| 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 数字图像取证技术研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 数字图像主动取证技术 | 第13-15页 |
| 1.2.2 数字图像盲鉴别技术 | 第15-16页 |
| 1.2.3 复制-粘贴篡改图像盲鉴别技术 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要内容及创新点 | 第17-18页 |
| 1.4 文章结构 | 第18-19页 |
| 第2章 复制-粘贴篡改图像盲鉴别算法概述 | 第19-29页 |
| 2.1 基于图像块的复制-粘贴篡改盲鉴别算法概述 | 第19-21页 |
| 2.1.1 基于LBP的复制-粘贴盲鉴别算法 | 第19-20页 |
| 2.1.2 基于DCT的复制-粘贴盲鉴别算法 | 第20-21页 |
| 2.2 基于特征点的复制-粘贴篡改盲鉴别算法概述 | 第21-25页 |
| 2.2.1 基于SIFT的复制-粘贴盲鉴别算法 | 第22-23页 |
| 2.2.2 基于KAZE的复制-粘贴盲鉴别算法 | 第23-24页 |
| 2.2.3 基于ORB的复制-粘贴盲鉴别算法 | 第24-25页 |
| 2.3 基于特征点与图像块混合的复制-粘贴盲鉴别算法概述 | 第25-28页 |
| 2.3.1 基于自适应分割和特征点匹配的复制-粘贴盲鉴别算法 | 第26-27页 |
| 2.3.2 基于三角划分的复制-粘贴盲鉴别算法 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于LATCH和类区域生长的复制-粘贴篡改检测算法 | 第29-43页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 算法流程 | 第30-35页 |
| 3.2.1 特征点检测 | 第30-31页 |
| 3.2.2 LATCH特征提取 | 第31页 |
| 3.2.3 特征匹配 | 第31-32页 |
| 3.2.4 去除误匹配 | 第32-34页 |
| 3.2.5 篡改区域定位 | 第34-35页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第35-41页 |
| 3.3.1 图像库与实验设置 | 第35页 |
| 3.3.2 评价标准 | 第35-36页 |
| 3.3.3 实验分析 | 第36-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于AKAZE和密度聚类的多重复制-粘贴篡改检测算法 | 第43-56页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 AKAZE特征概述 | 第43-44页 |
| 4.3 算法流程 | 第44-49页 |
| 4.3.1 AKAZE特征提取 | 第45-46页 |
| 4.3.2 特征匹配 | 第46页 |
| 4.3.3 密度聚类与去除误匹配 | 第46-48页 |
| 4.3.4 篡改区域定位 | 第48-49页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第49-55页 |
| 4.4.1 图像库与实验环境 | 第49页 |
| 4.4.2 实验分析 | 第49-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 工作总结 | 第56-57页 |
| 5.2 研究展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
