| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 数字隐写概述 | 第11-12页 |
| 1.2.1 隐写技术概况 | 第11页 |
| 1.2.2 隐写技术的分类及应用 | 第11-12页 |
| 1.3 隐写分析概述 | 第12-15页 |
| 1.3.1 隐写分析技术的意义 | 第13页 |
| 1.3.2 隐写分析技术的分类及发展现状 | 第13-15页 |
| 1.4 本文的主要研究工作 | 第15-16页 |
| 第二章 基于JPEG图像的隐写和隐写检测技术 | 第16-32页 |
| 2.1 JPEG图像介绍 | 第16页 |
| 2.2 JPEG图像压缩过程 | 第16-18页 |
| 2.3 常见的基于JPEG图像的隐写算法 | 第18-22页 |
| 2.3.1 LSB算法 | 第19页 |
| 2.3.2 Jsteg算法 | 第19-20页 |
| 2.3.3 COX算法 | 第20页 |
| 2.3.4 F5算法 | 第20-22页 |
| 2.4 隐写算法的评价指标 | 第22页 |
| 2.5 常用的基于JPEG图像的隐写检测算法 | 第22-26页 |
| 2.5.1 针对性的隐写分析 | 第23-24页 |
| 2.5.2 通用性盲检测隐写分析 | 第24-26页 |
| 2.6 分类器 | 第26-27页 |
| 2.7 算法的实现 | 第27-32页 |
| 2.7.1 隐写检测算法的评价指标 | 第27-28页 |
| 2.7.2 各个算法的实验结果及分析 | 第28-32页 |
| 第三章 基于马氏过程隐写检测算法的改进 | 第32-45页 |
| 3.1 马氏检测过程简介 | 第32-39页 |
| 3.1.1 特征架构 | 第32-35页 |
| 3.1.2 支持向量机SVM | 第35-37页 |
| 3.1.3 马氏检测与其他隐写分析算法的对比实验 | 第37-39页 |
| 3.2 马氏检测的改进 | 第39-45页 |
| 3.2.1 增加移动方向 | 第39-40页 |
| 3.2.2 增加差分次数 | 第40-41页 |
| 3.2.3 实验结果及分析 | 第41-45页 |
| 第四章 马氏检测应用于多种检测形式 | 第45-56页 |
| 4.1 图像混合特征向量检测 | 第45-49页 |
| 4.1.1 满嵌混合训练模型检测满嵌测试集图像 | 第45-46页 |
| 4.1.2 满嵌混合训练模型检测低嵌入率测试集图像 | 第46-47页 |
| 4.1.3 低嵌入率混合训练模型检测满嵌测试集图像 | 第47-48页 |
| 4.1.4 低嵌入率混合训练模型检测低嵌入率测试集图像 | 第48-49页 |
| 4.2 多重隐写图像检测 | 第49-50页 |
| 4.3 多种形式图像的检测 | 第50-56页 |
| 4.3.1 多种图像操作形式 | 第50-52页 |
| 4.3.2 马氏过程用于多种形式图像检测实验 | 第52-54页 |
| 4.3.3 多类检测 | 第54-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第56-57页 |
| 5.2 研究展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第62页 |
