一、Fibonacci变换及其在数字图像水印中的应用（论文文献综述）
陈亚男[1]（2020）在《抗几何攻击的数字水印算法研究》文中指出在计算机科学技术和网络互联的高速发展的背景下,越来越多的数字作品信息易遭到非法用户恶意的复制和篡改,使得多媒体版权保护和数字信息安全领域问题被广泛的关注。版权保护和图像认证可以由数字水印技术得到实现,已经成为国际学术界的研究热点。目前,数字水印技术的研究取得了长足的进步,但是针对几何攻击的数字水印算法仍然是多媒体信息安全领域的研究难点。本文研究了数字水印技术,首先介绍了数字水印的基本概念和分类,总结了各种数字水印的攻击方法和评估标准,然后提出了相应的抗几何攻击的数字水印算法。（1）提出了一种基于改进的Sobel算子的零水印算法。该算法首先对原始图像进行不重叠分块并求均值,并重新组合形成近似图像;其次,用改进的Sobel算子提取图像边缘信息特征,通过极坐标变换等处理得到特征向量;然后,与通过Fibonacci变换和Logistic混沌映射进行双重加密的水印信息相异或以获得零水印。最后,在认证中心注册。实验结果表明,构造的零水印不仅可以抵御噪声、滤波和JPEG压缩等常规图像处理攻击,而且还具有针对缩放,剪裁和旋转等几何攻击的强大鲁棒性。（2）在上述研究的基础上,提出了基于非负矩阵分解（NMF）的抗强剪切攻击的零水印算法。该算法首先通过NMF分解原始图像,并将获得的系数矩阵注册在版权中心,作为零水印信息的一部分。利用NMF局部感知全局的特性,可以在受到剪切攻击后,通过完整的子块恢复出完整的基矩阵,然后重建原始图像以提取完整且准确的水印。与现有的水印技术相比,该算法可以有效抵抗强剪切攻击,并且对其他各种图像处理攻击（例如缩放,滤波,噪声,压缩）具有很强的鲁棒性。
史文明[2]（2018）在《分数阶Tchebichef多项式变换及其在图像安全中的应用》文中研究说明图像变换是图像处理与机器视觉研究中的重要工具,因为具有鲁棒性强、去相关性强和计算快速等优点,在图像处理中应用得越来越广泛。随着众多研究者对“分数阶”理论的研究,许多图像变换被推广到分数阶,并引入到图像加密和数字水印等领域中,取得了比传统图像变换更好的效果。而离散Tchebichef多项式变换（Discrete Tchebichef Transform,DTT）作为近些年提出的一种新的优良的图像变换技术,对它的探讨却仍停留在整数阶,这就使得对DTT的“谱”空间的研究并不完备。另外,DTT的特性及其在图像安全领域的应用还有待进一步深入研究。基于此,本文主要做了以下研究工作:1.深入研究了DTT的核矩阵的特性及其特征值的分布,使用特征分解法在保留特征向量正交基的基础上,修改特征值的阶数,建立了分数阶Tchebichef多项式变换（Fractional Discrete Tchebichef Transform,FrDTT）的数学模型。同时,通过将单一分数阶扩展到分数阶向量,进一步得到了多参数分数阶离散Tchebichef多项式变换（Multiple-Parameter Fractional Discrete Tchebichef Transform,MFrDTT）。另外,本文对建立的分数阶变换模型的性质作了探讨,推动了分数阶理论的进一步发展。2.提出了基于MFrDTT和产生序列（Generating Sequence,GS）的图像加密方法,利用了分数阶Tchebichef变换具有的保实性和较强的去相关性,使得加密系统满足实值传输且加密后的图像足够混乱。使用随机生成的行列分数阶向量以及由混沌映射控制生成的产生序列作为密钥对图像进行加密,大大扩展了密钥空间,且具有较强的密钥敏感性。实验结果表明,该方法具有足够的安全性和良好的鲁棒性。3.提出了基于FrDTT的数字水印算法,首先利用Arnold变换对水印进行置乱,然后选择抖动调制法嵌入水印,最后使用最小距离译码器进行水印提取。实验结果表明,通过对分数阶进行优选,该水印算法相较于许多经典的水印算法不仅获得了更好的水印不见性,而且在多种图像攻击下也具有了更好的鲁棒性。同时,分数阶的引入可以同嵌入位置一起作为水印算法的密钥,进一步提高了水印算法的安全性。
刘西林[3]（2017）在《数字图像变换域鲁棒性水印算法研究》文中研究指明近年来,随着多媒体技术和网络通讯技术的发展,各种数字媒体作品（如图像、视频、声音等）的使用和传播日益增长。数字媒体可以通过网络途径向外发布或者下载,这给人们的生活和工作带来了极大的便利。然而,由于数字媒体很容易被复制、修改和传输,有些人在不经过作者的同意的情况下,通过简单途径就可以就将他人的作品进行进行复制和修改,然后用于自身的商业活动。这给原创者的自身利益带来巨大的损失。所以数字媒体的知识产权保护问题越来越受人们的关注,数字媒体认证问题也日益突出。数字水印作为保护多媒体作品版权的有效途径,已成为信息安全领域的研究热点。数字水印技术将多媒体作品的版权信息或者来源信息作为水印隐藏于数字载体中。尽管数字载体受到一定的水印攻击,人们还是可以从受保护的载体中提取出水印信息来进行数字媒体作品的版权归属、认证等。本文主要针对数字图像,研究其变换的鲁棒水印算法。主要研究了分数阶Krawtchouk变换、三元数Fourier变换、分数阶Bessel-Fourier矩和奇异值分解这几类变换,然后根据每种变换的特征,设计了各类合适的变换域水印算法。分析了水印的不可见性,鲁棒性等特点。