数字图像修复的盲检测研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第7-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第15页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 伪造图像盲检测的相关技术 | 第17-33页 |
| 2.1 图像修复 | 第17-25页 |
| 2.1.1 基于BSCB模型的图像修复 | 第17-19页 |
| 2.1.2 基于TV模型的图像修复 | 第19-21页 |
| 2.1.3 基于CDD模型的图像修复 | 第21-22页 |
| 2.1.4 基于样例的图像修复 | 第22-25页 |
| 2.2 图像修复的几种检测方法 | 第25-33页 |
| 2.2.1 Q.Wu的方法 | 第25-27页 |
| 2.2.2 K.S.Bacchuwar的方法 | 第27-28页 |
| 2.2.3 Y.Zhao的方法 | 第28-33页 |
| 第二章 针对平滑区域的图像修复伪造检测 | 第33-47页 |
| 3.1 基于修复的图像检测现状 | 第33-34页 |
| 3.2 修复图像检测及定位算法 | 第34-40页 |
| 3.2.1 图像相似块搜索 | 第34-36页 |
| 3.2.2 最大连通区域标记 | 第36页 |
| 3.2.3 平滑区域滤除 | 第36-38页 |
| 3.2.4 修复区域检测定位 | 第38-40页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第40-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于块匹配的图像修复伪造检测 | 第47-57页 |
| 4.1 基于块匹配的图像修复检测算法 | 第47-53页 |
| 4.1.1 图像块搜索区域初始化 | 第48-51页 |
| 4.1.2 图像块相似度计算 | 第51页 |
| 4.1.3 图像块标记 | 第51-53页 |
| 4.1.4 修复篡改区域定位 | 第53页 |
| 4.2 实验结果分析 | 第53-56页 |
| 4.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结展望 | 第57-59页 |
| 5.1 论文总结 | 第57-58页 |
| 5.2 工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
