一、结合卷积码技术的优化水印体制的实验分析(英文)（论文文献综述）
何沛松[1]（2018）在《基于重编码痕迹的数字视频被动取证算法研究》文中进行了进一步梳理随着数字多媒体技术的高速发展,数字视频已经成为重要的信息传播载体之一,在金融,教育和安全等领域得到广泛使用。另一方面,现有视频编辑技术已经能够轻易的对视频内容进行篡改,严重威胁数字视频的完整性和真实性。面对上述问题,数字视频取证技术应运而生。其中,数字视频被动取证算法由于仅依靠数字视频固有指纹进行检测,无需预先嵌入取证信息而受到广泛关注和研究。本论文研究数字视频被动取证领域中的重压缩视频检测技术。在大多数视频篡改过程中,篡改者需要经历“视频解压缩-视频内容篡改-视频重压缩”三个步骤。检测重压缩视频具有的重编码痕迹不仅为篡改分析提供重要依据,还能有效还原可疑视频的压缩历史。重压缩视频检测的主要难点在于:视频编码参数的多样性（例如:时域编码结构）使得重编码痕迹具有复杂的特性。本论文根据视频重压缩过程前后时域编码结构（即图像组,Group of Pictures,简称GOP）是否一致,将重压缩视频检测分为GOP结构错位的重压缩视频检测以及GOP结构对齐的重压缩视频检测两类问题。针对重压缩视频的特殊情况-双压缩视频,本文结合多种新技术对上述问题展开了深入研究,提出了四种创新的检测算法。针对GOP结构错位的重压缩视频在压缩域留下的异常编码痕迹,本文分析了视频背景和前景区域中运动向量等编码数据的统计特性,提出一种基于局部运动向量场分析的静止背景视频双压缩检测算法。该算法利用局部运动向量场分析方法对背景区域进行宏块级分割。通过对背景和前景区域赋予不同权重,抑制快速运动前景内容的干扰并提取更为鲁棒的加权预测残差序列。然后采用时间域周期性分析算法对双压缩视频进行检测并估计原始视频的GOP结构。由于充分考虑了背景和前景区域重编码痕迹的不同特性,该算法比传统算法对编码参数的多样性更为鲁棒。针对GOP结构错位的重压缩视频在像素域留下的异常编码痕迹,本文分析了MPEG-4视频像素域的块效应痕迹,提出一种基于块效应异常强度的双压缩视频检测算法。该算法首先利用去块效应滤波器提取解压帧的块效应强度。块效应强度序列结合宏块类型统计模式计算特征序列。对特征序列采用时间域周期分析方法检测双压缩视频并估计原始视频的GOP结构。由于采用了可靠的像素域异常块效应度量方法,该算法比传统算法对视频内容多样性更为鲁棒,特别是具有复杂纹理并缓慢运动的视频内容。为了自动从大量样本中学习重编码痕迹的特征表达,本文将近年来获得广泛研究的深度学习技术引入到GOP结构错位的重压缩视频检测问题中。提出了一种基于卷积神经网络的帧级H.264视频双压缩痕迹检测算法。该算法采用卷积神经网络技术区分重定位I帧和其他类型的P帧。与传统的计算机视觉任务不同,所设计的卷积神经网络需要检测人眼难以感知的重编码痕迹。因此在网络结构设计过程中,考虑加入提取高频分量的预处理层抑制视频内容对分类性能的干扰。此外,该网络还采用1×1卷积核以及平均池化层等结构减少过拟合现象。实验结果表明该算法能够准确的检测帧级重定位I帧,为后续视频级取证分析提供重要依据。在实际应用中,具备专业知识的篡改者往往可以从视频文件中读取相关的视频编码信息,利用与输入视频相同的编码参数（例如:时域编码结构）进行重压缩,达到使重编码痕迹难以被检测的目的。针对这一类GOP结构对齐的重压缩视频,本文分析发现视频质量经过多次同参数重压缩后最终将收敛到稳定不变的状态。而单次压缩和双次压缩视频具有不同的视频质量收敛速度。根据上述发现,本文提出了一种基于质量下降机制分析的同参数双压缩视频检测算法。该算法构建了多种宏块模式用于有效表达重压缩过程中视频质量的下降程度。考虑不同编码标准的具体技术特点,面向MPEG视频和H.264视频分别提出了两套检测特征,结合支持向量机分类器完成检测。实验结果表明该算法能够有效检测多种编码设置下的同参数双压缩视频。
朱岩[2]（2005）在《数字指纹及其在多媒体版权保护中的应用研究》文中研究表明互联网技术和数字化技术的应用与普及带动了传媒产业的快速发展,同时数字化产品易于修改、复制和传播的特点,也使得盗版越来越猖獗,版权保护问题日趋重要。数字指纹是近年来新兴的一种多媒体版权保护技术,所谓数字指纹是指一种用以区分相似事物并能够由计算机处理的特征序列,由于它具有唯一性、健壮性、隐蔽性的特点,在数字产品分发中,销售商可以通过在数字作品拷贝中添加数字指纹,使得发现非法拷贝后,能够识别出制作非法拷贝“叛逆者”,并提供法庭审判证据,从而达到版权保护的目的。 数字指纹作为一门综合性的数字版权管理技术,其研究涉及到指纹隐藏、指纹编码和指纹协议等理论与技术,并将传统版权保护中的信息隐藏技术与密码学紧密联结在一起,易于构成出更为完善的数字版权管理系统。数字指纹的特点是具有版权跟踪功能,能够对数字产品的购买、分发、存储、使用情况进行监督和控制;同时,数字指纹技术与电子货币、电子交易紧密相关,是保证电子商务正常、有序运行的基础。 本文是针对数字多媒体安全、知识版权保护以及电子商务所存在的安全问题提出的,运用密码学、信号分析、编码理论以及计算复杂性等理论和技术,并将密码学理论和信息隐藏理论相结合,通过对数字指纹的隐藏技术、编码技术和相关协议等的研究,实现了一种有效的数字媒体版权保护方案。针对目前数字指纹方案存在的问题,本文所做工作如下: ①在指纹隐藏技术中,针对指纹隐藏需较大信道容量的特点,通过对扩频CDMA水印模型参数与性能的理论分析,提出一种基于多小波的扩频CDMA水印方案,同时,考虑到扩频与量化技术存在互补性,提出一种基于多小波的扩频/量化混合水印方案,理论与实验均表明,两种方案容量都有较大提高,并且具有较强鲁棒性; ②在指纹编码技术中,针对目前指纹编码过长和译码效率差的缺点,根据多媒体保护特点对敌手攻击模式予以扩充,在此基础上给出了扩频指纹编码的合谋安全性质;通过改进卷积码的Viterbi译码算法实现了有效的叛逆搜索,并提出一种新的卷积指纹信息码;最后,在这两者基础上,提出一种合谋安全的扩频卷积指纹编码方案,从而降低指纹编码长度并实现有效叛逆搜索:
