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基于净图的多模平滑度通用隐写分析及其GPU加速

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-13页
   ·信息隐藏第9-10页
   ·研究背景与意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11页
   ·本文介绍第11-13页
第2章 数字图像隐写术与隐写分析第13-32页
   ·常用载体图像格式第13-18页
     ·BMP第13-16页
     ·JPEG第16-18页
   ·基于数字图像隐写算法第18-23页
     ·空域隐写算法第18-21页
     ·变换域隐写算法第21-23页
   ·基于数字图像隐写分析算法第23-31页
     ·专用隐写分析算法第24-28页
     ·通用隐写算法第28-31页
   ·本章小结第31-32页
第3章 基于净图的多模平滑度通用隐写分析第32-48页
   ·算法架构第32页
   ·图像的平滑度分类第32-35页
   ·空域净图特征第35-39页
     ·图像的梯度能量第35-38页
     ·LSB二次攻击第38-39页
   ·变换域净图特征第39-44页
   ·一分类器设计第44-46页
   ·综合判定第46-47页
     ·纵向判定方法第46页
     ·横向判定方法第46-47页
   ·本章小结第47-48页
第4章 仿真结果第48-53页
   ·空域隐写分析结果第48-50页
   ·变换域隐写分析结果第50-52页
   ·本章小结第52-53页
第5章 基于GPU的通用并行计算在隐写分析中的应用第53-63页
   ·概述第53-54页
   ·CUDA架构第54-55页
   ·CUDA编程模型第55-58页
     ·线程第55-57页
     ·存储器第57-58页
   ·GPU对本文隐写分析算法的加速第58-62页
     ·耗时分析第58-59页
     ·GPU加速实验第59-62页
   ·本章小结第62-63页
第6章 总结和展望第63-65页
参考文献第65-69页
致谢第69-70页
硕士期间发表论文第70-71页
附录第71-74页

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