一、基于主成分分析和RBF网络的泛盲掩密分析方案（论文文献综述）
李逸文[1]（2012）在《基于Matlab的图像篡改检测算法设计与实现》文中研究说明计算机技术的小断进步推动了数字图像输入以及输出设备的快速发展和普及,各种各样具备强大功能的图像处理软件被逐步地开发和应用,数字图像处理技术已渗入到了社会各个领域内。图像处理技术着实为社会中各个领域带来了一定的便捷性,但是与此同时,这个技术也成为了某些犯罪分子利用篡改后的图像并在媒体、法律等重要领域滥用提供了一定的基础,并且造成了不良的社会影响,因此检测数字篡改图像已经成为了一个极为紧迫的问题。本论文主要研究针对图像伪造过程中遗留痕迹的篡改检测技术，并且实现了两种主要的检测篡改图像的方法。其中本篇第一种方法是源于同一幅图像的复制－粘贴篡改检测,此类方法是利用了图像块之间的特征值来进行相互比较,并判别出同幅图像中相同或相似的图块部分,此部分即可判断为篡改复制区域。实验结果表明，上述方法能够成功检测出复制-粘贴部分,并且在图像经过各种处理后,比如添加模糊以及增加高斯白噪声,也能成功检测出同一幅图像中的篡改复制部分。本篇第二种方法实现的是图像边缘模糊篡改检测。本文利用了巴特沃斯高通滤波器以及数学形态学来对图像边缘模糊进行针对性的检测,并且通过实验仿真证明了该类方法的有效性。本文最后整合了上述两种图像篡改检测算法以及图像的几种基本处理,应用了Matlab的GUI平台,对GUI平台使用进行详细地介绍，并在该方面的应用前景进行分析展望。本文实现的两种篡改检测方法以及结合GUI平台的应用,为数字图像取证技术的深入研究提供了参考。
徐长勇[2]（2009）在《视频数字隐写与隐写分析技术研究》文中指出信息隐藏是互联网时代信息安全领域的重要研究内容之一。作为信息隐藏技术的重要分支,数字隐写研究如何将秘密信息以不引起第三方注意的方式隐藏到公开的数字媒体中,并在公共信道中进行传输,亦即隐蔽通信问题。与数字隐写相对抗的技术被称作隐写分析,通过分析来检测被怀疑对象中是否存在隐藏信息。视频是互联网上常见的数字媒体形式,与图像等媒体形式相比,视频由一系列的帧序列组成,具有更大的可用载体空间。视频压缩编码技术和网络流媒体业务的发展,使得视频的应用范围越来越广,如视频点播、视频会议,以及随着家用摄像机的日益普及和各种操作简便的视频编辑软件的应用,人们可以方便的进行视频的录制、剪辑并在网络上发布、交流,从而使得网络上的视频传输越来越常见,因此有必要开展视频数字隐写以及与之相对抗的隐写分析技术的研究。本文针对信息安全的技术发展和应用需求,在深入分析视频数据特点的基础上,研究以压缩视频为载体的数字隐写方法以及针对具体隐写方法的隐写分析。本文的工作和取得的研究成果主要包括以下四个方面。1.基于运动矢量的压缩视频数字隐写算法研究:针对压缩视频流中存在大量运动矢量数据的特点,提出一种以压缩视频为载体的基于运动矢量的数字隐写算法。该算法在对典型的基于运动矢量的信息嵌入方法进行分析的基础上,按照GOP的顺序,采用冗余嵌入和控制信息嵌入相结合的方法,在帧间编码帧的运动矢量中以冗余嵌入的方式重复嵌入要传输的秘密信息,并在每帧中嵌入索引信息以对抗帧同步攻击,同时将与冗余嵌入有关的信息作为控制信息嵌入到对帧内编码帧进行编码的DCT系数中。实验结果表明,该算法在保持载密视频质量的前提下,能够有效抵抗帧添加、帧删除等帧同步攻击。2.基于纠错码的压缩视频数字隐写算法研究:在对MPEG压缩视频数据进行分析的基础上,针对在采用差分编码的系数中嵌入信息后还需进行差值补偿的特点,提出了一种在压缩视频流中不采用差分编码的DCT系数中嵌入信息的数字隐写算法。该算法根据纠错码数字隐写的原理,采用二次嵌入的策略,首先将秘密信息嵌入纠错码码字,然后将得到的载密纠错码码字嵌入到与没有采用差分编码的系数相对应的行程幅度对的幅度值中,并在秘密信息嵌入过程中采用视频流长度控制策略。实验结果表明,该算法在确保一定隐藏容量的前提下,具有较好的视觉不可感知性和统计不可感知性,同时能够使得秘密信息嵌入前后的视频流长度近似保持不变。3.针对视频隐写软件MSU StegoVideo的隐藏信息检测与主动攻击方法研究:视频信息隐藏软件MSU StegoVideo采用了一种具有较强鲁棒性的嵌入算法,可以将多种类型的其它文件隐藏到AVI格式视频中,即使对载密视频进行二次压缩,仍能以较高准确率将秘密信息提取出来。