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數(shù)字水印技術(shù)及其應(yīng)用

數(shù)字水印技術(shù)及其應(yīng)用

定 價:¥95.00

作 者: 蔣天發(fā) 著
出版社: 科學(xué)出版社
叢編項:
標 簽: 工業(yè)技術(shù) 輕工業(yè)/手工業(yè) 印刷工業(yè)

ISBN: 9787030452511 出版時間: 2015-09-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 280 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  數(shù)字水印技術(shù)是近年來國際學(xué)術(shù)界興起的一個前 沿研究領(lǐng)域,與信息安全等均有密切的關(guān)系,在媒體 信息版權(quán)保護、真?zhèn)舞b別、隱蔽通信、監(jiān)視非法復(fù)制 和電子身份認證等方面具有重要的應(yīng)用價值。蔣天發(fā) 編著的《數(shù)字水印技術(shù)及其應(yīng)用》內(nèi)容包括:數(shù)字水 印技術(shù)概述、小波變換及其在圖像數(shù)字水印中的應(yīng)用 、二值圖像數(shù)字水印技術(shù)、基于小波變換的二值圖像 盲數(shù)字水印算法及圖像自適應(yīng)水印算法、基于三維小 波變換和人類視覺系統(tǒng)的視頻水印算法、混沌理論及 其在數(shù)字水印中的應(yīng)用、基于混沌的二值圖像數(shù)字水 印算法、MPEG—2壓縮標準和I幀的提取技術(shù)、基于I 幀角點的MPEG—2視頻水印算法、基于*佳置亂的自 適應(yīng)圖像水印算法、基于量子計算理論圖像水印算法 的軟件設(shè)計與功能實現(xiàn)、多功能圖像數(shù)字水印軟件著 作權(quán)案例以及案例的部分源代碼。書中總結(jié)了作者多 年來在這一領(lǐng)域的研究成果和國內(nèi)外同行的有關(guān)工作 。本書適合數(shù)字水印、信息安全、數(shù)字媒體產(chǎn)品版 權(quán)保護、真?zhèn)舞b別與保密通信、模式識別與電子商務(wù) 安全等領(lǐng)域的軟件開發(fā)人員以及相關(guān)領(lǐng)域的科技人員 和教學(xué)人員閱讀,也可以作為高等院校信息技術(shù)及相 關(guān)專業(yè)本科生與研究生的教材或教輔參考書。

