本文關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像復(fù)制粘貼篡改取證技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：數(shù)字圖像取證技術(shù)是一種能夠驗證數(shù)字圖像完整性、真實(shí)性和原始性的新型技術(shù),對于保障信息安全、維護(hù)社會秩序具有重要意義。數(shù)字圖像取證技術(shù)分為主動取證和被動取證技術(shù),主動取證需要預(yù)先在圖像中添加信息,限制了其應(yīng)用性。而被動取證技術(shù)則是不需要任何預(yù)處理,僅依據(jù)圖像內(nèi)在特性就能實(shí)現(xiàn)圖像取證,是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域一個新興的研究方向。本文通過增加向量間相似性距離和相隔行數(shù)這兩個參數(shù),對基于小波變換和奇異值分解的復(fù)制-粘貼篡改檢測算法進(jìn)行修改。通過對大量圖像的仿真實(shí)驗得出不同參數(shù)值對算法性能的影響,得到相對較好的優(yōu)化參數(shù)。并通過計算檢測率、正確定位率和誤檢率三個指標(biāo)與原算法進(jìn)行比較,結(jié)果表明改進(jìn)后的算法在性能上相對有所提高。針對圖像的復(fù)制-粘貼篡改操作,本文采用一組新的圖像不變矩特征作為圖像的描述特征,提出了基于改進(jìn)的圖像不變矩的復(fù)制-粘貼篡改檢測算法。實(shí)驗結(jié)果表明,該算法對于簡單復(fù)制-粘貼篡改及旋轉(zhuǎn)、水平翻轉(zhuǎn)等幾何變換具有較好的檢測能力。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)字圖像 取證技術(shù) 被動取證 復(fù)制粘貼 不變矩特征 篡改檢測
【學(xué)位授予單位】：太原科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.41;D918.2
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 緒論7-25
• 1.1 課題的研究背景及意義7-10
• 1.2 數(shù)字圖像取證技術(shù)10-11
• 1.3 被動取證技術(shù)研究現(xiàn)狀11-22
• 1.3.1 圖像來源設(shè)備取證12-13
• 1.3.2 圖像一致性取證13-22
• 1.4 本文的研究內(nèi)容及章節(jié)安排22-25
• 第二章 復(fù)制-粘貼篡改檢測算法研究25-39
• 2.1 復(fù)制-粘貼篡改模型25-26
• 2.2 基于小波變換和奇異值分解的復(fù)制-粘貼篡改檢測算法26-29
• 2.2.1 小波變換分解圖像27-28
• 2.2.2 奇異值分解28
• 2.2.3 篡改檢測的算法步驟28-29
• 2.3 改進(jìn)的復(fù)制-粘貼篡改檢測算法29-32
• 2.4 仿真實(shí)驗及結(jié)果分析32-38
• 2.5 本章小結(jié)38-39
• 第三章 圖像的不變矩特征39-49
• 3.1 Hu不變矩39-42
• 3.2 數(shù)字圖像的不變矩42-46
• 3.3 矩特征的不變性測試46-48
• 3.4 本章小結(jié)48-49
• 第四章 基于圖像不變矩特征的復(fù)制-粘貼篡改檢測算法49-61
• 4.1 篡改檢測特征的選取49-51
• 4.2 基于改進(jìn)的圖像不變矩特征的篡改檢測算法51-52
• 4.3 仿真實(shí)驗及結(jié)果分析52-60
• 4.3.1 圖像篡改檢測實(shí)例52-57
• 4.3.2 算法性能測試結(jié)果及分析比較57-60
• 4.4 本章小結(jié)60-61
• 第五章 總結(jié)與展望61-63
• 5.1 總結(jié)61
• 5.2 研究展望61-63
• 參考文獻(xiàn)63-69
• 致謝69-71
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄71

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 王俊文;劉光杰;戴躍偉;張湛;王執(zhí)銓;;基于非抽樣Contourlet變換的圖像模糊取證[J];計算機(jī)研究與發(fā)展;2009年09期

2 王俊卿;史澤林;黃莎白;;一種改進(jìn)的基于不變矩的圖像匹配算法[J];模式識別與人工智能;2005年02期

  本文關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像復(fù)制粘貼篡改取證技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：398460