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第1章 绪论1

1.1 数字水印技术相关概念1

1.2 数字水印的研究现状3

1.3 数字水印技术的发展趋势9

小结11

参考文献11

第2章 数字水印技术的基本理论18

2.1 数字水印技术的特点18

2.2 数字水印技术的基本框架19

2.3 数字水印系统的性能评价22

2.4 数字水印检测的错误概率24

2.5 数字水印技术的分类25

2.6 数字水印技术算法攻击分析26

2.7 视觉系统的掩蔽特性28

2.8 DCT和提升方案小波变换简介30

2.8.1 小波变换30

2.8.2 离散余弦变换32

小结33

参考文献33

第3章 提升方案小波和DCT的图像盲水印算法36

3.1 引言36

3.2 基于HVS的自适应水印嵌入策略37

3.3 水印嵌入和提取算法39

3.3.1 水印嵌入39

3.3.2 水印提取与检测40

3.4 实验结果40

3.4.1 水印嵌入和提取的效果41

3.4.2 对JPEG有损压缩的鲁棒性测试42

3.4.3 对噪声攻击的鲁棒性测试42

3.4.4 对剪切攻击的鲁棒性测试43

3.4.5 对锐化增强的鲁棒胜性测试43

3.5 讨论44

小结44

参考文献45

第4章 基于峰值信噪比的迭加量化公开水印算法46

4.1 引言46

4.2 水印嵌入算法47

4.2.1 水印混沌置乱47

4.2.2 水印的嵌入48

4.2.3 量化步长的确定51

4.3 水印提取过程53

4.3.1 水印提取53

4.3.2 相关检测53

4.4 实验结果54

4.4.1 水印嵌入和提取结果54

4.4.2 抗攻击实验55

4.5 讨论55

小结57

参考文献57

第5章 一种基于神经网络的半色调图像水印算法58

5.1 引言58

5.2 基于神经元的半色调处理算法59

5.2.1 半色调调制59

5.2.2 基于神经元的误差扩散核60

5.3 基于神经元误差扩散核的半色调图像算法62

5.3.1 数字水印的嵌入62

5.3.2 数字水印的提取63

5.4 实验结果64

5.4.1 检测性能测试64

5.4.2 抗攻击能力测试65

小结66

参考文献66

第6章 抗几何攻击的图像水印算法概述68

6.1 引言68

6.2 抗几何攻击图像水印算法研究现状70

6.2.1 基于攻击校正的水印方法70

6.2.2 基于不变性的水印方法74

小结80

参考文献80

第7章 基于归一化图像重要区域的图像水印算法85

7.1 引言85

7.2 图像归一化技术简介86

7.3 归一化图像重要区域的确定88

7.4 基于归一化图像重要区域的数字水印算法89

7.4.1 数字水印的嵌入90

7.4.2 数字水印的提取92

7.5 实验结果93

7.5.1 检测性能测试93

7.5.2 抗攻击能力测试94

小结96

参考文献96

第8章 基于DWT域的抗几何攻击水印算法98

8.1 引言98

8.2 特征点模板的提取99

8.2.1 Harris算子100

8.2.2 特征尺度100

8.2.3 改进的Harris-Laplace101

8.2.4 特征点模板的确定102

8.2.5 特征点匹配103

8.3 几何攻击的参数估计和校正103

8.4 水印嵌入105

8.5 水印检测107

8.6 实验结果108

8.7 讨论113

小结114

参考文献114

第9章 基于自适应特征区域的图像水印算法116

9.1 引言116

9.2 基于尺度空间特征点的局部特征区域划分117

9.2.1 自动尺度选择和尺度不变特征点117

9.2.2 局部特征区域的自适应划分118

9.3 基于特征点的图像水印算法118

9.3.1 数字水印的嵌入119

9.3.2 数字水印的检测120

9.4 实验结果122

9.4.1 检测性能测试122

9.4.2 抗攻击能力测试123

小结126

参考文献126

第10章 基于仿射不变特征点的抗几何攻击水印算法128

10.1 引言128

10.2 Harris-Affine检测算子129

10.2.1 仿射高斯尺度空间129

10.2.2 仿射自相关矩阵129

10.3 特征点和特征区域的提取131

10.4 局部特征区域的自适应划分133

10.5 水印嵌入133

10.6 水印检测135

10.7 实验结果136

10.8 讨论139

小结139

参考文献140

第11章 基于Contourlet变换域的水印算法141

11.1 引言141

11.2 Contourlet变换142

11.2.1 拉普拉斯金字塔滤波器组144

11.2.2 方向滤波器组144

11.2.3 金字塔方向滤波器组146

11.2.4 Contourlet变换的特性147

11.3 基于Contourlet变换域的自适应水印算法149

11.3.1 水印嵌入149

11.3.2 水印检测151

11.3.3 实验结果152

11.3.4 讨论156

11.4 基于特征点模板的Contourlet域抗几何攻击水印算法157

11.4.1 特征点模板的提取157

11.4.2 特征点模板的匹配159

11.4.3 几何攻击参数的估计和校正160

11.4.4 水印嵌入161

11.4.5 水印检测162

11.4.6 实验结果162

11.4.7 讨论167

小结168

参考文献168

第12章 视频水印技术简介170

12.1 引言170

12.2 视频水印技术相关概念171

12.2.1 视频水印技术的基本特点171

12.2.2 视频水印技术的分类172

12.2.3 视频水印的攻击方式173

12.2.4 视频压缩编码国际标准175

12.2.5 MPEG标准系列176

12.2.6 视频水印技术的应用领域177

12.3 视频水印算法回顾179

12.4 视频水印技术的研究趋势182

小结183

参考文献183

第13章 基于提升方案小波和HVS特性的自适应视频水印算法186

13.1 引言186

13.2 算法概述187

13.3 水印图像预处理188

13.4 视频流预处理190

13.4.1 视频场景分割190

13.4.2 视频帧小波变换190

13.4.3 视频帧图像小波域重要系数的确定191

13.5 水印嵌入自适应性处理192

13.5.1 纹理区域的分类192

13.5.2 运动区域分类193

13.6 算法实现194

13.6.1 水印嵌入194

13.6.2 水印提取195

13.6.3 实验结果196

13.7 讨论199

小结199

参考文献200

第14章 基于特征区域的抗几何攻击视频水印算法201

14.1 引言201

14.2 几何攻击参数的估计和校正202

14.2.1 特征区域的检测202

14.2.2 旋转角的估计204

14.2.3 尺度变换参数的估计205

14.2.4 平移尺度的估计205

14.3 水印嵌入过程206

14.3.1 水印混沌置乱处理206

14.3.2 水印嵌入207

14.3.3 量化步长确定209

14.4 水印检测过程209

14.5 实验结果211

14.6 讨论213

小结213

参考文献214

第15章 基于帧差纹理方向的自适应视频水印算法215

15.1 引言215

15.2 不可见噪声块的确定215

15.3 水印嵌入过程217

15.3.1 嵌入帧的选择217

15.3.2 嵌入块的选择217

15.3.3 嵌入位置的选择及嵌入公式219

15.3.4 进一步保证鲁棒性的嵌入策略220

15.4 水印提取过程220

15.4.1 水印的提取220

15.4.2 水印的相似度检测221

15.5 实验结果222

小结226

参考文献226

第16章 基于运动特征的视频水印算法227

16.1 引言227

16.2 不同运动对象区域的确定227

16.2.1 聚类分析228

16.2.2 分类方法228

16.2.3 分类的作用229

16.3 水印嵌入过程229

16.4 水印检测231

16.5 实验结果232

小结236