| 摘要 | 第5-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第20-34页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第20-22页 |
| 1.2 数字图像处理技术发展简介 | 第22-24页 |
| 1.3 数字图像拼接检测发展现状 | 第24-29页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第29-31页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第31-32页 |
| 1.6 本章小结 | 第32-34页 |
| 第二章 图像拼接检测相关基础知识 | 第34-52页 |
| 2.1 引言 | 第34-35页 |
| 2.2 图像拼接过程及相关图像处理原理介绍 | 第35-39页 |
| 2.3 图像拼接检测底层统计特征提取域 | 第39-43页 |
| 2.3.1 色度域 | 第39-40页 |
| 2.3.2 BDCT域 | 第40-42页 |
| 2.3.3 离散小波域 | 第42-43页 |
| 2.4 Markov链 | 第43-44页 |
| 2.5 支持向量机 | 第44-48页 |
| 2.5.1 可分数据 | 第45-46页 |
| 2.5.2 非可分数据 | 第46-48页 |
| 2.6 图像拼接检测结果评估 | 第48-50页 |
| 2.7 本章小结 | 第50-52页 |
| 第三章 基于高阶统计特征的图像拼接检测方法 | 第52-72页 |
| 3.1 引言 | 第52-53页 |
| 3.2 三阶统计特征分析与提取 | 第53-57页 |
| 3.2.1 特征提取 | 第53-55页 |
| 3.2.2 PCA降维 | 第55-57页 |
| 3.3 游程矩阵统计特征分析与提取 | 第57-59页 |
| 3.3.1 图像预处理 | 第57-58页 |
| 3.3.2 特征提取 | 第58-59页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第59-69页 |
| 3.4.1 图像拼接检测评估库 | 第59-62页 |
| 3.4.2 性能分析 | 第62-66页 |
| 3.4.3 鲁棒性分析 | 第66-69页 |
| 3.5 本章小结 | 第69-72页 |
| 第四章 基于非因果Markov模型的图像拼接检测 | 第72-90页 |
| 4.1 引言 | 第72页 |
| 4.2 2-D非因果Markov模型 | 第72-78页 |
| 4.2.1 模型介绍与分析 | 第73-75页 |
| 4.2.2 模型参数求解 | 第75-78页 |
| 4.3 基于非因果Markov模型的图像拼接检测 | 第78-82页 |
| 4.3.1 特征分析与提取 | 第79-81页 |
| 4.3.2 分类与检测架构 | 第81-82页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第82-88页 |
| 4.4.1 性能分析与比较 | 第83-84页 |
| 4.4.2 鲁棒性分析 | 第84-86页 |
| 4.4.3 IEEE IFS-TC图像取证竞赛 | 第86-87页 |
| 4.4.4 真实伪造图像检测 | 第87-88页 |
| 4.5 本章小结 | 第88-90页 |
| 第五章 面向图像拼接检测的最优类色度通道设计方法研究 | 第90-112页 |
| 5.1 引言 | 第90-91页 |
| 5.2 颜色模型概述 | 第91-93页 |
| 5.3 最优类色度通道设计方法 | 第93-102页 |
| 5.3.1 类色度通道定义 | 第93-94页 |
| 5.3.2 基于SVM的最优类色度通道设计方法 | 第94-97页 |
| 5.3.3 基于GDA的最优类色度通道设计方法 | 第97-102页 |
| 5.4 最优类色度通道上的图像拼接检测 | 第102-104页 |
| 5.4.1 面向拼接检测的最优类色度通道检测架构 | 第102页 |
| 5.4.2 特征提取方法介绍 | 第102-104页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第104-110页 |
| 5.6 本章小结 | 第110-112页 |
| 第六章 面向图像拼接检测的高维特征优化选择 | 第112-134页 |
| 6.1 引言 | 第112-113页 |
| 6.2 分布式局部Margin学习（D-LML）特征选择 | 第113-120页 |
| 6.2.1 距离测度与Margin度量 | 第113-115页 |
| 6.2.2 目标函数 | 第115-116页 |
| 6.2.3 参数求解与特征选择 | 第116-118页 |
| 6.2.4 算法复杂度分析 | 第118-119页 |
| 6.2.5 D-LML | 第119-120页 |
| 6.3 图像拼接检测中的高维特征优化选择 | 第120-123页 |
| 6.3.1 图像拼接检测中的高维特征 | 第120-121页 |
| 6.3.2 面向高维特征的图像拼接检测架构 | 第121-122页 |
| 6.3.3 高维特征的最优类色度通道选取架构 | 第122-123页 |
| 6.4 实验结果与分析 | 第123-131页 |
| 6.4.1 检测性能比较 | 第124-127页 |
| 6.4.2 参数选取对于实验结果的影响 | 第127-129页 |
| 6.4.3 基于D-LML的最优类色度通道设计方法性能比较 | 第129-131页 |
| 6.5 本章小结 | 第131-134页 |
| 第七章 全文总结与展望 | 第134-138页 |
| 7.1 全文总结 | 第134-136页 |
| 7.2 研究展望 | 第136-138页 |
| 参考文献 | 第138-152页 |
| 致谢 | 第152-154页 |
| 攻读博士学位期间已发表或已录用的学术论文目录 | 第154-156页 |
| 攻读学位期间参与的项目 | 第156页 |
