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对象级的图像修复取证研究
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对象级的图像修复取证研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第1章 绪论第12-19页
　　1.1 课题来源第12页
　　1.2 研究背景及意义第12-14页
　　1.3 数字图像被动取证概述第14-16页
　　　　1.3.1 图像篡改检测第14-15页
　　　　1.3.2 图像来源认证第15页
　　　　1.3.3 图像隐写分析检测第15-16页
　　1.4 本文的研究内容及贡献第16-17页
　　1.5 本文的组织结构第17-19页
第2章 对象级的图像修复取证相关内容第19-25页
　　2.1 基于样例的图像修复技术第19-21页
　　2.2 对象级的图像修复取证研究现状第21-23页
　　2.3 基于样例修复的对象去除取证难点第23-24页
　　2.4 本章小结第24-25页
第3章 改进的基于样例修复的对象移除取证算法第25-37页
　　3.1 引言第25-26页
　　3.2 基于样例的图像修复痕迹分析第26-28页
　　3.3 针对基于样例修复对象去除取证的改进算法第28-32页
　　　　3.3.1 hash映射第28-29页
　　　　3.3.2 可疑像素对定位第29-30页
　　　　3.3.3 向量滤波第30-31页
　　　　3.3.4 基于质心的篡改区域定位第31-32页
　　3.4 实验结果与分析第32-35页
　　　　3.4.1 实验配置及标准第32页
　　　　3.4.2 对复杂纹理图片中单个对象的去除检测第32-33页
　　　　3.4.3 对平坦区域图片中单个对象的去除检测第33-34页
　　　　3.4.4 对多个对象删除检测第34-35页
　　3.5 本章小结第35-37页
第4章 鲁棒的对象级的图像修复取证算法第37-46页
　　4.1 引言第37页
　　4.2 鲁棒的对象级的图像修复取证算法第37-41页
　　　　4.2.1 LBP和Gradient特征以及有效性第38-40页
　　　　4.2.2 GLCM特征以及有效性第40页
　　　　4.2.3 SVM分类第40-41页
　　4.3 实验结果与分析第41-45页
　　　　4.3.1 实验环境配置第41-42页
　　　　4.3.2 对无后处理的检测结果第42页
　　　　4.3.3 对JPEG压缩后处理的检测结果第42页
　　　　4.3.4 对加噪后处理的检测结果第42-43页
　　　　4.3.5 对模糊后处理的检测结果第43-44页
　　　　4.3.6 对混合后处理的检测结果第44-45页
　　4.4 本章小结第45-46页
结论第46-49页
参考文献第49-54页
附录A 攻读硕士学位期间发表论文目录第54-55页
附录B 攻读学位期间参与的研究项目第55-56页
致谢第56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。
 
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