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针对自适应图像隐写的检测技术研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
目录第8-11页
图录第11-12页
表录第12-13页
第一章 绪论第13-25页
    1.1 研究背景及意义第13页
    1.2 信息隐藏第13-15页
        1.2.1 信息隐藏技术研究现状第14页
        1.2.2 信息隐藏技术分类第14-15页
    1.3 数字隐写技术第15-18页
        1.3.1 数字隐写的系统模型第15-16页
        1.3.2 隐写技术性能指标第16页
        1.3.3 数字隐写分类和研究现状第16-18页
    1.4 隐写分析技术第18-22页
        1.4.1 隐写分析系统模型第18-19页
        1.4.2 隐写分析技术性能指标第19-20页
        1.4.3 隐写分析的分类和研究现状第20-22页
    1.5 论文研究内容及章节安排第22-25页
第二章 图像统计特性及自适应隐写检测技术研究第25-39页
    2.1 离散图像信源与 Markov 信源第25-26页
    2.2 图像统计特性分析第26-31页
        2.2.1 图像灰度直方图分布特性第26-28页
        2.2.2 图像灰度共生矩阵分布特性第28-29页
        2.2.3 图像差分直方图分布特性第29-31页
    2.3 隐写对图像统计特性的影响第31-36页
        2.3.1 图像灰度直方图第31-32页
        2.3.2 图像灰度共生矩阵第32-34页
        2.3.3 图像差分直方图第34-36页
    2.4 自适应隐写检测技术研究第36-38页
        2.4.1 自适应隐写检测技术研究现状第36-37页
        2.4.2 拟解决的关键问题第37-38页
    2.5 本章小结第38-39页
第三章 针对空域 AE-LSB 隐写的专用隐写分析算法第39-49页
    3.1 引言第39页
    3.2 AE-LSB 隐写算法第39-40页
        3.2.1 数据嵌入过程第39-40页
        3.2.2 数据提取过程第40页
    3.3 针对 AE-LSB 隐写算法的攻击第40-43页
        3.3.1 载密差分直方图中的阶梯效应第40-42页
        3.3.2 特征提取第42-43页
    3.4 实验结果及分析第43-47页
        3.4.1 实验设置第43-44页
        3.4.2 对比的隐写分析算法第44-45页
        3.4.3 隐写分析算法性能比较第45-47页
    3.5 本章小结第47-49页
第四章 针对空域 EA-LSBMR 隐写的专用隐写分析算法第49-63页
    4.1 引言第49页
    4.2 EA-LSBMR 隐写算法第49-51页
        4.2.1 数据嵌入过程第49-50页
        4.2.2 数据提取过程第50-51页
    4.3 针对 EA-LSBMR 隐写算法的攻击第51-57页
        4.3.1 EA-LSBMR 隐写算法漏洞第51-52页
        4.3.2 载密和载体差分直方图的关系第52-53页
        4.3.3 隐写对图像差分直方图的影响第53-55页
        4.3.4 特征提取第55-56页
        4.3.5 嵌入率估计及其性能评价指标第56-57页
    4.4 实验结果及分析第57-62页
        4.4.1 实验设置第57页
        4.4.2 分类器选择第57-58页
        4.4.3 对比隐写分析算法第58-59页
        4.4.4 本章所提检测特征的分类性能第59页
        4.4.5 与其他隐写分析算法的性能比较第59-61页
        4.4.6 嵌入率估计及分析第61-62页
    4.5 本章小结第62-63页
第五章 基于图像局部线性变换的多类自适应隐写的盲检测第63-71页
    5.1 引言第63页
    5.2 算法原理第63-66页
        5.2.1 图像局部线性变换第63-64页
        5.2.2 隐写对图像局部变换系数共生矩阵的影响第64-66页
    5.3 特征提取第66-67页
    5.4 分类器选择及算法流程第67页
    5.5 实验结果及分析第67-70页
        5.5.1 实验设置第67-68页
        5.5.2 模板选择第68页
        5.5.3 对比隐写分析算法第68页
        5.5.4 实验结果及分析第68-70页
    5.6 本章小结第70-71页
第六章 总结和展望第71-73页
    6.1 论文工作总结第71-72页
    6.2 下一步研究与展望第72-73页
致谢第73-75页
参考文献第75-83页
作者简历第83页

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