| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-26页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14页 |
| 1.2 数字隐写技术概述 | 第14-17页 |
| 1.2.1 数字隐写的系统模型 | 第15-16页 |
| 1.2.2 数字隐写技术的性能指标 | 第16页 |
| 1.2.3 数字隐写技术的发展 | 第16-17页 |
| 1.3 隐写分析技术概述 | 第17-20页 |
| 1.3.1 隐写分析的系统模型 | 第17页 |
| 1.3.2 隐写分析技术的性能指标 | 第17-19页 |
| 1.3.3 隐写分析技术的发展 | 第19-20页 |
| 1.4 结合图像取证的混合异构图像隐写分析 | 第20-23页 |
| 1.4.1 问题陈述 | 第20-21页 |
| 1.4.2 研究现状 | 第21-22页 |
| 1.4.3 拟解决的关键问题 | 第22-23页 |
| 1.5 论文的主要工作及章节安排 | 第23-26页 |
| 第二章 混合异构图像信源的特征分析和统计建模 | 第26-36页 |
| 2.1 JPEG 解压缩图像的特征分析和统计建模 | 第26-31页 |
| 2.1.1 JPEG 解压缩图像的产生流程 | 第26-28页 |
| 2.1.2 误差分析 | 第28-30页 |
| 2.1.3 DCT 系数的统计建模 | 第30-31页 |
| 2.2 重采样图像的特征分析 | 第31-33页 |
| 2.2.1 重采样原理 | 第31页 |
| 2.2.2 相关性分析 | 第31-32页 |
| 2.2.3 周期性分析 | 第32-33页 |
| 2.3 不同纹理复杂度图像的特征分析和统计建模 | 第33-35页 |
| 2.3.1 纹理特征提取 | 第33-34页 |
| 2.3.2 纹理分类模型 | 第34-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 结合位图压缩历史取证的混合异构图像隐写检测 | 第36-52页 |
| 3.1 算法原理框图 | 第36-37页 |
| 3.2 位图压缩历史取证 | 第37-40页 |
| 3.2.1 识别 JPEG 解压缩图像 | 第37-39页 |
| 3.2.2 检测量化表 | 第39-40页 |
| 3.3 结合位图压缩历史取证的隐写检测 | 第40-43页 |
| 3.3.1 具体实现流程 | 第40-42页 |
| 3.3.2 错误概率分析 | 第42-43页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第43-51页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第43-44页 |
| 3.4.2 位图压缩历史取证技术的性能分析 | 第44-46页 |
| 3.4.3 结合位图压缩历史取证的隐写检测方法的性能分析 | 第46-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 结合重采样检测的混合异构图像隐写检测 | 第52-72页 |
| 4.1 算法原理框图 | 第52页 |
| 4.2 重采样检测 | 第52-60页 |
| 4.2.1 相关工作 | 第52-53页 |
| 4.2.2 基于图像纹理的重采样检测方法 | 第53-60页 |
| 4.2.3 算法流程 | 第60页 |
| 4.3 结合重采样检测的隐写检测 | 第60-63页 |
| 4.3.1 具体实现流程 | 第60-62页 |
| 4.3.2 错误概率分析 | 第62-63页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第63-71页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第63-64页 |
| 4.4.2 重采样检测方法的性能分析 | 第64-66页 |
| 4.4.3 结合重采样检测的隐写检测方法的性能分析 | 第66-71页 |
| 4.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 基于 GMM 聚类的混合异构图像隐写检测 | 第72-84页 |
| 5.1 GMM 及 EM 算法简介 | 第72-74页 |
| 5.1.1 GMM 及最大似然估计 | 第73页 |
| 5.1.2 利用 EM 算法估计参数 | 第73-74页 |
| 5.2 基于 GMM 聚类的混合异构图像隐写检测 | 第74-78页 |
| 5.2.1 算法原理框图 | 第74-75页 |
| 5.2.2 聚类纹理特征 | 第75-76页 |
| 5.2.3 算法性能分析 | 第76-78页 |
| 5.2.4 算法流程 | 第78页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第78-83页 |
| 5.3.1 实验设置 | 第78-79页 |
| 5.3.2 与随机均分类隐写检测方法的性能比较 | 第79-81页 |
| 5.3.3 与在混合图像上训练的隐写检测方法的性能比较 | 第81-83页 |
| 5.4 本章小结 | 第83-84页 |
| 第六章 结论 | 第84-86页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第84-85页 |
| 6.2 下一步的研究展望 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-96页 |
| 作者简历 | 第96页 |
