针对HUGO隐写算法的图像隐藏信息检测
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·课题的来源 | 第10页 |
| ·国内外的研究现状 | 第10-15页 |
| ·论文工作内容与结构 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 2 图像隐藏信息检测的相关理论与技术 | 第17-35页 |
| ·隐藏信息检测的相关概念及模型 | 第17-20页 |
| ·衡量信息隐藏的性能指标 | 第17页 |
| ·隐写与隐写分析技术的概念 | 第17页 |
| ·数字隐写基本模型 | 第17-18页 |
| ·隐写分析的技术指标 | 第18-20页 |
| ·典型的隐写算法 | 第20-24页 |
| ·LSB替换隐写 | 第20-21页 |
| ·LSB匹配隐写 | 第21页 |
| ·图像边缘自适应隐写 | 第21-22页 |
| ·高度不可检测隐写 | 第22-24页 |
| ·常见的隐藏信息检测算法 | 第24-28页 |
| ·卡方检测法 | 第24-26页 |
| ·RS检测法 | 第26-27页 |
| ·SPAM特征检测法 | 第27-28页 |
| ·常用的分类器 | 第28-33页 |
| ·贝叶斯分类器 | 第28-29页 |
| ·支持向量机 | 第29-31页 |
| ·集成分类器 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 3 基于残差共生矩阵的HUGO图像隐藏信息检测 | 第35-47页 |
| ·残差的计算 | 第35-37页 |
| ·特征提取及特征参数 | 第37-40页 |
| ·特征提取 | 第37-38页 |
| ·特征参数 | 第38-40页 |
| ·分类器 | 第40-41页 |
| ·实验结果 | 第41-45页 |
| ·实验参数设置 | 第41页 |
| ·不同维度特征检测性能比较 | 第41-42页 |
| ·不同特征类型检测性能比较 | 第42-44页 |
| ·与LSB匹配算法的性能比较 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 4 基于局部线性变换的HUGO图像隐藏信息检测 | 第47-57页 |
| ·局部线性变换及其向量构造 | 第47-48页 |
| ·局部线性变换算法 | 第47-48页 |
| ·局部线性的向量构造计算 | 第48页 |
| ·特征提取 | 第48-50页 |
| ·分类器的选择 | 第50页 |
| ·实验参数设置 | 第50-51页 |
| ·实验结果分析 | 第51-55页 |
| ·与其他算法检测性能比较 | 第51-53页 |
| ·不同图像库检测性能比较 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 5 总结和展望 | 第57-61页 |
| ·总结 | 第57-58页 |
| ·展望 | 第58-61页 |
| 参考文献 | 第61-69页 |
| 附录：攻读学位期间的主要学术成果 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
