| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·课题项目来源 | 第12页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-17页 |
| ·信息隐藏技术 | 第13-14页 |
| ·隐写技术与数字水印 | 第14-15页 |
| ·隐写与隐写分析 | 第15-16页 |
| ·视频隐写分析 | 第16-17页 |
| ·研究内容和主要工作 | 第17-19页 |
| ·章节安排 | 第19-20页 |
| 第2章 相关研究及发展现状 | 第20-29页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·隐写分析的基本原理 | 第20-21页 |
| ·隐写分析的发展现状 | 第21-27页 |
| ·视频隐写分析技术的特点 | 第22-23页 |
| ·视频隐写分析技术的发展现状 | 第23-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于Markov模型的加权合谋技术 | 第29-42页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·视频隐写分析模型 | 第29-30页 |
| ·合谋攻击 | 第30页 |
| ·基于合谋敏感性的TFA | 第30-32页 |
| ·基于一阶Markov模型的TFWA | 第32页 |
| ·TFWA的效力 | 第32-38页 |
| ·TFWA的逼近载体的能力 | 第33-36页 |
| ·TFWA的削弱水印的能力 | 第36-38页 |
| ·TFWA的检测敏感性 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 二级噪声分类及特征提取方法 | 第42-55页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·PEF中噪声的处理 | 第42-44页 |
| ·基于Bimodal Noise Model的噪声分类处理方法 | 第44页 |
| ·基于噪声分类技术的自适应PEF信号分级方法 | 第44-50页 |
| ·合谋窗口内容变化因子 | 第45-47页 |
| ·自适应阈值的选取 | 第47-48页 |
| ·分级噪声的特征提取 | 第48-50页 |
| ·自适应分级噪声的检测敏感性 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第61-62页 |
| 附录B 攻读学位期间参与的研究项目 | 第62-63页 |
| 附录C 论文相关公式推导 | 第63-66页 |