在对该软件的隐藏原理进行分析的基础上,在唯载密攻击的条件下,根据嵌入信息后的数据分布特点,提出了基于块效应分布不均匀性和边界不连续性差异的隐藏信息检测方法,以及基于相邻帧帧间共谋的主动攻击方法。实验结果表明,隐藏信息检测方法能够实现对视频中隐藏信息存在性的有效检测,主动攻击方法能够在不影响视频质量的前提下,有效去除利用该软件嵌入的隐藏信息。将两种方法相结合,可以检测并破坏利用MSU StegoVideo实施的隐蔽通信。4.基于时空相关性的视频隐写分析方法研究:时间相关性和空间相关性是视频序列的基本属性,针对视频中的扩频隐写算法,将隐写过程建模为加性高斯噪声的叠加过程,分析了噪声叠加对时间相关性和空间相关性的影响,提出了基于时空相关性的隐写分析方法。该方法利用视频序列中各帧的水平、垂直、正对角和反对角四个方向的差分直方图度量隐写对空间相关性的影响,同时利用相邻帧帧间差分的直方图度量隐写对时间相关性的影响,然后根据隐写前后的差分直方图变化,使用从直方图获得的统计参数作为特征向量来辨识隐写前后的时空相关性变化,最后利用SVM对特征向量进行训练和分类,从而达到隐写分析的目的。实验结果表明,该方法对于未压缩视频和压缩视频,均能实现隐藏信息存在性的有效检测,同时空间相关性和时间相关性的有效结合,提高了检测性能。
周琳娜[3]（2007）在《数字图像盲取证技术研究》文中研究指明数字图像盲取证技术作为信息安全技术的分支之一，是在不预先向取证图像中嵌入水印等标识的情况下对数字图像内容的真实性、完整性和原始性进行认证的技术。本文系统地总结了数字图像盲取证技术研究基础与发展方向，分别从数字图像取证理论模型、针对篡改手段的真实性取证、针对隐密方法的完整性取证、基于图像自然属性的原始性取证和隐密分析取证系统框架五个方面进行了研究，取得了以下技术创新和研究成果。首先，对数字图像取证的理论模型和系统框架进行了研究。在总结前人工作的基础上，提出了数字图像盲取证的系统框架；利用数字图像自然属性特征，根据数字图像取证的测试需求，提出了取证测试专用的标准图像样本数据库建库准则，建立了可拓展的图像库拓扑结构，并利用统计学方法计算了所需的建库规模。第二，针对常用篡改手法进行图像真实性取证研究。提出了同一幅图复制粘贴检测、图像双重JPEG压缩检测、图像几何形变的重采样检测和数字图像伪造边缘模糊处理的篡改盲取证新方法，对数字图像内容的真实性取证进行了研究。第三，研究了隐密分析取证的系统模型。将隐密分析研究扩展到图像完整性取证的框架下，着眼于研究取证意义下的隐密分析技术，总结出隐密分析的发展方向是以提供法庭证据为目的的隐密分析取证技术，并给出了隐密分析取证的系统框架结构。第四，针对不同隐密方法进行图像完整性取证研究。从数字图像完整性取证的角度出发，进行了针对性的隐密分析方法研究，提出了针对主流隐密方法SES隐密（BMP图像）、自适应隐密（GIF图像）和MB1隐密（JPEG图像）的隐密分析方法，可以对载体图像是否含有秘密信息做出可靠判断，并在已知隐密方法的情况下能够确定秘密信息的长度和位置。第五，对数字图像自然属性特征进行了研究。从数字图像原始性取证的角度出发，总结了前人在数码相机、扫描仪、传真机和手机等不同来源数字图像自然属性特征的研究成果，提出了新的用数字图像游程统计规律研究图像数据特性的方法，并用该方法对不同图像之间、文本和图像数据之间、伪随机序列和图像数据之间以及二值传真图像与伪随机序列之间的数据游程统计规律进行了定性对比分析。最后，在总结本文研究成果的基础上，对数字取证的未来研究方向进行了展望。
