应用环境往往青睐于具有抵抗某一类攻击的算法。因此研究针对某一类攻击的水印算法也具有极其重要的意义。本文重点针对剪切、行列去除、旋转三种类型的几何攻击,分别设计了三种算法。同时,设计算法时还考虑了其它的攻击,应用相应的理论使算法尽可能的抵抗更多的攻击,进而使算法的应用领域得到扩展。1.提出了一种双重变换域和水印划分策略的水印算法。算法首先将水印加密置乱,然后将水印和载体图像分为两部分,将一部分水印自适应嵌入到DCT域视觉容量大的DC系数上,另一部分自适应嵌入到DWT域的中频子带中,实现了嵌入强度与区域特征的自适应。有效的解决了水印的容量问题,并提高了水印的鲁棒性和不可见性；实验表明,算法对JEPG压缩、几何剪切等攻击均达到了预期的指标。2.以图像归一化技术能够良好的抵抗全局几何攻击和分形局部化水印为基础,提出了一种基于图像归一化的分形水印算法。算法首先利用基于矩的归一化技术将载体图像映射到具有几何不变性的空间内；然后再结合不变质心理论在归一化图像中提取重要区域；最后利用分形,通过调整DCT中频系数,将水印自适应地嵌入到重要区域的自相似块中。实验表明,算法不仅具有较好的透明性,而且对常规信号处理攻击和行列去除等几何攻击均具有较好的鲁棒性。3.结合图像归一化、分形理论及伪Zernike矩,提出了一种可以抵抗不同角度的旋转攻击和组合攻击的水印算法。针对归一化图像大小不一致,利用伪Zernike矩良好的旋转不变性来弥补其不足。同时结合分形局部化水印来抵抗剪切攻击,通过对伪Zernike矩的二次测试,将水印嵌入到最鲁棒的自相似块的伪Zernike矩中。实验表明,算法不仅具有较好的透明性,而且对常规信号处理和不同角度的旋转等攻击均具有较好的鲁棒性。
曲丽丽[9]（2006）在《基于数字水印的信息隐藏技术研究与应用》文中研究说明随着信息技术的发展，数字产品的信息安全和版权保护问题越来越引起人们的关注。在这种应用需求下，信息隐藏技术迅速发展起来。数字水印作为信息隐藏技术的一个主要的分支，成为近年来多媒体安全领域的研究热点之一。 本文主要研究图像数字水印技术。粗略考察了信息隐藏的通用模型、分类以及与密码技术的关系，简单阐述了数字水印的特点、分类及应用领域，并针对数字水印系统的体系结构做了较为深入的研究与论述。 对于算法研究，本文首先在已有算法的基础上提出了一种基于HVS的自适应盲水印算法。该算法根据人类视觉系统的感知特性和图像的局部特性对图像块进行分类，根据其所属类别进行不同强度的水印嵌入，缓和了水印不可见性与鲁棒性的矛盾。同时，为保证水印的安全性，在水印预处理阶段通过混沌序列对版权图片进行调制，在水印嵌入阶段通过伪随机序列作为嵌入密钥确定嵌入位置。最后，本文在第二代水印嵌入理论的基础上，实现了一种基于图像特征点的局部化数字水印算法，该算法利用图像中相对稳定的特征点标示水印的嵌入位置，在与特征点对应的局部区域中提取局部特征向量，选取与特征向量正交的混沌二值序列作为水印信号进行水印嵌入，实验证明该算法有很好的鲁棒性。
王丽,赵耀[10]（2004）在《利用图像特征点及自相似性的鲁棒数字水印方案》文中进行了进一步梳理利用图像潜在的自相似性并结合特征点提出了一个新的数字水印方案。首先提取图像最高3位位平面的重心确定特征三角形;然后,根据水印比特位的不同确定不同的寻找范围,对特征三角形寻找与其最相似的块,最后用最佳相似块来替换特征三角形,从而完成水印嵌入。在检测时用同样的方法提取特征三角形,并对特征三角形在整个图像范围内进行最佳相似块的寻找,根据相似块所在的区域来提取水印。实验表明,该方案对RST（旋转、放缩以及平移）、剪切等几何攻击具有很高的鲁棒性,对压缩、滤波和加噪声等常见的图像处理也取得了很好的效果。
二、利用图像特征点及自相似性的鲁棒数字水印方案（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、利用图像特征点及自相似性的鲁棒数字水印方案（论文提纲范文）
（1）抗仿射变换的鲁棒水印方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 图像鲁棒水印技术简介 |
| 1.2.1 图像鲁棒水印技术框架 |
| 1.2.2 针对图像鲁棒水印的常见攻击方式 |
| 1.2.3 图像鲁棒水印的评价维度 |
| 1.3 抗几何攻击鲁棒水印技术研究现状 |
| 1.3.1 抗单一几何攻击的鲁棒水印研究现状 |
