【正文】 第3章 基于混沌的空域脆弱認(rèn)證水印 5 人類視覺系統(tǒng)(HVS) 5 圖像的位平面分解 5 圖像的位平面表示 6 混沌理論 6 混沌動力系統(tǒng)與混沌序列 7 Logistic映射 7 基于混沌的脆弱性認(rèn)證水印算法設(shè)計 7 水印的生成 7 水印的嵌入 8 篡改檢測和定位 8 性能分析和仿真實驗 9 性能分析 9 仿真實驗 9第4章 一種實用的可恢復(fù)脆弱認(rèn)證水印 9 認(rèn)證水印算法設(shè)計 9 圖像的置亂技術(shù) 9 水印的生成和嵌入 10 水印的生成 10 仿真實驗 10第5章 抗JPEG壓縮的自嵌入半脆弱水印 10 半脆弱數(shù)字水印概述 10 相關(guān)基礎(chǔ)知識 11 JPEG簡介 11 水印信號設(shè)計 11 水印嵌入過程 11 水印差別檢測和圖像認(rèn)證過程 11 性能分析和仿真實驗 11 性能分析 11 仿真實驗及結(jié)果 12第6章 結(jié) 論 12 結(jié)論 12 展望 13參考文獻(xiàn) 14致 謝 15摘 要數(shù)字水印是信息隱藏技術(shù)研究領(lǐng)域的一個重要分支。（略） 圖像認(rèn)證技術(shù)研究概況數(shù)字水印技術(shù)是根據(jù)其應(yīng)用一般可分為：用于版權(quán)信息保護的魯棒水印(Robust Watermaking)和用于篡改檢測的認(rèn)證水印(Authentication Watermarking)。（略） 一些典型的認(rèn)證水印算法 空域認(rèn)證水印最早提出的水印算法是將水印信息嵌入到隨機選擇的圖像點的最低有效位(LSB,Least Significant bit) ，這里的水印信息是通過計算像素值高7位的校驗和(checksum)得到的。（略） 仿真實驗本算法在Matlab ，采用了多幅標(biāo)準(zhǔn)圖像進行測試。實驗仿真表明：該方案具有良好不可見性，可精確檢測圖像篡改和定位篡改精度。（略）感謝計算機科學(xué)與技術(shù)系及各位領(lǐng)導(dǎo)為我提供一個良好的學(xué)習(xí)環(huán)境；感謝、和等多位老師在課堂上對我們不倦的教誨；同時還有本班同學(xué)一直以來對我的熱情幫助，與他們純潔的友誼我會永遠(yuǎn)珍惜。（略）第6章 結(jié) 論 結(jié)論隨著網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)的迅速發(fā)展和多媒體數(shù)字產(chǎn)品的增多，(略)。（略） 水印的生成水印的產(chǎn)生框圖如圖 33所示。（略） 認(rèn)證水印的設(shè)計要求及評價指標(biāo) 認(rèn)證水印的設(shè)計要求在實際應(yīng)用中，一個實用的數(shù)字圖像認(rèn)證系統(tǒng)應(yīng)大致滿足以下要求：(1)對篡改操作與否應(yīng)具備極強的判斷能力；(2)應(yīng)對數(shù)字圖像圖像信息被篡改的程度進行有效描述；（略） 認(rèn)證水印與魯棒水印的差別認(rèn)證水印的目的是檢測出圖像在傳輸或分發(fā)過程中是否被非法編輯、修改、破壞或惡意篡改過。及網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景和巨大的社會需求，已經(jīng)吸引了眾多科研人員的目光。 (semi)fragile watermark。（略） 本文所做的的工作本文研究的主要工作是基于數(shù)字水印的圖像認(rèn)證技術(shù)，針對圖像認(rèn)證技術(shù)中的重點問題(包括篡改檢測、篡改定位精度和是否能夠區(qū)分正常的圖像處理和惡意篡改等)，在閱讀大量國內(nèi)外相關(guān)資料，對圖像認(rèn)證技術(shù)進行了深入研究和探討，包括圖像認(rèn)證技術(shù)的基本思想；認(rèn)證水印的定義、算法分類、設(shè)計要求以及與魯棒水印的區(qū)別；設(shè)計圖像認(rèn)證系統(tǒng)應(yīng)該注意的問題等。（略）將整幅圖像分解8個位平面(如圖 31)來分析各個位平面的圖像特征。（略） 仿真實驗本算法在Matlab ，（略）。由于篡改定位與系統(tǒng)安全之間是一對矛盾體，要得到精確的定位效果，必然以犧牲安全性為代價。與JPEG2000相結(jié)合的認(rèn)證水印技術(shù)是一個值得研究的課題；綜上所述，本文根據(jù)圖像認(rèn)證的要求，結(jié)合數(shù)字水印的特點，在分析了現(xiàn)有的基于數(shù)字水印的圖像認(rèn)證的基礎(chǔ)上，提出了用于圖像認(rèn)證的新