陈丹[4]（2006）在《图像掩密安全性模型和通用掩密分析技术研究》文中提出掩密及掩密分析技术已成为互联网时代信息战的重要手段，对于信息安全具有重要意义。本文主要研究被动攻击下的图像掩密安全性模型和通用掩密分析技术，取得的主要成果如下： 1．分别从两个不同的角度提出了新的适合图像载体的掩密安全性定义：基于可逆去相关变换的相对熵安全性定义和基于Markov图像模型的条件相对熵安全性定义，并分别以不同的图像模型对这两个定义进行了讨论。所提安全性定义对于其它具有强相关性的载体如音频、视频等也同样适用。 2．针对基于加性噪声的空域掩密技术，提出一种通用掩密分析算法。算法分别利用差分直方图分布的高阶统计矩和差分直方图曲线下特殊区域之间的面积比重来量化掩密前后的差分分布差异。实验结果表明，该算法获得了比Farid通用算法更好的检测性能。 3．提出一种针对JPEG压缩域掩密算法的通用掩密分析算法。算法将DCT系数直方图分布的均值、方差、偏度、峰度以及特殊系数值的直方图分布概率作为特征，并基于方差分析对特征进行有效性分析，实验结果证实了所提算法的有效性；通过引入反应块间分布的特征，使得该算法对于保持直方图特性的掩密算法也能够实施有效检测。 4．基于动态+—1的嵌入方法，提出一种保持直方图特性的JPEG图像掩密算法。实验表明，该算法不但能够达到13％的高隐藏容量（压缩因子为75时），而且掩密后图像直方图只有微小的改变，可以有效抵御各种直方图攻击。 5．提出一种基于主成分分析预处理和RBF网络的通用掩密分析算法。实验结果表明，该方案能够有效检测嵌入消息占可嵌容量60％（Jsteg）、80％（EzStego）、50％（S-Tools）以上的掩密图像，获得了比Farid算法更高的检测率。 6．针对彩色图像，提出一种分别从图像亮度和色度分量提取特征的通用掩密分析算法。对于色度分量，提出以矢量方向滤波前后图像之间的矢量方向相关度作为特征，大大减少了特征数目，而且克服了Farid的算法忽略RGB3个颜色通道间相关性的缺陷。实验结果表明，该算法比Farid的算法具有更好的检测性能。
陈丹,张键红,王育民[5]（2006）在《基于主成分分析的泛盲掩密分析方案》文中研究表明为了能够对掩密后图像进行有效的检测,首先从分类特征维数、单个特征的有效性和特征相关性等3个方面对Farid泛盲掩密分析算法的缺陷进行了分析,然后提出了采用主成分分析技术对分类特征进行降维处理的方法,并基于RBF（rad ial basis function）网络构造了新的泛盲掩密分析方案。该方案不但大大降低了用于分类的图像特征的维数,而且提高了掩密分析的检测性能。利用该方案和Farid的方案分别对用JSteg等软件掩密后的图像进行的检测比较实验表明,经主成分分析预处理后,该方案的样本集特征矢量维数比Farid方案分别减少了174（Jsteg）维、163（EzStego）维和180（S-Tools）维,而特征数目的减少又大大简化了分类器的设计,而且,该方案能够有效检测嵌入消息占可嵌容量的比例达60%（Jsteg）、80%（EzStego）、50%（S-Tools）以上的掩密图像,并获得了比Farid算法更高的检测率。
陈丹,张键红,王育民[6]（2004）在《基于主成分分析和RBF网络的泛盲掩密分析方案》文中研究说明针对Farid泛盲掩密分析方法所选的图像分类特征数目多而且具有相关性的缺陷,采用主成分分析技术对特征进行去相关性的预处理,并基于RBF网络提出了新的掩密分析方案。该方案不但大大降低了用于分类的图像特征的维数,从而提高了掩密分析速度,而且提高了掩密分析的检测性能。分别利用该方案和Farid的方案对JSteg等软件掩密后的图像进行检测,比较实验结果表明,对于不同长度的嵌入消息,该算法具有更好的检测性能。
二、基于主成分分析和RBF网络的泛盲掩密分析方案（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于主成分分析和RBF网络的泛盲掩密分析方案（论文提纲范文）
（1）基于Matlab的图像篡改检测算法设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 数字图像取证技术的相关研究 |
| 1.2.1 国外数字图像取证相关研究 |
| 1.2.2 国内数字图像取证相关研究 |
| 1.3 图像取证技术存在的问题 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 2 图像篡改及图像取证技术 |
| 2.1 图像篡改的种类 |
| 2.1.1 拼接 |
| 2.1.2 过渡转换 |
| 2.1.3 润饰 |
| 2.1.4 增强 |
| 2.1.5 计算机生成 |
| 2.1.6 携密图像 |
| 2.2 数字图像主动取证技术 |
