用于数码相机源辨识的数字图像取证技术
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-24页 |
| ·数字图像取证的研究背景及意义 | 第13-15页 |
| ·数字图像取证的相关概念及分类 | 第15-18页 |
| ·数字图像取证的相关概念 | 第15-16页 |
| ·数字图像取证的研究机构及现状 | 第16-17页 |
| ·数字图像取证的分类 | 第17-18页 |
| ·数字图像盲取证技术理论框架 | 第18-19页 |
| ·问题分析 | 第18页 |
| ·两类数字图像盲取证技术 | 第18-19页 |
| ·实现数字图像盲取证的一般框架 | 第19页 |
| ·数码相机源辨识概述 | 第19-22页 |
| ·数码相机源辨识的研究意义 | 第19-20页 |
| ·数码相机源辨识典型算法 | 第20-22页 |
| ·本文主要工作 | 第22页 |
| ·本文结构 | 第22-24页 |
| 第二章 数码相机成像概述 | 第24-31页 |
| ·典型数码相机的结构 | 第24-25页 |
| ·数码相机的分类与成像传感器简介 | 第25-26页 |
| ·数码相机的分类 | 第25页 |
| ·成像传感器简介 | 第25-26页 |
| ·数码相机中的信号处理 | 第26-30页 |
| ·缺陷和噪声 | 第27-29页 |
| ·像素非均匀噪声特性 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 典型算法的分析与仿真 | 第31-46页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·相关性检测算法 | 第31-41页 |
| ·算法思想 | 第32-34页 |
| ·模式噪声的提取 | 第34-35页 |
| ·相关性检测 | 第35页 |
| ·仿真结果讨论 | 第35-41页 |
| ·模式分类算法的介绍与分析 | 第41-45页 |
| ·算法思想 | 第42页 |
| ·特征提取 | 第42-43页 |
| ·仿真结果讨论 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 利用模式噪声主分量信息的源相机辨识技术 | 第46-61页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·算法介绍与分析 | 第47-55页 |
| ·算法流程图 | 第47-48页 |
| ·去噪算法比较 | 第48-53页 |
| ·模式噪声的求取 | 第53-55页 |
| ·相关性检测 | 第55页 |
| ·实验结果 | 第55-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 基于图像特征的源相机辨识技术 | 第61-68页 |
| ·引言 | 第61页 |
| ·特征提取 | 第61-66页 |
| ·差值特征 | 第62页 |
| ·图像质量特征 | 第62-65页 |
| ·小波高频系数特征 | 第65-66页 |
| ·实验分析 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