张维纳[3]（2021）在《基于混合加密算法的彩色QR码技术研究与实现》文中认为近年来随着信息数据与互联网技术的深度融合,二维码技术已经广泛应用于日常的生产生活中。传统的黑白二维码技术已经无法满足大数据时代下多样化、大容量的信息存储要求,并且开放的制作过程中也隐藏了诸多安全风险。针对黑白二维码容量有限以及在信息传输过程中容易受到到个人隐私资料泄露、木马病毒植入、信息劫持、扫码支付漏洞等安全问题,设计了一种新型可以携带高数据容量的彩色二维码,并提出一种混合加解密算法嵌入到彩色二维码编解码步骤中,提高了彩色二维码信息传输安全性。本文的工作内容如下:1)分析了黑白QR码的基本结构及其编解码算法,包括QR码的基本特性、功能结构、编码理论、纠错理论、图像处理算法等。2)针对黑白QR码容量有限的问题,在黑白QR码编解码理论的基础上设计了一种新型可以携带高数据容量的彩色二维码。彩色二维码继承了QR码的符号结构,采用增加颜色从而增加每个像素点可以嵌入的比特信息量的编码思路,将编码数据信息嵌入到RGB彩色空间中,完成了编码区域的色彩编码设计,增加了QR码容量。运用检测定位算法、透视变换算法以及纠错译码算法等对彩色QR码完成译码。并建立了PC端彩色QR码编译码系统平台,实现彩色QR码正确编解码。通过实验测试结果表明:16色QR码的容量约是黑白QR码容量的4倍、相同版本、相同纠错等级以及相同模式下,系统解码运行时间约是系统编码运行时间的2～3倍。3)针对彩色QR码传输数据过程中的安全隐患,在彩色QR码编解码理论基础上,提出了一种DES与RSA结合的混合加密算法来提高彩色QR码信息数据传输的安全性。该混合加密算法具有无需进行密钥传递、双重密钥（DES密钥与RSA私钥）进行解密以及混合密文无法运用单一攻击算法破解的优点,保护了彩色QR码的编码信息。根据混合算法加解密方案在彩色QR码系统编解码功能的基础上,实现了信息加解密功能。并通过仿真实验测试了该混合加密算法对彩色QR码明文信息的加密效果、加密安全性以及加解密效率。通过实验测试表明:该混合加密算法具有适合加解密长数据信息、加密效果强、加解密效率高以及安全性高的特点,能够有效保护彩色QR码的信息数据安全。
刘钊宏[4]（2021）在《高信噪比环境下的高隐蔽性音频信息隐藏算法研究》文中认为随着互联网和多媒体技术的快速发展,数字音像制品以及其他电子出版物的传播和交易变得越来越便捷。如何在利用到互联网便利性的同时,有效的保护数据的安全与电子出版物的版权成为了一个亟待解决的课题。传统的信息加密技术通过加密算法将明文转换为无法阅读的密文,但这很容易引起攻击者的注意,而且难以应对暴力破解等手段。而音频信息隐藏技术将密文信息隐藏在载体音频中,这不仅能隐藏明文的内容,还能隐藏明文的存在,为保密信息提供了额外的一层保护。音频信息隐藏技术因其具有的优点而受到越来越多研究者的关注,并且已在隐蔽通信和版权保护领域得到了广泛的应用,具有很重要的研究价值和广阔的应用前景。本文首先对音频信息隐藏技术进行综述,介绍了系统框架、经典算法、人类听觉系统与心理声学模型,以及用于评估音频信息隐藏算法的三个性能指标;然后针对一些经典的音频信息隐藏算法存在的问题,结合非均匀嵌入、扩频技术等思想,优化了一种基于MDCT的音频信息编码算法,并在此基础上,提出一种基于patchwork和非均匀嵌入的音频信息编码算法;最后设计并实现了一个音频信息隐藏软件。本文的主要贡献与创新包括:1.优化了一种基于MDCT的音频信息隐藏算法。为了弥补FFT、DCT存在的一些不足,算法选择MDCT作为时频变换方法;在计算频点的嵌入强度时使用MP3的非均匀量化器,以防止大信号因嵌入过多产生畸变的同时改善提高小信号的量化信噪比,提高算法的鲁棒性;得出每个频点的嵌入强度后考虑音频信息隐藏技术与音频压缩技术的不同之处,解决能量很小的信号对音频音质产生负面影响的问题。2.提出了一种基于patchwork和非均匀嵌入的音频信息编码算法。算法针对现有的基于patchwork的音频信息隐藏算法存在的缺陷,利用前面提出的“非均匀嵌入”算法计算得出的嵌入强度,对需要进行信息嵌入的数据块的嵌入幅值进行分配,在不降低原有的基于patchwork的算法鲁棒性的同时提升了隐蔽性。3.设计并实现了一个音频信息隐藏软件。软件除了常见的音频文件信息嵌入和音频文件信息提取功能外,还有实时录音信息嵌入和实时录音信息提取功能,以满足对实时性的要求。在PC上用C/C++实现了整个软件,并将发送端的音频文件信息嵌入与整个接收端移植到安卓端。解决了双声道音频在实时录音信息提取中鲁棒性下降的问题。
于溯[5]（2021）在《面向云计算的图像加密和检索技术研究与实现》文中研究指明近年来,云计算技术的出现带动了全球互联网产业的飞速发展,与此同时也暴露出一系列的安全隐患,数据泄露的风险是现阶段使用者们最为关注的核心问题。图像往往是反映用户个人信息最为直观的数据类型,因此,如何在海量数据的环境下保证用户在云端存储的图像文件以及安全有效的检索,进而构建一个用户云端图像数据,已成为信息安全与图像加密领域研究的热点问题。论文以保证用户云端图像数据安全为切入点,以图像加密,密文图像检索技术为主线开展相关研究。首先,针对图像加密以及密文图像检索的国内外研究现状进行了分析与总结;其次,研究了面向云计算的图像加密和检索技术所涉及的相关理论为论文下一步提出的加密算法与检索方案奠定了理论基础;再次,提出了一种自适应DNA编码与国产SM2和SM3加密算法相融合的彩色图像混合加密算法;此外,为保证图像的安全检索,提出了一种结合同态加密与特征融合的密文图像检索方案,通过相关实验论证了文章所提出方法的具有一定的安全性与实用性;最后,结合文章所提出的算法与方案编码实现了密文图像检索系统,依据对相应模块的测试表明,该系统具有一定的应用价值。通过以上研究与相关实验论证,通过面向云环境的彩色图像加密算法与密文图像检索方案,能够有效提升用户在云端上传的私有图像安全,并且在密文条件下亦支持安全准确的检索,实现了对用户数据的保护,同时研究也为图像加密与云计算在发展过程中面临的数据泄露隐患提供了新的解决思路。
薛宏飞[6]（2020）在《基于QR码的彩色图像数字水印算法研究》文中研究说明随着数字化和网络化进程的推进,数字媒体的安全性以及版权保护问题日益突出,数字水印作为版权保护的一种有效解决方案成为研究热点,但至今没有普适的、抗全面攻击能力的数字水印算法。本文在现有数字水印技术的研究基础上,结合了 DCT变换、奇异值分解、NSST以及Hessenberg分解等技术的优良特性,研究鲁棒性更强的彩色图像QR码数字水印算法。论文的主要工作如下:1.针对水印算法抗攻击鲁棒性不强的问题,对算法进行改进,设计了一种基于QR码的多模型数字水印算法。该算法对载体图像的CIELab空间的L分量分块后进行两次DCT变换,之后选择各子块相同位置的前三个低频系数构造了多个待嵌入矩阵模型,并将多个加密后的QR码水印副本分别嵌入到各模型SVD分解后的对角线最大元素中。算法中对水印采用了 Arnold与位图分割相异或的双加密方式增强了水印的安全性,最佳嵌入强度依据实验测试方式选出,最终通过多模型统计投票的方式提取水印,增强了算法稳定性。2.针对传统嵌入式水印算法中的水印不可见性与鲁棒性均衡问题,给出了一种基于NSST与Hessenberg分解的零水印算法。算法首先将图像CIELab空间的L分量进行NSST变换,然后对其低频分量执行DCT与分块处理,并且采用各子块Hessenberg分解后的最大值构造特征矩阵,最后将特征矩阵与版权信息异或生成零水印,版权认证时通过保存的零水印与特征矩阵异或得出版权信息。该算法使用的矩阵分解计算复杂度更低,且对原始图像不进行任何修改。3.对给出的两种数字水印算法进行了实验和测试,并与同类算法进行了比较。实验结果证明本文中两种水印算法对于常见的噪声、滤波、缩放、旋转、JPEG压缩以及剪切攻击等均具有较好的抗攻击能力,相比于同类算法,在对于噪声、剪切、旋转以及压缩攻击方面鲁棒性优势比较显着。