| 2.3 数字图像被动盲取证 |
| 2.3.1 数字图像盲取证的基本框图 |
| 2.3.2 数字图像盲取证的分类 |
| 2.4 三种主要的数字图像盲取证技术 |
| 2.4.1 基于图像篡改过程中遗留痕迹的盲取证 |
| 2.4.2 基于成像设备一致性的盲取证 |
| 2.4.3 基于真实图像统计特性的盲取证 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 复制-粘贴操作篡改检测 |
| 3.1 同幅图像复制-粘贴篡改检测技术 |
| 3.2 图像分块及特征值提取 |
| 3.2.1 图像的分块 |
| 3.2.2 图像块特征值的提取 |
| 3.3 相似块对的匹配 |
| 3.4 错误匹配块对的去除 |
| 3.5 实验仿真及分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 模糊润饰操作篡改检测 |
| 4.1 模糊篡改操作 |
| 4.1.1 人工操作模糊的数学表达 |
| 4.1.2 拍摄中的自然模糊与人工模糊 |
| 4.2 基于同态滤波图像边缘模糊检测 |
| 4.2.1 同态滤波图像增强 |
| 4.2.2 传递函数 |
| 4.2.3 巴特沃斯高通滤波器 |
| 4.2.4 边缘检测 |
| 4.3 利用数学形态学来检测模糊边缘 |
| 4.4 实验仿真与分析 |
| 4.4.1 对原图进行测试 |
| 4.4.2 对伪造图进行测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于Matlab的数字图像篡改检测 |
| 5.1 GUI平台 |
| 5.1.1 GUI概述 |
| 5.1.2 GUI主要功能 |
| 5.2 GUI图形界面开发 |
| 5.2.1 GUI的开发 |
| 5.2.2 菜单的创建 |
| 5.2.3 回调函数的编辑 |
| 5.3 基于GUI平台的功能实现 |
| 5.3.1 图像处理功能的添加 |
| 5.3.2 图像篡改检测功能的实现 |
| 5.4 基于GUI平台的功能实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 源代码 |
| 致谢 |
（2）视频数字隐写与隐写分析技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 信息隐藏 |
| 1.1.1 信息隐藏的历史 |
| 1.1.2 信息隐藏的技术分支 |
| 1.1.3 信息隐藏的应用 |
| 1.1.4 信息隐藏的研究现状 |
| 1.2 数字隐写 |
| 1.2.1 数字隐写的模型 |
| 1.2.2 数字隐写的分类 |
| 1.2.3 数字隐写的技术指标 |
| 1.2.4 数字隐写与密码技术 |
| 1.2.5 数字隐写与数字水印 |
| 1.2.6 对数字隐写的攻击——隐写分析 |
| 1.3 视频数字隐写 |
| 1.3.1 视频数字隐写的通信模型 |
| 1.3.2 视频数字隐写的技术特点 |
| 1.3.3 视频数字隐写的技术方法 |
| 1.4 视频隐写分析 |
| 1.4.1 专用隐写分析方法 |
| 1.4.2 通用隐写分析方法 |
| 1.5 本文的选题意义 |
| 1.6 本文的主要工作 |
| 1.7 本文的章节安排 |
| 第二章 基于运动矢量的压缩视频数字隐写 |
| 2.1 视频压缩编码标准 |
| 2.1.1 MPEG-1 视频压缩标准 |
| 2.1.2 MPEG-2 视频压缩标准 |
| 2.1.3 压缩视频流中的运动矢量 |
| 2.2 已有算法的分析 |
| 2.3 基于运动矢量的压缩视频数字隐写算法 |
| 2.3.1 隐写算法的基本流程 |
| 2.3.2 信息嵌入方法 |
| 2.3.3 信息提取方法 |
| 2.4 实验结果及分析 |
| 2.4.1 嵌入信息后的视频质量 |
| 2.4.2 隐藏容量 |
| 2.4.3 鲁棒性 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于纠错码的压缩视频数字隐写 |
| 3.1 MPEG 压缩视频数据分析 |
