| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 图像篡改常用手段 | 第11-13页 |
| 1.3 数字图像取证技术 | 第13-17页 |
| 1.3.1 数字图像主动取证技术 | 第14-15页 |
| 1.3.2 数字图像被动取证技术 | 第15-17页 |
| 1.4 论文的内容与安排 | 第17-19页 |
| 第二章 图像复制粘贴篡改盲检测相关技术分析 | 第19-25页 |
| 2.1 图像复制粘贴篡改原理 | 第19-21页 |
| 2.2 图像复制粘贴篡改盲检测技术研究 | 第21-24页 |
| 2.2.1 基于块匹配的图像复制粘贴篡改盲检测方法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 基于特征点匹配的图像复制粘贴篡改盲检测方法 | 第23-24页 |
| 2.3 存在的问题 | 第24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于比例不变的Hu不变矩算法 | 第25-31页 |
| 3.1 Hu不变矩理论基础 | 第25-27页 |
| 3.2 改进的Hu不变矩 | 第27-29页 |
| 3.2.1 问题分析 | 第27-28页 |
| 3.2.2 提出改进方案 | 第28-29页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 纹理单一性图像复制粘贴篡改盲检测 | 第31-46页 |
| 4.1 Lab颜色空间简介 | 第31-33页 |
| 4.2 检测算法描述 | 第33-37页 |
| 4.2.1 算法思想 | 第33-34页 |
| 4.2.2 图像预处理 | 第34-35页 |
| 4.2.3 图像滑窗分块 | 第35页 |
| 4.2.4 图像特征提取 | 第35-36页 |
| 4.2.5 相似性检测与定位 | 第36-37页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第37-44页 |
| 4.3.1 检测性能评估 | 第37页 |
| 4.3.2 纹理单一区域复制粘贴篡改盲检测 | 第37-38页 |
| 4.3.3 非纹理单一区域复制粘贴篡改盲检测 | 第38-40页 |
| 4.3.4 与现有算法的比较 | 第40-41页 |
| 4.3.5 伴有后处理图像的复制粘贴篡改盲检测 | 第41-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 基于SIFT与K-means的图像复制粘贴篡改盲检测 | 第46-63页 |
| 5.1 SIFT算法原理简介 | 第46-49页 |
| 5.2 利用K-means对SIFT特征向量降维 | 第49-53页 |
| 5.2.1 K-means聚类算法简介 | 第49-50页 |
| 5.2.2 改进的K-means算法 | 第50-51页 |
| 5.2.3 K-means算法改进前后的仿真比较 | 第51页 |
| 5.2.4 基于K-means的改进SIFT算法 | 第51-53页 |
| 5.3 基于改进SIFT算法的图像复制粘贴篡改盲检测步骤 | 第53-55页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第55-62页 |
| 5.4.1 几何变换操作 | 第56-58页 |
| 5.4.2 后处理变换操作 | 第58-60页 |
| 5.4.3 实验结果分析 | 第60页 |
| 5.4.4 不同纹理特点区域的复制粘贴篡改检测对比分析 | 第60-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 论文的工作总结 | 第63-64页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
