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《中北大学》 2011年
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基于混沌神经网络的数字水印算法研究

王妍芬  
【摘要】:数字水印技术在版权保护、信息不可见通信、认证安全、数字指纹、内容标识、使用控制等领域发挥越来越重要的作用。因此研究建立更好的数字水印模型,具有重要的理论意义和实用价值。 本文首先介绍多个混沌系统的性能,分析比较各混沌系统产生的二值序列的随机性与相关性,从中得出四维混沌系统Qi产生的二值序列具有良好的随机性与相关性;根据对水印图像置乱的基础知识进行分析及对混沌神经网络模型进行研究和探讨后,设计了基于混沌神经网络的水印图像加密算法,通过实验证实了该模型的可行性;随后在数字水印技术的基本框架基础上,设计了基于混沌神经网络的变换域数字水印技术,它首先把原图像进行傅里叶变换,再把水印图像用混沌神经网络系统进行置乱。同时,把混沌和神经网络系统产生的序列作为密钥,经过嵌入算法,得到嵌入水印的图像;最后对含水印图像进行鲁棒性测试,验证了算法的可行性。
【学位授予单位】:中北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP309.7

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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10 谢忠玉;电力短期负荷时间序列混沌特性分析及预测研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 饶吉来;基于图像处理的型面联接件检测技术研究[D];河南理工大学;2010年
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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10 徐天岭;可抗重录音的鲁棒性音频数字水印算法研究[D];北方工业大学;2010年
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