| 3.2 纠错码数字隐写 |
| 3.2.1 基于完整码字的纠错码数字隐写 |
| 3.2.2 基于共享密钥的纠错码数字隐写 |
| 3.3 基于纠错码的压缩视频数字隐写算法 |
| 3.3.1 隐写算法的基本流程 |
| 3.3.2 秘密信息嵌入 |
| 3.3.3 秘密信息提取 |
| 3.4 实验结果及分析 |
| 3.4.1 嵌入信息后的视频质量 |
| 3.4.2 隐藏容量 |
| 3.4.3 安全性 |
| 3.4.4 视频流长度变化 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 针对一种视频信息隐藏方法的隐写分析 |
| 4.1 MSU 隐藏算法分析 |
| 4.2 针对MSU 的隐藏信息检测 |
| 4.3 针对MSU 的主动攻击 |
| 4.4 实验结果及分析 |
| 4.4.1 隐藏信息检测 |
| 4.4.2 主动攻击 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于时空相关性的视频隐写分析 |
| 5.1 视频中的扩频嵌入方法 |
| 5.2 隐写对时空相关性的影响 |
| 5.2.1 隐写对空间相关性的影响 |
| 5.2.2 隐写对时间相关性的影响 |
| 5.2.3 时空相关性的度量 |
| 5.3 基于时空相关性的隐写分析 |
| 5.4 实验结果及分析 |
| 5.4.1 未压缩视频库的检测结果 |
| 5.4.2 压缩视频库的检测结果 |
| 5.4.3 时空相关性对检测性能的影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 结束语 |
| 一、全文总结 |
| 二、进一步的工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作 |
| 致谢 |
（3）数字图像盲取证技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 相关研究机构及技术分支 |
| 1.2.1 数字图像盲取证相关研究机构 |
| 1.2.2 数字图像主动取证与被动盲取证 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 |
| 第二章 数字图像盲取证技术理论框架 |
| 2.1 数字图像盲取证研究现状 |
| 2.1.1 国际数字图像取证相关研究 |
| 2.1.2 国内数字图像取证相关研究 |
| 2.2 问题分析 |
| 2.3 图像篡改技术 |
| 2.4 图像取证技术 |
| 2.4.1 图像篡改检测 |
| 2.4.2 图像来源认证 |
| 2.4.3 图像隐密分析检测 |
| 2.5 数字图像取证系统 |
| 2.5.1 图像建模与参数估计 |
| 2.5.2 理想的图像取证方式 |
| 2.5.3 图像数据库 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 针对篡改手段的图像真实性取证新技术 |
| 3.1 同幅图复制粘贴操作取证技术 |
| 3.1.1 穷举搜索 |
| 3.1.2 图像分块量化和块成份自相关降维表达 |
| 3.1.3 字典排序寻找复制粘贴图像块 |
| 3.2 双重JPEG压缩取证技术 |
| 3.2.1 JPEG压缩和解压缩 |
| 3.2.2 待检图像估计原JPEG压缩的量化矩阵 |
| 3.2.3 双重JPEG压缩与双重量化 |
| 3.2.4 基于双重量化的双重JPEG压缩检测 |
| 3.3 重采样操作取证技术 |
| 3.3.1 重采样原理及二维图像常用的重采样方法 |
| 3.3.2 重采样相关性描述 |
| 3.3.3 重采样检测 |
| 3.4 模糊操作取证技术 |
| 3.4.1 模糊操作与图像边缘特性 |
| 3.4.2 利用图像数学形态学边缘特性的检测模糊操作算法 |
| 3.4.3 仿真及实验结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 针对隐密方法的图像完整性取证技术 |
| 4.1 隐密分析取证研究现状及系统模型 |