| 1.3.2 抗仿射变换攻击的鲁棒水印研究现状 |
| 1.4 仿射不变量的研究现状 |
| 1.4.1 全局仿射不变特征研究现状 |
| 1.4.2 几何不变特征研究现状 |
| 1.4.3 局部特征点研究现状 |
| 1.5 现有研究存在的问题 |
| 1.6 本文主要研究内容及安排 |
| 第二章 基于ASIFT特征点的抗仿射变换鲁棒水印算法 |
| 2.1 基于ASIFT特征点的点集选取算法 |
| 2.1.1 ASIFT特征点简介 |
| 2.1.2 ASIFT特征点选取 |
| 2.2 基于同步区域的优化方法 |
| 2.2.1 仿射变换中插值和采样对直方图的影响 |
| 2.2.2 仿射变换中插值和采样的优化方法 |
| 2.3 基于ASIFT特征点构建的水印算法 |
| 2.3.1 同步可用网格 |
| 2.3.2 水印嵌入 |
| 2.3.3 水印提取 |
| 2.4 算法分析 |
| 2.5 实验结果与分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于Delaunay三角图像重建的抗仿射变换鲁棒水印算法 |
| 3.1 Delaunay三角算法中特征点提取算法 |
| 3.1.1 Delaunay三角算法的简介 |
| 3.1.2 Delaunay三角算法中特征点集提取算法 |
| 3.2 基于Delaunay三角图像重建的水印算法 |
| 3.2.1 基于Delaunay三角的图像重建算法思想 |
| 3.2.2 基于Delaunay三角的图像重建算法 |
| 3.2.3 水印嵌入 |
| 3.2.4 水印提取 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.3.1 在不同攻击下的鲁棒性表现 |
| 3.3.2 正确率比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于DWT-DCT的抗仿射变换鲁棒水印算法 |
| 4.1 水印嵌入位置同步问题的引入 |
| 4.1.1 水印嵌入位置同步的问题 |
| 4.1.2 水印嵌入位置同步的算法 |
| 4.2 基于DWT-DCT的水印算法 |
| 4.2.1 鲁棒特征点选取 |
| 4.2.2 水印嵌入 |
| 4.2.3 水印提取 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 在不同攻击下的鲁棒性表现 |
| 4.3.2 正确率比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于深度神经网络的抗仿射变换鲁棒水印算法 |
| 5.1 深度神经网络 |
| 5.2 基于深度神经网络的水印算法 |
| 5.2.1 训练神经网络 |
| 5.2.2 水印提取 |
| 5.3 算法设计与分析 |
| 5.3.1 图像预处理 |
| 5.3.2 图像分块选择 |
| 5.3.3 图像分块大小 |
| 5.3.4 水印信息长度 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.4.1 在不同攻击下的鲁棒性表现 |
| 5.4.2 正确率比较 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 有待进一步研究的问题 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历攻读博士学位期间完成的主要工作 |
（2）图像零水印算法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题意义与来源 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要内容及结构安排 |
| 第二章 数字水印技术相关概述 |
| 2.1 传统数字水印技术 |
| 2.1.1 数字水印系统流程 |
| 2.1.2 数字水印的基本特征 |
| 2.2 零水印技术 |
| 2.2.1 零水印的原理和要求 |
| 2.2.2 零水印算法研究现状 |
| 2.3 数字水印的攻击方法 |