主要工作及贡献如下:（1）提出了一种基于分数阶Krawtchouk变换的水印算法首先,基于特征值分解的分数阶变换构造方法,我们将传统的Krawtchouk变换推广到了分数阶,从理论上给出了 Krawtchouk变换矩阵的特征值并证明了其特征值的重数,并且推导了一组与特征值相对应的标准正交的特征向量;然后,设计了分数阶Krawtchouk变换域的鲁棒水印嵌入和提取算法,由于传统的Krawtchouk变换是分数阶Krawtchouk变换的一个特例,通过调节不同的分数阶阶数,可以得到不同的分数阶变换系数,所以分数阶变换具有更多的适用性l最后,验证了水印算法的水印不可见性及常见的信号攻击下的鲁棒性,并分析了不同分数阶数下的Krawtchouk变换对水印鲁棒性的影响。实验结果表明,与传统的Krawthcouk变换相比,分数阶Krawtchouk变换域的水印算法在合适的分数阶数选取后,会有较好的水印鲁棒性及不可见性;此外,通过与常见的其他变换域（如DCT, DWT等）水印算法相比,文中算法的鲁棒性也较高。（2）提出了一种基于奇异值分解和视觉加密的彩色图像零水印算法首先,构造了彩色图像的一组鲁棒的特征。由于图像小波变换的低频系数对图像噪声和压缩比较鲁棒,所以我们选取了彩色图像小波变换后的低频系数作为构造基础。在对小波系数进行分块后,将每个彩色图像块转化为一个二维矩阵。接下来对该每块生成的二维矩阵进行奇异值分解,选取其第一个奇异值作为图像鲁棒的特征,并将其二值化。然后结合视觉加密算法,把图像二值化后的特征作为水印的一个分享份,再结合水印生成第二个分享份,可以将第二个分享份存储于认证机构用于图像认证。最后通过与已有的零水印算法相比,文中算法具有较高的鲁棒性。（3）提出了一种基于离散三元数Fourier变换的彩色图像水印算法首先,基于已有的三元数Fourier变换,我们对其定义中的单位三元数进行扩展,给出了更一般形式,并应用于离散三元数Fourier变换的定义中,给出了相应的离散三元数Fourier逆变换,并推导了通过传统Fourier变换及其逆变换的快速算法来计算离散三元数Fourier变换及其逆变换的表达式;然后,设计了离散三元数Fourier变换域的彩色图像水印算法。该算法将彩色图像分块处理后对每块进行离散三元数Fourier变换,将水印比特嵌入到每块的变换系数,然后反变换得到水印后的图像;最后我们通过实验验证了文中彩色图像水印算法的鲁棒性、水印不可见性,并且分析了所提算法的水印容量。通过与传统的基于四元数Fourier变换的水印算法相比较,文中的算法具有较高的鲁棒性及嵌入容量,并且不存在基于四元数Fourier变换水印算法中存在的能量损失的问题。（4）提出了一种基于分数阶Bessel-Fourier矩的抗图像几何攻击的鲁棒水印算法首先,将传统的Bessel-Fourier矩的径向基函数扩展到分数阶,提出了分数阶Bessel-Fourier矩,并给出了其旋转不变量、缩放不变量;然后,利用旋转不变量和缩放不变量,构造了能够抵抗图像几何攻击（旋转、缩放）的图像水印算法;最后通过实验证实了水印算法对图像旋转、缩放、旋转和缩放几何攻击的鲁棒性,并且验证了图像几何攻击与几类常见信号攻击（如滤波、噪声）组合下的鲁棒性。由于分数阶Bessel-Fourier矩比传统的Bessel-Fourier矩具有一个多的可调节的自由度,通过调节改参数,可得到水印的鲁棒性较好与基于传统Bessel-Fourier矩的算法。此外,通过将文中算法扩展到已有的分数阶矩（如分数阶径向Legrendre矩,分数阶Fourier-Mellin矩）,基于分数阶Bessel-Fourier矩的水印算法也具有较好的鲁棒性。
席光伟[4]（2016）在《基于DCT域和图像置乱的数字水印技术研究》文中研究表明数字技术的飞速发展以及互联网的普及给人们的工作和生活带来了巨大的便利。但是,利用网络的开放性和共享性所进行的一些恶意行为,诸如侵犯版权、信息篡改等,严重地损害了数字作品的创作者和使用者的利益。因此保护数字媒体的安全成为国际上研究的热点问题。本文首先通过对离散余弦变换和人类视觉系统的研究,提出了一种基于DCT域的水印算法。根据宿主图像的纹理掩蔽特性和边缘敏感特性,将图像分块按方差和边缘信息进行排序,对具有相同边缘信息的分块按方差从大到小排序,从而得到一个分块序列。这个分块序列越前面的分块越适合做水印的嵌入,而分块序列后面的部分尽量少改动。为适应这样的嵌入方式,本文构造一个随机数序列生成器来决定分块中的嵌入位置和修改幅度。根据人类视觉系统,将分块修改幅度大的随机数序列结合分块序列靠前的分块做水印嵌入,而对边缘敏感平滑的分块尽量修改小。本文算法选取分块的中频位置嵌入水印信息,通过实验验证了算法的鲁棒性和不可感知性。同时分析了算法中嵌入强度、嵌入容量等对鲁棒性和不可感知性的影响。图像置乱可以加密图像和消除图像内部信息的相关性,在数字水印系统设计中,好的图像置乱可以在宿主图像遭遇破坏时分散错误比特的分布,从而提高数字水印系统的鲁棒性。本文提出了一种基于分块映射、Arnold变换和Logistic映射相结合的置乱算法,用来作为水印图像预处理方式。将置乱的水印用于算法中,仿真结果证明,水印系统具有可行性。
