| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-27页 |
| 本章提要 | 第15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 隐写及隐写分析基本概念 | 第16-21页 |
| 1.2.1 基本模型 | 第17页 |
| 1.2.2 数字隐写技术 | 第17-19页 |
| 1.2.3 隐写分析技术 | 第19-21页 |
| 1.3 隐写及隐写分析发展现状 | 第21-25页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第21-24页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第24-25页 |
| 1.4 研究内容和论文结构 | 第25-27页 |
| 1.4.1 主要研究成果 | 第25-26页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第26-27页 |
| 第二章 隐写及隐写分析研究进展 | 第27-54页 |
| 本章提要 | 第27页 |
| 2.1 隐写安全性模型 | 第27-29页 |
| 2.2 典型隐写方法 | 第29-39页 |
| 2.2.1 空域隐写典型方法 | 第29-33页 |
| 2.2.2 变换域隐写典型方法 | 第33-39页 |
| 2.3 专用隐写分析 | 第39-44页 |
| 2.3.1 空域专用隐写分析的典型方法 | 第39-42页 |
| 2.3.2 变换域专用隐写分析的典型方法 | 第42-44页 |
| 2.4 通用隐写分析 | 第44-50页 |
| 2.4.1 空域通用隐写分析的典型特征 | 第44-46页 |
| 2.4.2 变换域通用隐写分析的典型特征 | 第46-50页 |
| 2.5 常用分类器及评价指标 | 第50-52页 |
| 2.5.1 支持向量机 | 第50-52页 |
| 2.5.2 集成分类器 | 第52页 |
| 2.6 实验图像库 | 第52-53页 |
| 2.7 本章小结 | 第53-54页 |
| 第三章 基于高维特征和贝叶斯集成分类的JPEG图像隐写分析 | 第54-67页 |
| 本章提要 | 第54页 |
| 3.1 研究内容简介 | 第54-55页 |
| 3.2 高维特征提取 | 第55-59页 |
| 3.2.1 CFstar特征 | 第55-56页 |
| 3.2.2 提出的差分特征 | 第56-59页 |
| 3.3 贝叶斯集成分类 | 第59-63页 |
| 3.3.1 贝叶斯决策理论 | 第59-60页 |
| 3.3.2 集成FLD分类 | 第60-61页 |
| 3.3.3 贝叶斯集成分类 | 第61-63页 |
| 3.4 实验结果及性能分析 | 第63-66页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第63页 |
| 3.4.2 性能比较 | 第63-66页 |
| 3.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第四章 结合集成比例训练的彩色JPEG图像分析 | 第67-80页 |
| 本章提要 | 第67页 |
| 4.1 研究内容简介 | 第67-68页 |
| 4.2 隐写分析特征 | 第68-72页 |
| 4.2.1 通道内特征 | 第68-70页 |
| 4.2.2 通道间特征 | 第70-71页 |
| 4.2.3 扩展校准方法 | 第71-72页 |
| 4.3 特征比例融合 | 第72-75页 |
| 4.3.1 子分类器比例调整 | 第73-74页 |
| 4.3.2 性能分析 | 第74-75页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第75-78页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第75-76页 |
| 4.4.2 性能比较 | 第76-78页 |
| 4.5 本章小结 | 第78-80页 |
| 第五章 基于局部纹理模式和双重降维的空域隐写分析 | 第80-92页 |
| 本章提要 | 第80页 |
| 5.1 研究内容简介 | 第80-81页 |
| 5.2 高维纹理特征提取 | 第81-84页 |
| 5.2.1 局部二进制模式 | 第81-82页 |
| 5.2.2 局部三进制模式 | 第82-83页 |
| 5.2.3 图像滤波及特征提取 | 第83-84页 |
| 5.3 基于PCA理论的双重降维 | 第84-88页 |
| 5.3.1 PCA理论 | 第84-86页 |
| 5.3.2 双重降维 | 第86-88页 |
| 5.4 实验结果及性能分析 | 第88-91页 |
| 5.4.1 实验设置 | 第88页 |
| 5.4.2 性能比较 | 第88-91页 |
| 5.5 本章小结 | 第91-92页 |
| 第六章 基于新失真代价函数的JPEG安全隐写 | 第92-106页 |
| 本章提要 | 第92页 |
| 6.1 研究内容简介 | 第92-93页 |
| 6.2 新的失真代价度量函数设计 | 第93-98页 |
| 6.2.1 安全隐写框架 | 第93-94页 |
| 6.2.2 基于系数残差的失真代价函数 | 第94-95页 |
| 6.2.3 联合系数值和系数残差的失真代价函数 | 第95-96页 |
| 6.2.4 系数值的最佳失真代价 | 第96-98页 |
| 6.3 结合新失真代价函数的自适应隐写 | 第98-99页 |
| 6.3.1 嵌入过程 | 第98-99页 |
| 6.3.2 提取过程 | 第99页 |
| 6.4 实验结果及分析 | 第99-105页 |
| 6.4.1 实验设置 | 第99-100页 |
| 6.4.2 参数值确定 | 第100-102页 |
| 6.4.3 性能比较 | 第102-105页 |
| 6.5 本章小结 | 第105-106页 |
| 第七章 总结与展望 | 第106-110页 |
| 本章提要 | 第106页 |
| 7.1 总结 | 第106-107页 |
| 7.2 展望 | 第107-110页 |
| 参考文献 | 第110-120页 |
| 作者在攻读博士学位期间完成的主要工作 | 第120-122页 |
| 致谢 | 第122-124页 |