| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·论文背景 | 第9-12页 |
| ·数字图像取证技术概述 | 第12-13页 |
| ·相关研究现状及技术分析 | 第13-14页 |
| ·国内外的研究情况 | 第13页 |
| ·常见的数字图像篡改手段 | 第13-14页 |
| ·研究目标及内容 | 第14-18页 |
| ·主要研究目标 | 第14页 |
| ·主要研究内容 | 第14-18页 |
| 第2章 基于CV-SIFT算法的图像盲检测技术 | 第18-29页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·复制粘贴盲检测算法简介 | 第18-19页 |
| ·SIFT算法分析 | 第18-19页 |
| ·SURF算法分析 | 第19页 |
| ·CV-SFIT复制粘贴盲检测方法 | 第19-28页 |
| ·设计思路 | 第19-21页 |
| ·关键技术分析 | 第21-26页 |
| ·样本库建立 | 第26页 |
| ·实验结果 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 面向图像取证的其他盲检测技术 | 第29-42页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·基于分形维数的计算机生成图像盲检测 | 第29-34页 |
| ·技术方案 | 第29-30页 |
| ·关键技术分析 | 第30-33页 |
| ·实验结果 | 第33-34页 |
| ·基于图像噪声的计算机生成图像盲检测 | 第34-38页 |
| ·技术方案 | 第34页 |
| ·关键技术分析 | 第34-37页 |
| ·实验结果 | 第37-38页 |
| ·基于HSV模型和特征函数统计矩的计算机生成图像盲检测 | 第38-41页 |
| ·技术方案 | 第38页 |
| ·关键技术分析 | 第38-40页 |
| ·实验结果 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 应用实例--数字图像盲取证系统的实现 | 第42-56页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·系统架构简介 | 第42-44页 |
| ·系统主界面实现 | 第44-46页 |
| ·自然图像盲检测模块实现 | 第46-52页 |
| ·算法分类器的设计实现 | 第47-50页 |
| ·实验结果 | 第50-52页 |
| ·计算机生成图像盲检测模块 | 第52-54页 |
| ·算法模块实现过程 | 第52-53页 |
| ·实验结果 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·研究总结 | 第56页 |
| ·研究展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第63页 |