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缝裁剪图像的篡改检测研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第8-18页
    1.1 研究的背景和意义第8-13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
    1.3 主要研究内容第16-17页
    1.4 论文结构安排第17-18页
第二章 物体删除缝裁剪图像盲检测相关技术第18-26页
    2.1 缝裁剪原理简介第18-21页
    2.2 JPEG图像块效应简介第21-23页
    2.3 K-mean聚类算法简介第23-26页
第三章 基于块效应的物体删除缝裁剪图像盲检测第26-38页
    3.1 特定物体移除的缝裁剪图像特征分析第26-29页
        3.1.1 传统缝裁剪与特定物体移除缝裁剪在缝的选取上的差异第26-27页
        3.1.2 特定物体移除的缝裁剪引起的区域划分第27-28页
        3.1.3 利用JPEG的块效应网格实现区域划分检测第28-29页
    3.2 检测及定位算法第29-32页
        3.2.1 提取JPEG图像的块效应网格第30页
        3.2.2 提取特征第30-32页
        3.2.3 进行特征聚类第32页
        3.2.4 根据分类标记结果图进行检测定位第32页
    3.3 实验过程及结果分析第32-37页
        3.3.1 物体删除的缝裁剪图像定位检测分析第32-34页
        3.3.2 不同位置,不同大小物体删除的定位结果分析第34-35页
        3.3.3 不同压缩质量因子的定位结果分析第35-36页
        3.3.4 检测率分析第36-37页
    3.4 本章小结第37-38页
第四章 物体删除位置的自动定位第38-52页
    4.1 聚类结果分析第38-44页
        4.1.1 横纵方向累积对应的直方图第39-40页
        4.1.2 物体删除位置的差异对应直方图的差异第40-43页
        4.1.3 物体删除位置的自动定位第43-44页
    4.2 自动定位算法第44-46页
        4.2.1 聚类结果图预处理第44-45页
        4.2.2 特征值提取第45页
        4.2.3 基于特征值判断第45-46页
        4.2.4 删除位置自动定位第46页
    4.3 实验结果展示第46-50页
    4.4 本章小结第50-52页
第五章 总结与展望第52-54页
    5.1 论文总结第52-53页
    5.2 工作展望第53-54页
参考文献第54-58页
发表论文和参加科研情况说明第58-60页
致谢第60页

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