冉湘娟[7]（2020）在《基于QR码和印章水印的电子证件防伪技术研究》文中研究指明证件,是人们用来证明身份、经历等的证书和文件,其重要性不言而喻。如今,随着计算机技术的高速发展,这些证件逐渐实现了电子化、网络化,这样的转变使人们的生活和工作愈渐方便的同时,也在一定程度上给不法分子伪造和篡改证件提供了机会。所以,对于电子证件的保护刻不容缓。印章,是证件上一种具有公信力的,表示鉴定或签署的文具。但是印章图像由于颜色单一、结构简单等特点极易被伪造。近年来,二维码技术在防伪领域被广泛应用,它是一种具有天然防伪功能的条码技术,但是编码是开放的,所以其防伪性能并不高。数字水印技术是一种能够有效保护数字产品版权的信息隐藏技术。因此,将数字水印技术、印章图像以及二维码技术相结合应用在防伪领域,能够大大提高防伪性能,对电子证件的防伪提供强有力的保护。为使电子证件能够得到有效的保护,本文对电子证件的特点、印章图像的特点以及二维码图像的特点进行研究,再结合数字水印技术,提出了基于QR码和印章水印的电子证件防伪技术。首先,提出了一种基于QR码图像特点的二值图像水印算法。该算法使用QR码作为载体图像,使用MD5算法对选择的文件核心信息进行编码,编码结果作为水印信息。结合二值图像的特点和QR码的结构特点,将QR码图像的像素值按列进行读取,得到图像的一维序列,再采用二维超混沌映射生成一个位置序列,将水印信息按照位置序列替换图像的一维序列,在空域上完成水印嵌入。其次,提出了一种基于印章图像的水印算法。该算法将印章图像分为R、G、B三层,并提取出图像的透明通道alpha,以R层和alpha作为载体,文件信息作为水印信息且按照一定的步长进行分段,分别利用离散余弦水印算法和LSB空域水印算法嵌入到R层和alpha中,完成信息的隐藏。最后,提出了分步式电子证件防伪方案,通过比较QR码解码信息与证件信息、提取出的QR码水印信息和再次应用MD5算法得到的信息以及提取出的印章图像水印信息和证件信息,实现三步式防伪验证。需要注意的是,当且仅当三步防伪验证都通过时才能证明证件的真实有效性。实验结果表明,本文提出的基于QR码的空域水印算法和基于印章图像的水印算法对常见的攻击如椒盐噪声、高斯噪声均有具有较好的抵抗力。椒盐噪声和高斯噪声的参数值达到0.05和0.1时,QR码仍能正常解码,NC值均大于0.94。椒盐噪声和高斯噪声的参数值达到0.01和0.005时,印章图像的PSNR均大于44,NC值均大于0.97。说明两个算法的不可见性良好,且具有较强的鲁棒性。本文提出的基于QR码和印章图像的电子证件防伪方案对于一般的篡改、伪造具有良好的防伪功能,能够有效的实现电子证件的防伪认证。
赵世栋[8]（2020）在《一种信息嵌入图像型防伪码技术的研究与实现》文中进行了进一步梳理随着制造活动增加以及诸如食品、制药、医疗保健等行业需求驱动,防伪市场规模日趋扩大。快速响应（QR）码作为二维码的一种,凭借高存储、多功能性等优势成为运输、制造、零售业广泛使用的溯源、识别技术,也成为防伪溯源领域主流发展趋势。防伪码在防伪包装上往往占据不可忽略的显示区域,而标准QR码表现形式为黑白模块的随机排列,样式单调、区分度低,对用户缺乏吸引力,粘贴于产品包装表面极易破坏设计美感,降低产品价值。随着艺术品及文化市场的繁荣,社会对生成具有视觉吸引力防伪码的需求越来越大。同时标准QR码识别算法使用门槛低,各解码设备都可轻松获取码类蕴含信息,信息保密性差。本文从防伪码视觉优化及加强保密性出发,研究提出一种信息嵌入图像型新型防伪码。本文主要工作可概括为:（1）设计一种信息嵌入图像型防伪码。区别于传统QR码格式固定、样式单一,新型防伪码设计新的结构,根据输入模板及单位模块大小确定数据填充区域,保留模板外观前提下将防伪信息嵌入图案模板中,实现防伪码外观优化。（2）设计新型防伪码生成算法。通过规范图案模板处理过程,制定数据序列生成方式,添加不同类型纠错码完成新型防伪码生成。新型防伪码编码容量不受版本格式约束,在模板图案足够大情形下,编码容量远超QR码,且新型防伪码根据不同纠错等级选择RS纠错算法,最高纠错率可达30%,保留传统QR码防伪性能。（3）设计新型防伪码识别算法,通过防伪码图像边缘提取及模板选择,匹配模板图案完成信息提取,译码解码实现防伪码识别。新型防伪码只能被专用解码器解码不被传统二维码扫描器识别,且解码过程需识别图案模板,有效提高嵌入信息保密性。该算法允许识别彩色防伪码,通过测试,已证明算法识别有效性。（4）结合信息嵌入图像型防伪码算法,借助区块链技术提出艺术品防伪模型,为未来防伪领域发展提供新的方向。
白永强[9]（2019）在《高动态范围图像的信息隐藏技术》文中进行了进一步梳理高动态范围（High dynamic range,HDR）成像技术采用浮点型数据记录像素信息,可以真实展现现实世界丰富的色彩细节和明暗层次,因而得到了广泛的关注和迅猛的发展。然而,在网络传输和信息共享的过程中,如何对HDR图像的所有权、真实性以及完整性等进行有效地保护,成为信息隐藏技术研究领域亟待解决的课题。本学位论文立足于现有的信息隐藏技术,深入分析和挖掘HDR图像的存储格式和视觉感知特性,从不同应用角度提出了相应的信息隐藏算法。其主要研究内容包括:1、面向隐秘通信的HDR图像隐写算法。该算法对现有的人眼感知特性进行扩展,并结合Open EXR格式的转换特性,在HDR图像原始的十进制浮点数中进行隐秘信息的有效嵌入。由于充分考虑了HDR图像特有的亮度掩蔽效应,该算法具有优秀的不可见性。同时,由于本文采用十进制嵌入方法替代传统的二进制方法,不仅极大的拓展了嵌入容量,同时也没有破坏破载体图像像素值的统计规律性,可以较好的对抗隐写分析。此外,本文算法还可以根据隐秘信息的提取误差对篡改区域进行有效的检测和定位,优于现有的HDR图像隐写算法。2、面向版权保护的HDR图像数字水印算法。针对HDR图像数字水印性能呈现出空域多样化的现象,本文提出鲁棒活跃度和感知活跃度这两个水印活跃度概念,以此来分别表征算法的空域鲁棒性和不可见性。随后,设计分级嵌入强度机制和混合感知掩模进一步优化算法的鲁棒性和不可见性。同时,为了解决HDR图像的高动态范围和浮点型数据问题,我们采用奇异值分解实现亮度信息和纹理信息的有效分离,并对提取的纹理信息采用非下采样轮廓波变换进一步优化。最后,利用一种简单的嵌入方法,实现了不同区域和不同强度的水印嵌入。实验结果表明,本文算法在不可见性、鲁棒性以及嵌入容量方法均表现出优异的性能,优于现有的HDR图像数字水印算法。3、面向内容认证的HDR图像篡改检测与修复算法。该算法利用原始HDR图像生成参考信息进行隐秘信息进行嵌入,当图像被篡改时,可以根据提取的隐秘信息进行检测和修复篡改区域。基于人类视觉系统和Open EXR存储格式的冗余性,我们对HDR图像的不同通道信息设计不同的压缩方法,优化参考图像的存储空间和图像质量。同时,基于HDR图像邻域像素的高相关性,结合分块抽样机制和自嵌入策略,降低了窜改巧合问题概率和计算复杂度。实验结果表明,该算法可以对篡改后的HDR图像进行有效的篡改检测和内容修复,并具有较高的篡改修复率和较低的计算复杂度。4、面向敏感领域的可逆HDR图像信息隐藏算法。一方面,该算法利用人类视觉系统和Open EXR存储格式的冗余性,生成多层低失真的嵌入载体。另一方面,结合差值扩展策略,采用多模态的混合预测模型和多层嵌入策略,实现了基于预测误差扩展的多层可逆HDR图像信息隐藏。实验结果表明,该算法充分利用了HDR图像存储格式的特性,具有良好的不可见性。同时,混合预测模型和多层嵌入策略也进一步提高了算法的嵌入容量和安全性,可以满足军事传输、医学处理及司法认证等敏感应用场景的需求。