作者簡介

暫缺《數(shù)字水印技術(shù)及其應(yīng)用》作者簡介

圖書目錄

《信息科學(xué)技術(shù)學(xué)術(shù)著作叢書》序
序言
前言
第1章  數(shù)字水印技術(shù)概述
  1.1  數(shù)字水印技術(shù)相關(guān)概念
    1.1.1  信息隱藏技術(shù)
    1.1.2  數(shù)字水印技術(shù)
  1.2  數(shù)字水印的主要特征
  1.3  數(shù)字水印的分類
  1.4  數(shù)字水印技術(shù)的應(yīng)用
  1.5  數(shù)字水印面臨的攻擊
  1.6  數(shù)字水印的性能測評方法
    1.6.1  典型的攻擊測評方法
    1.6.2  常用的失真度檢測方法
  1.7  小結(jié)
  參考文獻
第2章  小波變換及其在圖像數(shù)字水印中的應(yīng)用
  2.1  小波理論基礎(chǔ)
    2.1.1  母小波
    2.1.2  連續(xù)小波變換
    2.1.3  離散小波變換
    2.1.4  二維離散小波變換
  2.2  快速小波分解和重構(gòu)算法——Mallat算法
  2.3  圖像的小波分解與小波重構(gòu)
    2.3.1  圖像的小波分解
    2.3.2  圖像的小波重構(gòu)
  2.4  小波域圖像水印算法
  2.5  小結(jié)
  參考文獻
第3章  二值圖像數(shù)字水印技術(shù)
  3.1  二值圖像數(shù)字水印技術(shù)概述
    3.1.1  游程修改信息嵌入法
    3.1.2  基于圖像特征修改法
    3.1.3  結(jié)構(gòu)微調(diào)法
    3.1.4  圖像分塊信息嵌入法
    3.1.5  半色調(diào)圖像信息嵌入法
    3.1.6  基于頻率域水印嵌入法
  3.2  二值圖像數(shù)字水印技術(shù)分析與展望
  3.3  小結(jié)
  參考文獻
第4章  基于小波變換的二值圖像盲數(shù)字水印算法
  4.1  水印的生成
    4.1.1  水印的選擇
    4.1.2  水印的置亂預(yù)處理
  4.2  小波基、分解級數(shù)及小波系數(shù)的選擇
  4.3  水印的嵌入
  4.4  水印的提取
  4.5  實驗結(jié)果
  4.6  小結(jié)
  參考文獻
第5章  基于小波變換的圖像自適應(yīng)水印算法
  5.1  人類視覺系統(tǒng)的掩蔽特性及嵌入子帶的選擇
    5.1.1  人類視覺系統(tǒng)概述
    5.1.2  嵌入子帶的選擇
  5.2  水印算法
    5.2.1  水印信號的選擇及預(yù)處理
    5.2.2  水印的嵌入
    5.2.3  水印的提取
  5.3  仿真實驗結(jié)果
    5.3.1  不可感知性實驗驗證
    5.3.2  魯棒性實驗驗證
  5.4  小結(jié)
  參考文獻
第6章  基于三維小波變換和人類視覺系統(tǒng)的視頻水印算法
  6.1  視頻水印概述
    6.1.1  視頻水印的特點
    6.1.2  視頻水印的系統(tǒng)模型及幾種典型的算法
    6.1.3  視頻水印面臨的挑戰(zhàn)
  6.2  基于三維小波變換與HVS的視頻水印算法
    6.2.1  水印圖像的預(yù)處理
    6.2.2  視頻流場景的分割
    6.2.3  視頻序列的三維離散小波變換
    6.2.4  紋理區(qū)域與運動區(qū)域的劃分
    6.2.5  水印的嵌入
    6.2.6  水印的提取
  6.3  仿真實驗結(jié)果
    6.3.1  不可感知性實驗驗證
    6.3.2  安全性實驗驗證
    6.3.3  魯棒性實驗驗證
    6.3.4  與非自適應(yīng)算法的比較
  6.4  小結(jié)
  參考文獻
第7章  混沌理論及其在數(shù)字水印中的應(yīng)用
  7.1  混沌理論基礎(chǔ)
    7.1.1  混沌理論的發(fā)展
    7.1.2  混沌的應(yīng)用
    7.1.3  混沌的定義
    7.1.4  混沌的特性
  7.2  Lyapunov指數(shù)及常見的混沌序列
    7.2.1  Lyapunov指數(shù)
    7.2.2  Logistic映射
    7.2.3  混沌序列的生成
  7.3  混沌在數(shù)字水印中的應(yīng)用
  7.4  小結(jié)
  參考文獻
第8章  基于混沌的二值圖像數(shù)字水印算法
  8.1  水印的生成
    8.1.1  水印的選擇
    8.1.2  水印的置亂預(yù)處理
    8.1.3  水印的混沌加密
  8.2  水印的嵌入與提取
    8.2.1  水印的嵌入
    8.2.2  水印的提取
  8.3  實驗結(jié)果
