数字图像取证ppt
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数字图像处理ppt课件
遥感图像处理
对卫星、飞机和无人机等遥感平台获取的图像进行处理和分析，提取 地理信息、资源调查和环境监测等方面的信息。
计算机视觉
利用数字图像处理技术实现机器视觉，使计算机能够辨认和理解图像 中的内容，应用于机器人、自动驾驶和智能家居等领域。
数字图像处理的基本流程
图像预处理
包括灰度化、噪声去除、对照度增强 和图像平滑等操作，以提高图像质量 。
但特征提取和分类器的设计是关键。
基于深度学习的辨认
总结词
利用深度学习算法自动提取图像特征， 并进行分类辨认。
VS
详细描写
基于深度学习的图像辨认方法是目前研究 的热点。它利用深度学习算法如卷积神经 网络（CNN）等自动提取图像的特征， 并进行分类辨认。这种方法能够有效地从 原始图像中提取复杂的特征，并具有较高 的辨认准确率。但需要大量的标注数据进 行训练，且计算复杂度较高。
噪声去除
01
减少图像中的噪声，提高图像的 清楚度和质量。
02
通过各种滤波技术，减少图像中 的噪声和干扰，提高图像的视觉 效果。常用的方法包括中值滤波 、高斯滤波等。
03
CATALOGUE
图像分割
基于阈值的分割
简单高效
基于阈值的分割方法是一种简单而高效的图像分割技术。它通过设置一个或多个阈值，将图像的像素值进行分类，从而实现 图像分割。这种方法适用于背景和前景灰度值差异较大的图像。
对卫星、飞机和无人机等遥感平台获取的图像进行处理和分析，提取 地理信息、资源调查和环境监测等方面的信息。
计算机视觉
利用数字图像处理技术实现机器视觉，使计算机能够辨认和理解图像 中的内容，应用于机器人、自动驾驶和智能家居等领域。
数字图像处理的基本流程
图像预处理
包括灰度化、噪声去除、对照度增强 和图像平滑等操作，以提高图像质量 。
但特征提取和分类器的设计是关键。
基于深度学习的辨认
总结词
利用深度学习算法自动提取图像特征， 并进行分类辨认。
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详细描写
基于深度学习的图像辨认方法是目前研究 的热点。它利用深度学习算法如卷积神经 网络（CNN）等自动提取图像的特征， 并进行分类辨认。这种方法能够有效地从 原始图像中提取复杂的特征，并具有较高 的辨认准确率。但需要大量的标注数据进 行训练，且计算复杂度较高。
噪声去除
01
减少图像中的噪声，提高图像的 清楚度和质量。
02
通过各种滤波技术，减少图像中 的噪声和干扰，提高图像的视觉 效果。常用的方法包括中值滤波 、高斯滤波等。
03
CATALOGUE
图像分割
基于阈值的分割
简单高效
基于阈值的分割方法是一种简单而高效的图像分割技术。它通过设置一个或多个阈值，将图像的像素值进行分类，从而实现 图像分割。这种方法适用于背景和前景灰度值差异较大的图像。
《数字图像处理》PPT课件
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百度文库
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数字图像处理ppt课件
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
I=imread('cameraman.tif') J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02) K=imnoise(I,'speckle',0.04) L=imnoise(I,'poisson') subplot(2,2,1) imshow(I) subplot(2,2,2) imshow(J) subplot(2,2,3) imshow(K) subplot(2,2,4) imshow(L)
>>[x,y,z]=cylinder
>>warp(x,y,z,a)
>>warp(x,y,-z,a)
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
实验三 图像增强及编程处理
一、实验目的
观察数字图像增强的效果； 熟悉数字图像增强的一般方法； 掌握数字图像增强的一般方法的Matlab编程实现。
