| 目录 | 第1-6页 |
| 图目录 | 第6-7页 |
| 表目录 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| §1．1 研究背景 | 第10-11页 |
| §1．2 问题的提出 | 第11-12页 |
| §1．3 相关研究工作 | 第12-15页 |
| 1．3．1 数字签名鉴别方法 | 第12-13页 |
| 1．3．2 数字水印鉴别方法 | 第13-14页 |
| 1．3．3 基于半脆弱水印的数字图像鉴别方法 | 第14-15页 |
| §1．4 本文研究内容及其贡献 | 第15-16页 |
| §1．5 本文组织 | 第16-17页 |
| 第二章 数字图像鉴别的基本框架 | 第17-23页 |
| §2．1 鉴别与版权保护的区别 | 第17页 |
| §2．2 数字图像鉴别系统的基本功能 | 第17-18页 |
| §2．3 数字图像鉴别的基本方法 | 第18-20页 |
| §2．4 数字图像鉴别的基本流程 | 第20-21页 |
| §2．5 数字图像鉴别的应用领域 | 第21-22页 |
| §2．6 小结 | 第22-23页 |
| 第三章 块对独立的鲁棒数字图像鉴别签名BIAS | 第23-32页 |
| §3．1 BIAS鉴别框架 | 第23-24页 |
| §3．2 基于JPEG压缩不变量的图像特征提取 | 第24-29页 |
| 3．2．1 JPEG压缩标准 | 第24-26页 |
| 3．2．2 图像特征提取 | 第26-29页 |
| §3．3 鉴别比较和篡改定位 | 第29-31页 |
| §3．4 小结 | 第31-32页 |
| 第四章 自定位和恢复的数字图像鉴别水印ALR | 第32-46页 |
| §4．1 基本概念 | 第32-38页 |
| 4．1．1 小波变换 | 第32-36页 |
| 4．1．2 人类视觉系统HVS(Human Visual System) | 第36-37页 |
| 4．1．3 基于均值量化的水印嵌入 | 第37页 |
| 4．1．4 编码位数矩阵 | 第37-38页 |
| §4．2 ALR鉴别框架 | 第38-40页 |
| §4．3 关键鉴别技术的实现方法 | 第40-45页 |
| 4．3．1 二值编码中的符号处理 | 第40-43页 |
| 4．3．2 基于均值量化的水印嵌入方法的改进 | 第43页 |
| 4．3．3 篡改判别准则 | 第43-44页 |
| 4．3．4 对角扩展方法及去除孤立点 | 第44-45页 |
| §4．4 小结 | 第45-46页 |
| 第五章 实验及其结果分析 | 第46-61页 |
| §5．1 实验原型系统 | 第46-50页 |
| 5．1．1 系统结构 | 第46-47页 |
| 5．1．2 系统功能 | 第47页 |
| 5．1．3 系统实现 | 第47-50页 |
| §5．2 数字图像鉴别方法的评价 | 第50页 |
| §5．3 BIAS实验结果 | 第50-52页 |
| §5．4 ALR实验结果 | 第52-60页 |
| 5．4．1 实验环境 | 第52-53页 |
| 5．4．2 图像非恶意篡改的检测结果 | 第53-54页 |
| 5．4．3 图像恶意篡改的检测结果 | 第54-56页 |
| 5．4．4 图像恶意篡改和偶然失真同时发生的检测结果 | 第56-57页 |
| 5．4．5 比较结果 | 第57-60页 |
| §5．5 小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| §6．1 总结 | 第61页 |
| §6．2 下一步工作 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献表 | 第64-67页 |
| 附录 | 第67页 |