声明
致谢
摘要
1 绪论
1.1 课题研究背景和意义
1.2 数字图像取证技术概述
1.2.1 数字图像取证技术的基本概念
1.2.2 数字图像主动取证技术
1.2.3 数字图像被动取证技术
1.2.4 数字图像盲取证技术的系统框架
1.3 国内外研究现状
1.4 论文主要研究内容和创新点
1.4.1 主要研究内容和创新点
1.4.2 论文组织结构
2 新的基于图像纹理特征LBP的CG与PG的取证算法
2.1 引言
2.2 LBP取证算法
2.2.1 LBP特征简介
2.3 图像的LBP特征提取
2.3.1 LBP特征提取的框架
2.3.2 不同颜色分量的LBP特征之间的相关性分析
2.4 实验过程与结果分析
2.4.1 实验设置
2.4.2 实验结果
2.5 与已有算法的性能比较
2.5.1 CFA算法
2.5.2 Markov算法
2.5.3 Histogram Bins算法
2.5.4 实验结果对比与分析
2.5.5 对CFA算法的深入分析
2.6 结论
3 基于多尺度变化的LBP特征的CG与PG取证算法
3.1 多尺度变化的LBP特征提取
3.1.1 多尺度变化的LBP特征
3.1.2 实验过程
3.2 实验结果与分析
3.3 与已有算法的性能比较
3.3.1 算法性能的对比与分析
3.4 结论
4 LBP算法的鲁棒性分析
4.1 引言
4.2 LBP算法的JPEG压缩鲁棒性分析
4.2.1 JPEG图像的LBP特征提取
4.2.2 实验过程与结果分析
4.3 LBP算法的剪切鲁棒性分析
4.3.1 剪切图像的特征提取
4.3.2 实验过程与结果分析
4.4 结论
5 结论
5.1 本文算法分析
5.2 进一步的研究工作
参考文献
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
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