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
《数字图像处理》课件
《数字图像处理》PPT课 件
数字图像处理是应用数字计算机来获取、处理和展示图像的技术。它在医学 影像、遥感、安防、影视等领域都有广泛的应用。
背景介绍
随着计算机技术的发展，数字图像处理成为了一门重要的技术和学科，它能 够对图像进行增强、压缩、分割等处理，为人们带来了许多便利。
数字图像处理的定义
数字图像处理是使用计算机算法对数字图像进行各种操作和处理的过程，包 括图像增强、滤波、分割、特征提取等技术。
常见的数字图像处理方法
图像分割
图像压缩
将图像分成多个独立的区域， 用于目标检测和图像分析。
减少图来自百度文库占用的存储空间， 提高传输速度和存储效率。
图像特征提取
从图像中提取出有用的特征 信息，用于分类和识别。
数字图像处理的未来发展方向
1 人工智能的应用
通过结合人工智能技术，使数字图像处理更加智能化和自动化。
数字图像处理的优势及应用前 景
数字图像处理能够提取、增强和分析图像中的信息，具有广泛的应用前景， 包括医学、遥感、安防、影视等领域。
灰度和颜色模型
图像可以使用灰度模型或者颜色模型来表示， 灰度模型用一个亮度值表示，颜色模型使用 多个通道表示。
图像增强和滤波技术
1
直方图均衡化
通过调整图像像素的亮度分布，增强图像的对比度和细节。
2
中值滤波
数字图像处理是应用数字计算机来获取、处理和展示图像的技术。它在医学 影像、遥感、安防、影视等领域都有广泛的应用。
背景介绍
随着计算机技术的发展，数字图像处理成为了一门重要的技术和学科，它能 够对图像进行增强、压缩、分割等处理，为人们带来了许多便利。
数字图像处理的定义
数字图像处理是使用计算机算法对数字图像进行各种操作和处理的过程，包 括图像增强、滤波、分割、特征提取等技术。
常见的数字图像处理方法
图像分割
图像压缩
将图像分成多个独立的区域， 用于目标检测和图像分析。
减少图来自百度文库占用的存储空间， 提高传输速度和存储效率。
图像特征提取
从图像中提取出有用的特征 信息，用于分类和识别。
数字图像处理的未来发展方向
1 人工智能的应用
通过结合人工智能技术，使数字图像处理更加智能化和自动化。
数字图像处理的优势及应用前 景
数字图像处理能够提取、增强和分析图像中的信息，具有广泛的应用前景， 包括医学、遥感、安防、影视等领域。
灰度和颜色模型
图像可以使用灰度模型或者颜色模型来表示， 灰度模型用一个亮度值表示，颜色模型使用 多个通道表示。
图像增强和滤波技术
1
直方图均衡化
通过调整图像像素的亮度分布，增强图像的对比度和细节。
2
中值滤波
数字图像取证简介课件
隐写术
• 隐写术是可以通过某些媒体的秘密通 道（尤其是图像和视频）。 • 数字隐写系统由信息的嵌入、传输、 提取等几部分组成，这与通信系统的发 送和接收类似。其中可将数字隐写的载 体看作通信信道，将待隐写信息看作需 要传递的信号，而信息的嵌入和提取分 别看作通信中的调制和解调过程。 • 应用隐写技术的通信双方将不会被第 三方检测，从而保证图像的安全性。
不依赖篡改形式的篡改检测
• 绝大多数的图像被存储为JEPG格式，因 为它是一种广为传播的压缩技术之一。
• 如果一幅图像起初就来源于两幅不同的 JEPG图像，不同的压缩痕迹会显现出来。
• 被篡改区域比这个区域周围有一个更低 的质量因子。
主要内容
1 数字图像取证介绍 2 数字图像主动取证技术 3 数字图像源设备识别 4 数字图像篡改检测 5 数字图像取Βιβλιοθήκη Baidu的前景和未来
需要回答两方面的问题
•第一、数字图像是否是被该图像所称的 捕获工具所捕获。
•第二、该图像是否描述的是其最原始的内 容。
主要内容
1 数字图像取证介绍 2 数字图像主动取证技术 3 数字图像源设备识别 4 数字图像篡改检测 5 数字图像取证的前景和未来
数字水印
• 数字水印（Digital Watermarking）技术是将 一些标识信息（即数字水印）直接嵌入数字载体 当中（包括多媒体、文档、软件等）或是间接表 示（修改特定区域的结构），且不影响原载体的 使用价值，也不容易被探知和再次修改，但可以 被生产方识别和辨认。 • 通过这些隐藏在载体中的信息，可以达到确认 内容创建者、购买者、传送隐秘信息或者判断载 体是否被篡改等目的。 • 数字水印是实现版权保护的有效办法，是信息 隐藏技术研究领域的重要分支和研究方向。 • 数字水印技术特点：安全性、隐蔽性、鲁棒性、 嵌入容量