| 2.4 数字水印的评价标准 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于角点增强抗打印扫描的零水印算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Harris 角点检测以及角点增强 |
| 3.2.1 Harris 角点检测基本原理 |
| 3.2.2 Harris 角点响应值增强分析 |
| 3.3 特征点匹配 |
| 3.3.1 本文提出的局部特征描述子 |
| 3.3.2 本文提出的特征点匹配算法 |
| 3.4 零水印算法 |
| 3.4.1 水印注册 |
| 3.4.2 水印检测 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.5.1 打印扫描攻击实验结果 |
| 3.5.2 几何攻击实验结果 |
| 3.5.3 涂鸦攻击实验结果 |
| 3.5.4 互相似性检测实验结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于结构张量抗几何攻击的零水印算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关理论概述 |
| 4.2.1 结构张量技术 |
| 4.2.2 对数极坐标变换 |
| 4.3 零水印算法 |
| 4.3.1 零水印构造 |
| 4.3.2 水印检测 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 旋转和缩放攻击 |
| 4.4.2 剪切攻击 |
| 4.4.3 互相似性检测 |
| 4.4.4 其它攻击实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于频域变换的零水印算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关理论概述 |
| 5.2.1 Arnold 置乱技术 |
| 5.2.2 奇异值分解 |
| 5.3 基于 DCT-DWT 能量关系的零水印算法 |
| 5.3.1 算法的主要思想 |
| 5.3.2 零水印构造 |
| 5.3.3 水印检测 |
| 5.4 基于 DWT-DCT-SVD 的零水印算法 |
| 5.4.1 算法思想描述 |
| 5.4.2 零水印构造 |
| 5.4.3 水印检测 |
| 5.5 实验结果与分析 |
| 5.5.1 JPEG 压缩攻击 |
| 5.5.2 滤波攻击 |
| 5.5.3 噪声攻击 |
| 5.5.4 裁剪攻击 |
| 5.5.5 其它常见攻击 |
| 5.5.6 自相似性检测 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 详细摘要 |
（3）抗几何攻击图像水印算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 第一代数字水印 |
| 1.2.1.1 基于几何校正的水印算法 |
| 1.2.1.2 基于几何不变量的水印算法 |
| 1.2.2 第二代数字水印 |
| 1.2.2.1 基于Mexican Hat小波特征点的水印算法 |
| 1.2.2.2 基于Harris特征点的水印算法 |
| 1.2.2.3 基于SIFT特征点的水印算法 |
| 1.2.2.4 基于Harris-Laplace特征点的水印算法 |
| 1.2.2.5 基于位平面重心特征点的水印算法 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 |
| 第二章 SIFT特征检测算子及改进 |
| 2.1 SIFT算子介绍 |
| 2.1.1 Gaussian尺度空间与Gaussian金字塔 |
| 2.1.2 DoG算子与DoG金字塔 |
| 2.1.3 检测DoG局部极值点 |
| 2.1.3.1 选取关键点 |
| 2.1.3.2 滤除低对比度的点 |
| 2.1.3.3 去除边缘响应 |
| 2.1.4 极值点的方向分配 |
| 2.1.5 生成特征点的描述子 |
| 2.1.6 特征点的匹配 |
| 2.2 SIFT算子的改进 |
| 2.2.1 SIFT算子的改进方案 |
| 2.2.2 改进后的实验结果及分析 |
| 2.2.2.1 改进算法的鲁棒性 |
| 2.2.2.2 改进算法的时间复杂度 |