李娟[5]（2014）在《替代和置乱相结合的图像分块加密算法》文中研究指明为增强数字图像的安全性,提出了一种基于替代和置乱的图像分块加密算法。首先将原图像分块,并对每个图像块内像素点执行按位替代操作;然后利用均匀分块置乱算法,将各个图像块内像素完全扩散到其他图像块中;接着利用Fibonacci算法对每个图像块进行像素值置乱;最后采用Fibonacci算法对整幅图像做像素位置置乱,以消除图像的空间相关性。试验结果表明,该算法可以有效地对图像进行加密解密,可有效抵抗不同程度的剪切和噪声攻击,且实时性较好。
卓先进[6]（2014）在《自嵌入数字图像水印研究》文中指出随着互联网和多媒体技术的飞速发展，多媒体内容变得非常丰富。与此同时，数字作品如图像、音频和视频等的盗版问题也日益突出。数字水印技术是近几年来兴起的解决上述问题的重要途径，它是一种将可识别的数据嵌入到数字作品中的技术，嵌入的水印不会导致数字作品与原作品在感官上出现可见的区别，并且数字内容即使经过拷贝或压缩/解压缩等操作，数字水印仍能保持不变。本文主要研究用于数字图像作品内容完整性认证与篡改区域修复的自嵌入数字图像水印技术。论文论述了数字图像水印技术基本理论、自嵌入数字图像水印的原理框架、自嵌入数字图像水印的特点以及经典的自嵌入数字图像水印算法。在此基础上，提出并实现了两种自嵌入数字图像水印算法。基于半色调的自嵌入数字图像水印算法，该算法的基本思想是提取源图像的半色调图像作为水印，用量化步长调制的方法将水印信息嵌入到源图像的DWT域中，以验证篡改和定位篡改区域。对于被篡改的图像，通过提取水印，再利用人工神经网络的方法对水印进行逆半色调来修复被篡改的区域。试验表明该算法在鲁棒性和不可见性两方面取得了较好的平衡，图像的失真度较小，水印也不容易被破坏，图像的修复效果也比较好。小容量高不可见性的自嵌入数字图像水印算法，该算法的基本思想是提取数字图像的高位作为水印嵌入到该图像的变换域中以验证篡改和定位篡改区域。对于被篡改的图像，通过纹理合成的方法修复被篡改的区域。该算法水印容量非常小，图像基本不失真，水印不容易被破坏。
徐海波[7]（2011）在《基于Arnold变换的二值图像算法》文中认为在数字水印方案中,单纯地用各种信息隐藏算法对秘密信息进行加密是不安全的,因为攻击者只要破解了加密算法,就可能直接提取出秘密信息。针对这一点,提出在秘密信息隐藏之前,先对其进行置乱处理,使其失去本身原有的面目,再隐藏到载体中,以确保信息的安全性。以Fibonacci变换和Arnold变换的实验结果阐述了数字图像置乱方法在数字水印中的作用,并提了出一种利用Arnold反变换恢复图像的方法。
李用江[8]（2011）在《数字图像置乱算法的研究》文中研究指明主要研究了数字图像置乱算法及其应用，包括数字图像置乱矩阵的构造方法、置乱矩阵的周期性、置乱矩阵在图像置乱中的应用三个方面。主要成果如下：（1）基于Euclid算法提出了两种构造二维广义Arnold矩阵：一种基于广义Fibonacci序列，一种基于Dirichlet序列。特点是：可以选择周期较大的二维广义Arnold矩阵，用户自行输入加密密钥，做到了一次一密，解决了一般二维广义Arnold矩阵的形式只有四种选择困境，从而大大增加了图像加密系统的安全性。（2）提出了构造任意n维广义Arnold型矩阵的三种方法：基于等差数列的n维广义Arnold矩阵构造方法、基于混沌整数序列的n维广义Arnold矩阵的构造方法和基于Chebyshev混沌神经网络的n维广义Arnold矩阵构造方法。特点是：每种方法都只与密钥有关，算法简单且可公开；密钥空间大，每种算法可“一次一密”生成安全性很高的加密矩阵，且加密结果具有良好的混沌特性和自相关性，明文的自然频率得以隐蔽和均匀化，有利于抵抗统计分析法的攻击，能满足密码学的要求。由密钥生成的变换矩阵和逆变换矩阵的算法中不涉及复杂矩阵运算，时间复杂度低，不会因为变换矩阵维数较高而超出了计算能力；使用此类变换矩阵对图像进行置乱，通过逆变换对置乱图像进行恢复。（3）阐述了二维Arnold映射的周期性与Fibonacci模数列的周期性的内在联系，证明了二维Arnold变换的模周期等于Fibonacci数列的模周期的一半，得到了猫映射的最小模周期的上界为3N，大大推进了现有的结论（N2/2）。（4）首次提出了孪生Fibonacci数列对的定义，给出了其性质和定理，并证明了孪生Fibonacci数列对modp r的最小正周期定理；阐明了三维Arnold映射的周期性与孪生Fibonacci数列对的周期性的内在联系，得到了3维Arnold变换的最小正周期上界为3.14N2，大大推进了现有的结论（N3）。（5）证明了任意n维广义Arnold矩阵（modp r）的最小正周期定理，即对任意素数p和r∈Z+，N=pr，若T=πp（A（mod p）），则πN（A（mod N）） pr-1T。给出了n维Arnold矩阵的模周期上界为Nn/2。这些定理解决了长期困扰大家的变换矩阵模周期性计算问题，从而为图像置乱提供了更坚实的理论基础。（6）结合本文所定义的最佳置乱程度，首次提出了Arnold变换的最佳置乱周期的定义，给出了使用Arnold变换时的变换最佳置乱次数。实验表明，最佳置乱次数与实际的置乱情况能一致吻合。（7）提出了基于n维广义Arnold型变换矩阵的多轮双置乱的一次一密的加密算法：采取图像位置空间与色彩空间的多轮乘积型双置乱。特点是：具有周期长，算法完全公开，可有效防止多种攻击。实验结果表明该置乱变换算法效率高，安全性强。