胡靖瑶[10]（2019）在《面向信息溯源的遥感影像几何代数信息编码与特征标签方法》文中研究说明空间数据溯源实质上是一种对空间数据进行完整的工作流演变过程、标注信息和其他处理过程的记录。通过标注方式记录数据重要信息,追溯空间数据历史状态十分重要。传统的数据溯源在记录溯源信息时存在信息不统一规范、过于离散,并且毫无隐蔽性等问题,其实主要原因是缺少对溯源信息合理的组织管理与表达。因此本文提出构建基于几何代数的溯源信息融合表达方法,实现空间数据溯源。基于几何代数维度运算,可实现复杂的几何与代数运算。由几何算子连接组成的几何代数多重向量结构可以自定义各种维度,可自由扩展与缩减维度空间。本文基于几何代数理论与方法构建溯源信息概念内容和属性数据的关联关系。基于几何代数的多重向量结构可实现混合维度溯源信息统一组织与表达。本文基于数据溯源标准,研究并构建了遥感影像数据溯源指标体系;构建编码规则,实现溯源信息编码;基于几何代数的数学结构形式以及几何算子,研究溯源信息的表达方法,并设计了相应的溯源信息表达更新与一致性检验算子;基于四元数小波变换的数字水印算法,研究遥感影像中嵌入与提取溯源信息方法。基于上述理论与方法,构建了面向溯源的遥感影像数据特征标签系统。本文的主要研究工作包括一下几个方面:（1）遥感影像数据溯源信息指标体系构建与编码。依据数据溯源标准,构建适用于遥感影像数据的溯源信息指标体系。通过构建溯源数据规范化,定义了遥感影像元数据、节点信息,操作信息的命名规范,实现了各个溯源环节的规范化、标准化。构建编码规则,实现溯源信息编码。（2）基于几何代数的溯源信息融合表达。基于几何代数的空间基向量和几何算子可进行特定对象关系的表达,几何代数多重向量结构可实现混合维度溯源信息关联结构的统一组织与表达,并设计了相应的溯源信息表达更新与一致性检验算子。（3）溯源信息嵌入与提取技术。基于四元数小波变换的数字水印算法,实现遥感影像中嵌入与提取溯源信息二维码,实现溯源信息的隐蔽性、稳健性。
二、结合卷积码技术的优化水印体制的实验分析(英文)（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、结合卷积码技术的优化水印体制的实验分析(英文)（论文提纲范文）
（1）基于重编码痕迹的数字视频被动取证算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 多媒体取证研究背景及意义 |
| 1.2 数字多媒体取证技术 |
| 1.2.1 多媒体主动取证技术简介 |
| 1.2.2 多媒体被动取证技术简介及国内外研究现状 |
| 1.2.3 现有工作的局限性分析 |
| 1.3 本文主要研究内容及创新点 |
| 1.4 章节安排 |
| 第二章 视频重编码痕迹模型构建及理论分析 |
| 2.1 数字视频重压缩问题建模及应用场景 |
| 2.1.1 问题原型 |
| 2.1.2 重压缩视频检测算法应用场景 |
| 2.1.3 重压缩视频的特例:双压缩视频 |
| 2.2 视频编码标准简介 |
| 2.2.1 MPEG系列视频编码标准简介 |
| 2.2.2 H.264 视频编码标准简介 |
| 2.3 典型的视频重压缩操作 |
| 2.3.1 GOP结构对齐的重压缩操作 |
| 2.3.2 GOP结构错位的重压缩操作 |
| 2.4 重编码痕迹模型 |
| 2.4.1 时间域与空间域重编码痕迹模型 |
| 2.4.2 像素域与压缩域重编码痕迹模型 |
| 2.4.3 重编码痕迹模型关系图 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于局部运动向量场分析的静止背景双压缩视频检测算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 静止背景视频重编码痕迹模型 |
| 3.3 静止背景视频重编码痕迹特性实例分析 |
| 3.3.1 P帧宏块类型统计特性分析 |
| 3.3.2 P帧运动向量的统计特性分析 |
| 3.3.3 预测残差特性分析 |
| 3.4 基于局部运动向量场分析的静止背景双压缩视频检测算法 |
| 3.4.1 背景区域宏块级分割 |
| 3.4.2 提取加权预测残差序列 |
| 3.4.3 后处理操作 |
| 3.4.4 周期性分析 |
| 3.5 实验与结果分析 |
| 3.5.1 数据库 |
| 3.5.2 双压缩检测性能实验 |
| 3.5.3 原始GOP长度估计实验 |
| 3.5.4 对于不同码率控制算法的可靠性实验 |
| 3.5.5 对于转码过程的鲁棒性实验 |
| 3.5.6 时间效率分析实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于块效应度量的MPEG-4 双压缩视频检测算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 MPEG-4 视频中的块效应 |
| 4.2.1 块效应理论模型分析 |
| 4.2.2 MPEG-4 双压缩视频块效应实例分析 |
| 4.3 基于块效应度量的MPEG-4 双压缩视频检测算法 |
| 4.3.1 块效应度量 |
| 4.3.2 结合块效应强度与VPF痕迹 |
| 4.3.3 周期性分析 |
| 4.4 实验与结果分析 |
| 4.4.1 块效应强度及VPF痕迹的实例分析 |
| 4.4.2双压缩检测性能实验 |
| 4.4.3 原始GOP大小估计准确性实验 |
| 4.4.4不同调节参数对于检测性能的影响实验 |
| 4.4.5 不同备选GOP选择算法对于检测性能的影响实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于卷积神经网络的H.264 视频帧级双压缩痕迹检测算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 深度卷积神经网络技术简介 |
| 5.2.1 典型的网络层结构 |
| 5.2.2 典型的深度卷积网络结构 |
| 5.3 基于卷积神经网络的帧级双压缩检测算法 |
| 5.3.1 帧级重编码痕迹分析 |
| 5.3.2 算法整体框架 |
| 5.3.3 预处理层 |
| 5.3.4 在深层卷积层中使用1×1 卷积核 |
| 5.3.5 全局平均池化层 |
| 5.4 实验与结果分析 |
| 5.4.1 数据库 |
| 5.4.2 帧级双压缩痕迹检测性能评价标准 |
| 5.4.3 实验参数设置 |
