| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-12页 |
| ·数字图像取证技术 | 第12-15页 |
| ·数字图像主动取证技术 | 第13-15页 |
| ·图像被动取证技术 | 第15页 |
| ·图像被动取证技术相关研究机构 | 第15-16页 |
| ·研究内容与目标 | 第16-18页 |
| ·论文组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 图像区域复制篡改检测技术综述 | 第19-29页 |
| ·图像区域复制篡改检测技术简介 | 第19-22页 |
| ·图像区域复制篡改定义 | 第19页 |
| ·篡改方式及相关检测技术 | 第19-22页 |
| ·图像区域复制篡改检测技术研究现状 | 第22-26页 |
| ·不抵抗自然干扰的图像区域复制篡改检测研究现状 | 第22-25页 |
| ·抗自然干扰的图像区域复制篡改检测研究现状 | 第25-26页 |
| ·图像区域复制篡改检测面临的难点 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 抗低纹理干扰的图像区域复制篡改盲检测算法 | 第29-39页 |
| ·算法基本流程 | 第29页 |
| ·纹理特征提取 | 第29-34页 |
| ·分形维数 | 第31-33页 |
| ·图像熵估计 | 第33-34页 |
| ·基于支持向量的纹理分类 | 第34-37页 |
| ·训练阶段 | 第34-36页 |
| ·检测阶段 | 第36-37页 |
| ·低纹理区域识别 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 抗真实相似物体的图像区域复制篡改盲检测算法 | 第39-50页 |
| ·算法基本流程 | 第39-41页 |
| ·可疑区域特征点检测与匹配 | 第41-43页 |
| ·特征点检测 | 第41-42页 |
| ·特征点匹配 | 第42-43页 |
| ·真实相似物体与复制篡改区域相异性 | 第43-48页 |
| ·基于密度的局部离群点估计 | 第44-47页 |
| ·AP 聚类和簇内紧凑度估计 | 第47-48页 |
| ·真实相似物体与复制篡改区域判别 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第50-56页 |
| ·低纹理区域识别的实验结果与分析 | 第50-51页 |
| ·算法性能评价 | 第50页 |
| ·参数设置 | 第50-51页 |
| ·真实相似物体检测的实验结果与分析 | 第51-55页 |
| ·实验数据描述 | 第51-52页 |
| ·参数设置 | 第52-53页 |
| ·鲁棒性评价 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 在学研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |