基于多载体图像的通用隐写分析方法研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 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12-21页 |
| ·课题的研究背景与意义 | 第12-13页 |
| ·信息隐藏概述 | 第13页 |
| ·隐写分析的国内外研究现状 | 第13-19页 |
| ·特定隐写分析研究现状 | 第13-14页 |
| ·通用隐写分析研究现状 | 第14-17页 |
| ·多载体隐写分析研究现状 | 第17-18页 |
| ·小嵌入率隐写分析现状 | 第18页 |
| ·基于Rich模型的隐写分析现状 | 第18-19页 |
| ·问题的提出及研究目标 | 第19页 |
| ·论文的主要研究内容与组织结构安排 | 第19-21页 |
| 第2章 图像隐写分析技术理论分析 | 第21-30页 |
| ·图像隐写分析基本概念及原理 | 第21-22页 |
| ·图像隐写分析的基本概念 | 第21页 |
| ·图像隐写分析的基本原理 | 第21-22页 |
| ·数字图像基础知识 | 第22-24页 |
| ·JPEG图像结构及特点 | 第22-23页 |
| ·BMP图像结构及特点 | 第23页 |
| ·GIF图像结构及特点 | 第23-24页 |
| ·数字图像隐写分析分类器 | 第24-27页 |
| ·神经网络分类器 | 第24-25页 |
| ·支持向量机分类器 | 第25-27页 |
| ·图像隐写分析的性能评价 | 第27-29页 |
| ·隐写分析的技术指标 | 第27-28页 |
| ·隐写分析性能评价方法 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于多域特征的通用隐写分析方法 | 第30-41页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·多域特征提取方法相关工作 | 第30-31页 |
| ·特征提取 | 第31-36页 |
| ·基于轮廓波变换的统计特征 | 第31-33页 |
| ·DCT域特征提取 | 第33-35页 |
| ·空域特征提取 | 第35-36页 |
| ·特征缩放 | 第36页 |
| ·分类器设计 | 第36页 |
| ·算法实现流程 | 第36-37页 |
| ·实验结果及性能分析 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于Rich模型的小嵌入率隐写分析方法 | 第41-50页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·Rich模型简介 | 第41-42页 |
| ·特征提取 | 第42-44页 |
| ·噪声分量模型 | 第42-43页 |
| ·纹理分量模型 | 第43-44页 |
| ·集成分类器的设计 | 第44-45页 |
| ·算法实现流程 | 第45-46页 |
| ·实验结果及性能分析 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 总结和展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 附录A 攻读硕士学位期问所发表的学术论文 | 第59页 |
