基于三维重建技术的图像篡改检测算法研究

目录

声明

第1章 绪论

1.1 课题的研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 图像篡改手段

第2章 基于特征统计学习的三维重建方法

2.1 图像的深度

2.2 图像深度线索

2.3 纹理模板

2.4 概率模型

2.4.1 马尔可夫随机场

2.5 特征的选择与概率模型的建立

2.5.1 深度特征

2.5.2 概率模型

2.6 本章小结

第3章 基于线性透视的三维重建方法

3.1 消失点的定义及性质

3.2 消失点的检测算法

3.2.1 图像边缘检测算法

3.2.2 直线检测

3.2.3 直线分组

3.2.4 消失点估计

3.3 摄像机内外参数矩阵标定

3.3.1 内参数的计算

3.3.2 外参数的求解

3.3.3 摄像机透视投影矩阵

3.4 三维信息恢复

3.5 本章小结

第4章 基于由明暗到形状技术的三维重建技术

4.1 由X到形状

4.2 光照模型和投影模型

4.2.1 光照模型

4.2.2 投影模型

4.3 从明暗恢复形状的经典算法

4.3.1 最小化算法

4.3.2 演化算法

4.3.3 局部分析法

4.3.4 线性化算法

4.4 点光源在光心处的透视SFS模型

4.5 SFS方法比较

4.6 深度信息恢复

4.7 本章小结

第5章 单幅图像的三维空间推理

5.1 图像分割

5.1.1 图像分割概述

5.2 基于边缘生长的分割算法

5.2.1 算法流程

5.2.2 算法关键步骤

5.3 三维空间关系推理

5.3.1 地面位置推理

5.3.2 竖直区域推理

5.3.3 深度关系推理

5.4 本章小结

第6章 图像篡改检测分析

6.1 图像篡改检测策略

6.2 实验分析

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果

致谢