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数字图像取证与反取证技术研究

摘要第1-7页
Abstract第7-10页
目录第10-14页
第一章 绪论第14-30页
 第一节 课题研究背景及意义第14-18页
 第二节 图像篡改技术第18-20页
 第三节 图像取证技术第20-28页
     ·图像主动取证技术第20-21页
     ·图像被动盲取证第21-23页
     ·被动盲取证国内外研究现状第23-28页
 第四节 图像反取证技术及研究现状第28-29页
 第五节 本文研究内容以及主要工作第29-30页
第二章 基于脊波变换的图像复制-粘贴篡改检测技术第30-54页
 第一节 复制-粘贴篡改技术简介第30-34页
     ·同幅图像的复制-粘贴篡改第30-32页
     ·不同图像之间的复制-拼接篡改第32-33页
     ·复制-粘贴取证研究现状第33-34页
 第二节 脊波变换的基本概念第34-37页
     ·Radon变换第35-36页
     ·脊波变换第36-37页
 第三节 JPEG2000压缩技术简介第37-39页
     ·JPEG2000特点简介第37-39页
     ·JPEG2000的算法特征第39页
 第四节 基于SIFT特征的复制-粘贴篡改取证方法第39-45页
     ·SIFT特征的基本原理第40-43页
     ·基于SIFT特征的复制-粘贴篡改检测第43-45页
 第五节 基于脊波变换的图像复制-粘贴篡改取证算法第45-53页
     ·算法描述第45-46页
     ·实验结果与分析第46-53页
 第六节 本章小结第53-54页
第三章 基于扩展马尔科夫特征的Seam-Carving篡改检测第54-84页
 第一节 图像缩放技术简介第54-60页
     ·传统的图像缩放技术第54-58页
     ·内容感知的图像缩放第58-60页
 第二节 Seam-Carving技术及其在图像篡改方面的应用第60-68页
     ·Seam-Carving技术的提出背景第60-62页
     ·Seam-Carving算法的具体实现第62-68页
 第三节 马尔科夫过程以及在取证领域的应用第68-75页
     ·马尔科夫过程第68-69页
     ·马尔科夫链第69-71页
     ·状态转移概率及其转移概率矩阵第71-72页
     ·一种用于拼接检测的马尔科夫模型第72-75页
 第四节 基于马尔科夫特征的Seam-Carving篡改检测第75-76页
 第五节 基于扩展马尔科夫特征的Seam-Carving篡改检测算法第76-82页
     ·特征提取第76-77页
     ·分类训练第77页
     ·实验过程与结果分析第77-82页
 第六节 本章小结第82-84页
第四章 JPEG图像反取证技术研究第84-113页
 第一节 反取证技术的研究意义第84-85页
 第二节 JPEG压缩及其特性第85-92页
     ·JPEG压缩过程第85-89页
     ·JPEG压缩特性第89-92页
 第三节 混沌系统概念及特性第92-93页
 第四节 基于Logistic映射的图像反取证算法第93-98页
     ·Logistic映射简介第93页
     ·DCT系数分布模型第93-95页
     ·反取证算法设计第95-98页
 第五节 实验结果与分析第98-107页
     ·有效性测试第99-100页
     ·与Stamm方法对比第100-102页
     ·针对取证算法的反取证效果第102-107页
 第六节 对算法的进一步改进第107-112页
     ·对参数估计方法的改进第107-109页
     ·实验结果与对比第109-112页
 第七节 本章小结第112-113页
第五章 工作总结与展望第113-116页
 第一节 本文工作总结第113-114页
 第二节 工作展望第114-116页
参考文献第116-127页
致谢第127-129页
个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果第129页
 个人简历第129页
 在学期间发表的学术论文及研究成果第129页
 在学期间参加科研项目第129页

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