| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 数字图像取证技术概述 | 第12-13页 |
| 1.3 数字图像被动取证理论概述 | 第13-17页 |
| 1.3.1 数字图像篡改方式 | 第13-15页 |
| 1.3.2 数字图像被动取证技术分类 | 第15-17页 |
| 1.4 本文的主要工作及章节结构 | 第17-18页 |
| 第2章 图像复制-粘贴篡改被动取证算法 | 第18-26页 |
| 2.1 数字图像复制-粘贴篡改的被动取证算法分类 | 第18-19页 |
| 2.1.1 基于特征点提取的图像CM被动取证算法 | 第18-19页 |
| 2.1.2 基于重叠分块提取特征描述的图像CM被动取证算法 | 第19页 |
| 2.1.3 针对数字图像复制-粘贴的被动取证算法流程 | 第19页 |
| 2.2 现有数字图像复制-粘贴篡改被动取证算法 | 第19-22页 |
| 2.2.1 基于Harris角点提取的复制-粘贴篡改取证算法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 图像镜像复制-粘贴篡改检测中的FI-SURF算法 | 第21页 |
| 2.2.3 基于重叠分块的HOG特征描述的复制-粘贴被动取证算法 | 第21-22页 |
| 2.3 现有算法的问题及分析 | 第22-25页 |
| 2.3.1 特征点复制-粘贴被动取证算法 | 第22-24页 |
| 2.3.2 重叠分块复制-粘贴篡改被动取证算法 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于R-HOG和特征块的复制-粘贴篡改被动取证算法 | 第26-41页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 算法描述 | 第26-32页 |
| 3.2.1 特征块提取 | 第27-29页 |
| 3.2.2 R-HOG特征向量的分析 | 第29-31页 |
| 3.2.3 结合颜色信息的快速篡改定位 | 第31-32页 |
| 3.3 仿真实验及结果分析 | 第32-40页 |
| 3.3.1 性能评估 | 第32-33页 |
| 3.3.2 后处理鲁棒测试 | 第33-37页 |
| 3.3.3 算法性能比较 | 第37-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于“米”字型GLCM复制-粘贴篡改被动取证算法 | 第41-56页 |
| 4.1 翻转类复制-粘贴篡改模型 | 第41-42页 |
| 4.2 算法描述 | 第42-48页 |
| 4.2.1 彩色图像预处理 | 第42-43页 |
| 4.2.2 基于“米”字型GLCM的特征向量的提取与分析 | 第43-46页 |
| 4.2.3 特征向量的匹配与去除误匹配 | 第46-48页 |
| 4.3 仿真实验及结果分析 | 第48-55页 |
| 4.3.1 色彩模型的选取 | 第48-49页 |
| 4.3.2 算法可行性分析 | 第49-51页 |
| 4.3.3 后处理鲁棒性能 | 第51-54页 |
| 4.3.4 算法性能比较 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 数字图像复制-粘贴篡改被动取证仿真系统 | 第56-64页 |
| 5.1 GUI仿真系统介绍 | 第56页 |
| 5.2 复制-粘贴篡改被动取证可视化仿真系统说明 | 第56-63页 |
| 5.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论与展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第75页 |