| 2.3 构造局部特征区域 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 小波域数字图像水印算法 |
| 3.1 水印图像的预处理 |
| 3.2 水印的嵌入与提取 |
| 3.2.1 特征区域的小波变换 |
| 3.2.2 小波域水印嵌入策略 |
| 3.2.3 小波域水印提取策略 |
| 3.3 算法性能及分析 |
| 3.3.1 关于加权因子? 的讨论 |
| 3.3.2 算法实验结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 算法实现和实验结果分析 |
| 4.1 水印系统的设计及实现 |
| 4.2 实验结果与分析 |
| 4.2.1 水印算法的透明性 |
| 4.2.2 水印算法的鲁棒性 |
| 4.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 论文总结 |
| 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（5）基于伪Zernike的归一化分形水印算法研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 归一化重要区域与水印嵌入块 |
| 1.1 归一化图像重要区域的确定 |
| 1.2 分形水印 |
| 1.3 分形水印嵌入块的确定 |
| 2 伪Zernike矩及其性质 |
| 2.1 伪Zernike矩的计算 |
| 2.2 伪Zernike 矩的性质 |
| 3 伪Zernike矩归一化分形水印算法 |
| 3.1 水印的产生 |
| 3.2 矩的选择 |
| 3.3 数字水印的嵌入 |
| 3.4 数字水印的提取 |
| 4 仿真实验结果 |
| 5 结束语 |
（6）基于块替换的数字水印技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的意义和国内外背景 |
| 1.2 数字水印的分类 |
| 1.3 数字水印的应用领域 |
| 1.4 块替换思想在图像水印领域的应用 |
| 1.5 本文主要内容 |
| 2 数字水印技术概述 |
| 2.1 数字水印技术的理论框架 |
| 2.1.1 数字水印系统 |
| 2.1.2 数字水印技术的常见算法 |
| 2.2 数字水印系统的性能评测 |
| 2.2.1 数字图像水印系统的基本要求 |
| 2.2.2 数字图像水印系统的评测 |
| 2.3 数字水印攻击 |
| 2.3.1 数字水印攻击技术的原理 |
| 2.3.2 数字水印攻击的类型 |
| 2.3.3 数字水印攻击的常见对策 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于块替换的数字水印 |
| 3.1 基于块替换的数字水印技术 |
| 3.1.1 基于块替换的数字水印嵌入技术 |
| 3.1.2 基于块替换的数字水印攻击技术 |
| 3.2 图像块的分类 |
| 3.2.1 人类视觉特性 |
| 3.2.2 基于边缘检测的图像块分类 |
| 3.2.3 基于拼贴误差的块分类 |
| 3.2.4 基于DCT域能量系数的块分类 |
| 3.2.5 基于图像熵的块分类 |
| 3.3 几种图像块分类的比较和分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 一种自适应的块替换数字水印算法 |
| 4.1 图像相似性 |
| 4.1.1 基于图像纹理特征的相似性 |
| 4.1.2 分形编码中的自相似性 |
| 4.2 算法描述 |
| 4.3 算法实现过程 |
| 4.3.1 块分类 |
| 4.3.2 图像块间相似度计算 |
| 4.3.3 水印的嵌入和提取 |
| 4.4 实验结果分析 |
| 4.4.1 无攻击分析 |
| 4.4.2 抗攻击分析 |
| 4.5 彩色图像测试 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 结论 |
| 5.1 本文的主要工作 |
| 5.2 进一步的工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（7）分形与伪Zernike矩的鲁棒水印算法研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 分形水印与水印嵌入块 |