| 5.4.4 卷积神经网络结构分析实验 |
| 5.4.5 检测性能对比实验 |
| 5.4.6 对于不同GOP大小的鲁棒性实验 |
| 5.4.7 网络参数规模分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于质量下降机制分析的同参数双压缩视频检测算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 重压缩视频质量下降机制分析 |
| 6.2.1 连续重压缩后视频客观质量的变化规律 |
| 6.2.2 MPEG视频编解码过程中的质量下降机制 |
| 6.2.3 H.264 视频编解码过程中的质量下降机制 |
| 6.3 基于质量下降机制分析的同参数双压缩视频检测算法 |
| 6.3.1 MPEG-DM算法 |
| 6.3.2 H264-DM算法 |
| 6.4 实验与结果分析 |
| 6.4.1 数据库 |
| 6.4.2 MPEG-2 视频的双压缩检测性能实验 |
| 6.4.3 MPEG-4 视频的双压缩检测性能实验 |
| 6.4.4 关于H.264 视频的检测性能实验 |
| 6.4.5 算法在多样视频内容及编码参数设置下的性能分析实验 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究工作总结 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 攻读学位期间参与的项目目录 |
（2）数字指纹及其在多媒体版权保护中的应用研究（论文提纲范文）
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 数字多媒体版权保护的基本要求 |
| 1.3 数字多媒体版权保护的基本内容 |
| 1.4 指纹与数字指纹 |
| 1.4.1 指纹概念与分类 |
| 1.4.2 数字指纹概念与性质 |
| 1.5 数字指纹概述 |
| 1.5.1 数字指纹研究问题 |
| 1.5.2 数字指纹分类 |
| 1.5.3 数字指纹基本模型 |
| 1.6 数字指纹研究现状 |
| 1.7 本文主要研究内容及工作 |
| 第2章 CDMA扩频水印和量化扩频水印研究 |
| 2.1 数字指纹与信息隐藏 |
| 2.2 数字指纹的嵌入性质 |
| 2.3 数字水印及其容量 |
| 2.4 基于 CDMA的扩频数字水印 |
| 2.4.1 基于 CDMA的扩频数字水印 |
| 2.4.2 基于多小波的数字水印 |
| 2.4.3 试验与分析 |
| 2.5 基于量化和扩频的混合水印 |
| 2.5.1 Costa水印模型 |
| 2.5.2 混合水印嵌入算法 |
| 2.5.3 混合水印提取算法 |
| 2.5.4 性能分析 |
| 2.5.5 试验结果及分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 合谋安全的数字指纹编码研究 |
| 3.1 数字指纹编码概述 |
| 3.1.1 数字指纹编码分类 |
| 3.1.2 数字指纹编码的基本要求 |
| 3.2 数字指纹信息码 |
| 3.3 Boneh-Shaw指纹模型 |
| 3.4 基于卷积码的数字指纹编码 |
| 3.4.1 指纹信息码编码 |
| 3.4.2 指纹信息码译码 |
| 3.4.3 指纹信息码性能分析 |
| 3.4.4 应用实例 |
| 3.5 合谋安全的扩频指纹编码 |
| 3.5.1 合谋组合攻击对扩频编码的影响 |
| 3.5.2 合谋平均攻击对扩频编码的影响 |
| 3.5.3 附加噪声攻击对扩频编码的影响 |
| 3.5.4 扩频编码的合谋安全性质 |
| 3.6 基于卷积码的扩频数字指纹编码 |
| 3.6.1 扩频卷积指纹编码 |
| 3.6.2 扩频卷积指纹译码 |
| 3.6.3 性能分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 透明购买的数字指纹协议研究 |
| 4.1 指纹协议概述 |
| 4.2 非对称指纹及其模型 |
| 4.3 透明购买的非对称指纹 |
| 4.3.1 透明购买的指纹协议性质 |
| 4.3.2 基础理论 |
| 4.3.3 透明购买的非对称指纹协议 |
| 4.3.4 协议安全性分析 |
| 4.4 匿名指纹及其性质 |
| 4.4.1 盲签名及其性质 |
| 4.4.2 匿名指纹协议 |
| 4.4.3 协议性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于安全多方计算的所有权证明协议 |
| 5.1 研究背景 |
| 5.2 协议结构概述 |
| 5.3 安全多方计算 |
| 5.3.1 多方安全计算的基本概念 |
| 5.3.2 研究现状与问题 |
| 5.3.3 基于容错的安全多方计算 |
| 5.3.4 实验分析 |
| 5.4 基本模型与技术 |
| 5.4.1 数字水印模型 |
| 5.4.2 承诺方案 |
| 5.4.3 可验证安全的秘密共享 |
| 5.5 所有权证明方案 |
| 5.5.1 注册协议 |
| 5.5.2 共享更新协议 |
| 5.5.3 检测协议 |
| 5.6 协议安全和性能分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
| 附录A 多小波与图像多小波变换 |
| A．1 多小波及多小波变换 |
| A．2 图像多小波视觉掩蔽模型 |
| A．3 基于多小波的混合数字水印 |
| A．3.1 图像预处理 |
| A．3.2 多小波分解 |
| A．3.3 图像整形 |
（3）基于混合加密算法的彩色QR码技术研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 课题的研究背景与意义 |
| §1.2 国内外研究现状 |
| §1.2.1 二维码增容领域研究现状 |
| §1.2.2 二维码信息加密领域研究现状 |
| §1.3 研究内容 |
| §1.4 论文结构安排 |
| 第二章 黑白QR码技术相关理论 |
| §2.1 黑白QR码基本特性概述 |
| §2.2 黑白QR码功能图形介绍 |
| §2.3 黑白QR码编码理论 |
| §2.3.1 数据编码 |
| §2.3.2 纠错编码 |
| §2.3.3 码字序列与布局 |
| §2.3.4 掩模 |
| §2.3.5 格式信息与版本信息 |
| §2.4 黑白QR码解码理论 |
| §2.4.1 图像预处理算法 |
| §2.4.2 黑白QR码解码 |
| §2.5 黑白QR码的容量可扩展性 |
| §2.6 本章小结 |
| 第三章 彩色QR码编解码设计与实现 |
| §3.1 彩色QR码编码设计 |
| §3.1.1 色彩编码设计 |
| §3.1.2 数据信息编码 |
| §3.1.3 纠错编码算法 |
