摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-13页 |
插图索引 | 第13-15页 |
附表索引 | 第15-16页 |
第1章 绪论 | 第16-21页 |
·课题来源 | 第16页 |
·研究目的与意义 | 第16-17页 |
·研究背景 | 第17-18页 |
·本文主要工作 | 第18-19页 |
·论文结构 | 第19-21页 |
第2章 图像信息隐藏与检测概述 | 第21-37页 |
·隐写技术相关概述 | 第21-22页 |
·隐写技术的概念及模型 | 第21页 |
·隐写技术的性能指标 | 第21-22页 |
·典型隐写算法简介 | 第22-26页 |
·LSB嵌入 | 第22-23页 |
·基于JPEG图像的隐写方法 | 第23-26页 |
·图像隐藏信息检测技术的研究现状 | 第26-35页 |
·相关概念及分类 | 第26-27页 |
·针对型图像隐藏信息检测算法 | 第27-30页 |
·基于学习的图像隐藏信息检测技术 | 第30-35页 |
·小结 | 第35-37页 |
第3章 基于图像直方图与相关性特征的LSB匹配隐藏信息检测算法 | 第37-55页 |
·引言 | 第37-39页 |
·特征提取 | 第39-46页 |
·LSB匹配的嵌入策略 | 第39页 |
·直方图梯度能量 | 第39-41页 |
·邻域度直方图质心 | 第41-43页 |
·游程长度直方图质心 | 第43-44页 |
·校准机制和归一化 | 第44-46页 |
·支持向量机 | 第46-48页 |
·线性可分SVM | 第46-47页 |
·线性不可分SVM | 第47页 |
·非线性SVM | 第47-48页 |
·LIBSVM | 第48页 |
·实验结果与分析 | 第48-54页 |
·图像库 | 第49页 |
·分类器训练参数配置 | 第49-50页 |
·实验结果 | 第50-52页 |
·结果讨论 | 第52-54页 |
·小结 | 第54-55页 |
第4章 基于图像扩展特征LSB匹配隐藏信息检测算法 | 第55-66页 |
·引言 | 第55-56页 |
·特征提取 | 第56-62页 |
·图像直方图特征 | 第56-58页 |
·图像相关性特征 | 第58-62页 |
·特征校准 | 第62页 |
·实验结果与分析 | 第62-65页 |
·训练与测试图像库 | 第62-63页 |
·参数设置 | 第63页 |
·实验结果 | 第63-65页 |
·结果分析 | 第65页 |
·小结 | 第65-66页 |
第5章 基于DCT域联合特征的JPEG图像隐藏信息检测算法 | 第66-82页 |
·引言 | 第66-67页 |
·特征提取 | 第67-72页 |
·直方图特征 | 第68页 |
·块内相关性特征 | 第68-71页 |
·块间相关性特征 | 第71-72页 |
·特征校准与归一化 | 第72页 |
·支持向量机 | 第72-73页 |
·实验结果与分析 | 第73-79页 |
·图像库 | 第73-74页 |
·SVM的配置 | 第74-75页 |
·实验结果 | 第75-78页 |
·结果分析 | 第78-79页 |
·《JPEG图像隐藏信息检测系统》 | 第79-81页 |
·核心算法 | 第79-80页 |
·系统界面 | 第80-81页 |
·系统检测精度 | 第81页 |
·小结 | 第81-82页 |
第6章 基于变种遗传算法的特征选择算法 | 第82-97页 |
·引言 | 第82-83页 |
·遗传算法 | 第83-87页 |
·个体编码 | 第84-85页 |
·适应性函数 | 第85页 |
·群体初始化 | 第85页 |
·遗传算子 | 第85-87页 |
·变种遗传算法 | 第87-88页 |
·种群相似度 | 第87-88页 |
·代间转移度 | 第88页 |
·变种遗传算法 | 第88页 |
·实验结果与分析 | 第88-95页 |
·图像库 | 第88-90页 |
·支持向量机 | 第90页 |
·特征全集 | 第90页 |
·算法参数设置 | 第90-92页 |
·特征选择 | 第92-94页 |
·实验结果与分析 | 第94-95页 |
·小结 | 第95-97页 |
结论 | 第97-99页 |
参考文献 | 第99-114页 |
致谢 | 第114-116页 |
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第116-118页 |
附录B 攻读学位期间所参与的研究项目 | 第118-119页 |
附录C 攻读学位期间获得的计算机软件著作权 | 第119页 |