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数字图像通用隐写分析技术的研究

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-10页
插图索引第10-11页
附表索引第11-12页
第1章 绪论第12-21页
   ·课题的研究背景与意义第12-13页
   ·隐写分析技术分类第13-14页
   ·通用隐写分析技术的国内外研究现状第14-19页
   ·现有隐写分析算法存在的主要问题第19页
   ·论文的主要研究工作第19-20页
   ·论文的组织结构与安排第20-21页
第2章 通用隐写分析技术的基本相关理论第21-33页
   ·隐写分析基本概念第21-24页
     ·通用隐写分析技术概述第21-22页
     ·衡量隐写分析算法的标准第22-24页
   ·支持向量机分类技术第24-28页
     ·支持向量机分类器第25-27页
     ·核函数第27-28页
   ·Haar 小波变换及多分辨率特性第28-29页
   ·图像噪声及常用去噪算法第29-31页
   ·图像纹理基础知识第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第3章 基于多噪声特征的数字图像通用隐写分析研究第33-43页
   ·图像隐写和加性噪声模型第33-34页
   ·图像噪声特征提取第34-37页
     ·基于小波分解的噪声特征第34-35页
     ·基于去噪算法的噪声特征第35-36页
     ·基于领域预测的噪声特征第36-37页
   ·校准特征第37-38页
   ·实验设置第38-39页
     ·实验图像库第38页
     ·待分析的隐写算法第38页
     ·数据嵌入比例第38-39页
     ·支持向量机(SVM)设计及性能衡量标准第39页
   ·实验过程、结果及分析第39-42页
   ·本章小结第42-43页
第4章 基于纹理特征的数字图像通用隐写分析研究第43-51页
   ·基于纹理特征的通用隐写分析第43-46页
     ·数据嵌入对纹理的影响第43-44页
     ·利用局部线性变换表示纹理第44-45页
     ·利用局部线性变换的隐写分析算法第45页
     ·计算归一化直方图第45-46页
   ·图像纹理特征的提取第46页
   ·实验设置第46-47页
     ·实验图像库第46页
     ·待分析的隐写算法第46-47页
     ·数据嵌入比例第47页
   ·实验过程、结果及分析第47-50页
   ·本章小结第50-51页
总结与展望第51-53页
参考文献第53-58页
致谢第58-59页
附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文第59-60页
附录B 攻读硕士学位期间参加的科研项目情况第60页

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