黄羿博[9]（2011）在《基于QIM的自适应音频水印算法研究》文中指出随着互联网的发展,网络音频文件的传播速度越来越快,音频版权问题也随之越来越突出。因此,音频水印技术已经受到科研人员越来越多的关注。论文通过对数字音频水印技术进行研究,分析总结了音频水印技术当前的研究现状与存在的问题,将基于量化的思想应用到音频水印研究领域,设计了两种基于QIM算法的音频水印算法,并对DM和DC-DM算法的不可感知性和鲁棒性方面展开研究。针对传统QIM算法的量化步长不可控制的问题,以及当外界噪声强度超过一定范围,接收端检测性能急剧下降的问题,为了提高音频水印的鲁棒性和不可感知性,采用基于量化思想的调制算法,提出一种基于小波变换的失真补偿-量化索引调制音频水印算法。该算法选择小波变换的低频系数来嵌入数据,为了提高水印置乱的安全性,使用Fibonacci变换对水印信息进行置乱,在提取水印时不需要原始音频信号载体,可以实现盲提取。该算法的特点是引入了可控制的伸缩因子α,从而达到控制量化步长的目的。针对以往QIM嵌入方法对人类听觉系统不能够自适应的问题,采用了人耳听觉掩蔽效应和抖动调制算法,提出一种能够自适应人类听觉系统的抖动调制音频水印算法。该算法采用抖动调制方法嵌入水印,能够确保量化噪声和载体信号的相对独立,提高系统的抗噪性能,由于基于人类听觉系统频域掩蔽特性,使得量化步长的大小可以根据载体音频频率的大小进行自适应控制。量化步长的自适应使得鲁棒性和不可感知性的性能得到提高,当音频频率较大时,可自适应地选取较长的量化步长,鲁棒性得到提高;音频频率较小时,可自适应地选取较短的量化步长,不可感知性得到提高。通过实验分析,论文提出的两种基于QIM音频水印算法与传统QIM算法相比,实现了量化步长的可控制和自适应选取。由于量化步长能够控制和选择,因此,使得音频水印系统具有良好的鲁棒性和不可感知性。
蔡邦荣[10]（2011）在《数字图像置乱评估方法研究》文中提出数字图像置乱技术是信息隐藏的一种预处理方法,图像置乱的目的是扰乱图像像素位置和色度,使置乱后的图像无法被识别,从而保护图像信息的安全性。目前图像置乱的算法很多,算法的性能直接影响图像置乱的效果和图像传输的安全性。本文对图像置乱经典算法进行了深入的探讨和分析,发现还存在一些问题,如：置乱周期短,安全性低；有些算法只考虑了图像位置变换,或者只考虑灰度变换,考虑问题不全面；进行多次置乱才能得到置乱效果等等。针对以上问题,本文从图像位置和灰度同时考虑,设计了一种基于二维Fibonacci变换的双置乱算法,此算法是根据图像的位置和灰度两者同时进行的置乱算法,经过仿真实验可以看出,该算法置乱几次以后,图像就杂乱无章,均匀的分布到整个图像中,与图像灰度或者图像像素位置变换的置乱算法相比,具有很好的置乱的效果。目前如何评估一种图像置乱算法效果好坏是研究者研究的热点问题,研究者也提出了几十种评估方法,但还没有一个统一的标准。本文对现有的数字图像置乱评估方法进行讨论和实验仿真,发现一些问题,如：对图像置乱信息考虑的还不全面,有的评估方法只考虑一方面；用不同的图像进行同一种置乱变换算法进行评估,得到的结果不同；评估效果波动性比较大,评估结果还存在差异等等。本文在现有数字图像置乱评估方法的基础上,对数字图像置乱评估方法的原理进行了仔细的研究和实验,并设计出了两种图像置乱评估方法。一种是基于加权直方图的数字图像置乱评估方法,该评估方法简单,计算量小,运算速度快。实验结果表明,评估结果与人主观判断与客观结果相符,能正确地反映图像的置乱次数和置乱程度的效果。不足之处只能评估直方图变化的图像置乱。另一种是基于灰度平均变化与信噪比的图像置乱评估方法,该评估方法不但能评估图像位置变换的置乱算法,还能评估图像灰度变换的置乱算法,评估结果与实际相吻合。
二、Fibonacci变换及其在数字图像水印中的应用（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、Fibonacci变换及其在数字图像水印中的应用（论文提纲范文）
（1）抗几何攻击的数字水印算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.3 论文的研究内容和章节安排 |
| 第2章 数字水印技术相关概述 |
| 2.1 数字水印技术 |
| 2.1.1 数字水印技术的概念 |
| 2.1.2 数字水印的系统框架 |
| 2.2 零水印技术 |
| 2.3 数字水印置乱技术 |
| 2.3.1 Arnold变换 |
| 2.3.2 Fibonacci变换 |
| 2.3.3 Logistic混沌映射 |
| 2.4 数字水印的分类 |
| 2.5 数字水印的特性 |
| 2.6 数字水印攻击方式 |
| 2.7 数字水印评价标准 |
| 2.7.1 不可感知性 |
| 2.7.2 鲁棒性 |
| 2.8 数字水印的应用 |
| 2.9 本章小结 |
| 第3章 基于SOBEL多方向算子的零水印算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 SOBEL算子 |
| 3.2.1 Sobel算子基本理论 |
| 3.2.2 Sobel多方向算子 |
| 3.3 对数极坐标变换 |
| 3.4 算法设计与描述 |
| 3.4.1 预处理 |
| 3.4.2 零水印的构造 |
| 3.4.3 零水印的提取与检测 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.5.1 仿真工具MATLAB |
