| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 课题研究目的及意义 | 第10-13页 |
| 1.2 国内外发展现状及现代发展趋势 | 第13-19页 |
| 1.2.1 国外发展现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 国内发展现状 | 第15-18页 |
| 1.2.3 现代发展趋势 | 第18-19页 |
| 1.3 论文研究的主要内容 | 第19-21页 |
| 第2章 图像处理基本算法 | 第21-34页 |
| 2.1 图像变换技术 | 第21-25页 |
| 2.1.1 傅里叶变换 | 第21-23页 |
| 2.1.2 离散余弦变换 | 第23-24页 |
| 2.1.3 拉东变换 | 第24-25页 |
| 2.2 图像增强技术 | 第25-28页 |
| 2.2.1 直方图均衡化 | 第26-27页 |
| 2.2.2 中值滤波器 | 第27-28页 |
| 2.3 图像压缩技术 | 第28-29页 |
| 2.4 图像复原技术 | 第29-33页 |
| 2.5 图像分割技术 | 第33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于纹理和不变矩特征图像篡改检测和定位算法 | 第34-57页 |
| 3.1 小波变换法的图像压缩 | 第34-36页 |
| 3.2 图像检测与定位算法 | 第36-42页 |
| 3.2.1 基于Tamura纹理特征的算法分析 | 第36-39页 |
| 3.2.2 基于不变矩特征算法的基本原理 | 第39-41页 |
| 3.2.3 特征矩阵排序 | 第41页 |
| 3.2.4 相似性匹配检测与定位 | 第41页 |
| 3.2.5 图像数学形态学描述 | 第41-42页 |
| 3.3 改进方案提出 | 第42-45页 |
| 3.4 算法的流程及步骤 | 第45-47页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第47-56页 |
| 3.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 改进的多尺度不变特征图像篡改检测和定位算法 | 第57-83页 |
| 4.1 图像检测与定位算法 | 第57-63页 |
| 4.1.1 多尺度自卷积不变特征的算法分析 | 第57-59页 |
| 4.1.2 基于SIFT特征算法的基本原理 | 第59-62页 |
| 4.1.3 基于SURF特征算法的基本原理 | 第62-63页 |
| 4.2 改进方案提出 | 第63-64页 |
| 4.3 算法的流程及步骤 | 第64-65页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第65-82页 |
| 4.5 本章小结 | 第82-83页 |
| 第5章 基于小波和相位相关法图像篡改检测和恢复算法 | 第83-91页 |
| 5.1 图像检测与复原算法 | 第83-86页 |
| 5.1.1 图像配准技术 | 第83-84页 |
| 5.1.2 互相关计算 | 第84页 |
| 5.1.3 图像融合技术 | 第84-85页 |
| 5.1.4 相位相关匹配算法 | 第85-86页 |
| 5.2 方案提出 | 第86页 |
| 5.3 算法的流程及步骤 | 第86-87页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第87-90页 |
| 5.5 本章小结 | 第90-91页 |
| 结论 | 第91-93页 |
| 参考文献 | 第93-102页 |
| 附录 | 第102-111页 |
| 致谢 | 第111-112页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第112页 |