| 4.1.1 隐密分析取证研究现状 |
| 4.1.2 数字图像隐密分析取证系统模型 |
| 4.1.3 隐密分析取证研究的发展趋势 |
| 4.2 基于BMP图像隐密分析技术 |
| 4.2.1 LSB隐密方法 |
| 4.2.2 针对直接LSB嵌入隐密分析 |
| 4.2.3 SES隐密算法 |
| 4.2.4 SES嵌入引起的空域像素值统计特性变化 |
| 4.2.5 针对SES隐密的隐密分析方法 |
| 4.2.6 SES隐密分析实验结果 |
| 4.3 针对GIF图像自适应嵌入的隐密分析技术 |
| 4.3.1 使用编码组的图像自适应隐密算法 |
| 4.3.2 自适应嵌入后引起的索引值分布变化 |
| 4.3.3 针对图像自适应嵌入的隐密分析算法设计 |
| 4.3.4 针对图像自适应嵌入的隐密分析实验结果 |
| 4.4 针对JPEG图像MB1隐密分析技术 |
| 4.4.1 MB1隐密算法原理 |
| 4.4.2 MB1隐密分析算法 |
| 4.4.3 MB1隐密分析实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于数字图像自然属性的原始性取证技术 |
| 5.1 与获取设备有关的图像取证特征 |
| 5.1.1 数码相机获取图像的自然属性统计特性 |
| 5.1.2 扫描仪获取图像自然属性统计特性 |
| 5.1.3 手机获取图像自然属性统计特性 |
| 5.1.4 基于图像分解的自然图像统计特性 |
| 5.2 自然图像空间像素相关性游程统计规律研究 |
| 5.2.1 数理统计理论基础 |
| 5.2.2 图像空间像素游程统计规律 |
| 5.2.3 不同图像空间像素游程统计规律对比 |
| 5.2.4 文本与图像数据统计规律的对比 |
| 5.2.5 伪随机序列与图像信息数据统计规律对比 |
| 5.2.6 二值传真图像游程统计规律研究 |
| 5.3 数字图像取证标准图像库 |
| 5.3.1 国际国内现有图像数据库情况 |
| 5.3.2 数字取证测试专用图像库建库原则 |
| 5.3.3 专用图像库的可扩展性和拓扑结构 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 数字取证研究的展望 |
| 发表论文参加科研及获奖情况 |
| 致谢 |
（4）图像掩密安全性模型和通用掩密分析技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 掩密技术的研究背景和意义 |
| 1.1.1 掩密技术的研究背景 |
| 1.1.2 掩密技术的研究现状 |
| 1.1.3 掩密技术的研究意义 |
| 1.2 掩密技术的概念和基本方法 |
| 1.2.1 掩密技术的概念和模型 |
| 1.2.2 掩密技术的主要方法 |
| 1.3 掩密安全性模型和掩密分析技术 |
| 1.3.1 掩密系统的安全性模型 |
| 1.3.2 掩密分析技术 |
| 1.3.3 常用的掩密分析方法 |
| 1.4 通用掩密分析技术 |
| 1.4.1 通用掩密分析的一般系统模型 |
| 1.4.2 通用掩密分析技术的研究现状 |
| 1.4.3 现有通用分析技术中存在的问题 |
| 1.5 本文的主要工作和论文安排 |
| 第2章 基于图像模型的掩密安全性定义 |
| 2.1 基于相对熵的掩密安全性定义 |
| 2.1.1 掩密安全性定义 |
| 2.1.2 基于相对熵的掩密安全性定义 |
| 2.2 基于去相关变换的相对熵掩密安全性 |
| 2.2.1 基于去相关变换的图像掩密安全性定义 |
| 2.2.2 基于图像DCT系数分布模型的掩密安全性 |
| 2.2.3 基于图像高频分量分布模型的掩密安全性 |
| 2.2.4 基于图像差分分布模型的掩密安全性 |
| 2.2.5 掩密安全性和嵌入失真及掩密容量的关系 |
| 2.3 基于MARKOV随机场图像模型的掩密安全性 |
| 2.3.1 MRF模型下的图像分布 |
| 2.3.2 基于条件相对熵的掩密安全性定义 |
| 2.3.3 Markov链模型下的掩密安全性 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 针对空域掩密算法的通用掩密分析技术 |
