数字图像盲鉴别的关键理论与技术研究

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数字图像盲鉴别的关键理论与技术研究

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数字图像盲鉴别的关键理论与技术研究

论文目录
提要	第1-6页
摘要	第6-8页
Abstract	第8-14页
第1章绪论	第14-24页
1.1 研究背景及意义	第14-17页
1.2 国内外研究现状	第17-19页
1.3 本文主要研究内容	第19-22页
1.4 论文组织结构	第22-24页
第2章数字图像盲鉴别的相关理论研究	第24-40页
2.1 图像篡改手段的分类	第24-32页
2.1.1 图像来源篡改	第25-27页
2.1.2 图像内容篡改	第27-30页
2.1.3 图像后处理篡改	第30-32页
2.2 数字图像盲鉴别的定义及性质	第32-36页
2.3 数字图像盲鉴别的基本框架	第36-39页
2.4 本章小结	第39-40页
第3章数字图像来源篡改盲鉴别	第40-62页
3.1 引言	第40-42页
3.2 相关研究基础	第42-44页
3.3 基于 DWT 和 MA-FD 的计算机生成图像的盲鉴别算法	第44-52页
3.3.1 算法基本思想	第44-45页
3.3.2 特征提取	第45-50页
3.3.3 实验结果与分析	第50-52页
3.4 基于 LBC 的计算机生成图像的盲鉴别算法	第52-61页
3.4.1 LBC 算子	第52-55页
3.4.2 算法基本思想	第55-56页
3.4.3 特征提取	第56-58页
3.4.4 实验结果与分析	第58-61页
3.5 本章小结	第61-62页
第4章数字图像内容篡改盲鉴别	第62-108页
4.1 引言	第62-63页
4.2 相关研究基础	第63-68页
4.2.1 拼接篡改盲鉴别	第63-64页
4.2.2 复制-粘贴盲鉴别	第64-67页
4.2.3 重获图像盲鉴别	第67-68页
4.3 基于对数极坐标变换的复制-粘贴盲鉴别算法	第68-85页
4.3.1 “复制-变换-移动-粘贴”篡改模型	第69-70页
4.3.2 算法原理及实现	第70-77页
4.3.3 实验结果及算法分析	第77-85页
4.4 基于 SIFT 和 HSI 模型的彩色图像复制-粘贴盲鉴别算法	第85-98页
4.4.1 SIFT 特征提取	第85-89页
4.4.2 彩色特征提取	第89-91页
4.4.3 特征匹配	第91-92页
4.4.4 实验结果分析	第92-98页
4.5 基于小波变换和噪声分析的重获图像盲鉴别算法	第98-106页
4.5.1 重获图像和自然图像的成像差异	第98-99页
4.5.2 算法基本思想	第99-100页
4.5.3 特征提取	第100-103页
4.5.4 实验结果及分析	第103-106页
4.6 本章小结	第106-108页
第5章基于篡改评价模型的盲鉴别系统	第108-122页
5.1 引言	第108-109页
5.2 基于图像统计特征的篡改评价模型	第109-118页
5.2.1 篡改评价模型设计	第109-110页
5.2.2 特征提取	第110-114页
5.2.3 支持多类向量机分类	第114-115页
5.2.4 实验结果	第115-118页
5.3 盲鉴别系统原型	第118-121页
5.4 本章小结	第121-122页
第6章工作总结与研究展望	第122-124页
6.1 本文工作总结	第122-123页
6.2 未来研究展望	第123-124页
参考文献	第124-134页
作者简介及在学期间所取得的科研成果	第134-136页
致谢	第136页

本篇论文共136页，点击这进入下载页面。

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