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图像信息隐藏并行检测技术的研究

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图像信息隐藏并行检测技术的研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-9页
1 绪论第9-16页
  · 研究背景和意义第9-10页
  · 隐写技术与隐写检测技术概述第10-11页
    · 隐写技术概述第10-11页
    · 隐写检测技术概述第11页
  · 国内外研究现状第11-14页
    · 图像信息隐藏技术研究现状第11-12页
    · 图像隐写检测技术研究现状第12-13页
    · 并行检测技术研究现状第13-14页
  · 本文研究内容与组织结构第14-16页
    · 研究内容第14-15页
    · 组织结构第15-16页
2 图像隐写检测相关技术第16-26页
  · 图像隐写检测的基本框架第16-17页
  · 图像隐写检测几种典型特征第17-22页
    · 共生矩阵第17页
    · 基于马尔科夫模型的特征第17-19页
    · 基于小波变换的特征第19-20页
    · 基于校准的特征第20-22页
  · 图像隐写检测常用的分析方法第22-24页
    · Fisher线性分类器第22-23页
    · 支持向量机分类器第23-24页
    · 组合分类器第24页
  · 图像隐写检测常用图像库及性能评估标准第24-25页
    · 图像隐写检测常用图像库第24页
    · 图像隐写检测评估标准第24-25页
  · 本章小结第25-26页
3 基于特征融合的图像隐写检测第26-43页
  · 相关工作介绍第26-27页
    · PEV校准特征第26页
    · 相邻联合密度特征第26-27页
  · 图像隐写对相邻联合密度特征影响的验证第27-29页
  · 基于融合特征的图像隐写检测方法第29-34页
    · 融合特征的提取第29-32页
    · 特征归一化和分类器选择第32-33页
    · 基于融合特征的图像隐写检测流程第33-34页
  · 实验与结果分析第34-42页
    · 实验准备第34-36页
    · 二分类实验结果与分析第36-41页
    · 多分类实验结果及分析第41-42页
  · 本章小结第42-43页
4 基于稀疏表示的图像隐写检测技术第43-54页
  · 稀疏表示相关工作介绍第43-45页
    · 基于最小L1范数的稀疏表示第43-44页
    · 稀疏表示在图像隐写检测中的应用第44-45页
  · 基于向量总变差的稀疏表示第45-46页
  · 一种新的基于稀疏表示的图像隐写检测方法第46-48页
  · 实验与结果分析第48-52页
    · 实验准备第48-49页
    · 实验结果与分析第49-52页
  · 本章小结第52-54页
5 基于多核并行的图像隐写检测特征提取第54-63页
  · 相关技术概述第54-56页
    · 多核CPU概述第54-55页
    · OpenMP技术概述第55-56页
  · 基于并行方法的图像特征提取研究第56-57页
  · 基于OpenMP的并行图像隐写检测特征提取方法第57-59页
  · 实验与结果分析第59-62页
    · 实验条件第60页
    · 实验结果与分析第60-62页
  · 本章小结第62-63页
6 总结与展望第63-65页
  · 总结第63-64页
  · 展望第64-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-71页
附录第71页

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