| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 数字图像取证技术 | 第15-19页 |
| 1.3.1 主动取证技术 | 第15-17页 |
| 1.3.2 被动取证技术 | 第17-19页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 计算机生成图像盲鉴别相关技术介绍 | 第21-30页 |
| 2.1 数字图像真实性篡改模型 | 第21-24页 |
| 2.1.1 复制-粘贴篡改图像 | 第21-22页 |
| 2.1.2 拼接篡改图像 | 第22页 |
| 2.1.3 二次获取图像 | 第22-23页 |
| 2.1.4 计算机生成图像 | 第23-24页 |
| 2.2 自然图像和计算机生成图像成像差异 | 第24-26页 |
| 2.2.1 自然图像成像机制 | 第24-25页 |
| 2.2.2 计算机生成图像成像机制 | 第25-26页 |
| 2.3 彩色图像颜色空间 | 第26-27页 |
| 2.3.1 RGB颜色空间 | 第26页 |
| 2.3.2 YCbCr颜色空间 | 第26-27页 |
| 2.3.3 HSV颜色空间 | 第27页 |
| 2.4 LIBSVM分类器介绍 | 第27-28页 |
| 2.5 计算机生成图像检测图像库 | 第28-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于LTCP和共生矩阵的计算机生成图像盲鉴别算法 | 第30-42页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 LTCP特征 | 第31-34页 |
| 3.2.1 局部二值模式 | 第31-32页 |
| 3.2.2 局部三值模式 | 第32页 |
| 3.2.3 局部三值计数模式 | 第32-34页 |
| 3.3 共生矩阵特征 | 第34-36页 |
| 3.3.1 灰度共生矩阵 | 第34-35页 |
| 3.3.2 相邻像素一致性共生矩阵 | 第35-36页 |
| 3.4 算法流程 | 第36-37页 |
| 3.4.1 算法基本流程 | 第36-37页 |
| 3.4.2 特征提取 | 第37页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第37-41页 |
| 3.5.1 实验环境 | 第37-38页 |
| 3.5.2 实验步骤 | 第38-39页 |
| 3.5.3 阈值t的选取 | 第39页 |
| 3.5.4 窗口阈值w的选取 | 第39-40页 |
| 3.5.5 颜色空间验证对比 | 第40页 |
| 3.5.6 算法性能对比 | 第40-41页 |
| 3.5.7 算法性能对比 | 第41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于SPT和LTCP的计算机生成图像盲鉴别算法 | 第42-52页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 SPT变换 | 第42-46页 |
| 4.3 算法流程 | 第46-48页 |
| 4.3.1 算法基本流程 | 第46-47页 |
| 4.3.2 特征提取 | 第47-48页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第48-51页 |
| 4.4.1 实验步骤 | 第48页 |
| 4.4.2 参数设置 | 第48-49页 |
| 4.4.3 颜色空间验证 | 第49页 |
| 4.4.4 不同算法对比 | 第49-50页 |
| 4.4.5 两种算法比较 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 工作总结 | 第52-53页 |
| 5.2 研究展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |