| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 序言 | 第9-12页 |
| 1 引言 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-15页 |
| 1.2 数字图像取证技术 | 第15-17页 |
| 1.2.1 数字图像主动取证技术 | 第15-16页 |
| 1.2.2 数字图像被动取证技术 | 第16-17页 |
| 1.3 取证技术的国内外研究现状 | 第17页 |
| 1.4 论文的研究工作 | 第17-19页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第19页 |
| 1.6 本章小结 | 第19-20页 |
| 2 数字图像同源拼接篡改检测 | 第20-31页 |
| 2.1 数字图像篡改技术及其分类 | 第20-22页 |
| 2.2 数字图像同源拼接篡改的盲取证算法综述 | 第22-27页 |
| 2.2.1 基于图像块的同源拼接检测算法 | 第23-25页 |
| 2.2.2 基于关键点的同源拼接检测算法 | 第25-27页 |
| 2.3 图像同源拼接篡改的检测难点与存在的问题 | 第27-28页 |
| 2.4 实验数据库 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于Zernike矩的图像同源拼接检测算法 | 第31-54页 |
| 3.1 Zernike矩 | 第31-33页 |
| 3.1.1 基本定义 | 第32-33页 |
| 3.1.2 旋转不变性 | 第33页 |
| 3.2 特征提取 | 第33-34页 |
| 3.3 基于颜色划分的局部敏感哈希匹配算法 | 第34-38页 |
| 3.3.1 基于颜色特征的重叠块分组 | 第35-36页 |
| 3.3.2 局部敏感哈希(LSH)匹配 | 第36-38页 |
| 3.4 误匹配的消除 | 第38-43页 |
| 3.4.1 基于空间距离的误匹配删除 | 第39页 |
| 3.4.2 基于空间位置聚类的孤立块删除 | 第39-41页 |
| 3.4.3 基于斜率聚类的RANSAC算法 | 第41-43页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第43-53页 |
| 3.5.1 实验结果的评价指标 | 第43-44页 |
| 3.5.2 基础实验的结果与分析 | 第44-49页 |
| 3.5.3 鲁棒性实验的结果与分析 | 第49-53页 |
| 3.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 4 基于BRISK特征的自适应图像同源拼接检测算法 | 第54-71页 |
| 4.1 基于纹理分布的图像分割算法 | 第55-59页 |
| 4.1.1 基于图的分割算法 | 第55-56页 |
| 4.1.2 BRISK关键点的提取 | 第56-58页 |
| 4.1.3 平滑纹理区域的划分 | 第58-59页 |
| 4.2 特征提取 | 第59-62页 |
| 4.2.1 BRISK关键点的提取 | 第59-61页 |
| 4.2.2 BRISK特征的构造 | 第61-62页 |
| 4.3 特征匹配与误匹配消除 | 第62-63页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第63-70页 |
| 4.4.1 平滑篡改区域的检测 | 第63-64页 |
| 4.4.2 综合性能的测评 | 第64-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 5 结论 | 第71-73页 |
| 5.1 工作总结 | 第71-72页 |
| 5.2 工作展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第76-78页 |
| 学位论文数据集 | 第78页 |