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数字图像篡改被动取证技术研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
符号对照表第13-15页
缩略语对照表第15-19页
第一章 绪论第19-41页
    1.1 研究背景和意义第19-20页
    1.2 图像伪造与篡改操作第20-27页
        1.2.1 图像来源伪造第22-23页
        1.2.2 图像内容篡改第23-25页
        1.2.3 图像后处理篡改第25-27页
    1.3 图像取证技术分类第27-28页
        1.3.1 主动图像取证第27-28页
        1.3.2 被动图像取证第28页
    1.4 被动取证技术研究现状第28-36页
        1.4.1 设备取证第29-30页
        1.4.2 内容取证第30-36页
    1.5 本文的主要工作及创新点第36-38页
    1.6 本文的章节安排第38-41页
第二章 基于噪声-锐化函数的图像拼接取证第41-55页
    2.1 引言第41页
    2.2 相关工作第41-42页
    2.3 基于噪声-锐化函数的图像拼接检测算法第42-45页
        2.3.1 噪声方差和锐化度估计第42-44页
        2.3.2 图像噪声-锐化函数建立第44-45页
    2.4 实验结果与分析第45-51页
        2.4.1 定量实验第45-47页
        2.4.2 定性实验第47-50页
        2.4.3 鲁棒性测试第50-51页
    2.5 小结第51-55页
第三章 基于学习排序的图像缩放取证第55-67页
    3.1 引言第55页
    3.2 问题描述及相关工作第55-56页
        3.2.1 缩放信号的周期性第55页
        3.2.2 相关工作第55-56页
    3.3 基于学习排序的图像缩放因子估计算法第56-60页
        3.3.1 图像对抽取第58页
        3.3.2 缩放特征提取第58-59页
        3.3.3 训练集抽取第59-60页
        3.3.4 缩放因子估计第60页
    3.4 实验结果与分析第60-64页
        3.4.1 实验数据库第60-61页
        3.4.2 实验设置第61页
        3.4.3 实验结果第61-62页
        3.4.4 鲁棒性测试第62-64页
        3.4.5 讨论第64页
    3.5 本章小结第64-67页
第四章 基于多分辨率过冲效应度量的锐化取证第67-81页
    4.1 引言第67页
    4.2 问题描述及相关工作第67-68页
        4.2.1 过冲效应第67-68页
        4.2.2 相关工作第68页
    4.3 基于多分辨率过冲效应度量的锐化检测算法第68-75页
        4.3.1 图像边缘点分类第69-71页
        4.3.2 多分辨率过冲效应度量第71-73页
        4.3.3 级联式锐化判决第73-75页
    4.4 实验结果及分析第75-78页
        4.4.1 实验数据库第75-76页
        4.4.2 实验设置第76页
        4.4.3 参数选择第76页
        4.4.4 实验结果第76-77页
        4.4.5 鲁棒性测试第77-78页
    4.5 总结第78-81页
第五章 基于局部继承关系重建的图像溯源取证第81-93页
    5.1 引言第81页
    5.2 相关工作第81-82页
    5.3 基于局部继承关系重建的图像谱系树建立算法第82-87页
        5.3.1 不相似度矩阵计算第82-83页
        5.3.2 初始图像谱系树建立第83页
        5.3.3 三元组选择第83-85页
        5.3.4 局部继承关系重建第85-87页
    5.4 实验结果与分析第87-90页
        5.4.1 实验数据库第87-88页
        5.4.2 实验测度第88页
        5.4.3 定量实验第88-90页
        5.4.4 真实实验第90页
    5.5 本章小结第90-93页
第六章 总结与展望第93-97页
    6.1 本文总结第93-94页
    6.2 研究展望第94-97页
参考文献第97-111页
致谢第111-113页
作者简介第113-115页

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