| 表目录 | 第1-9页 |
| 图目录 | 第9-11页 |
| 摘要 | 第11-13页 |
| ABSTRACT | 第13-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-31页 |
| ·研究背景及意义 | 第15-16页 |
| ·信息隐藏 | 第16-23页 |
| ·信息隐藏概述 | 第16页 |
| ·数字隐写 | 第16-18页 |
| ·隐写分析 | 第18-23页 |
| ·数字图像取证 | 第23-26页 |
| ·数字图像取证概述 | 第23-24页 |
| ·图像来源鉴别 | 第24-25页 |
| ·图像篡改检测 | 第25-26页 |
| ·基于图像内容的隐写分析与篡改检测 | 第26-28页 |
| ·论文的主要工作 | 第28页 |
| ·章节安排 | 第28-31页 |
| 第二章 自然图像统计特性分析 | 第31-42页 |
| ·图像信源 | 第32-33页 |
| ·图像的灰度分布特性和信息熵 | 第33-37页 |
| ·图像细节分量的分布特性 | 第37-41页 |
| ·广义高斯分布模型 | 第38-39页 |
| ·高斯混合模型 | 第39-40页 |
| ·局部平稳高斯模型 | 第40-41页 |
| ·高斯尺度混合模型 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 载体、载密图像统计特性分析 | 第42-59页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·实验图像库 | 第42-43页 |
| ·数字隐写对图像统计特性的影响 | 第43-50页 |
| ·灰度直方图 | 第43-45页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第45-48页 |
| ·细节系数直方图 | 第48-50页 |
| ·典型隐藏信息检测特征与隐写分析算法 | 第50-57页 |
| ·灰度直方图特征 | 第50-55页 |
| ·细节分量的PDF 矩和CF 矩特征 | 第55-56页 |
| ·典型隐写分析算法性能测试 | 第56-57页 |
| ·隐藏信息存在性特征与图像内容的关系 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 基于局部方差直方图的LSB 匹配隐写分析 | 第59-71页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·算法原理 | 第59-61页 |
| ·加性噪声隐写模型 | 第59-60页 |
| ·局部方差特征分析 | 第60-61页 |
| ·局部方差直方图的加权特征 | 第61-64页 |
| ·局部方差直方图 | 第61-62页 |
| ·横轴方向的加权特征 | 第62-63页 |
| ·纵轴方向的加权特征 | 第63-64页 |
| ·基于局部方差直方图的LSB 匹配隐写分析 | 第64-67页 |
| ·特征提取 | 第64-65页 |
| ·分类器 | 第65-67页 |
| ·实验结果与分析 | 第67-70页 |
| ·实验设置 | 第67页 |
| ·滤波模板的选择 | 第67页 |
| ·不同特征组合时的检测性能 | 第67-68页 |
| ·与其它算法的性能比较 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 基于局部线性变换和CF 加权特征的LSB 匹配隐写分析 | 第71-82页 |
| ·引言 | 第71页 |
| ·算法原理 | 第71-73页 |
| ·特征提取 | 第73-75页 |
| ·利用局部线性变换表示图像 | 第73-74页 |
| ·特征函数加权特征 | 第74-75页 |
| ·特征评价与选择 | 第75-77页 |
| ·特征评价 | 第75-76页 |
| ·特征选择 | 第76-77页 |
| ·算法流程 | 第77页 |
| ·实验结果与分析 | 第77-81页 |
| ·实验设置 | 第77页 |
| ·特征选择的实验结果 | 第77-78页 |
| ·图像库对检测性能的影响 | 第78-79页 |
| ·与其它算法的性能比较 | 第79-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 基于图像内容的分块联合判决隐写分析 | 第82-88页 |
| ·引言 | 第82页 |
| ·算法原理及流程 | 第82-83页 |
| ·训练过程 | 第82-83页 |
| ·测试过程 | 第83页 |
| ·实现过程 | 第83-85页 |
| ·特征提取 | 第83-84页 |
| ·图像分割和子图像分类 | 第84页 |
| ·类别权重的确定 | 第84页 |
| ·联合判决 | 第84-85页 |
| ·实验结果与分析 | 第85-87页 |
| ·子图像尺寸和类别数的选择 | 第85-86页 |
| ·融合规则对检测性能的影响 | 第86-87页 |
| ·与其它算法的性能比较 | 第87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 第七章 基于块效应不一致性的JPEG 图像篡改检测 | 第88-107页 |
| ·引言 | 第88页 |
| ·JPEG 压缩标准简介 | 第88-91页 |
| ·JPEG 编码器 | 第89-90页 |
| ·JPEG 解码器 | 第90-91页 |
| ·JPEG 图像的合成伪造模型 | 第91-92页 |
| ·算法原理 | 第92-95页 |
| ·量化误差与二次量化 | 第92-93页 |
| ·量化误差与图像内容的关系 | 第93-95页 |
| ·算法描述 | 第95-101页 |
| ·JPEG 二次压缩检测 | 第96-97页 |
| ·块效应指数映射的提取 | 第97-100页 |
| ·篡改检测与篡改区域定位 | 第100-101页 |
| ·实验结果与分析 | 第101-105页 |
| ·二次压缩检测 | 第101-102页 |
| ·篡改检测 | 第102-105页 |
| ·本章小结 | 第105-107页 |
| 结束语 | 第107-110页 |
| 一、全文总结 | 第107-108页 |
| 二、工作展望 | 第108-110页 |
| 参考文献 | 第110-122页 |
| 作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作 | 第122-123页 |
| 致谢 | 第123页 |