(完整版)数字图像处理课件第二章PPT文档
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第二章 数字图像处理基础
位图和矢量图的比较（3）
➢位图受到像素和分辨率的制约，而矢量图形不 存在这些制约
位图是由像素阵列构成的图像，像素的多少和分辨率决定 图像的质量。在用绘图软件开始一幅新作品时，首先应确定 图像的长宽大小和分辨率，一旦确定下来，以后要改变分辨 率，就会影响图像的质量。另外位图的缩放也会影响图像的 质量。
➢位图难以重复使用，矢量图形可以随意重复使 用
在漫画创作中，尤其在漫画故事创作中，若能重复使用 一些图像元素，可以大大提高创作效率。而位图的重复使 用相对比较困难。因为图像元素的重复使用必然涉及图像 元素的放大缩小和修改，这些正是位图的弱点。
相反，矢量图形是以图形对象为基础，图形对象相对独 立，而且放大缩小和修改都方便，可以十分随意地重复使 用。例如，可以把人物的头部作为一个图形对象。只需要 套上不同的身躯，就可以作出不同衣着和动态的形象了。
数字图像处理
Digital Image Processing
1
第二章 数字图像处理基础
2
第二章 数字图像处理基础
2.1 图像数字化器
图像数字化：指将模拟图像经过离散化 之后，得到用数字表示的图像。
模拟图像 离散化 数字图像
3
第二章 数字图像处理基础
图像数字化器的功能组件
➢采样孔：使图像数字化器能不受图像其他部分的 影响，而在整幅图像中扫描特定的独立像素单元 ；
第二章 数字图像处理基础
位图和矢量图的比较（3）
➢位图受到像素和分辨率的制约，而矢量图形不 存在这些制约
位图是由像素阵列构成的图像，像素的多少和分辨率决定 图像的质量。在用绘图软件开始一幅新作品时，首先应确定 图像的长宽大小和分辨率，一旦确定下来，以后要改变分辨 率，就会影响图像的质量。另外位图的缩放也会影响图像的 质量。
➢位图难以重复使用，矢量图形可以随意重复使 用
在漫画创作中，尤其在漫画故事创作中，若能重复使用 一些图像元素，可以大大提高创作效率。而位图的重复使 用相对比较困难。因为图像元素的重复使用必然涉及图像 元素的放大缩小和修改，这些正是位图的弱点。
相反，矢量图形是以图形对象为基础，图形对象相对独 立，而且放大缩小和修改都方便，可以十分随意地重复使 用。例如，可以把人物的头部作为一个图形对象。只需要 套上不同的身躯，就可以作出不同衣着和动态的形象了。
数字图像处理
Digital Image Processing
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第二章 数字图像处理基础
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第二章 数字图像处理基础
2.1 图像数字化器
图像数字化：指将模拟图像经过离散化 之后，得到用数字表示的图像。
模拟图像 离散化 数字图像
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第二章 数字图像处理基础
图像数字化器的功能组件
➢采样孔：使图像数字化器能不受图像其他部分的 影响，而在整幅图像中扫描特定的独立像素单元 ；
数字图像处理课件ppt
人脸识别
人脸识别是在人脸检测的基础上，对检测到的人脸进行特征提取和比对，从而识别出不同的人脸。人脸识别算法 通常采用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。
车牌识别系统
车牌定位
车牌定位是车牌识别系统的第一步，其 目的是在给定的图像中找到车牌的位置 和大小。车牌定位算法通常采用基于颜 色和形状的方法，结合图像处理技术进 行实现。
数字图像处理课件
目录
• 数字图像处理概述 • 数字图像处理基础知识 • 数字图像处理算法 • 数字图像处理实践 • 数字图像处理案例分析 • 数字图像处理前沿技术与发展趋势
01
数字图像处理概述
图像处理的基本概念
图像
由大量像素组成的二维矩阵，每个像素包含该 点的颜色信息。
图像处理
对图像进行各种操作，以提取有用的信息和特 征。
读取和写入图像
使用OpenCV可以轻松地读取和 写入各种图像格式，如JPG、 PNG等。