| 1.1 分形水印 |
| 1.2 分形水印嵌入块的确定 |
| 2 伪Zernike矩及其性质 |
| 2.1 伪 Zernike矩的计算 |
| 2.2 伪Zernike 矩的性质 |
| 3 基于伪Zernike矩的分形水印算法 |
| 3.1 水印的产生 |
| 3.2 矩的选择 |
| 3.3 数字水印的嵌入 |
| 3.4 数字水印的提取 |
| 4 仿真实验结果 |
| 5 结语 |
（8）基于混合域及分形理论的抗几何攻击数字水印算法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 数字水印技术简介 |
| 1.2.1 数字水印的原理及其通用模型 |
| 1.2.2 数字水印的基本特征 |
| 1.2.3 数字水印的分类 |
| 1.2.4 数字水印的应用领域 |
| 1.3 数字水印技术研究现状 |
| 1.4 数字水印系统的常用性能评价 |
| 1.4.1 不可见性 |
| 1.4.2 鲁棒性 |
| 1.4.3 水印容量 |
| 1.5 本文主要工作及内容安排 |
| 2 抗几何攻击的图像数字水印算法 |
| 2.1 数字水印攻击技术分类 |
| 2.1.1 移除攻击 |
| 2.1.2 同步攻击 |
| 2.1.3 密码学攻击 |
| 2.1.4 协议攻击 |
| 2.2 几何攻击 |
| 2.3 几何攻击对水印的影响 |
| 2.4 现有抗几何攻击水印算法 |
| 2.4.1 图像校准的水印算法 |
| 2.4.2 几何不变量的水印算法 |
| 2.4.3 辅助模板的水印算法 |
| 2.4.4 图像特征点的水印算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 双重变换域和水印划分策略的鲁棒盲水印算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 水印鲁棒性、不可见性、容量及抗剪切性分析 |
| 3.2.1 水印鲁棒性、不可见性分析 |
| 3.2.2 水印容量分析 |
| 3.2.3 水印抗剪切性分析 |
| 3.3 双重变换域和水印划分算法 |
| 3.3.1 水印图像预处理 |
| 3.3.2 水印划分策略的嵌入与提取模型 |
| 3.3.3 DCT变换和DC系数水印嵌入与提取算法 |
| 3.3.4 DWT变换和DWT域水印嵌入与提取算法 |
| 3.4 实验结果与结论 |
| 3.4.1 检测性能测试 |
| 3.4.2 抗攻击能力测试 |
| 3.4.3 实验结论 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于图像归一化的分形水印算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 抗几何攻击性能分析 |
| 4.2.1 基于矩的归一化理论 |
| 4.2.2 图像不变质心和归一化重要区域 |
| 4.2.3 分形与局部化水印相结合 |
| 4.3 图像归一化的分形水印算法 |
| 4.3.1 水印加密处理 |
| 4.3.2 水印嵌入块的确定 |
| 4.3.3 数字水印的嵌入 |
| 4.3.4 数字水印的提取 |
| 4.4 实验结果与结论 |
| 4.4.1 检测性能测试 |
| 4.4.2 抗攻击性能测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 分形与伪Zernike矩的鲁棒水印算法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于矩的图像归一化的不足 |
| 5.3 伪Zernike矩 |
| 5.3.1 伪Zernike矩定义 |
| 5.3.2 伪Zernike矩性质 |
| 5.4 基于伪Zernike矩的分形水印算法 |
| 5.4.1 水印的产生 |
| 5.4.2 伪Zernike矩的选择 |
| 5.4.3 数字水印的嵌入 |
| 5.4.4 数字水印的提取 |
| 5.5 实验结果与结论 |
| 5.5.1 检测性能测试 |
