首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于光照条件的数字图像盲取证技术研究

中文摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-20页
   ·研究背景及意义第10-12页
   ·数字图像取证技术概述第12-15页
     ·图像取证技术分类第12-14页
     ·图像盲取证技术分类第14-15页
   ·图像盲取证技术研究现状第15-17页
   ·本文主要工作第17-18页
   ·本文组织结构第18-19页
   ·本章小结第19-20页
第二章 基于光照条件的数字图像盲取证技术第20-29页
   ·光照条件不一致性第20-21页
   ·基于光照方向不一致性的典型盲取证算法第21-24页
     ·二维光照方向第21-22页
     ·三维光照方向第22-23页
     ·复杂光照环境第23-24页
   ·基于光源颜色不一致性的典型盲取证算法第24-27页
     ·基于低阶图像特征的方法第25-26页
     ·基于物理反射的方法第26-27页
   ·光照相关盲取证技术存在的问题与分析第27-28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 基于 Lambert-Phong 模型的图像盲取证技术第29-42页
   ·基本光照反射模型第29-30页
     ·Lambert 光照模型第29-30页
     ·简化的 Phong 光照模型第30页
   ·Lambert-Phong 光照模型第30-31页
     ·模型建立第30-31页
     ·模型简化处理第31页
   ·检测算法描述第31-37页
     ·确定光照误差函数第31-33页
     ·确定不同光源模式下的约束条件第33-34页
     ·求解约束最优化问题第34-37页
   ·实验结果与分析第37-41页
     ·实验结果第37-41页
     ·实验分析第41页
   ·本章小结第41-42页
第四章 基于局部光源色度估计的图像盲取证技术第42-55页
   ·光源颜色的物理意义第42页
   ·图像形成第42-43页
   ·逆灰度空间第43-44页
   ·霍夫变换第44-46页
   ·检测算法描述第46-49页
     ·高亮区域提取第46-47页
     ·区域筛选第47-48页
     ·逆灰度色度空间映射第48页
     ·Hough 空间映射第48-49页
     ·光源色度求解第49页
   ·算法优点第49-50页
   ·实验结果与分析第50-54页
     ·对真实图像的验证第50-52页
     ·对伪造图像的验证第52-54页
   ·本章小结第54-55页
第五章 总结与展望第55-57页
   ·总结第55页
   ·展望第55-57页
参考文献第57-63页
攻读学位期间公开发表的论文第63-64页
致谢第64-65页

论文共65页,点击 下载论文
上一篇:可变光照下的人脸识别算法研究
下一篇:多通路主题模型和双矩阵分解推荐算法