| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 数字图像来源取证的研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 数字图像来源取证技术概述 | 第13-16页 |
| 1.2.1 数字图像获取设备取证 | 第13-15页 |
| 1.2.2 自然图像和计算机生成图像来源取证 | 第15-16页 |
| 1.3 自然图像和计算机生成图像来源取证研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3.1 基于空间域特征来源取证 | 第16-17页 |
| 1.3.2 基于频率域特征来源取证 | 第17-18页 |
| 1.3.3 基于复合特征来源取证 | 第18-19页 |
| 1.4 本文主要内容及结构 | 第19-21页 |
| 1.4.1 主要内容 | 第19-20页 |
| 1.4.2 基本结构 | 第20-21页 |
| 第2章 自然图像和计算机图像来源取证相关知识 | 第21-25页 |
| 2.1 自然图像和计算机生成图像成像过程 | 第21页 |
| 2.2 PRNU简介 | 第21-22页 |
| 2.3 多重分形理论 | 第22-23页 |
| 2.4 线性回归及残差分析 | 第23-24页 |
| 2.5 小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于CFA插值对PRNU相关性影响的自然图像和计算机生成图像来源取证 | 第25-35页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 算法设计 | 第25-30页 |
| 3.2.1 PRNU提取 | 第25-27页 |
| 3.2.2 CFA插值对PRNU的影响 | 第27-28页 |
| 3.2.3 特征选取 | 第28-29页 |
| 3.2.4 算法描述 | 第29-30页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第30-34页 |
| 3.3.1 实验结果 | 第30页 |
| 3.3.2 算法性能分析 | 第30-34页 |
| 3.4 小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于回归分析的自然图像和计算机生成图像来源取证 | 第35-47页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 算法设计 | 第35-40页 |
| 4.2.1 回归模型建立 | 第35页 |
| 4.2.2 特征选取 | 第35-39页 |
| 4.2.3 算法描述 | 第39-40页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第40-46页 |
| 4.3.1 实验结果 | 第40-41页 |
| 4.3.2 算法性能分析 | 第41-46页 |
| 4.4 小结 | 第46-47页 |
| 第5章 自然图像和计算机生成图像来源取证系统设计及实现 | 第47-58页 |
| 5.1 开发工具简介 | 第47-48页 |
| 5.2 系统开发 | 第48-57页 |
| 5.2.1 系统设计 | 第48页 |
| 5.2.2 系统实现 | 第48-55页 |
| 5.2.3 系统测试 | 第55-57页 |
| 5.3 小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第65-66页 |
| 附录 B 攻读学位期间所参与的研究项目 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
