面向数字图像版权保护的数字水印技术研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网技术的快速发展和数字多媒体的普及，数字图像作为一种重要的信息载体，在网络传输和使用过程中面临着被盗版、篡改等安全风险，严重侵犯了版权所有者的合法权益。

因此，如何有效地保护数字图像的版权已成为亟待解决的问题。

数字水印技术作为一种新型的信息隐藏技术，为解决数字图像版权保护问题提供了一种有效的途径。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，数字水印技术在数字图像版权保护领域取得了显著进展，国内外学者在水印算法设计、攻击分析和系统实现等方面展开了广泛研究。

1. 国内研究现状

国内学者在数字水印技术方面展开了积极探索，取得了一系列重要成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

主要内容：
1.深入研究数字水印技术的基本原理、算法特点和攻击类型，分析现有数字水印算法在数字图像版权保护中的优缺点，为算法设计提供理论基础。

2.针对现有算法存在的鲁棒性、不可感知性等问题，设计一种面向数字图像版权保护的数字水印算法，该算法应具备良好的不可感知性、鲁棒性和安全性，能够抵抗常见的攻击操作。

3.开发数字水印嵌入和提取系统，实现水印的嵌入和提取功能，并对系统进行测试和评估，验证算法的有效性和系统的可靠性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、系统实现和实验评估相结合的研究方法。

首先，进行文献调研，深入研究数字水印技术的基本原理、算法特点和攻击类型，分析现有数字水印算法在数字图像版权保护中的优缺点，为算法设计提供理论基础。

其次，根据研究目标和需求，设计一种面向数字图像版权保护的数字水印算法。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于深度学习的数字水印算法。

与传统数字水印算法相比，基于深度学习的数字水印算法能够更加充分地利用图像特征，提高水印的不可感知性和鲁棒性。

2.设计一种自适应水印嵌入策略。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 林家骏,吴秋强,潘金贵.深度学习在数字水印中的应用综述[j].计算机应用研究,2022,39(10):2913-2921.

[2] 王健,王相海,张晓鹏,等.基于深度学习的鲁棒性数字水印算法综述[j].北京理工大学学报,2021,41(09):1019-1030 1041.

[3] 王玉,张新刚,王朔中,等.基于深度学习的数字水印技术综述[j].计算机科学,2021,48(08):1-13.