  8.4  小結(jié)
  參考文獻
第9章  MPEG—2壓縮標準和I幀的提取技術(shù)
  9.1  MPEG—2標準的關(guān)鍵技術(shù)
    9.1.1  去時域冗余
    9.1.2  運動補償
    9.1.3  運動表示
    9.1.4  去空域冗余
    9.1.5  離散余弦變換
    9.1.6  MPEG—2基本碼流結(jié)構(gòu)
  9.2  基于壓縮域的I幀提取
    9.2.1  算法思路
    9.2.2  算法實現(xiàn)步驟
  9.3  點特征檢測
    9.3.1  點特征概述
    9.3.2  基于Harris算子的點特征提取算法研究與實現(xiàn)
  9.4  小結(jié)
  參考文獻
第10章  基于I幀角點的MPEG—2視頻水印算法
  10.1  水印的選擇和預(yù)處理
  10.2  I幀的提取與解碼
  10.3  角點的檢測
  10.4  數(shù)字水印的嵌入算法
  10.5  數(shù)字水印的提取算法
  10.6  仿真實驗與性能評估
    10.6.1  隱蔽性測試
    10.6.2  魯棒性測試
  10.7  關(guān)鍵源代碼
    10.7.1  I幀編碼數(shù)據(jù)的提取源代碼
    10.7.2  I幀的解碼源代碼
    10.7.3  點特征檢測源代碼
  10.8  小結(jié)
  參考文獻
第11章  基于*佳置亂的自適應(yīng)圖像水印算法
  11.1  圖像的Arnold置亂變換及其周期性
  11.2  圖像置亂程度的衡量
    11.2.1  基于像素位置移動計算置亂度的局限性
    11.2.2  基于圖像局部像素值方差的置亂度量法
  11.3  圖像的置亂及計算置亂度實驗
  11.4  水印信號的選擇及*佳置亂變換預(yù)處理
  11.5  小波變換分析優(yōu)勢及小波基函數(shù)的選擇
  11.6  人類視覺掩蔽特性的利用
  11.7  水印的嵌入算法
  11.8  水印的提取算法
  11.9  實驗結(jié)果及性能評估
    11.9.1  實驗結(jié)果描述
    11.9.2  性能評估描述
  11.10  關(guān)鍵源代碼
    11.10.1  水印圖像的*佳置亂及計算置亂度源代碼
    11.10.2  水印的嵌入和提取源代碼
    11.10.3  圖像的小波分解和重構(gòu)源代碼
    11.10.4  計算Arn01d變換周期源代碼
    11.10.5  數(shù)字水印系統(tǒng)用戶界面
  11.11  小結(jié)
  參考文獻
第12章  基于量子計算理論圖像水印算法的軟件設(shè)計與功能實現(xiàn)
  12.1  量子進化算法
    12.1.1  量子進化算法概述與量子染色體
    12.1.2  量子更新算子與量子交叉
    12.1.3  量子進化算法一般步驟
    12.1.4  量子進化算法改進
    12.1.5  基于改進QEA的水印嵌入過程
    12.1.6  基于改進QEA的水印提取過程
    12.1.7  測試結(jié)果與性能分析
  12.2  基于量子小波變換的圖像水印
    12.2.1  量子圖像顯示及其改進
    12.2.2  量子小波變換
    12.2.3  旋轉(zhuǎn)矩陣
    12.2.4  基于量子小波變換的水印嵌入過程
    12.2.5  基于量子小波變換的水印提取過程
    12.2.6  測試結(jié)果與性能分析
  12.3  基于量子計算理論圖像水印系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)
    12.3.1  系統(tǒng)設(shè)計
    12.3.2  系統(tǒng)的功能實現(xiàn)
  12.4  基于量子計算理論的圖像水印研究展望
  12.5  小結(jié)
  參考文獻
第13章  多功能圖像數(shù)字水印軟件著作權(quán)案例
  13.1  計算機軟件著作權(quán)案例概述
  13.2  多功能圖像數(shù)字水印軟件使用說明書
    13.2.1  多功能圖像數(shù)字水印軟件簡要描述
    13.2.2  多功能圖像數(shù)字水印軟件功能簡要描述
    13.2.3  多功能圖像數(shù)字水印軟件界面及其操作描述
    13.2.4  多功能圖像數(shù)字水印軟件使用注意事項
    13.2.5  多功能圖像數(shù)字水印軟件開發(fā)簡介
    13.2.6  多功能圖像數(shù)字水印軟件版本及版權(quán)聲明
  13.3  多功能圖像數(shù)字水印軟件開發(fā)主要源代碼
  13.4  多功能圖像數(shù)字水印軟件計算機軟件著作權(quán)登記證書
  參考文獻

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