| §3.1.4 码字序列排布规则 |
| §3.2 彩色QR码图像识读与解码 |
| §3.2.1 检测定位算法 |
| §3.2.2 透视变换算法 |
| §3.2.3 纠错译码算法 |
| §3.2.4 彩色QR码图像解码 |
| §3.3 彩色QR码系统实现 |
| §3.3.1 彩色QR码编码实例 |
| §3.3.2 彩色QR码解码实例 |
| §3.3.3 彩色QR码仿真实验 |
| §3.4 彩色QR码安全性分析 |
| §3.5 本章小结 |
| 第四章 彩色QR码混合加密算法设计与实现 |
| §4.1 DES加密算法理论基础 |
| §4.1.1 数据加密部分 |
| §4.1.2 子密钥生成过程 |
| §4.2 RSA加密算法理论基础 |
| §4.3 DES、RSA算法优缺点分析 |
| §4.4 彩色QR码的混合加密算法设计与实现 |
| §4.4.1 彩色QR码混合加解密步骤 |
| §4.4.2 混合加密算法系统实现 |
| §4.5 仿真实验 |
| §4.5.1 加密效果分析 |
| §4.5.2 加密安全性分析 |
| §4.5.3 加解密效率测试 |
| §4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| §5.1 总结 |
| §5.2 待研究的问题与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士期间的主要研究成果 |
（4）高信噪比环境下的高隐蔽性音频信息隐藏算法研究（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 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究工作和内容安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 音频信息隐藏技术综述 |
| 2.1 人类听觉系统与心理声学模型 |
| 2.1.1 人类听觉系统 |
| 2.1.2 心理声学模型 |
| 2.2 音频信息隐藏技术 |
| 2.2.1 系统框架 |
| 2.2.2 经典算法介绍 |
| 2.3 性能指标 |
| 2.3.1 鲁棒性 |
| 2.3.2 隐蔽性 |
| 2.3.3 隐藏容量 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 高隐蔽性的音频信息隐藏算法 |
| 3.1 关键问题描述 |
| 3.1.1. 时域与变换域的选择 |
| 3.1.2. 生成数字水印 |
| 3.1.3. 确定嵌入强度 |
| 3.2 基于扩频的音频信息隐藏算法 |
| 3.2.1 技术流程框架 |
| 3.2.2 计算嵌入强度 |
| 3.2.3 基于扩频的差分编解码算法 |
| 3.3 基于PATCHWORK的非均匀嵌入算法 |
| 3.3.1 信息嵌入 |
| 3.3.2 嵌入信息后的子块平稳性 |
| 3.3.3 信息提取 |
| 3.4 仿真结果与性能比较 |
| 3.4.1. 隐蔽性 |
| 3.4.2. 鲁棒性 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 音频信息隐藏系统的设计与软件实现 |
| 4.1 发送端的软件设计与实现 |
| 4.1.1 音频文件信息嵌入设计 |
| 4.1.2 实时录音信息嵌入设计 |
| 4.1.3 发送端其他模块的介绍 |
| 4.1.4 软件运行效果图 |
| 4.2 接收端的软件设计与实现 |
| 4.2.1 音频文件信息提取设计 |
| 4.2.2 实时录音信息提取设计 |
| 4.2.3 接收端其他模块设计 |
| 4.2.4 软件运行效果图 |
| 4.3 双声道混合问题 |
| 4.3.1 问题描述 |
| 4.3.2 解决方案 |
| 4.3.3 测试结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 工作总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 缩略语列表 |
| 致谢 |
（5）面向云计算的图像加密和检索技术研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 图像加密技术 |
| 1.2.2 图像检索技术 |
| 1.2.3 密文图像检索技术 |
| 1.3 研究内容与组织结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 组织架构 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 理论基础 |
| 2.1 密码学基础知识 |
| 2.1.1 对称加密理论 |
| 2.1.2 非对称加密理论 |
| 2.1.3 国产加密算法 |
| 2.2 图像加密技术 |
| 2.2.1 混沌系统 |
| 2.2.2 DNA计算 |
| 2.3 深度学习技术 |
| 2.3.1 卷积神经网络 |
| 2.3.2 GoogLeNet |
| 2.4 同态加密技术 |
| 2.4.1 同态加密概述 |
| 2.4.2 经典加密算法的同态性 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 面向云环境的彩色图像混合加密算法 |
| 3.1 准备工作 |
| 3.1.1 自适应DNA编码 |
| 3.1.2 盲水印技术 |
| 3.1.3 国产加密算法的应用 |
| 3.2 加密算法 |
| 3.3 实验结果 |
| 3.4 安全性分析 |
| 3.4.1 密钥穷举攻击分析 |
| 3.4.2 统计学攻击分析 |
| 3.4.3 差分攻击分析 |
| 3.4.4 抗剪裁攻击分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 密文图像检索方案 |
| 4.1 图像特征处理 |
| 4.1.1 特征提取 |
| 4.1.2 特征融合 |
| 4.1.3 特征加密 |
| 4.2 详细方案 |
| 4.2.1 方案模型构建 |
| 4.2.2 密文图像检索流程 |
| 4.2.3 实验结果与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 面向云计算的密文图像检索系统设计与实现 |
| 5.1 系统开发背景 |
| 5.2 系统总体设计与环境部署 |
| 5.2.1 系统总体设计 |
| 5.2.2 系统的环境部署 |
| 5.3 系统主要功能模块实现 |
| 5.3.1 系统登录模块设计 |
| 5.3.2 系统主页面设计与实现 |
| 5.3.3 个人信息管理功能 |
| 5.3.4 图像上传功能 |
| 5.3.5 图像检索功能 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