| 3.5.2 水印的相似度分析 |
| 3.5.3 鲁棒性实验测试与分析 |
| 3.5.4 对比实验测试 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于NMF抗强剪切攻击的零水印算法 |
| 4.1 非负矩阵分解 |
| 4.1.1 非负矩阵分解的定义和特点 |
| 4.1.2 非负矩阵分解算法实现 |
| 4.2 基于NMF的原始图像重构 |
| 4.3 算法设计与描述 |
| 4.3.1 零水印的构造 |
| 4.3.2 零水印的提取与检测 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 强剪切实验测试与分析 |
| 4.4.2 对比实验测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 未来研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
（2）分数阶Tchebichef多项式变换及其在图像安全中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 分数阶变换研究现状 |
| 1.2.2 图像加密技术研究现状 |
| 1.2.3 数字水印技术研究现状 |
| 1.3 图像安全评价标准 |
| 1.3.1 数字图像加密算法评价标准 |
| 1.3.2 数字图像水印算法评价标准 |
| 1.4 论文主要工作 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第2章 分数阶离散Tchebichef多项式变换模型 |
| 2.1 离散正交多项式变换理论基础 |
| 2.1.1 Tchebichef正交多项式变换 |
| 2.1.2 Krawtchouk正交多项式变换 |
| 2.1.3 Dual Hahn正交多项式变换 |
| 2.2 FrDTT定义 |
| 2.3 FrDTT相关性质 |
| 2.4 FrDTT的多样性-产生序列(GS) |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于多参数分数阶离散Tchebichef变换的图像加密方法 |
| 3.1 GS序列生成-混沌映射 |
| 3.2 图像加密算法 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.3.1 统计分析 |
| 3.3.2 敏感性分析 |
| 3.3.3 密钥空间分析 |
| 3.4 不同加密算法的比较 |
| 3.4.1 时间复杂度 |
| 3.4.2 解密图像质量 |
| 3.4.3 抗噪声性能 |
| 3.4.4 分析总结 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于分数阶离散Tchebichef变换的数字水印算法 |
| 4.1 数字图像置乱技术 |
| 4.1.1 基于Arnold变换的图像置乱 |
| 4.1.2 基于幻方矩阵的图像置乱 |
| 4.1.3 基于希尔伯特(Hilbert)变换的图像置乱 |
| 4.1.4 置乱度评价 |
| 4.2 水印算法 |
| 4.2.1 水印嵌入 |
| 4.2.2 水印提取 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结束语 |
| 5.1 主要工作与创新点 |
| 5.2 后续研究工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（3）数字图像变换域鲁棒性水印算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及其意义 |
| 1.2 数字图像水印算法的分类 |
| 1.3 数字图像水印的性能要求及评价指标 |
| 1.4 数字图像变换域水印技术的国内外研究现状 |
| 1.4.1 变换域灰度图像水印算法 |
| 1.4.2 变换域彩色图像水印算法 |
| 1.5 本论文主要工作及内容安排 |
| 1.5.1 主要研究工作 |
| 1.5.2 内容组织安排 |
| 第2章 几类典型的变换域和水印比特嵌入策略 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 几类图像的离散正交变换 |
| 2.2.1 离散Fourier变换 |
| 2.2.2 离散分数阶Fourier变换 |
| 2.2.3 四元数离散Fourier变换 |
| 2.3 几类图像变换域系数量化嵌水印方法介绍 |
| 第3章 分数阶Krawtchouk变换及其在数字图像水印中的应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 传统Krawtchouk变换 |
| 3.3 分数阶Krawtchouk变换 |
| 3.3.1 Krawtchouk变换矩阵的特征值和特征向量 |
| 3.3.2 一维分数阶Krawtchouk变换 |
| 3.3.3 二维分数阶Krawtchouk变换 |
| 3.3.4 分数阶Krawtchouk变换矩阵的性质 |
