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利用统计特征的图像拼接篡改检测技术研究

摘要第3-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景及意义第9-11页
    1.2 数字图像篡改检测技术第11-13页
        1.2.1 数字图像主动检测第11-12页
        1.2.2 数字图像被动检测第12-13页
    1.3 国内外研究现状第13-16页
    1.4 本文研究内容和组织结构第16-17页
第2章 数字图像被动检测技术第17-27页
    2.1 数字图像篡改技术第17-19页
    2.2 图像拼接篡改检测的基本框架第19-21页
        2.2.1 数字图像拼接篡改过程第20页
        2.2.2 数字图像拼接篡改检测系统框架第20-21页
    2.3 图像拼接篡改检测的方法第21-26页
        2.3.1 基于匹配的复制-粘贴算法第22-23页
        2.3.2 基于统计特征的检测算法第23-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第3章 基于GLCM特征和RLRN特征的图像拼接篡改检测第27-44页
    3.1 引言第27页
    3.2 特征提取第27-34页
        3.2.1 游程长度特征第27-31页
        3.2.2 灰度共生矩阵特征第31-34页
    3.3 分类器第34-38页
        3.3.1 最优分类面第35-36页
        3.3.2 支持向量机第36-38页
    3.4 实验结果及分析第38-43页
        3.4.1 实验条件第38页
        3.4.2 实验方法第38-40页
        3.4.3 实验结果第40-43页
    3.5 本章小结第43-44页
第4章 基于颜色分量间相关性的图像拼接篡改检测第44-57页
    4.1 引言第44页
    4.2 颜色滤波阵列第44-45页
    4.3 图像插值原理及特性第45-49页
        4.3.1 图像插值原理第45-47页
        4.3.2 CFA插值特性第47-49页
    4.4 拼接篡改检测算法第49-52页
        4.4.1 特征提取第49-51页
        4.4.2 篡改区域定位第51-52页
    4.5 实验结果及分析第52-55页
        4.5.1 实验条件第52-53页
        4.5.2 实验结果及对比第53-55页
    4.6 本章小结第55-57页
第5章 总结与展望第57-59页
    5.1 全文总结第57-58页
    5.2 后续工作第58-59页
参考文献第59-64页
致谢第64-66页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第66页

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