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JPEG图像隐写分析算法研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
Abstract第7页
1 绪论第12-21页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 信息隐藏技术概述第13-15页
        1.2.1 隐藏技术的基本属性第13页
        1.2.2 隐藏技术的发展第13-14页
        1.2.3 几种常见的隐藏方法第14-15页
    1.3 隐写分析技术第15-19页
        1.3.1 隐写分析技术的特点第15-16页
        1.3.2 隐写分析技术的发展第16页
        1.3.3 几种常见的专用隐写分析方法第16-19页
    1.4 本论文主要工作第19页
    1.5 论文章节安排第19-21页
2 通用隐写分析相关技术研究第21-28页
    2.1 图像通用隐写盲检测方法的一般原理框架第21-22页
    2.2 典型的图像隐写通用盲检测方法第22-26页
        2.2.1 基于图像质量度量的盲检测算法第22页
        2.2.2 基于小波系数PDF矩的盲检测方法第22-23页
        2.2.3 基于直方图特征函数质心的盲检测方法第23页
        2.2.4 基于小波系数直方图CF矩的盲检测方法第23-24页
        2.2.5 基于经验矩阵的盲检测方法第24-25页
        2.2.6 基于多域联合特征的盲检测方法第25-26页
        2.2.7 基于图像校准的盲检测方法第26页
    2.3 隐写分析技术评价指标第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
3 基于区域相关性和二阶差分Markov特征的JPEG图像盲检测算法第28-37页
    3.1 基于DCT域的统计特征提取第28-33页
        3.1.1 JPEG图像区域重排列第28-29页
        3.1.2 JPEG图像DCT块内特征提取第29-32页
        3.1.3 JPEG图像DCT块间特征提取第32页
        3.1.4 校准特征第32-33页
    3.2 实验数据和分析第33-36页
        3.2.1 实验材料准备第33页
        3.2.2 算法整体性能比较第33-36页
    3.3 本章小结第36-37页
4 基于马尔科夫和联合概率密度的JPEG图像盲检测算法第37-55页
    4.1 改进的马尔科夫模型特征第38-40页
        4.1.1 块内统计特征第38页
        4.1.2 块间统计特征第38-39页
        4.1.3 DWT域统计特征第39-40页
    4.2 联合概率密度统计特征第40-42页
    4.3 特征提取第42-44页
        4.3.1 马尔科夫特征提取第42页
        4.3.2 联合密度特征提取第42-43页
        4.3.3 空域特征提取第43-44页
    4.4 校准特征第44页
    4.5 特征约简第44-45页
    4.6 实验数据和分析第45-55页
        4.6.1 实验材料准备第45-46页
        4.6.2 使用特征约简的检测效果第46-51页
        4.6.3 与其他算法的比较第51-54页
        4.6.4 本章小结第54-55页
5 总结与展望第55-57页
    5.1 对本文工作的总结第55-56页
    5.2 对未来工作的展望第56-57页
参考文献第57-61页
作者简历第61页

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