03
直方图均衡化
通过直方图均衡化可以改善图像 的对比度，使图像更加清晰。
02
图像缩放和旋转
OpenCV提供了图像缩放和旋转 的功能，可以方便地对图像进行
变换。
04
边缘检测和特征提取
OpenCV提供了多种边缘检测算 法和特征提取方法，可以用于图
数字图像处理
利用计算机对图像进行数字化处理，以实现更高效、准确的处理。
人脸识别是在人脸检测的基础上，对检测到的人脸进行特征提取和比对，从而识别出不同的人脸。人脸识别算法 通常采用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。
车牌识别系统
车牌定位
车牌定位是车牌识别系统的第一步，其 目的是在给定的图像中找到车牌的位置 和大小。车牌定位算法通常采用基于颜 色和形状的方法，结合图像处理技术进 行实现。
数字图像处理课件
目录
• 数字图像处理概述 • 数字图像处理基础知识 • 数字图像处理算法 • 数字图像处理实践 • 数字图像处理案例分析 • 数字图像处理前沿技术与发展趋势
01
数字图像处理概述
图像处理的基本概念
图像
由大量像素组成的二维矩阵，每个像素包含该 点的颜色信息。
图像处理
对图像进行各种操作，以提取有用的信息和特 征。
读取和写入图像
使用OpenCV可以轻松地读取和 写入各种图像格式，如JPG、 PNG等。
03
直方图均衡化
通过直方图均衡化可以改善图像 的对比度，使图像更加清晰。
02
图像缩放和旋转
OpenCV提供了图像缩放和旋转 的功能，可以方便地对图像进行
变换。
04
边缘检测和特征提取
OpenCV提供了多种边缘检测算 法和特征提取方法，可以用于图
数字图像处理
利用计算机对图像进行数字化处理，以实现更高效、准确的处理。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
看图像隐密取证的论文和《数字图像处理》。 1.《图像隐藏信息提取攻击与可逆数据隐藏》 田雨果 2.《面向隐私保护的数字图像隐写方法研究》 殷赵霞 3.《基于隐藏容量的数字图像信息隐藏算法研究》 韩佳伶
4.近期学习总结与收获
4.2常见的图像篡改类型（按照篡改发生的阶段） 图像来源篡改 计算机生成 绘画 基于过 程的图 像篡改 手段分 类 复制—粘贴(同幅图像）
图像内容篡改
拼接（不同图像） 变种 重获 润饰
后处理篡改
增强 JPEG重压缩
4.近期学习总结与收获
4.3数字图像内容取证
定义 通过对图像统计特性的分析来判断图像的真实性、完 整性、原始性和反映场景的客观性。
2.2.研究生学习的特点
1.从被教育到自我教育
2.从他人认可到自我认可 4.从记忆到运用
6.从面到点 8从接受到创造
3.从群居到独居
5.从解题到找题
7.从整块学习到零星学习
2.研究生学习认识与规划
2.3研究生需要具备的能力
1.文献检索技能 四种 能力 3.论文撰写
2.实验技能
4.论文发表
2.研究生学习认识与规划
盲取证技术的过程模型
4.近期学习总结与收获
4.4数字图像盲取证技术 复制-粘贴篡改操作取证（相似区域的存在） 重压缩重采样取证（DCT系数、像素相关性的改变）
数字图 像盲取 证技术 模糊润饰取证（局部相关性的破坏）
图像获取设备取证（利用成像器件遗留痕迹） 图像隐密取证（载体数据分布特性的改变）
4.近期学习总结与收获
4.5取证技术的评价指标
FPR(false positive rate)= 把未篡改图像错判为篡改图像的个数
未篡改图像的总个数
判定为经过篡改图像的个数 TPR(true positive rate)= 经过篡改图像的总个数
目标：降低FPR，提高TPR
5.下一步的学习计划
4.《数字图像取证与反取证技术研究》 盛国瑞 5.《数字图像被动取证与反取证技术研究》曹雁军 6.《数字图像盲鉴别的关键理论与技术研究》 吕颖达 7.《数字图像真伪鉴别技术研究》 陈海鹏 8.《基于局部纹理特征的计算机生成图像盲鉴别算法》李梦臻 9.《基于分形维数和小波域特征的计算机生成图像检测算法》孙利
短小精悍，课件占用空间小；能独立运行，实用性强； 良好的互动性和灵活性；
c.数据结构本身的难度 数据结构以C语言为基础，从应用的角度，它比其它高 级语言更难掌握。
1.本科毕业设计
1.2主要内容
