| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 第一章 : 绪论 | 第17-24页 |
| 本章提要 | 第17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第17-20页 |
| 1.2 数字图像取证概述 | 第20-22页 |
| 1.2.1 数字水印、图像哈希和图像被动认证—图像取证的“三柄利器” | 第20-21页 |
| 1.2.2 数字取证技术—揭开谎言的最后遮羞布 | 第21-22页 |
| 1.3 主要研究内容和论文结构 | 第22-24页 |
| 1.3.1 主要创新点 | 第22-23页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第23-24页 |
| 第二章 : 图像取证主要方法及研究现状 | 第24-43页 |
| 本章提要 | 第24-26页 |
| 2.1 基于约束理论的图像篡改认证 | 第26-31页 |
| 2.1.1 复制-粘贴操作 | 第26页 |
| 2.1.2 光照方向约束 | 第26-27页 |
| 2.1.3 阴影约束 | 第27页 |
| 2.1.4 几何透视约束 | 第27-28页 |
| 2.1.5 噪声特征约束 | 第28页 |
| 2.1.6 镜面成像约束 | 第28-29页 |
| 2.1.7 运动约束 | 第29页 |
| 2.1.8 镜头缺陷约束 | 第29-30页 |
| 2.1.9 光轴中心点约束 | 第30-31页 |
| 2.2 基于痕迹学的图像篡改认证 | 第31-41页 |
| 2.2.1 通用外部指纹检测 | 第31页 |
| 2.2.2 相机色彩滤波阵列插值痕迹检测 | 第31-32页 |
| 2.2.3 相机响应函数痕迹检测 | 第32-33页 |
| 2.2.4 图像缩放痕迹检测 | 第33-36页 |
| 2.2.5 图像旋转痕迹检测 | 第36-37页 |
| 2.2.6 对比度增强痕迹检测 | 第37页 |
| 2.2.7 中值滤波痕迹检测 | 第37-38页 |
| 2.2.8 人工平滑痕迹检测 | 第38-39页 |
| 2.2.9 JPEG 压缩痕迹检测 | 第39-40页 |
| 2.2.10 锐化痕迹检测 | 第40-41页 |
| 2.3 图像来源认证 | 第41-42页 |
| 2.3.1 CG 图像与真实拍摄图像甄别 | 第41页 |
| 2.3.2 基于固定模式噪声的成像设备型号识别 | 第41-42页 |
| 2.3.3 基于头文件的成像设备型号识别 | 第42页 |
| 2.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 基于透视约束的图像拼接检测 | 第43-57页 |
| 本章提要 | 第43页 |
| 3.1 研究内容 | 第43页 |
| 3.2 单视点图像测量技术 | 第43-46页 |
| 3.3 基于透视约束的图像拼接操作盲检测 | 第46-54页 |
| 3.3.1 照片中的物体透视关系 | 第46-50页 |
| 3.3.2 基于透视约束的图像拼接检测方法 | 第50-54页 |
| 3.4 实验结果 | 第54-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第四章 基于噪声不一致性的图像拼接检测 | 第57-78页 |
| 本章提要 | 第57页 |
| 4.1 研究内容 | 第57页 |
| 4.2 现有噪声等级函数估计方法 | 第57-59页 |
| 4.3 噪声等级函数建模 | 第59-62页 |
| 4.3.1 相机响应函数 | 第59-60页 |
| 4.3.2 噪声等级函数与相机响应函数之间关系 | 第60-62页 |
| 4.4 基于相机响应曲线约束的噪声等级函数估计方法 | 第62-69页 |
| 4.4.1 样本集采集和距离测度 | 第62-66页 |
| 4.4.2 利用贝叶斯后验概率最大化方法估计噪声等级函数 | 第66-68页 |
| 4.4.3 图像拼接检测 | 第68-69页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第69-76页 |
| 4.5.1 针对实际拍摄图像的噪声等级函数估计算法评估 | 第69-72页 |
| 4.5.2 图像拼接篡改检测实验 | 第72-76页 |
| 4.6 本章小结 | 第76-78页 |
| 第五章 线性对比度增强检测及参数估计 | 第78-91页 |
| 本章提要 | 第78页 |
| 5.1 研究内容 | 第78页 |
| 5.2 现有对比度增强盲检测算法 | 第78-81页 |
| 5.3 线性对比度增强盲检测及灰度映射参数的估计 | 第81-87页 |
| 5.3.1 线性对比度增强检测 | 第81-83页 |
| 5.3.2 基于线性对比度增强痕迹的图像篡改认证 | 第83页 |
| 5.3.3 折线型对比度增强因子估计 | 第83-87页 |
| 5.4 实验结果 | 第87-89页 |
| 5.5 本章小结 | 第89-91页 |
| 第六章 基于 NMF 的图像复制-粘贴检测 | 第91-103页 |
| 本章提要 | 第91页 |
| 6.1 研究内容 | 第91页 |
| 6.2 现有方法概述 | 第91-94页 |
| 6.2.1 变换域稳健特征子块匹配方法 | 第91-92页 |
| 6.2.2 旋转不变特征子块匹配方法 | 第92-94页 |
| 6.2.3 特征点匹配方法 | 第94页 |
| 6.3 非负矩阵分解 | 第94-96页 |
| 6.4 基于非负矩阵分解的图像复制-粘贴检测算法 | 第96-98页 |
| 6.5 实验结果 | 第98-102页 |
| 6.6 本章小结 | 第102-103页 |
| 第七章 总结与展望 | 第103-107页 |
| 本章提要 | 第103-104页 |
| 7.1 研究成果总结 | 第104-105页 |
| 7.2 工作展望 | 第105-107页 |
| 参考文献 | 第107-120页 |
| 作者在攻读博士学位期间公开发表的论文 | 第120-121页 |
| 致谢 | 第121-123页 |