| 3.1 空域掩密算法的通用掩密分析技术研究现状 |
| 3.2 空域掩密算法建模 |
| 3.2.1 加性噪声掩密系统模型 |
| 3.2.2 LSB算法 |
| 3.2.3 随机+-k算法 |
| 3.2.4 SM算法 |
| 3.3 基于图像差分分布特性的通用掩密分析技术 |
| 3.3.1 掩密噪声对图像差分直方图的改变 |
| 3.3.2 特征选择算法 |
| 3.3.3 Fisher线性判别分类器 |
| 3.3.4 仿真实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 针对JPEG压缩域算法的通用掩密分析技术 |
| 4.1 JPEG压缩域掩密算法的通用掩密分析技术研究现状 |
| 4.2 JPEG压缩域掩密算法对直方图的改变 |
| 4.2.1 JPEG压缩编码及DCT系数的分布特性 |
| 4.2.2 JSteg算法对直方图的改变 |
| 4.2.3 F5算法对直方图的改变 |
| 4.2.4 OutGuess算法对直方图的改变 |
| 4.3 基于直方图分布特性的通用掩密分析技术 |
| 4.3.1 基于直方图分布的特征提取 |
| 4.3.2 基于方差分析的特征筛选 |
| 4.3.3 仿真实验 |
| 4.4 针对直方图保持算法的通用掩密分析技术 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 保持直方图特性的JPEG图像掩密算法 |
| 5.1 保持直方图特性的掩密算法 |
| 5.1.1 算法1:保持总体系数直方图特性 |
| 5.1.2 算法2:保持总体和低频系数直方图不变 |
| 5.2 仿真实验 |
| 5.2.1 测试算法的各项性能指标 |
| 5.2.2 抵抗统计分析的能力 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 FARID小波域通用掩密分析技术改进 |
| 6.1 FARID通用掩密分析算法及其缺陷 |
| 6.1.1 Farid通用掩密分析算法 |
| 6.1.2 Farid算法缺陷 |
| 6.2 基于主成分分析的掩密分析方案 |
| 6.2.1 系统框图 |
| 6.2.2 主成分分析预处理 |
| 6.2.3 基于RBF神经网络的分类器设计 |
| 6.2.4 仿真实验 |
| 6.3 针对彩色图像的通用掩密分析技术 |
| 6.3.1 彩色图像特征选择算法 |
| 6.3.2 图像的方向化处理 |
| 6.3.3 矢量方向相关度 |
| 6.3.4 仿真实验 |
| 6.4 本章小结 |
| 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间的研究成果 |
（5）基于主成分分析的泛盲掩密分析方案（论文提纲范文）
| 1 引 言 |
| 2 泛盲掩密分析系统模型 |
| 3 Farid泛盲分析算法的缺陷 |
| (1) 特征维数 |
| (2) 单个特征的有效性 |
| (3) 特征之间的相关性 |
| 4 基于主成分分析的掩密分析方案 |
| 4.1 系统框图 |
| 4.2 主成分分析预处理 |
| 4.3 RBF网络设计 |
| 5 仿真实验 |
| 6 结 论 |
四、基于主成分分析和RBF网络的泛盲掩密分析方案（论文参考文献）
- [1]基于Matlab的图像篡改检测算法设计与实现[D]. 李逸文. 大连理工大学, 2012(S1)
- [2]视频数字隐写与隐写分析技术研究[D]. 徐长勇. 解放军信息工程大学, 2009(01)
- [3]数字图像盲取证技术研究[D]. 周琳娜. 北京邮电大学, 2007(05)
- [4]图像掩密安全性模型和通用掩密分析技术研究[D]. 陈丹. 西安电子科技大学, 2006(02)
- [5]基于主成分分析的泛盲掩密分析方案[J]. 陈丹,张键红,王育民. 中国图象图形学报, 2006(03)
- [6]基于主成分分析和RBF网络的泛盲掩密分析方案[J]. 陈丹,张键红,王育民. 中山大学学报(自然科学版), 2004(S2)