图像盲篡改检测算法研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究工作 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构 | 第15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 盲篡改检测概述 | 第16-24页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 同幅图片的复制-粘贴篡改检测 | 第16-20页 |
| 2.2.1 复制-粘贴篡改模型 | 第16-18页 |
| 2.2.2 复制-粘贴检测算法 | 第18-20页 |
| 2.3 不同图片的拼接篡改检测 | 第20-22页 |
| 2.3.1 拼接篡改模型 | 第20-21页 |
| 2.3.2 拼接篡改检测算法 | 第21-22页 |
| 2.4 不同篡改检测方式比较 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于HSV和SIFT特征的复制-粘贴检测 | 第24-40页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 相关原理介绍 | 第24-28页 |
| 3.2.1 SIFT算法简介 | 第24-26页 |
| 3.2.2 HSV颜色空间介绍 | 第26-28页 |
| 3.3 基于HSV和SIFT的特征提取 | 第28-32页 |
| 3.3.1 算法思想 | 第28页 |
| 3.3.2 SIFT特征提取 | 第28-30页 |
| 3.3.3 HSV特征提取 | 第30-32页 |
| 3.4 基于凝聚层次聚类的特征匹配 | 第32-34页 |
| 3.4.1 特征向量相似性度量 | 第32页 |
| 3.4.2 特征匹配 | 第32-34页 |
| 3.5 算法整体流程 | 第34-35页 |
| 3.6 实验 | 第35-39页 |
| 3.6.1 实验设计 | 第35-36页 |
| 3.6.2 结果分析 | 第36-39页 |
| 3.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 基于多域特征融合的图像拼接盲检测 | 第40-52页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 相关原理介绍 | 第40-42页 |
| 4.2.1 图像的DCT和DWT介绍 | 第40-41页 |
| 4.2.2 SVM算法简介 | 第41-42页 |
| 4.3 特征向量的提取 | 第42-47页 |
| 4.3.1 空域特征的提取 | 第42-44页 |
| 4.3.2 DCT域特征的提取 | 第44-46页 |
| 4.3.3 DWT域特征的提取 | 第46-47页 |
| 4.4 基于SVM的拼接图像分类模型 | 第47-49页 |
| 4.5 实验 | 第49-51页 |
| 4.5.1 实验设计 | 第49-50页 |
| 4.5.2 结果分析 | 第50-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 作者简历 | 第59-61页 |
| 学位论文数据集 | 第61页 |
