数字图像篡改的反取证技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题来源 | 第12页 |
| 1.2 选题背景及意义 | 第12-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 1.4 各章节安排 | 第17-18页 |
| 第2章 图像及视频反取证的研究现状 | 第18-24页 |
| 2.1 基于图像操作的反取证研究现状 | 第19-22页 |
| 2.1.1 抑制篡改操作遗留的痕迹 | 第19-21页 |
| 2.1.2 伪造真实图像固有的痕迹 | 第21-22页 |
| 2.2 基于视频操作的反取证研究现状 | 第22页 |
| 2.3 反取证算法的性能评估 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于 USM 图像锐化操作的反取证 | 第24-37页 |
| 3.1 引言 | 第24-25页 |
| 3.2 图像锐化 | 第25-27页 |
| 3.3 基于 USM 锐化操作的取证检测 | 第27-30页 |
| 3.3.1 USM 锐化操作 | 第27-28页 |
| 3.3.2 USM 锐化操作遗留的痕迹 | 第28-30页 |
| 3.4 本文提出的反取证算法 | 第30-32页 |
| 3.4.1 算法提出的基本思想 | 第30-31页 |
| 3.4.2 算法的具体操作 | 第31页 |
| 3.4.3 算法对图像质量的影响 | 第31-32页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第32-35页 |
| 3.5.1 SVM 分类介绍 | 第32页 |
| 3.5.2 实验分析 | 第32-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 基于噪声残差被动取证的反取证 | 第37-49页 |
| 4.1 引言 | 第37-38页 |
| 4.2 基于噪声残差的被动取证及分析 | 第38-40页 |
| 4.2.1 视频对象删除的篡改操作介绍 | 第38-40页 |
| 4.2.2 篡改操作对噪声残差特性的影响 | 第40页 |
| 4.3 基于噪声残差的被动取证的反取证算法 | 第40-43页 |
| 4.3.1 噪声残差 | 第41-42页 |
| 4.3.2 反取证算法 | 第42-43页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第43-48页 |
| 4.4.1 评估结果的度量标准 | 第44页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第44-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 总结与展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间发表论文目录 | 第58-59页 |
| 附录 B 攻读硕士学位期间所参与的科研活动 | 第59页 |
