| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·数字图像取证研究意义及背景 | 第8-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文研究内容及结构 | 第13-14页 |
| 2 数字图像常用造假手段分析 | 第14-16页 |
| 3 SIFT算法在图像拼接检测上的应用 | 第16-28页 |
| ·确定图像特征点 | 第16-23页 |
| ·图像的空间多尺度表示 | 第16-19页 |
| ·尺度空间极值点检测 | 第19-20页 |
| ·剔除边缘和低对比度点 | 第20-21页 |
| ·确定关键点主方向 | 第21-23页 |
| ·确定SIFT特征向量 | 第23页 |
| ·SIFT特征向量 | 第23-24页 |
| ·同图SIFT拼接检测 | 第24-28页 |
| 4 改进SIFT算法在图像拼接检测上的应用 | 第28-37页 |
| ·主成分分析(PCA)原理 | 第28-33页 |
| ·数据的线性表达 | 第28-29页 |
| ·标准正交基 | 第29-30页 |
| ·基变换 | 第30-31页 |
| ·寻找数据主成分 | 第31-33页 |
| ·SIFT主成分分析降维(PCA-SIFT) | 第33-37页 |
| ·标准SIFT描述子存在的问题 | 第33-34页 |
| ·给予主成分分析的SIFT描述子(PCA-SIFT) | 第34-37页 |
| 5 针对Photoshop软件中USM锐化的取证检测 | 第37-45页 |
| ·USM锐化原理 | 第37-38页 |
| ·PhotoShop的USM锐化介绍 | 第37-38页 |
| ·锐化效应的分析 | 第38页 |
| ·针对图像USM锐化检测 | 第38-41页 |
| ·USM锐化检测框图 | 第38-39页 |
| ·特征提取 | 第39-40页 |
| ·SVM分类及判决 | 第40-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-44页 |
| ·实验参数 | 第41页 |
| ·实验结果 | 第41-44页 |
| ·总结 | 第44-45页 |
| 结论 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |