基于LGPQ改进特征的图像拼接盲鉴别算法研究

目录

声明

第1章 绪论

1.1 课题研究背景与意义

1.2 数字图像篡改技术概述

1.3 数字图像鉴别技术概述

1.3.1 主动鉴别技术

1.3.2 被动盲鉴别技术

1.4 本文的研究内容及结构

1.5 本文结构介绍

第2章 图像拼接盲鉴别算法研究概述

2.1 基于物理环境特征的图像拼接盲鉴别算法

2.1.1 基于光线的鉴别算法

2.1.2 基于阴影的鉴别方法

2.2 基于相机内处理过程的图像拼接盲鉴别算法

2.2.1 基于CFA的鉴别方法

2.2.2 基于PRNU的鉴别方法

2.3 基于篡改过程遗留痕迹的纹理特征图像拼接盲鉴别算法

2.4 本章小结

第3章 本文算法相关概念概述

3.1 LPQ特征

3.2 GABOR变换

3.3 LGPQ特征

3.4 NMF降维

第4章 基于LGPQ-D特征的图像拼接篡改盲鉴别算法

4.1 引言

4.2 本章算法流程

4.3 LGPQ-D特征

4.3.1 LGPQ-D特征的提取过程

4.3.2 LGPQ-D特征的有效性分析

4.4 实验结果与分析

4.4.1 图像数据库

4.4.2 评价指标

4.4.3 算法性能以及和其他算法的性能对比

4.4.4 算法对抗后处理操作的鲁棒性

4.5 本章小结

第5章 基于GLOBAL-LGPQ特征的图像拼接篡改盲鉴别算法

5.1 引言

5.2 本章算法流程

5.3 GLOBAL-LGPQ特征

5.3.1 GLOBAL-LGPQ特征的提取过程

5.3.2 GLOBAL-LGPQ特征的有效性分析

5.4 实验结果与分析

5.4.1 图像库和评价指标

5.4.2 算法性能以及与其他算法的性能对比

5.4.3 算法对抗后处理操作的鲁棒性

5.5 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 工作总结

6.2 研究展望

参考文献

作者简介及在学期间所取得的科研成果

致谢