首先，介绍了制作多媒体课件的常用工具，并比较 各种软件的优缺点。 其次，针对《数据结构》本身的特点，分析传统讲授数 据结构课程的方法和现在利用FLASH制作课件的优点。
2.4如何做？
合作 6
success
强大的心脏
合作
毅力 3 时间 2 身体 1
3.对数字图像真伪鉴别的认识
3.1研究背景
计算机技术和数字相机、图像编辑软件的发展使得“眼 见”不一定“为实”，“有图”不一定“有真相”，这对 社会稳定产生不良影响。因此，建立维持秩序的“数字警 察”——数字图像篡改取证成为当务之急。
然后，运用Macromedia Flash Professional 8软件，以清华大 学出版社的《数据结构》中排序算法为例来制作FLASH课件。
最后，对整个课件制作过程做出总结，得出多媒体课 件可以更好地提高学生认知度的结论。
1.本科毕业设计
1.3存在的问题
（1)播放完本张幻灯片返回上一页时，上页的动画效果 有可能消失，尤其是在对文本实施时间轴特效（变形或 转换）后，并且后边的帧在“动作”面板中无法添加代 码。
5.加强对反取证技术的研究。反取证会促进、推动取证技术的发展。
4.近期学习总结与收获
4.1近期所看文献和论文 1.《数字图像取证技术》 周琳娜、王东明等 北京邮电出版社
2.《数字图像内容取证技术》周琳娜、张茹等 高等教育出版社 3.《数字图像处理》Rafael C. Gonzalez等 电子工业出版社
（2)当从外部加载.swf的文件到课件中后，无法控 制播放完成后消失，使其不影响后续幻灯片的效果。
2.研究生学习认识与规划
2.1研究是什么？
Research is a human activity based on intellectual investigation and aimed at discovering, interpreting, and revising human knowledge on different aspects of the world.
3.2研究现状
图像真伪鉴别技术起步较晚，现在刚起步、不成熟、有 较大发展空间，但已取得一定成果。其中，主动取证技术在 实际应用中有局限，而盲取证技术是未来主导方向。
3.对数字图像真伪鉴别的认识
3.3未来发展方向 1.集中在图像统计特性的建模研究 自然图像模型 数字图像特定篡改模型 数字图像隐密分析模型 2.针对多类型的图像退化建立多手段综合的还原工具。 3.从理论研究到实际应用，例设计不依赖训练数据库的取证技术。 4.设计联合多种检测算法的盲鉴别技术。
分类 主动取证技术和被动取证技术（盲取证技术） 主动取证技术
基于数字 签名的图 像取证技 术
基于数字 水印的图 像取证技 术
4.近期学习总结与收获
数字签名 或水印 数字 图像 传输 鉴别图像 真伪
自然场景
图像 获取 设备
主动取证技术的过程模型 图像 获取 设备
自然场景
数字 图像
传输
鉴别图像 真伪
学习汇报wenku.baidu.com
主要内容
1.本科毕业设计 2.研究生学习认识与规划 3.对数字图像真伪鉴别的认识
4.近期学习总结与收获
5.下一步的学习计划
1.本科毕业设计 基于FLASH软件的《数据结构》课件设计
1.1选题意义
a.传统教学方法的弊端 单一、呆板；信息量少，效率低；课堂氛围沉闷；难以 形象化地表示一些过程； b.flash的优点
4.近期学习总结与收获
4.2常见的图像篡改类型（按照篡改发生的阶段） 图像来源篡改 计算机生成 绘画 基于过 程的图 像篡改 手段分 类 复制—粘贴(同幅图像）
图像内容篡改
拼接（不同图像） 变种 重获 润饰
后处理篡改
增强 JPEG重压缩
4.近期学习总结与收获
4.3数字图像内容取证
定义 通过对图像统计特性的分析来判断图像的真实性、完 整性、原始性和反映场景的客观性。
2.2.研究生学习的特点
1.从被教育到自我教育
2.从他人认可到自我认可 4.从记忆到运用
6.从面到点 8从接受到创造
3.从群居到独居
5.从解题到找题
7.从整块学习到零星学习
2.研究生学习认识与规划
2.3研究生需要具备的能力
1.文献检索技能 四种 能力 3.论文撰写
2.实验技能
4.论文发表
2.研究生学习认识与规划
盲取证技术的过程模型
4.近期学习总结与收获
4.4数字图像盲取证技术 复制-粘贴篡改操作取证（相似区域的存在） 重压缩重采样取证（DCT系数、像素相关性的改变）
数字图 像盲取 证技术 模糊润饰取证（局部相关性的破坏）
