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面向医疗图像的可逆数字水印算法研究

论文目录
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-18页
 1.1 研究背景与意义第10-11页
 1.2 国内外研究现状第11-16页
 1.3 研究内容和主要工作第16页
 1.4 论文组织结构第16-18页
第二章 相关理论及关键技术第18-27页
 2.1 可逆数字水印技术第18-22页
  2.1.1 可逆数字水印技术概述第18-19页
  2.1.2 直方图移位第19-20页
  2.1.3 差值扩展第20-21页
  2.1.4 预测误差扩展第21-22页
 2.2 对比度增强的可逆数字水印技术第22-23页
 2.3 评价指标第23-26页
 2.4 本章小结第26-27页
第三章 基于预测误差扩展和整数小波变换的可逆数字水印算法第27-42页
 3.1 算法框架第27页
 3.2 相关技术第27-30页
  3.2.1 整数小波S变换第27-29页
  3.2.2 减小差值扩展第29-30页
 3.3 算法介绍第30-35页
  3.3.1 优化IRDE第30-31页
  3.3.2 有向差值预测第31-32页
  3.3.3 预处理第32-33页
  3.3.4 水印嵌入阶段第33-34页
  3.3.5 水印提取及载体恢复阶段第34-35页
 3.4 实验结果与分析第35-41页
  3.4.1 实验用例及实验环境第35页
  3.4.2 预测有效性分析第35-36页
  3.4.3 容量及透明性分析第36-41页
 3.5 本章小结第41-42页
第四章 基于阈值分割的对比度增强的可逆数字水印算法第42-52页
 4.1 相关知识第42-43页
  4.1.1 Ostu阈值分割算法第42页
  4.1.2 梯度幅值第42-43页
 4.2 算法介绍第43-47页
  4.2.1 直方图均衡化第43-45页
  4.2.2 循环终止条件第45页
  4.2.3 水印嵌入阶段第45-46页
  4.2.4 水印提取和载体恢复阶段第46-47页
 4.3 实验结果与分析第47-51页
  4.3.1 实验用例及实验环境第47-48页
  4.3.2 对照实验及分析第48-51页
 4.4 本章小结第51-52页
第五章 总结与展望第52-54页
 5.1 工作总结第52页
 5.2 不足与展望第52-54页
参考文献第54-59页
致谢第59-60页
攻读学位期间取得的成果第60页

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