| 3.4 一类基于FrKT的数字图像水印算法 |
| 3.4.1 水印的嵌入算法 |
| 3.4.2 水印的提取算法 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.5.1 水印的不可见性分析 |
| 3.5.2 水印的鲁棒性分析 |
| 3.5.3 分数阶数对水印安全性增强的分析 |
| 3.5.4 分数阶数对水印算法的影响 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于SVD和视觉加密的彩色图像零水印算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 SVD分解及视觉加密(Visual Cryptography)算法 |
| 4.2.1 SVD分解 |
| 4.2.2 视觉加密(Visual Cryptography) |
| 4.3 结合SVD和视觉加密的彩色图像水印算法 |
| 4.3.1 零水印构造 |
| 4.3.2 零水印验证 |
| 4.4 实验结果和分析 |
| 4.4.1 误检性分析 |
| 4.4.2 鲁棒性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于离散三元数Fourier变换的彩色图像水印算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 三元数及三元数Fourier变换 |
| 5.2.1 三元数 |
| 5.2.2 图像的三元数Fourier变换 |
| 5.2.3 离散三元数Fourier变换 |
| 5.3 离散三元数Fourier变换域彩色图像水印算法 |
| 5.3.1 水印的嵌入算法 |
| 5.3.2 水印的提取算法 |
| 5.3.3 算法中DTFT变换参数θ的选取 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.4.1 水印容量分析 |
| 5.4.2 水印不可见性分析 |
| 5.4.3 水印鲁棒性分析 |
| 5.4.4 计算复杂性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于分数阶Bessel-Fourier矩的抗几何攻击图像水印算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 Bessel-Fourier矩 |
| 6.3 分数阶Bessel-Fourier矩 |
| 6.3.1 分数阶Bessel-Fourier矩的构造 |
| 6.3.2 分数阶Bessel-Fourier矩的旋转,缩放不变量 |
| 6.4 基于分数阶Bessel-Fourier矩的抗几何攻击水印算法 |
| 6.4.1 零水印的构造 |
| 6.4.2 零水印的验证 |
| 6.5 实验结果和分析 |
| 6.5.1 与传统Bessel-Fourier矩水印算法鲁棒性比较 |
| 6.5.2 同类分数阶矩水印算法之间的鲁棒性比较 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
（4）基于DCT域和图像置乱的数字水印技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 数字水印的应用领域 |
| 1.4 本文研究内容与结构 |
| 第2章 数字水印技术基础知识 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 数字水印的分类 |
| 2.3 数字水印系统的组成 |
| 2.4 数字水印的典型算法 |
| 2.4.1 空域算法 |
| 2.4.2 变化域算法 |
| 2.4.3 压缩域算法等 |
| 2.5 数字水印的评价标准 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 DCT域的水印算法研究 |
| 3.1 离散余弦变换简介 |
| 3.2 人类视觉系统的特性 |
| 3.3 基于DCT域和HVS的水印算法研究 |
| 3.3.1 水印算法设计与生成器设计 |
| 3.3.2 水印的嵌入和提取步骤 |
| 3.3.3 实验结果及分析 |
| 3.3.4 实验小结 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 数字图像置乱技术 |
| 4.1 数字图像置乱的基本知识 |
| 4.2 图像置乱技术的性能评估 |
| 4.3 数字图像置乱算法 |
| 4.3.1 基于Arnold变换的图像置乱 |
| 4.3.2 基于Fibonacci变换的图像置乱 |
| 4.3.3 基于Logistic映射的图像置乱 |
| 4.4 一种数字图像置乱加密算法研究 |
| 4.4.1 基于图像分块的映射置乱 |
| 4.4.2 结合Arnold的双位置置乱 |
| 4.4.3 基于位置和像素空间的图像置乱 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于DCT域和图像置乱的水印算法 |
| 5.1 水印算法设计 |
| 5.2 实验分析 |
| 5.3 通过阀值调整水印图像 |
| 5.3.1 改进水印图像 |
