基于LGPQ改进特征的图像拼接盲鉴别算法研究 |
论文目录 |
| 摘要 | 第1-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 数字图像篡改技术概述 | 第12-16页 |
| 1.3 数字图像鉴别技术概述 | 第16-19页 |
| 1.3.1 主动鉴别技术 | 第16-17页 |
| 1.3.2 被动盲鉴别技术 | 第17-19页 |
| 1.4 本文的研究内容及结构 | 第19-20页 |
| 1.5 本文结构介绍 | 第20-21页 |
| 第2章 图像拼接盲鉴别算法研究概述 | 第21-26页 |
| 2.1 基于物理环境特征的图像拼接盲鉴别算法 | 第21-22页 |
| 2.1.1 基于光线的鉴别算法 | 第21-22页 |
| 2.1.2 基于阴影的鉴别方法 | 第22页 |
| 2.2 基于相机内处理过程的图像拼接盲鉴别算法 | 第22-24页 |
| 2.2.1 基于CFA的鉴别方法 | 第23页 |
| 2.2.2 基于PRNU的鉴别方法 | 第23-24页 |
| 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 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 本文算法相关概念概述 | 第26-31页 |
| 3.1 LPQ特征 | 第26-27页 |
| 3.2 GABOR变换 | 第27-28页 |
| 3.3 LGPQ特征 | 第28-29页 |
| 3.4 NMF降纬 | 第29-31页 |
| 第4章 基于LGPQ-D特征的图像拼接篡改盲鉴别算法 | 第31-40页 |
| 4.1 引言 | 第31页 |
| 4.2 本章算法流程 | 第31-32页 |
| 4.3 LGPQ-D特征 | 第32-35页 |
| 4.3.1 LGPQ-D特征的提取过程 | 第32-33页 |
| 4.3.2 LGPQ-D特征的有效性分析 | 第33-35页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第35-39页 |
| 4.4.1 图像数据库 | 第35-36页 |
| 4.4.2 评价指标 | 第36-37页 |
| 4.4.3 算法性能以及和其他算法的性能对比 | 第37-38页 |
| 4.4.4 算法对抗后处理操作的鲁棒性 | 第38-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 基于GLOBAL-LGPQ特征的图像拼接篡改盲鉴别算法 | 第40-45页 |
| 5.1 引言 | 第40页 |
| 5.2 本章算法流程 | 第40-41页 |
| 5.3 GLOBAL-LGPQ特征 | 第41-42页 |
| 5.3.1 GLOBAL-LGPQ特征的提取过程 | 第41-42页 |
| 5.3.2 GLOBAL-LGPQ特征的有效性分析 | 第42页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第42-44页 |
| 5.4.1 图像库和评价指标 | 第43页 |
| 5.4.2 算法性能以及与其他算法的性能对比 | 第43-44页 |
| 5.4.3 算法对抗后处理操作的鲁棒性 | 第44页 |
| 5.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第6章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 6.1 工作总结 | 第45页 |
| 6.2 研究展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-52页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
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