声明
摘要
第一章 绪论
第一节 课题研究背景及意义
第二节 图像篡改技术
第三节 图像取证技术
1.3.1 图像主动取证技术
1.3.2 图像被动盲取证
1.3.3 被动盲取证国内外研究现状
第四节 图像反取证技术及研究现状
第五节 本文研究内容以及主要工作
第二章 基于脊波变换的图像复制-粘贴篡改检测技术
第一节 复制-粘贴篡改技术简介
2.1.1 同幅图像的复制-粘贴篡改
2.1.2 不同图像之间的复制-拼接篡改
2.1.3 复制-粘贴取证研究现状
第二节 脊波变换的基本概念
2.2.1 Radon变换
2.2.2 脊波变换
第三节 JPEG2000压缩技术简介
2.3.1 JPEG2000特点简介
2.3.2 JPEG2000的算法特征
第四节 基于SIFT特征的复制-粘贴篡改取证方法
2.4.1 SIFT特征的基本原理
2.4.2 基于SIFT特征的复制-粘贴篡改检测
第五节 基于脊波变换的图像复制-粘贴篡改取证算法
2.5.1 算法描述
2.5.2 实验结果与分析
第六节 本章小结
第三章 基于扩展马尔科夫特征的Seam-Carving篡改检测
第一节 图像缩放技术简介
3.1.1 传统的图像缩放技术
3.1.2 内容感知的图像缩放
第二节 Seam-Carving技术及其在图像篡改方面的应用
3.2.1 Seam-Carving技术的提出背景
3.2.2 Seam-Carving算法的具体实现
第三节 马尔科夫过程以及在取证领域的应用
3.3.1 马尔科夫过程
3.3.2 马尔科夫链
3.3.3 状态转移概率及其转移概率矩阵
3.3.4 一种用于拼接检测的马尔科夫模型
第四节 基于马尔科夫特征的Seam-Carving篡改检测
第五节 基于扩展马尔科夫特征的Seam-Carving篡改检测算法
3.5.1 特征提取
3.5.2 分类训练
3.5.3 实验过程与结果分析
第六节 本章小结
第四章 JPEG图像反取证技术研究
第一节 反取证技术的研究意义
第二节 JPEG压缩及其特性
4.2.1 JPEG压缩过程
4.2.2 JPEG压缩特性
第三节 混沌系统概念及特性
第四节 基于Logistic映射的图像反取证算法
4.4.1 Logistic映射简介
4.4.2 DCT系数分布模型
4.4.3 反取证算法设计
第五节 实验结果与分析
4.5.1 有效性测试
4.5.2 与Stamm方法对比
4.5.3 针对取证算法的反取证效果
第六节 对算法的进一步改进
4.6.1 对参数估计方法的改进
4.6.2 实验结果与对比
第七节 本章小结
第五章 工作总结与展望
第一节 本文工作总结
第二节 工作展望
参考文献
致谢
个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果