| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题的研究意义 | 第11-12页 |
| ·隐写分析概述 | 第12-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-18页 |
| ·本文的主要内容与结构安排 | 第18-19页 |
| 第2章 数字图像隐写与隐写分析 | 第19-31页 |
| ·数字图像 | 第19-24页 |
| ·数字图像基础 | 第19-21页 |
| ·GIF图像简介 | 第21-24页 |
| ·数字图像隐写术 | 第24-26页 |
| ·数字图像隐写术的分类 | 第24页 |
| ·典型GIF图像隐写术 | 第24-26页 |
| ·数字图像隐写分析 | 第26-30页 |
| ·数字图像隐写分析的分类 | 第26-28页 |
| ·数字图像隐写分析的性能评价 | 第28-29页 |
| ·支持向量机分类器 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于颜色-梯度共生矩阵的GIF图像隐写分析算法 | 第31-44页 |
| ·颜色-梯度共生矩阵的定义 | 第31-34页 |
| ·颜色矩阵 | 第33页 |
| ·梯度矩阵 | 第33页 |
| ·颜色-梯度共生矩阵 | 第33-34页 |
| ·算法过程描述 | 第34-38页 |
| ·基于颜色-梯度共生矩阵的特征提取 | 第34-37页 |
| ·支持向量机分类检测 | 第37-38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-43页 |
| ·算法检测能力对比分析 | 第38-42页 |
| ·算法时间效率对比分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于差分零系数和索引共生矩阵的GIF图像隐写分析算法 | 第44-58页 |
| ·算法过程描述 | 第44-50页 |
| ·差分零系数特征提取 | 第45-49页 |
| ·索引共生矩阵特征提取 | 第49-50页 |
| ·支持向量机分类检测 | 第50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-57页 |
| ·算法检测能力对比分析 | 第51-54页 |
| ·算法时间效率对比分析 | 第54-55页 |
| ·特征敏感度分析 | 第55-57页 |
| ·训练图像数量对检测效果的影响 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 基于颜色对矩阵的GIF图像隐写分析改进算法 | 第58-67页 |
| ·基于颜色对矩阵的改进算法 | 第58-61页 |
| ·颜色对矩阵 | 第59-60页 |
| ·多维特征提取 | 第60-61页 |
| ·实验结果与分析 | 第61-66页 |
| ·算法检测能力对比分析 | 第61-65页 |
| ·算法时间效率对比分析 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 总结与展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第75页 |
