自然图像复制—粘贴篡改检测技术研究



自然图像复制—粘贴篡改检测技术研究

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自然图像复制—粘贴篡改检测技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第一章绪论	第9-18页
· 数字图像取证的研究背景和意义	第9-10页
· 数字图像取证技术	第10-12页
· 数字图像主动取证	第10-11页
· 数字图像盲取证	第11-12页
· 数字图像篡改检测及应用前景	第12-16页
· 数字图像篡改介绍	第12-13页
· 数字图像篡改检测技术研究现状	第13-15页
· 应用前景	第15-16页
· 本文主要工作	第16页
· 本文结构	第16-18页
第二章基于图像特征和模式分类的篡改类型检测技术	第18-32页
· 引言	第18页
· 特征提取	第18-28页
· 图像质量度量	第18-22页
· 高阶小波统计量	第22-25页
· 二进制相似性度量	第25-28页
· 支持向量机	第28页
· 仿真结果和性能分析	第28-30页
· 本章小结	第30-32页
第三章联合 SIFT 和 CS-LBP 的复制粘贴篡改检测技术	第32-52页
· 引言	第32页
3.2 Huang 等人的算法	第32-44页
3.2.1 SIFT 特征提取	第33-40页
· 特征匹配	第40-43页
· 仿真实现	第43-44页
· 算法的改进	第44-51页
· 特征的改进	第44-46页
· 匹配方式的改进	第46页
· 实验与分析	第46-51页
· 本章小结	第51-52页
第四章复制粘贴篡改检测技术中匹配算法的研究	第52-66页
· 引言	第52页
· 典型的匹配算法分析	第52-55页
· 穷举搜索法	第52-53页
· 字典排序	第53页
4.2.3 Counting Bloom Filter	第53-54页
· 两层块匹配算法	第54-55页
· 新的匹配算法-LSH	第55-58页
4.3.1 LSH 的定义	第55-56页
4.3.2 LSH 的种类	第56-58页
4.4 LSH 在复制粘贴篡改上的应用	第58-65页
· 参数选择	第60-62页
· 算法性能分析	第62-65页
· 本章小结	第65-66页
第五章总结与展望	第66-67页
参考文献	第67-73页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第73-74页
致谢	第74-75页
附件	第75 页

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