基于特征的数字图像隐写盲检测技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 隐写术与隐写分析概述 | 第12-15页 |
| 1.2.1 隐写系统模型 | 第13-14页 |
| 1.2.2 评价指标 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究的现状 | 第15-20页 |
| 1.3.1 图像隐写术 | 第16-17页 |
| 1.3.2 图像隐写分析 | 第17-19页 |
| 1.3.3 技术难点 | 第19-20页 |
| 1.4 课题研究内容及论文组织结构 | 第20-23页 |
| 第二章 图像隐写盲检测的特征提取研究 | 第23-37页 |
| 2.1 图像隐写盲检测基本框架 | 第23-24页 |
| 2.2 典型隐写盲检测方法的特征提取 | 第24-34页 |
| 2.2.1 直方图 | 第25-29页 |
| 2.2.2 共生矩阵 | 第29-32页 |
| 2.2.3 马尔科夫矩阵特征 | 第32-33页 |
| 2.2.4 小波域特征 | 第33-34页 |
| 2.3 特征评估 | 第34-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 图像隐写盲检测的特征校准研究 | 第37-51页 |
| 3.1 特征校准 | 第37-39页 |
| 3.2 基于裁剪校准的隐写盲检测 | 第39-42页 |
| 3.2.1 裁剪校准 | 第39-40页 |
| 3.2.2 基于裁剪校准的隐写盲检测 | 第40-42页 |
| 3.3 基于预测误差校准的隐写盲检测 | 第42-43页 |
| 3.3.1 预测误差校准 | 第42页 |
| 3.3.2 基于预测误差校准的隐写盲检测 | 第42-43页 |
| 3.4 基于亚像素校准的隐写盲检测 | 第43-46页 |
| 3.4.1 亚像素 | 第43-44页 |
| 3.4.2 亚像素校准 | 第44-46页 |
| 3.5 仿真结果及分析 | 第46-49页 |
| 3.5.1 校准性能分析 | 第46-47页 |
| 3.5.2 检测性能分析 | 第47-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 基于多域特征的图像隐写盲检测技术研究 | 第51-67页 |
| 4.1 引言 | 第51-53页 |
| 4.1.1 多域特征的原理 | 第51-52页 |
| 4.1.2 基于多域特征的盲检测框架 | 第52-53页 |
| 4.2 算法设计 | 第53-57页 |
| 4.2.1 特征提取 | 第53-56页 |
| 4.2.2 分类器选择 | 第56-57页 |
| 4.2.3 算法流程 | 第57页 |
| 4.3 仿真结果及分析 | 第57-65页 |
| 4.3.1 二分类检测效果 | 第58-61页 |
| 4.3.2 混杂情况下的检测效果 | 第61-62页 |
| 4.3.3 多分类检测效果 | 第62-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 总结 | 第67页 |
| 5.2 展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