| 5.5.2 抗攻击性能测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（9）基于数字水印的信息隐藏技术研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究领域发展状态 |
| 1.3 课题来源与研究内容 |
| 1.4 本文的组织 |
| 2 信息隐藏与数字水印概述 |
| 2.1 信息隐藏概述 |
| 2.1.1 信息隐藏的通用模型 |
| 2.1.2 信息隐藏与密码学技术 |
| 2.1.3 信息隐藏的分类 |
| 2.2 数字水印概述 |
| 2.2.1 数字水印的基本特征 |
| 2.2.2 数字水印应用 |
| 2.2.3 数字水印分类 |
| 2.2.3.1 变换域水印 |
| 2.2.3.2 时空域水印 |
| 2.2.3.3 鲁棒水印 |
| 2.2.3.4 脆弱水印 |
| 3 数字水印系统的体系结构 |
| 3.1 数字水印生成技术 |
| 3.1.1 扩频水印生成技术 |
| 3.1.2 图像置乱技术 |
| 3.1.3 混沌水印生成技术 |
| 3.1.3.1 logistic映射 |
| 3.1.3.2 生成混沌水印 |
| 3.2 数字水印嵌入技术 |
| 3.2.1 自适应嵌入技术 |
| 3.2.1.1 人类视觉系统的感知特性 |
| 3.2.1.2 基于HVS的自适应嵌入 |
| 3.2.2 第二代水印嵌入技术 |
| 3.2.3 基于关系的嵌入算法 |
| 3.3 数字水印提取检测技术 |
| 4 基于HVS的自适应水印算法 |
| 4.1 算法基本思想 |
| 4.1.1 己有算法的思想 |
| 4.1.2 对已有算法的改进与扩充 |
| 4.2 DCT变换 |
| 4.2.1 二维DCT变换 |
| 4.2.2 二维DCT变换的物理意义 |
| 4.3 根据人类视觉系统特性进行块分类 |
| 4.4 水印生成阶段 |
| 4.4.1 产生混沌序列 |
| 4.4.2 水印信号生成 |
| 4.5 水印嵌入阶段 |
| 4.5.1 嵌入位置的选择 |
| 4.5.2 嵌入强度的选择 |
| 4.5.3 水印嵌入算法 |
| 4.6 水印检测提取过程 |
| 4.7 算法实验结果 |
| 5 基于图像特征点的局部化数字水印算法 |
| 5.1 局部化数字水印思想 |
| 5.2 CBWM |
| 5.3 算法基本思想 |
| 5.4 图像特征点的提取 |
| 5.4.1 基于灰度的Harris角点检测 |
| 5.4.2 查找特征点 |
| 5.5 水印嵌入过程 |
| 5.5.1 提取局部特征向量 |
| 5.5.2 选择水印信号 |
| 5.5.3 水印嵌入 |
| 5.6 水印检测 |
| 5.7 算法实验结果 |
| 总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）利用图像特征点及自相似性的鲁棒数字水印方案（论文提纲范文）
| 1 本文提出的水印方案 |
| 3 实验结果与分析 |
| 4 结 论 |
四、利用图像特征点及自相似性的鲁棒数字水印方案（论文参考文献）
- [1]抗仿射变换的鲁棒水印方法研究[D]. 冯柳. 战略支援部队信息工程大学, 2021(01)
- [2]图像零水印算法的研究[D]. 尚南南. 杭州电子科技大学, 2014(09)
- [3]抗几何攻击图像水印算法研究[D]. 刘律明. 华南理工大学, 2011(01)
- [4]新的分形水印方案的研究[J]. 孙劲光,苗锡奎. 计算机工程与应用, 2011(08)
- [5]基于伪Zernike的归一化分形水印算法研究[J]. 张语涵,苗锡奎,孙劲光. 计算机应用研究, 2010(05)
- [6]基于块替换的数字水印技术的研究[D]. 郝纪超. 西安建筑科技大学, 2010(11)
- [7]分形与伪Zernike矩的鲁棒水印算法研究[J]. 苗锡奎,孙劲光,张语涵. 计算机应用, 2010(04)
- [8]基于混合域及分形理论的抗几何攻击数字水印算法研究[D]. 苗锡奎. 辽宁工程技术大学, 2009(03)
- [9]基于数字水印的信息隐藏技术研究与应用[D]. 曲丽丽. 南京理工大学, 2006(01)
- [10]利用图像特征点及自相似性的鲁棒数字水印方案[J]. 王丽,赵耀. 中山大学学报(自然科学版), 2004(S2)