| 目录 | 第4-6页 |
| 表目录 | 第6-7页 |
| 图目录 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-26页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 基本概念 | 第13-17页 |
| 1.2.1 信息隐藏 | 第13页 |
| 1.2.2 数字隐写 | 第13-15页 |
| 1.2.3 隐写分析 | 第15-17页 |
| 1.3 图像隐写技术的发展 | 第17-19页 |
| 1.3.1 空域隐写技术 | 第17-18页 |
| 1.3.2 变换域隐写技术 | 第18-19页 |
| 1.4 隐写分析技术的发展 | 第19-23页 |
| 1.4.1 专用隐写分析技术 | 第19-21页 |
| 1.4.2 通用盲检测技术 | 第21-23页 |
| 1.5 基于图像内容的隐写分析技术 | 第23-24页 |
| 1.6 本文研究内容及结构安排 | 第24-26页 |
| 第二章 图像内容与隐写分析 | 第26-48页 |
| 2.1 离散信源的概率分布和信息熵 | 第26-27页 |
| 2.2 图像统计特征分析 | 第27-34页 |
| 2.2.1 图像的灰度分布特性 | 第27-32页 |
| 2.2.2 图像的变换域分布特性 | 第32-34页 |
| 2.3 数字隐写对图像统计特征的影响 | 第34-44页 |
| 2.3.1 灰度直方图 | 第35-36页 |
| 2.3.2 差分直方图 | 第36-38页 |
| 2.3.3 灰度共生矩阵 | 第38-40页 |
| 2.3.4 DCT系数直方图 | 第40-44页 |
| 2.4 图像内容对隐写分析性能的影响 | 第44-47页 |
| 2.4.1 图像复杂度 | 第44-45页 |
| 2.4.2 数字隐写对图像内容的影响 | 第45-46页 |
| 2.4.3 图像内容对隐写分析性能的影响 | 第46-47页 |
| 2.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第三章 基于区域相关性的JPEG图像隐写盲检测 | 第48-58页 |
| 3.1 隐写盲检测特征 | 第48-52页 |
| 3.1.1 基于区域相关性的差分数组 | 第48-51页 |
| 3.1.2 特征构造 | 第51-52页 |
| 3.2 图像校准 | 第52-53页 |
| 3.2.1 宏观校准 | 第52-53页 |
| 3.2.2 微观校准 | 第53页 |
| 3.3 特征预处理、分类器设计和算法流程 | 第53-55页 |
| 3.3.1 特征预处理和分类器设计 | 第53-54页 |
| 3.3.2 算法结构流程 | 第54-55页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第55-57页 |
| 3.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 基于Contourlet变换的图像隐写盲检测 | 第58-70页 |
| 4.1 基于Contourlet分解的图像多分辨率表示 | 第58-60页 |
| 4.2 特征提取 | 第60-65页 |
| 4.2.1 PDF矩和CF矩 | 第60-63页 |
| 4.2.2 高频子带系数特征 | 第63-65页 |
| 4.3 分类器设计与算法流程 | 第65页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第65-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 基于图像内容的特征融合隐写盲检测 | 第70-80页 |
| 5.1 基于图像内容的特征融合方法 | 第70-73页 |
| 5.1.1 多类特征提取 | 第70-72页 |
| 5.1.2 特征融合 | 第72-73页 |
| 5.2 分类器设计与算法流程 | 第73-74页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第74-78页 |
| 5.4 本章小结 | 第78-80页 |
| 结束语 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-90页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91页 |