图像获取设备取证（利用成像器件遗留痕迹） 图像隐密取证（载体数据分布特性的改变）
4.近期学习总结与收获
4.5取证技术的评价指标
FPR(false positive rate)= 把未篡改图像错判为篡改图像的个数
未篡改图像的总个数
判定为经过篡改图像的个数 TPR(true positive rate)= 经过篡改图像的总个数
目标：降低FPR，提高TPR
5.下一步的学习计划
4.《数字图像取证与反取证技术研究》 盛国瑞 5.《数字图像被动取证与反取证技术研究》曹雁军 6.《数字图像盲鉴别的关键理论与技术研究》 吕颖达 7.《数字图像真伪鉴别技术研究》 陈海鹏 8.《基于局部纹理特征的计算机生成图像盲鉴别算法》李梦臻 9.《基于分形维数和小波域特征的计算机生成图像检测算法》孙利
短小精悍，课件占用空间小；能独立运行，实用性强； 良好的互动性和灵活性；
c.数据结构本身的难度 数据结构以C语言为基础，从应用的角度，它比其它高 级语言更难掌握。
1.本科毕业设计
1.2主要内容
首先，介绍了制作多媒体课件的常用工具，并比较 各种软件的优缺点。 其次，针对《数据结构》本身的特点，分析传统讲授数 据结构课程的方法和现在利用FLASH制作课件的优点。
2.4如何做？
合作 6
success
强大的心脏
合作
毅力 3 时间 2 身体 1
3.对数字图像真伪鉴别的认识
3.1研究背景
计算机技术和数字相机、图像编辑软件的发展使得“眼 见”不一定“为实”，“有图”不一定“有真相”，这对 社会稳定产生不良影响。因此，建立维持秩序的“数字警 察”——数字图像篡改取证成为当务之急。
然后，运用Macromedia Flash Professional 8软件，以清华大 学出版社的《数据结构》中排序算法为例来制作FLASH课件。
最后，对整个课件制作过程做出总结，得出多媒体课 件可以更好地提高学生认知度的结论。
1.本科毕业设计
1.3存在的问题
（1)播放完本张幻灯片返回上一页时，上页的动画效果 有可能消失，尤其是在对文本实施时间轴特效（变形或 转换）后，并且后边的帧在“动作”面板中无法添加代 码。
5.加强对反取证技术的研究。反取证会促进、推动取证技术的发展。
4.近期学习总结与收获
4.1近期所看文献和论文 1.《数字图像取证技术》 周琳娜、王东明等 北京邮电出版社
2.《数字图像内容取证技术》周琳娜、张茹等 高等教育出版社 3.《数字图像处理》Rafael C. Gonzalez等 电子工业出版社
（2)当从外部加载.swf的文件到课件中后，无法控 制播放完成后消失，使其不影响后续幻灯片的效果。
2.研究生学习认识与规划
2.1研究是什么？
Research is a human activity based on intellectual investigation and aimed at discovering, interpreting, and revising human knowledge on different aspects of the world.
3.2研究现状
图像真伪鉴别技术起步较晚，现在刚起步、不成熟、有 较大发展空间，但已取得一定成果。其中，主动取证技术在 实际应用中有局限，而盲取证技术是未来主导方向。
3.对数字图像真伪鉴别的认识
3.3未来发展方向 1.集中在图像统计特性的建模研究 自然图像模型 数字图像特定篡改模型 数字图像隐密分析模型 2.针对多类型的图像退化建立多手段综合的还原工具。 3.从理论研究到实际应用，例设计不依赖训练数据库的取证技术。 4.设计联合多种检测算法的盲鉴别技术。
分类 主动取证技术和被动取证技术（盲取证技术） 主动取证技术
基于数字 签名的图 像取证技 术
基于数字 水印的图 像取证技 术
4.近期学习总结与收获
数字签名 或水印 数字 图像 传输 鉴别图像 真伪
自然场景
图像 获取 设备
主动取证技术的过程模型 图像 获取 设备
自然场景
数字 图像
传输
鉴别图像 真伪
学习汇报wenku.baidu.com
主要内容
1.本科毕业设计 2.研究生学习认识与规划 3.对数字图像真伪鉴别的认识
4.近期学习总结与收获
5.下一步的学习计划
1.本科毕业设计 基于FLASH软件的《数据结构》课件设计
1.1选题意义
a.传统教学方法的弊端 单一、呆板；信息量少，效率低；课堂氛围沉闷；难以 形象化地表示一些过程； b.flash的优点