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数字图像隐写分析研究

摘要第6-8页
ABSTRACT第8-10页
第一章 绪论第14-30页
    1.1 课题研究背景及意义第14-16页
    1.2 隐写和隐写分析技术基本概念第16-22页
        1.2.1 隐写系统模型第16-19页
        1.2.2 隐写分析系统模型第19-21页
        1.2.3 隐写系统安全性定义第21-22页
    1.3 隐写及隐写分析技术发展现状第22-27页
        1.3.1 隐写技术发展现状第22-25页
        1.3.2 隐写分析技术发展现状第25-27页
    1.4 研究内容和论文结构第27-30页
        1.4.1 主要研究内容第27-29页
        1.4.2 论文结构安排第29-30页
第二章 隐写及隐写分析技术研究进展第30-58页
    2.1 典型隐写方法第30-38页
        2.1.1 典型空域隐写方法第30-34页
        2.1.2 典型变换域隐写方法第34-38页
    2.2 专用隐写分析第38-43页
        2.2.1 典型空域专用隐写分析方法第38-41页
        2.2.2 典型变换域专用隐写分析方法第41-43页
    2.3 通用隐写分析第43-52页
        2.3.1 典型空域通用隐写分析方法第43-46页
        2.3.2 典型变换域通用隐写分析方法第46-52页
    2.4 分类器及评价指标第52-56页
        2.4.1 支持向量机第52-54页
        2.4.2 集成分类器第54-56页
    2.5 实验图像库第56页
    2.6 本章小结第56-58页
第三章 基于重分布残差的低维空域图像隐写分析第58-70页
    3.1 研究内容简介第58-59页
    3.2 残差的重分布第59-63页
        3.2.1 多样性残差第59-60页
        3.2.2 重分布残差第60-63页
    3.3 隐写分析特征提取第63-65页
        3.3.1 投影富模型特征第63页
        3.3.2 重分布残差特征第63-65页
    3.4 实验结果及性能分析第65-68页
        3.4.1 实验设置第65页
        3.4.2 性能比较第65-68页
    3.5 本章小结第68-70页
第四章 基于纹理复杂度和残差对比度的低维空域图像隐写分析第70-86页
    4.1 研究内容简介第70-71页
    4.2 纹理复杂度分析第71-74页
        4.2.1 内容自适应隐写第71-73页
        4.2.2 纹理复杂块提取第73-74页
    4.3 隐写分析特征提取第74-81页
        4.3.1 共生矩阵特征第74-76页
        4.3.2 残差对比度特征第76-81页
    4.4 实验结果及性能分析第81-84页
        4.4.1 实验设置第81页
        4.4.2 性能比较第81-84页
    4.5 本章小结第84-86页
第五章 基于多分辨率分解和仿射变换的JPEG图像隐写分析第86-103页
    5.1 研究内容简介第86-87页
    5.2 多分辨率分解第87-91页
        5.2.1 曲波变换第87-88页
        5.2.2 JPEG图像分解第88-91页
    5.3 隐写分析特征提取第91-98页
        5.3.1 DCT系数对构成第92-94页
        5.3.2 DCT系数对比度特征第94-96页
        5.3.3 仿射变换第96-98页
    5.4 实验结果及性能分析第98-101页
        5.4.1 实验设置第98页
        5.4.2 性能比较第98-101页
    5.5 本章小结第101-103页
第六章 多样化集成分类器第103-117页
    6.1 研究内容简介第103-104页
    6.2 集成学习第104-107页
        6.2.1 集成学习基本理论第104-105页
        6.2.2 集成学习多分类器生成方法第105-107页
    6.3 多样化集成分类器第107-111页
        6.3.1 费舍尔线性集成分类器第107-108页
        6.3.2 多样化集成分类器第108-111页
    6.4 实验结果及性能分析第111-116页
        6.4.1 实验设置第111页
        6.4.2 性能比较第111-116页
    6.5 本章小结第116-117页
第七章 总结与展望第117-121页
    7.1 总结第117-119页
    7.2 展望第119-121页
参考文献第121-130页
作者在攻读博士学位期间完成的主要工作第130-133页
致谢第133-134页

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