| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·多媒体数字取证的研究背景和意义 | 第10-12页 |
| ·数字图像来源辨识概述 | 第12-14页 |
| ·数字图像来源辨识的研究现状 | 第12-13页 |
| ·数字图像来源辨识典型算法 | 第13-14页 |
| ·数字视频篡改检测技术 | 第14-16页 |
| ·数字视频篡改检测的研究现状 | 第14-15页 |
| ·数字视频篡改检测典型算法 | 第15-16页 |
| ·本文主要工作 | 第16-17页 |
| ·本文结构 | 第17-18页 |
| 第二章 基于 Bayer CFA 模式的图像插值算法 | 第18-36页 |
| ·数码相机成像过程 | 第18-19页 |
| ·CFA 插值和典型算法 | 第19-34页 |
| ·双线性和双三次插值法 | 第20-22页 |
| ·基于梯度的插值算法 | 第22-23页 |
| ·基于平滑色调的插值算法 | 第23-24页 |
| ·基于中值滤波的插值算法 | 第24页 |
| ·自适应同质化插值算法 | 第24-28页 |
| ·自适应频率域插值算法: | 第28-31页 |
| ·使用交替投影的颜色平面插值算法 | 第31-34页 |
| ·仿真结果与分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 利用颜色通道关系的相机来源分类方法 | 第36-57页 |
| ·基于 CFA 插值算法的图像源辨识算法 | 第36-37页 |
| ·Ho 等人算法仿真与分析 | 第37-46页 |
| ·算法原理 | 第37-39页 |
| ·算法步骤 | 第39-41页 |
| ·仿真实现 | 第41-46页 |
| ·算法的改进 | 第46-56页 |
| ·方差图提取的改进 | 第47-48页 |
| ·图像特征的选择 | 第48-50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 数字视频取证算法研究 | 第57-83页 |
| ·基于 MPEG 双压缩效应和运动估计误差的视频篡改检测 | 第57-67页 |
| ·算法原理 | 第57-58页 |
| ·I 帧 JPEG 双压缩的检测 | 第58-59页 |
| ·P 帧运动误差的检测 | 第59-60页 |
| ·仿真结果与分析 | 第60-67页 |
| ·基于去隔行效应和帧间误差的视频篡改检测算法 | 第67-79页 |
| ·去隔行视频的篡改检测 | 第67-76页 |
| ·隔行视频的篡改检测 | 第76-79页 |
| ·基于 CFA 插值的视频篡改检测算法 | 第79-82页 |
| ·算法原理 | 第79-81页 |
| ·实验结果与分析 | 第81-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第五章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-90页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 附件 | 第92页 |