| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 数字图像取证技术概述 | 第13-17页 |
| 1.2.1 数字图像主动取证技术 | 第13-15页 |
| 1.2.2 数字图像被动取证技术 | 第15-17页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第18-19页 |
| 第2章 数字图像复制-粘贴篡改盲鉴别算法概述 | 第19-28页 |
| 2.1 自然图像与复制-粘贴篡改图像生成机制 | 第19-21页 |
| 2.1.1 自然图像成像机制 | 第19-20页 |
| 2.1.2 复制-粘贴篡改图像生成机制 | 第20-21页 |
| 2.2 复制-粘贴篡改图像盲鉴别算法概述 | 第21-24页 |
| 2.2.1 基于图像块匹配的复制-粘贴盲鉴别算法 | 第22-23页 |
| 2.2.2 基于特征点匹配的复制-粘贴盲鉴别算法 | 第23页 |
| 2.2.3 存在的问题 | 第23-24页 |
| 2.3 局部特征描述符概述 | 第24-27页 |
| 2.3.1 SIFT特征描述符 | 第24-26页 |
| 2.3.2 SURF特征描述符 | 第26页 |
| 2.3.3 ORB特征描述符 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于ORB和聚类的复制-粘贴篡改程度评估算法 | 第28-38页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 尺度不变的ORB算法 | 第28-29页 |
| 3.3 特征描述符的聚类 | 第29-30页 |
| 3.4 篡改区域的评估 | 第30-31页 |
| 3.4.1 核点的定义 | 第30页 |
| 3.4.2 基于核点的篡改区域尺度测定 | 第30页 |
| 3.4.3 基于核点的篡改区域角度测定 | 第30-31页 |
| 3.4.4 误差控制 | 第31页 |
| 3.5 算法流程 | 第31-32页 |
| 3.5.1 算法基本流程 | 第31-32页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第32-36页 |
| 3.6.1 测试图库集 | 第32-33页 |
| 3.6.2 有效性及鲁棒性测试 | 第33-34页 |
| 3.6.3 评价标准 | 第34-35页 |
| 3.6.4 阈值t的选取 | 第35页 |
| 3.6.5 复制-粘贴篡改评价模型性能评价 | 第35-36页 |
| 3.6.6 算法性能对比 | 第36页 |
| 3.7 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 基于复制-粘贴篡改程度评估的篡改区域精确匹配算法 | 第38-48页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 特征点的提取 | 第38-40页 |
| 4.2.1 特征描述符的选择 | 第38-39页 |
| 4.2.2 特征描述符的匹配 | 第39页 |
| 4.2.3 特征描述符的聚类 | 第39-40页 |
| 4.3 篡改程度特征提取 | 第40-41页 |
| 4.3.1 源区域及篡改区域核点的定义 | 第40页 |
| 4.3.2 篡改程度尺度差计算 | 第40-41页 |
| 4.3.3 篡改程度角度差计算 | 第41页 |
| 4.3.4 误差控制 | 第41页 |
| 4.4 类区域生长法的区域匹配算法 | 第41-43页 |
| 4.4.1 区域生长法 | 第41-42页 |
| 4.4.2 类区域生长法 | 第42-43页 |
| 4.5 算法流程 | 第43-44页 |
| 4.5.1 算法基本流程 | 第43-44页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第44-47页 |
| 4.6.1 测试图库集 | 第44页 |
| 4.6.2 有效性测试 | 第44-45页 |
| 4.6.3 评价标准 | 第45-46页 |
| 4.6.4 特征描述符的选取 | 第46页 |
| 4.6.5 阈值t的选取 | 第46-47页 |
| 4.6.6 算法性能对比 | 第47页 |
| 4.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 工作总结 | 第48-49页 |
| 5.2 研究展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |