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基于DCT域隐写分析和游程特征融合的图像拼接检测算法

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-19页
    第一节 研究背景和意义第10-13页
    第二节 国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 主动取证技术第13-15页
        1.2.2 被动取证技术第15-17页
    第三节 本文研究内容和结构安排第17-19页
第二章 技术背景知识第19-35页
    第一节 图像拼接篡改和拼接检测技术第19-24页
        2.1.1 图像拼接篡改第19-20页
        2.1.2 图像拼接检测第20页
        2.1.3 典型拼接检测技术第20-24页
    第二节Chroma色度空间第24-26页
    第三节 游程概述第26-27页
    第四节 离散余弦变换第27-31页
        2.4.1 频域第27-28页
        2.4.2 DCT变换第28-31页
    第五节 支持向量机的概念第31-34页
    第六节 本章小结第34-35页
第三章 基于DCT域的隐写分析特征第35-55页
    第一节 隐写分析特征概述第35-40页
        3.1.1 残差计算第35-37页
        3.1.2 量化和截取第37页
        3.1.3 共生矩阵统计第37-40页
    第二节 基于BDCT的子模型特征检测算法第40-47页
        3.2.1 DCT域子模型有效性分析第40-44页
        3.2.2 算法流程第44-47页
    第三节 实验和结果分析第47-54页
        3.3.1 实验环境第47-48页
        3.3.2 实验方法第48页
        3.3.3 实验结果和分析第48-54页
    第四节 本章小结第54-55页
第四章 DCT域隐写分析和游程特征融合的拼接检测方法第55-67页
    第一节 算法总体框架第55页
    第二节 游程特征概述第55-60页
        4.2.1 像素差分矩阵计算第56-58页
        4.2.2 获取RLRN向量第58-60页
    第三节 基于DCT域的spam12hv特征第60页
    第四节 实验结果和分析第60-64页
        4.4.1 实验图库第60-61页
        4.4.2 实验方法第61-62页
        4.4.3 实验结果第62-64页
    第五节 与其他算法的比较第64-66页
    第六节 本章小结第66-67页
第五章 论文总结和展望第67-70页
    第一节 论文总结第67-68页
    第二节 研究展望第68-70页
参考文献第70-74页
致谢第74-75页
个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果第75页

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