基于光学特性的数字图像取证技术的研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.2 国内外研究动态和现状 | 第13-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 基于光学特性的数字图像分析 | 第20-32页 |
| 2.1 数字图像取证技术 | 第20-24页 |
| 2.1.1 数字图像取证技术分类 | 第20-23页 |
| 2.1.2 数字图像取证技术的发展方向 | 第23-24页 |
| 2.2 图像取证技术常用的光学特性 | 第24-27页 |
| 2.2.1 图像中的光照条件 | 第24-25页 |
| 2.2.2 光照模型分析 | 第25-27页 |
| 2.3 光照产生的纹理特性 | 第27-31页 |
| 2.3.1 统计特性的提取原理 | 第28-29页 |
| 2.3.2 纹理特征提取 | 第29-30页 |
| 2.3.3 纹理图像数据采集 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 图像中阴影和纹理条件分析 | 第32-45页 |
| 3.1 基于阴影约束条件的分析 | 第32-38页 |
| 3.1.1 阴影信息分析原理 | 第32-33页 |
| 3.1.2 特征点的选取 | 第33-36页 |
| 3.1.3 改进基于阴影的分析方法 | 第36-38页 |
| 3.2 基于纹理约束条件的分析 | 第38-42页 |
| 3.2.1 光照产生的纹理特性 | 第38-41页 |
| 3.2.2 纹理参数分析 | 第41-42页 |
| 3.3 结合阴影与纹理的约束条件 | 第42-44页 |
| 3.3.1 阴影问题分析 | 第42-44页 |
| 3.3.2 纹理结合的方案 | 第44页 |
| 3.4 本章小节 | 第44-45页 |
| 第四章 楔形参数优化 | 第45-54页 |
| 4.1 楔形参数选择 | 第45-46页 |
| 4.2 参数的优化 | 第46-49页 |
| 4.2.1 传统的参数分析方法 | 第46-48页 |
| 4.2.2 阴影的楔形参数优化 | 第48-49页 |
| 4.3 分析步骤及线性方程 | 第49-53页 |
| 4.3.1 图像分析步骤 | 第49-51页 |
| 4.3.2 线性规划方程 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第54-62页 |
| 5.1 建立图像库 | 第54-55页 |
| 5.2 阴影算法的实验结果 | 第55-56页 |
| 5.3 改进算法的实验结果 | 第56-60页 |
| 5.4 改进算法的分析 | 第60-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-67页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第62-63页 |
| 6.2 算法的应用拓展 | 第63-65页 |
| 6.2.1 常见光源形状的分类 | 第63-64页 |
| 6.2.2 线形光源的阴影分析 | 第64-65页 |
| 6.3 未来研究展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录 | 第71-76页 |
| 作者在研究生期间的研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
