| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 隐写术与隐写分析的基本概念 | 第12-15页 |
| 1.2.1 隐写术(Steganography) | 第12-14页 |
| 1.2.2 隐写分析(Steganalysis) | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-21页 |
| 1.3.1 典型的图像隐写分析技术 | 第15-19页 |
| 1.3.2 隐写分析与检测软件 | 第19-20页 |
| 1.3.3 图像隐写盲检测技术 | 第20-21页 |
| 1.4 本文的工作和组织结构 | 第21-22页 |
| 1.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 2 系统设计中使用的关键技术及分析 | 第23-40页 |
| 2.1 图像的小波分解 | 第23-31页 |
| 2.1.1 小波变换简介 | 第23-24页 |
| 2.1.2 图像的小波分解 | 第24-25页 |
| 2.1.3 小波函数 | 第25-26页 |
| 2.1.4 连续小波变换（CWT） | 第26页 |
| 2.1.5 离散小波变换（DWT） | 第26-29页 |
| 2.1.6 图像小波分解的Matlab 实现 | 第29-31页 |
| 2.1.7 图像小波分解的小结 | 第31页 |
| 2.2 高阶统计量 | 第31-37页 |
| 2.2.1 特征函数 | 第32-33页 |
| 2.2.2 高阶矩和高阶累积量 | 第33-37页 |
| 2.2.3 多个随机变量的高阶矩和高阶累积量简介 | 第37页 |
| 2.2.4 高阶统计量的小结 | 第37页 |
| 2.3 FISHER 准则线性分类器 | 第37-39页 |
| 2.3.1 分类器和线性分类器 | 第38页 |
| 2.3.2 Fisher 准则线性分类器 | 第38-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 3 JPEG 图像隐写信息盲检测系统的算法设计与分析 | 第40-51页 |
| 3.1 算法框架和数据处理流程 | 第40-41页 |
| 3.2 FISHER 准则线性分类器的设计 | 第41-46页 |
| 3.2.1 Fisher 准则函数 | 第41-44页 |
| 3.2.2 确定最佳投影方向W~* | 第44-45页 |
| 3.2.3 确定判决门限W_0 | 第45-46页 |
| 3.2.4 判决规则 | 第46页 |
| 3.3 利用FLD 实现隐写信息的判别 | 第46-48页 |
| 3.3.1 特征参数的选取 | 第47页 |
| 3.3.2 隐写信息的判别步骤 | 第47-48页 |
| 3.4 算法关键步骤的C/C++编程实现 | 第48-50页 |
| 3.4.1 图像小波分解的编程实现 | 第48-49页 |
| 3.4.2 FLD 的编程实现 | 第49-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 4 JPEG 图像隐写信息盲检测系统的设计 | 第51-59页 |
| 4.1 系统功能和特点 | 第51-52页 |
| 4.2 系统组成与架构 | 第52-55页 |
| 4.3 系统工作流程 | 第55-56页 |
| 4.4 系统数据库设计 | 第56-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 系统设计的MATLAB 仿真实验 | 第59-68页 |
| 5.1 基于JSTEG 小规模训练样本集的仿真试验 | 第59-66页 |
| 5.1.1 仿真实验详细步骤及Matlab 代码分析 | 第59-65页 |
| 5.1.2 仿真实验结果 | 第65-66页 |
| 5.1.3 实验结果分析 | 第66页 |
| 5.2 基于JSTEG 大型训练样本集的仿真试验结果 | 第66-67页 |
| 5.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 6 全文总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 附录 | 第72-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第84页 |