| 5.3.2 实验分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）替代和置乱相结合的图像分块加密算法（论文提纲范文）
| 0引言 |
| 1图像置乱效果评价 |
| 2本文加密算法 |
| 3试验效果与分析 |
| 3. 1置乱效果比较 |
| 3. 2相邻像素相关性分析 |
| 3. 3抗剪切性能 |
| 3. 4抗噪声试验 |
| 3. 5执行速度分析 |
| 4结束语 |
（6）自嵌入数字图像水印研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外数字图像水印技术研究的历史与现状 |
| 1.2.1 数字图像水印技术研究的历史 |
| 1.2.2 数字图像水印技术的发展现状与亟需解决的问题 |
| 1.3 本文研究的内容及本文内容安排 |
| 第二章 数字图像水印概述 |
| 2.1 数字图像水印技术简介 |
| 2.1.1 数字图像水印的基本原理框架 |
| 2.1.2 数字图像水印的特性 |
| 2.1.3 数字图像水印的分类 |
| 2.2 自嵌入数字图像水印技术简介 |
| 2.2.1 自嵌入数字图像水印的原理框架 |
| 2.2.2 自嵌入数字图像水印的特点 |
| 2.3 自嵌入数字图像水印算法 |
| 2.3.1 经典自嵌入数字图像水印算法 |
| 2.3.2 一种简单的自嵌入数字图像水印算法 |
| 2.3.3 图像正交变换 |
| 2.4 自嵌入数字图像水印的评价 |
| 2.5 自嵌入数字图像水印的应用 |
| 第三章 基于半色调的自嵌入数字图像水印算法 |
| 3.1 数字图像半色调技术 |
| 3.2 图像置乱技术 |
| 3.3 数字图像离散小波变换理论 |
| 3.3.1 图像的离散小波变换 |
| 3.3.2 图像小波分解后的特征分析 |
| 3.4 量化索引调制 |
| 3.5 人工神经网络技术 |
| 3.5.1 人工神经网络简介 |
| 3.5.2 BP 神经网络算法简介 |
| 3.5.3 人工神经网络应用于图像处理的优势 |
| 3.6 基于 DWT 的自嵌入数字图像水印方案 |
| 3.6.1 生成水印 |
| 3.6.2 嵌入水印 |
| 3.6.3 篡改检测 |
| 3.6.4 图像修复 |
| 3.7 仿真及结果分析 |
| 3.7.1 不可见性测试 |
| 3.7.2 鲁棒性测试 |
| 3.7.3 图像修复效果测试 |
| 第四章 一种小容量的自嵌入数字图像水印算法 |
| 4.1 数字图像纹理合成理论 |
| 4.1.1 纹理合成技术 |
| 4.1.2 基于纹理合成的图像修复算法 |
| 4.2 数字图像离散余弦变换 |
| 4.3 基于纹理合成的自嵌入数字图像水印方案 |
| 4.3.1 生成水印 |
| 4.3.2 嵌入水印 |
| 4.3.3 篡改检测 |
| 4.3.4 图像修复 |
| 4.4 仿真及结果分析 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）数字图像置乱算法的研究（论文提纲范文）
| 作者简介 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 网络时代的信息安全 |
| 1.2 信息隐藏综述 |
| 1.3 图像置乱技术研究的意义和研究动态 |
| 1.4 论文的研究内容和结构安排 |
| 第二章 数字图像置乱算法 |
| 2.1 图像置乱的概念 |
| 2.2 图像置乱方法的分类 |
| 2.3 图像几何变换的置乱程度 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 二维 Arnold 映射与应用 |
| 3.1 综述 |
| 3.2 Fibonacci 数列的模周期 |
| 3.3 二维 Arnold 矩阵的模周期 |
| 3.4 二维 Arnold 映射的最佳周期与应用 |
| 3.5 二维广义 Arnold 映射的构造方法与应用 |
| 3.6 二维广义 Arnold 映射的周期性 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 三维 Arnold 映射与应用 |
| 4.1 孪生 Fibonacci 数列对 |
| 4.2 数列{Un}的模数列的性质定理 |
| 4.3 孪生 Fibonacci 数列对的模周期性定理 |
| 4.4 孪生 Fibonacci 数列对的模数列的周期估值定理 |
| 4.5 三维 Arnold 矩阵的模周期 |
| 4.6 三维猫映射在图像加密中的应用 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 n 维广义 Arnold 映射与应用 |
| 5.1 n 维 Arnold 矩阵的模周期 |
| 5.2 基于等差数列的 n 维广义 Arnold 矩阵构造方法及其应用 |
| 5.3 基于混沌的 n 维 Chaos-Arnold 变换的构造方法及其应用 |
| 5.4 基于 Chebyshev 混沌神经网络的加密矩阵构造方法及其应用 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 结论及展望 |
