| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第7-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 基于频域分析的算法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于篡改前后统计特征改变的算法 | 第11-12页 |
| 1.3 待解决的问题 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要工作及内容安排 | 第13-14页 |
| 第2章 数字图像取证概述 | 第14-24页 |
| 2.1 数字图像篡改方法 | 第14-15页 |
| 2.2 数字图像取证方法 | 第15-19页 |
| 2.2.1 数字图像主动取证 | 第15-17页 |
| 2.2.2 数字图像被动取证 | 第17页 |
| 2.2.3 被动取证国内外现状研究 | 第17-19页 |
| 2.3 细缝裁剪 | 第19-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于LBP和马尔科夫特征的细缝裁剪取证方法 | 第24-36页 |
| 3.1 马尔科夫过程及其应用 | 第24-29页 |
| 3.1.1 马尔科夫过程 | 第24-25页 |
| 3.1.2 马尔科夫链 | 第25-26页 |
| 3.1.3 马尔科夫转移概率及转移概率矩阵 | 第26-27页 |
| 3.1.4 马尔科夫过程在图像取证中的应用 | 第27-29页 |
| 3.2 LBP算子 | 第29-32页 |
| 3.3 一种基于LBP和马尔科夫特征的细缝裁剪取证方法 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 基于LBP和扩展马尔科夫特征的细缝裁剪取证方法 | 第36-44页 |
| 4.1 细缝裁剪放大操作的介绍 | 第36-38页 |
| 4.2 扩展马尔科夫特征 | 第38-40页 |
| 4.2.1 传统马尔科夫特征存在的缺点 | 第38-39页 |
| 4.2.2 扩展马尔科夫特征 | 第39-40页 |
| 4.3 基于LBP和扩展马尔科夫特征的细缝裁剪取证方法 | 第40-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 实验与结果分析 | 第44-55页 |
| 5.1 实验配置及所用数据库 | 第44-46页 |
| 5.2 基于LBP和马尔科夫特征的细缝裁剪取证实验 | 第46-51页 |
| 5.2.1 使用UCID数据库进行检测 | 第47-50页 |
| 5.2.2 使用哥伦比亚数据库进行检测 | 第50-51页 |
| 5.3 基于LBP和扩展马尔科夫特征的细缝裁剪取证实验 | 第51-53页 |
| 5.4 针对JPEG图像的细缝裁剪篡改检测实验 | 第53-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 总结与展望 | 第55-58页 |
| 6.1 全文总结 | 第55-56页 |
| 6.2 研究展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