（6）基于QR码的彩色图像数字水印算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 数字水印技术的应用领域 |
| 1.4 本文主要研究内容及结构安排 |
| 2 数字水印技术 |
| 2.1 数字水印概述 |
| 2.2 数字水印的攻击与评价标准 |
| 2.3 QR二维码 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于QR码的多模型数字水印算法 |
| 3.1 多模型水印嵌入算法 |
| 3.2 多模型水印提取算法 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于NSST与Hessenberg分解的零水印算法 |
| 4.1 零水印构造算法 |
| 4.2 零水印检测算法 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（7）基于QR码和印章水印的电子证件防伪技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 二维码防伪技术研究现状 |
| 1.2.2 证件防伪技术研究现状 |
| 1.3 研究内容与主要工作 |
| 1.4 本文结构 |
| 第2章 相关理论与技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 二维码技术 |
| 2.2.1 二维码技术及特点 |
| 2.2.2 QR码技术 |
| 2.3 二维超混沌映射技术 |
| 2.4 MD5算法 |
| 2.5 数字水印 |
| 2.5.1 二值图像数字水印 |
| 2.5.2 彩色图像数字水印 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于QR码和印章图像的数字水印算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于QR码的数字水印算法 |
| 3.2.1 QR码的生成及预处理 |
| 3.2.2 QR码数字水印嵌入 |
| 3.2.3 QR码数字水印提取 |
| 3.3 基于印章图像的数字水印算法 |
| 3.3.1 印章图像的生成及预处理 |
| 3.3.2 印章图像数字水印嵌入 |
| 3.3.3 印章图像数字水印提取 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 实验评价指标 |
| 3.4.2 实验结果与性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于QR码和印章水印的电子证件防伪方案 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 电子证件防伪方案设计 |
| 4.2.1 防伪电子发票生成 |
| 4.2.2 防伪电子发票验证 |
| 4.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（8）一种信息嵌入图像型防伪码技术的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 论文研究的目的与意义 |
| 1.2 防伪技术现状 |
| 1.2.1 传统产品防伪技术现状 |
| 1.2.2 现代电子防伪技术 |
| 1.3 研究内容和组织安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文组织 |
| 2 二维码防伪技术 |
| 2.1 二维码 |
| 2.2 二维码防伪技术现状 |
| 2.3 典型二维码 |
| 2.3.1 QR码 |
| 2.3.2 视觉二维码 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 信息嵌入图像型防伪码技术 |
| 3.1 信息嵌入图像型防伪码构成 |
| 3.2 信息嵌入图像型防伪信息系统模型 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 信息嵌入图像型防伪码生成技术 |
| 4.1 模板处理 |
| 4.2 防伪码生成 |
| 4.2.1 信息编码表 |
| 4.2.2 数据编码 |
| 4.2.3 纠错编码 |
| 4.2.4 码字交织 |
| 4.2.5 版本选择 |
| 4.2.6 放置数据位 |
| 4.2.7 数据项掩码 |
| 4.2.8 添加格式和版本信息 |
| 4.3 彩色防伪码 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 信息嵌入图像型防伪码识别技术 |
| 5.1 防伪码定位 |
| 5.2 图像校准 |
| 5.2.1 版本确定 |
| 5.2.2 图像校正 |
| 5.3 模板识别 |
| 5.4 信息提取 |
| 5.4.1 防伪码二值化 |
| 5.4.2 信息读取 |
| 5.5 信息纠错译码 |
| 5.6本章小结 |
| 6 防伪系统设计与实现 |
| 6.1 防伪系统设计 |
| 6.1.1 需求分析 |
| 6.1.2 概要设计 |
| 6.1.3 详细设计 |
| 6.2 防伪系统实现 |
| 6.2.1 系统文件结构 |
| 6.2.2 系统实现 |
| 6.3 实验结果及性能分析 |
| 6.3.1 实验结果 |
| 6.3.2 性能分析 |
| 6.4 新型防伪码应用前景 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A:攻读学位期间取得的研究成果 |
（9）高动态范围图像的信息隐藏技术（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究动态与发展现状 |
| 1.2.1 高动态范围成像技术 |
| 1.2.2 信息隐藏技术研究现状 |
| 1.2.3 高动态范围图像信息隐藏技术的研究现状 |
| 1.3 研究内容和组织结构 |
| 2 高动态范围成像及信息隐藏技术概述 |
| 2.1 高动态范围成像技术概述 |
| 2.1.1 HDR图像的生成 |
| 2.1.2 HDR图像的存储 |
| 2.1.3 HDR图像的显示 |
| 2.2 信息隐藏技术概述 |
| 2.2.1 系统框架 |
| 2.2.2 性能指标 |
| 2.2.3 攻击和分类 |
| 2.2.4 应用领域 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 高容量高保真HDR图像隐写算法 |
| 3.1 HDR图像感知特性 |
| 3.2 格式转换特性 |
| 3.3 算法流程 |
| 3.3.1 嵌入和提取 |
| 3.3.2 阈值设定 |
| 3.4 实验结果和分析 |