| 6.1 论文的主要工作及结论 |
| 6.2 未来研究方向展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 |
（9）基于QIM的自适应音频水印算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 数字水印的应用和分类 |
| 1.3 数字音频水印国内外的研究现状 |
| 1.4 存在的弊端与不足 |
| 1.5 论文的主要研究工作及贡献 |
| 1.6 论文的组织结构与安排 |
| 第2章 音频水印的基本理论 |
| 2.1 数字水印系统理论模型 |
| 2.2 音频数字水印的技术要求 |
| 2.3 音频水印的主要评估标准 |
| 2.4 人类听觉系统 |
| 2.4.1 人类听觉系统 |
| 2.4.2 心理声学模型及掩蔽阈值的计算 |
| 2.4.3 掩蔽阈值的计算 |
| 2.4.4 人类听觉系统在音频水印中的研究现状 |
| 2.5 量化索引调制 |
| 2.5.1 水印模型 |
| 2.5.2 量化索引调制 |
| 2.5.3 抖动调制 |
| 2.5.4 失真补偿-量化索引调制 |
| 2.6 FIBONACCI 变换 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于小波变换的失真补偿-抖动调制音频水印算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 失真补偿-量化索引调制 |
| 3.3 音频水印嵌入过程 |
| 3.3.1 水印图像预处理 |
| 3.3.2 水印嵌入 |
| 3.4 音频水印提取过程 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于人类听觉系统的抖动调制音频水印算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 抖动调制 |
| 4.2.1 嵌入算法 |
| 4.2.2 提取算法 |
| 4.3 基于人类听觉的量化步长的选取 |
| 4.4 水印的预处理 |
| 4.5 音频水印嵌入过程 |
| 4.5.1 水印图像预处理 |
| 4.5.2 水印嵌入 |
| 4.6 音频水印提取过程 |
| 4.7 实验结果与分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 |
（10）数字图像置乱评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 图像置乱目前发展的现状 |
| 1.3 存在的几个问题 |
| 1.4 本文完成的主要工作 |
| 1.5 本文内容的安排 |
| 2 数字图像置乱技术与仿真 |
| 2.1 Arnold变换的图像置乱 |
| 2.2 Fibonacci变换的图像置乱 |
| 2.3 Hilbert变换的图像置乱 |
| 2.4 生命游戏变换的图像置乱 |
| 2.5 基于相邻像素间位异或的图像置乱 |
| 2.6 基于幻方变换的图像置乱方法 |
| 2.7 数字图像置乱方法性能对比 |
| 2.8 Fibonacci变换的图像双置乱方法 |
| 2.9 小结 |
| 3 数字图像置乱评估方法与仿真 |
| 3.1 基于SNR数字图像置乱评估方法 |
| 3.2 基于概率距离的图像置乱评估方法 |
| 3.3 基于奇异值分解的图像置乱评估方法 |
| 3.4 基于DCT的图像置乱评估方法 |
| 3.5 基于灰度平均变化的图像置乱评估方法 |
| 3.6 基于信息熵的图像置乱评估方法 |
| 3.6.1 基本理论 |
| 3.6.2 实验仿真 |
| 3.7 基于相邻像素值相关性的图像置乱评估方法 |
| 3.8 小结 |
| 4 数字图像置乱评估新方法 |
| 4.1 基于加权直方图的数字图像置乱评估方法 |
| 4.2 基于灰度平均变化与信噪比的图像置乱评估方法 |
| 4.3 小结 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
四、Fibonacci变换及其在数字图像水印中的应用（论文参考文献）
- [1]抗几何攻击的数字水印算法研究[D]. 陈亚男. 长春工业大学, 2020(01)
- [2]分数阶Tchebichef多项式变换及其在图像安全中的应用[D]. 史文明. 重庆邮电大学, 2018(01)
- [3]数字图像变换域鲁棒性水印算法研究[D]. 刘西林. 东南大学, 2017(02)
- [4]基于DCT域和图像置乱的数字水印技术研究[D]. 席光伟. 湖南大学, 2016(01)
- [5]替代和置乱相结合的图像分块加密算法[J]. 李娟. 自动化仪表, 2014(03)
- [6]自嵌入数字图像水印研究[D]. 卓先进. 西安电子科技大学, 2014(11)
- [7]基于Arnold变换的二值图像算法[J]. 徐海波. 软件导刊, 2011(10)
- [8]数字图像置乱算法的研究[D]. 李用江. 西安电子科技大学, 2011(04)
- [9]基于QIM的自适应音频水印算法研究[D]. 黄羿博. 兰州理工大学, 2011(09)
- [10]数字图像置乱评估方法研究[D]. 蔡邦荣. 大连理工大学, 2011(09)