数字图像篡改鉴别技术在网络舆情监视中的应用研究
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 数字图像篡改鉴别技术 | 第12-18页 |
| 1.2.1 数字图像篡改手段 | 第12-15页 |
| 1.2.2 数字图像鉴别技术 | 第15-18页 |
| 1.3 论文主要内容及组织结构 | 第18-21页 |
| 第二章 数字图像的真实性鉴别技术 | 第21-44页 |
| 2.1 基于图像篡改遗留痕迹检测的鉴别技术 | 第21-26页 |
| 2.1.1 复制-粘贴检测 | 第21-22页 |
| 2.1.2 重采样检测 | 第22-23页 |
| 2.1.3 JPEG重压缩检测 | 第23-24页 |
| 2.1.4 光照不一致性检测 | 第24-25页 |
| 2.1.5 模糊检测 | 第25-26页 |
| 2.2 基于成像设备一致性检测的鉴别技术 | 第26-29页 |
| 2.2.1 CFA插值检测 | 第26-27页 |
| 2.2.2 模式噪声检测 | 第27-28页 |
| 2.2.3 色差检测 | 第28页 |
| 2.2.4 相机响应一致性检测 | 第28-29页 |
| 2.3 基于图像自身统计特征检测的鉴别技术 | 第29-30页 |
| 2.3.1 双相干系数特征和边缘百分比特征检测 | 第29页 |
| 2.3.2 图像质量度量和二元相似性度量 | 第29-30页 |
| 2.4 一种基于局部块特征的图像篡改检测方法 | 第30-43页 |
| 2.4.1 局部块效应特征的产生 | 第30-32页 |
| 2.4.2 局部块效应特征的提取 | 第32-37页 |
| 2.4.3 聚类分析 | 第37-38页 |
| 2.4.4 算法流程 | 第38-39页 |
| 2.4.5 实验结果及分析 | 第39-43页 |
| 2.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 数字图像的完整性鉴别技术 | 第44-57页 |
| 3.1 剪裁图像的检测 | 第44-50页 |
| 3.1.1 算法基础 | 第45-46页 |
| 3.1.2 算法描述 | 第46-48页 |
| 3.1.3 实验及分析 | 第48-50页 |
| 3.2 隐密图像的检测 | 第50-56页 |
| 3.2.1 数字图像隐密技术 | 第50-51页 |
| 3.2.2 数字图像隐密检测技术 | 第51页 |
| 3.2.3 通用的数字图像隐密检测算法 | 第51-56页 |
| 3.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 基于图像检索的举证式鉴别技术 | 第57-64页 |
| 4.1 举证式鉴别的基本概念 | 第57-58页 |
| 4.2 基于互联网的相似图像搜索 | 第58-62页 |
| 4.2.1 以文搜图 | 第58-59页 |
| 4.2.2 以图搜图 | 第59-61页 |
| 4.2.3 综合搜索 | 第61-62页 |
| 4.3 基于自建库的现场图像搜索 | 第62-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 总结 | 第64-65页 |
| 5.2 展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-74页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第74页 |
