数字拼接图像特征分析与检测方法研究

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数字拼接图像特征分析与检测方法研究

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数字拼接图像特征分析与检测方法研究

论文目录
摘要	第1-8页
ABSTRACT	第8-20页
第一章绪论	第20-34页
· 课题背景及研究意义	第20-22页
· 数字图像处理技术发展简介	第22-24页
· 数字图像拼接检测发展现状	第24-29页
· 论文主要研究内容	第29-31页
· 论文组织结构	第31-32页
· 本章小结	第32-34页
第二章图像拼接检测相关基础知识	第34-52页
· 引言	第34-35页
· 图像拼接过程及相关图像处理原理介绍	第35-39页
· 图像拼接检测底层统计特征提取域	第39-43页
· 色度域	第39-40页
· BDCT域	第40-42页
· 离散小波域	第42-43页
· Markov链	第43-44页
· 支持向量机	第44-48页
· 可分数据	第45-46页
· 非可分数据	第46-48页
· 图像拼接检测结果评估	第48-50页
· 本章小结	第50-52页
第三章基于高阶统计特征的图像拼接检测方法	第52-72页
· 引言	第52-53页
· 三阶统计特征分析与提取	第53-57页
· 特征提取	第53-55页
· PCA降维	第55-57页
· 游程矩阵统计特征分析与提取	第57-59页
· 图像预处理	第57-58页
· 特征提取	第58-59页
· 实验结果与分析	第59-69页
· 图像拼接检测评估库	第59-62页
· 性能分析	第62-66页
· 鲁棒性分析	第66-69页
· 本章小结	第69-72页
第四章基于非因果Markov模型的图像拼接检测	第72-90页
· 引言	第72页
· 2-D非因果Markov模型	第72-78页
· 模型介绍与分析	第73-75页
· 模型参数求解	第75-78页
· 基于非因果Markov模型的图像拼接检测	第78-82页
· 特征分析与提取	第79-81页
· 分类与检测架构	第81-82页
· 实验结果与分析	第82-88页
· 性能分析与比较	第83-84页
· 鲁棒性分析	第84-86页
· IEEE IFS-TC图像取证竞赛	第86-87页
· 真实伪造图像检测	第87-88页
· 本章小结	第88-90页
第五章面向图像拼接检测的最优类色度通道设计方法研究	第90-112页
· 引言	第90-91页
· 颜色模型概述	第91-93页
· 最优类色度通道设计方法	第93-102页
· 类色度通道定义	第93-94页
· 基于SVM的最优类色度通道设计方法	第94-97页
· 基于GDA的最优类色度通道设计方法	第97-102页
· 最优类色度通道上的图像拼接检测	第102-104页
· 面向拼接检测的最优类色度通道检测架构	第102页
· 特征提取方法介绍	第102-104页
· 实验结果与分析	第104-110页
· 本章小结	第110-112页
第六章面向图像拼接检测的高维特征优化选择	第112-134页
· 引言	第112-113页
· 分布式局部Margin学习（D-LML）特征选择	第113-120页
· 距离测度与Margin度量	第113-115页
· 目标函数	第115-116页
· 参数求解与特征选择	第116-118页
· 算法复杂度分析	第118-119页
· D-LML	第119-120页
· 图像拼接检测中的高维特征优化选择	第120-123页
· 图像拼接检测中的高维特征	第120-121页
· 面向高维特征的图像拼接检测架构	第121-122页
· 高维特征的最优类色度通道选取架构	第122-123页
· 实验结果与分析	第123-131页
· 检测性能比较	第124-127页
· 参数选取对于实验结果的影响	第127-129页
· 基于D-LML的最优类色度通道设计方法性能比较	第129-131页
· 本章小结	第131-134页
第七章全文总结与展望	第134-138页
· 全文总结	第134-136页
· 研究展望	第136-138页
参考文献	第138-152页
致谢	第152-154页
攻读博士学位期间已发表或已录用的学术论文目录	第154-156页
攻读学位期间参与的项目	第156页

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