| 3.4.1 性能分析 |
| 3.4.2 综合性能对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 对抗色调映射的鲁棒性HDR图像数字水印 |
| 4.1 色调映射特性 |
| 4.1.1 色调映射原理及分类 |
| 4.1.2 色调映射特性及空域活跃度分析 |
| 4.2 算法流程 |
| 4.2.1 动机和方法 |
| 4.2.2 嵌入强度和掩膜设计 |
| 4.2.3 嵌入和提取 |
| 4.3 实验结果和分析 |
| 4.3.1 实验条件及评价标准 |
| 4.3.2 性能分析 |
| 4.3.3 综合性能对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 HDR图像篡改检测及修复算法 |
| 5.1 OpenEXR格式及视觉感知特性 |
| 5.2 邻域相关性 |
| 5.3 参考图像及嵌入载体的生成 |
| 5.3.1 参考图像的生成 |
| 5.3.2 嵌入载体的生成 |
| 5.4 算法流程 |
| 5.4.1 水印嵌入 |
| 5.4.2 篡改定位及内容恢复 |
| 5.5 实验结果及分析 |
| 5.5.1 参考图像生成质量 |
| 5.5.2 篡改检测及修复概率 |
| 5.5.3 篡改巧合问题及计算复杂度 |
| 5.5.4 综合性能对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 可逆HDR图像信息隐藏算法 |
| 6.1 动机和方法 |
| 6.1.1 OpenEXR格式特性 |
| 6.1.2 预测误差扩展 |
| 6.2 算法流程 |
| 6.2.1 生成嵌入载体 |
| 6.2.2 计算预测值 |
| 6.2.3 设定嵌入强度 |
| 6.2.4 嵌入隐秘信息 |
| 6.2.5 提取隐秘信息和恢复载体 |
| 6.3 实验结果及分析 |
| 6.3.1 不可见性 |
| 6.3.2 嵌入容量 |
| 6.3.3 综合对比 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结和展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 未来研究方向 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
| Abstract |
| 中文摘要 |
（10）面向信息溯源的遥感影像几何代数信息编码与特征标签方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 溯源技术研究综述 |
| 1.2.2 基于几何代数信息编码研究现状 |
| 1.2.3 溯源信息嵌入与提取研究 |
| 1.2.4 存在问题和本研究定位 |
| 1.3 研究内容、技术路线及论文组织 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 论文组织 |
| 第2章 遥感影像溯源信息组成与编码 |
| 2.1 遥感影像溯源信息采集范畴 |
| 2.1.1 溯源信息采集基本原则 |
| 2.1.2 遥感影像溯源信息组成 |
| 2.2 遥感影像数据溯源信息指标体系 |
| 2.2.1 元数据信息 |
| 2.2.2 路径信息 |
| 2.2.3 操作信息 |
| 2.3 溯源信息编码 |
| 2.3.1 信息编码的基本原则 |
| 2.3.2 元数据信息编码 |
| 2.3.3 路径信息编码 |
| 2.3.4 操作信息编码 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于几何代数的溯源信息融合表达 |
| 3.1 几何代数基础及表达 |
| 3.1.1 几何代数基础 |
| 3.1.2 几何代数表达 |
| 3.2 基于几何代数的溯源信息编码表达 |
| 3.2.1 几何代数模型 |
| 3.2.2 基于几何代数的溯源信息表达 |
| 3.3 基于几何代数算子的溯源信息更新与校验 |
| 3.3.1 溯源信息动态更新与校验机制 |
| 3.3.2 溯源信息更新 |
| 3.3.3 溯源信息校验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 面向遥感影像数据溯源的特征标签方法 |
| 4.1 面向溯源的特征标签构建框架 |
| 4.1.1 溯源体系的分层结构 |
| 4.1.2 溯源体系的运行流程 |
| 4.2 面向溯源的特征标签嵌入与提取方法 |
| 4.2.1 溯源信息二维码生成与识别 |
| 4.2.2 溯源信息嵌入方法 |
| 4.2.3 溯源信息提取方法 |
| 4.3 特征标签的抗攻击能力分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 面向溯源的遥感影像数据特征标签系统 |
| 5.1 溯源系统架构设计 |
| 5.1.1 设计思想 |
| 5.1.2 系统架构设计 |
| 5.2 面向溯源的遥感影像数据特征标签系统功能模块设计 |
| 5.2.1 总体功能结构 |
| 5.2.2 子系统功能结构 |
| 5.3 溯源系统功能实现验证 |
| 5.3.1 溯源信息嵌入与动态更新 |
| 5.3.2 溯源信息提取 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 主要研究成果 |
| 6.2 论文特色 |
| 6.3 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、结合卷积码技术的优化水印体制的实验分析(英文)（论文参考文献）
- [1]基于重编码痕迹的数字视频被动取证算法研究[D]. 何沛松. 上海交通大学, 2018(01)
- [2]数字指纹及其在多媒体版权保护中的应用研究[D]. 朱岩. 哈尔滨工程大学, 2005(08)
- [3]基于混合加密算法的彩色QR码技术研究与实现[D]. 张维纳. 桂林电子科技大学, 2021(02)
- [4]高信噪比环境下的高隐蔽性音频信息隐藏算法研究[D]. 刘钊宏. 北京邮电大学, 2021(01)
- [5]面向云计算的图像加密和检索技术研究与实现[D]. 于溯. 重庆理工大学, 2021(02)
- [6]基于QR码的彩色图像数字水印算法研究[D]. 薛宏飞. 山东科技大学, 2020(06)
- [7]基于QR码和印章水印的电子证件防伪技术研究[D]. 冉湘娟. 延边大学, 2020(05)
- [8]一种信息嵌入图像型防伪码技术的研究与实现[D]. 赵世栋. 景德镇陶瓷大学, 2020(01)
- [9]高动态范围图像的信息隐藏技术[D]. 白永强. 宁波大学, 2019(06)
- [10]面向信息溯源的遥感影像几何代数信息编码与特征标签方法[D]. 胡靖瑶. 南京师范大学, 2019(02)