基于H.264和JND模型的视频水印研究



基于H.264和JND模型的视频水印研究

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基于H.264和JND模型的视频水印研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-10页
第一章绪论	第10-14页
· 研究背景及意义	第10-11页
· 数字水印技术的研究现状与发展	第11-12页
· 本文的主要研究工作	第12-13页
· 本文的章节安排	第13-14页
第二章数字视频水印技术	第14-23页
· 数字视频水印的特点	第14-16页
· 数字视频水印的分类	第16-17页
· 数字视频水印的嵌入算法	第17-20页
· 基于原始视频的水印算法	第17-18页
· 基于压缩视频的水印算法	第18-19页
· 满足特定要求的视频水印算法	第19-20页
· 数字视频水印技术的应用领域	第20-22页
· 本章小结	第22-23页
第三章基于人眼视觉特性的JND 模型	第23-46页
· 人眼视觉系统介绍	第23-29页
· 保真度衡量	第23-24页
· HVS 的基本构造和模型框架	第24-26页
· 人类视觉系统的基本特征	第26-29页
· 几种常见的基于HVS 的JND 模型	第29-34页
· 基于DCT 的Watson 模型	第30-31页
· 基于DWT 的JND 模型	第31-32页
· 基于图像块的JND 模型	第32-34页
· 针对H.264 视频编码标准的JND 模型	第34-42页
· 结合H.264 的JND 模型的特殊要求	第35页
· 整数DCT 变换量化过程	第35-37页
· 空间对比敏感度函数	第37-41页
· 时间对比敏感度函数	第41页
· 本文得到的JND 模型	第41-42页
· 实验结果与性能分析	第42-45页
· 测试结果	第43-45页
· 结论与分析	第45页
· 本章小结	第45-46页
第四章基于JND 模型的H.264 视频水印算法	第46-53页
· 基于H.264 和JND 模型的数字水印嵌入方案	第46-47页
· 水印信息的生成	第47-48页
· 水印嵌入过程	第48-49页
· 水印提取过程	第49页
· 实验结果及性能评价	第49-52页
· 嵌入水印后的保真度测量	第49-51页
· 对于常见攻击的鲁棒性测试	第51-52页
· 本章小结	第52-53页
结论	第53-55页
参考文献	第55-60页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第60-61页
致谢	第61页

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