| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·隐写术 | 第8-9页 |
| ·隐写分析技术 | 第9-12页 |
| ·隐写分析性能评价指标 | 第10-12页 |
| ·隐写分析研究进展 | 第12-15页 |
| ·通用隐写分析研究现状 | 第12-14页 |
| ·主动隐写分析的研究现状 | 第14-15页 |
| ·论文的主要工作和论文安排 | 第15-17页 |
| ·本文主要工作 | 第15-16页 |
| ·论文结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 基于JPEG 图像的隐写分析算法 | 第17-30页 |
| ·基于DCT 变换的JPEG 压缩 | 第17-18页 |
| ·特征构造 | 第18-24页 |
| ·频域系数块内和块间相关性分析 | 第19-20页 |
| ·马尔可夫矩阵及其在隐写分析中应用 | 第20-21页 |
| ·块内加权特征抽取 | 第21-23页 |
| ·块内和块间马尔可夫特征抽取 | 第23-24页 |
| ·实验仿真与讨论 | 第24-29页 |
| ·阈值设置 | 第24-25页 |
| ·基于Mikowsic 距离度量差分的有效性 | 第25-26页 |
| ·基于块内加权Markov 特征的检测算法仿真实验 | 第26-27页 |
| ·基于块内和块间Markov 特征的检测算法仿真实验 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于净图特征和一类分类的通用隐写分析 | 第30-41页 |
| ·净图特征定义 | 第30-34页 |
| ·图像微分 | 第30-32页 |
| ·由微分图抽取CF 矩 | 第32-34页 |
| ·一类支持向量机用于隐写分析 | 第34-35页 |
| ·聚类算法及多超球体构建 | 第35-37页 |
| ·仿真实验细节及讨论 | 第37-40页 |
| ·超球体数目对分类器检测结果的影响 | 第37-38页 |
| ·聚类算法对检测结果的影响 | 第38-39页 |
| ·二类SVM 和一类SVM 通用性验证 | 第39-40页 |
| ·本章小节 | 第40-41页 |
| 第四章 图像隐秘信息估计 | 第41-51页 |
| ·典型的隐秘信息估计方法 | 第41-43页 |
| ·Fridrich 的隐密信息长度估计方法 | 第41-42页 |
| ·Chandramouli 的ICA 数学模型 | 第42-43页 |
| ·本文的隐秘信息估计方法 | 第43-48页 |
| ·独立分量分析 | 第44-45页 |
| ·运用HMT 模型预测载体图估计 | 第45-48页 |
| ·仿真与实验分析 | 第48-50页 |
| ·载体信息估计 | 第48-49页 |
| ·嵌入消息的估计 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-56页 |
| ·隐写检测平台的搭建 | 第51-54页 |
| ·研究总结 | 第54-55页 |
| ·研究展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62页 |