数字图像取证ppt资料
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数字图像处理ppt课件
基于特征分类的辨认
总结词
通过提取图像中的特征，利用分类器对特征 进行分类，从而辨认图像的类别。
详细描写
基于特征分类的图像辨认方法是一种常用的 图像辨认方法。它通过提取图像中的特征， 如边缘、角点、纹理等，利用分类器如支持 向量机、神经网络等对特征进行分类，从而 辨认图像的类别。这种方法能够有效地提取 图像中的本质特征，并具有较强的鲁棒性，
纹理特征提取
灰度共生矩阵
通过分析图像中像素灰度值的空间依赖关系，形成共生矩阵，并从中提取出统 计特征，如对照度、能量和相关性等。该方法适用于描写图像的粗糙程度和方 向性。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波分量，通过分析小波系数的统计特性来提 取纹理特征。该方法能够有效地表示图像的细节信息和全局结构。
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。
04
CATALOGUE
特征提取
颜色特征提取
颜色直方图
通过统计图像中不同颜色像素的数量 ，形成颜色直方图作为图像的颜色特 征。该方法简单、有效，适用于不同 光照和视角变化的场景。
颜色矩
利用图像颜色的散布信息，通过计算 一阶矩（均值）、二阶矩（方差）和 三阶矩（偏度）来表示颜色特征。该 方法对颜色突变和噪声不敏锐。
图像辨认
基于模板匹配的辨认
遥感数字图像的获取和存储ppt课件
.
42
(3)偏振:指电磁波传播的方向性
电磁波有偏振、部分偏振和非偏振波， 许多散射光、反射光、透射光都是部分偏 振光。
偏振在微波技术中称为“极化”。遥感 技术中的偏振摄影和雷达成像就利用了电 磁波的偏振这一特性。
.
43
五、 电磁波谱
按电磁波在真空中传播的波长或频率递增 或递减顺序排列，就能得到电磁波谱
γ射线、X射线、紫外线、可见光、红外线、微波、无线电波
低
能量
高
.
44
红 • 可见光 绿
蓝
0.62 ~ 0.76μm 0.50 ~ 0.56μm 0.43 ~ 0.47μm
• 红外波段
远红外处 6 ~ 15μm 中红外 3 ~6μm 近红外 0.76 ~ 3μm
• 微波
1 mm~ 1m
.
45
六、 物体的发射辐射
d）高光谱遥感在精准农业中的应用．
e）在建设数字城市、数字省区和数字中国 中的应用：ＤＯＭ，ＤＥＭ和ＤＬＧ。
.
32
(6).遥感基础理论的发展
a) 从影像的几何与物理方程出发，开展 全定量化，遥感反演遥感正经历着由 定性→定量的发展；
.
33
b) 研究成象机理、地物波谱特性、各大 气层和气溶胶对电磁波谱的吸收和散 射特征、不同地物对电磁波的吸收、 发射和散射特征等
.
47
3 黑体辐射波谱曲线
.
48
黑体辐射的三个特性 :
(1)总辐射通量密度W是随温度T的增加而迅速增加
斯忒藩－玻耳兹曼公式:单位面积发出的总辐射能与 绝对温度的四次方成正比
(2）分谱辐射能量密度的峰值波长 随温度的增加向 短波方向移动
维恩位移定律 :若知道了某物体温度，就可以推 算出它所辐射的波段
数字图像处理课件ppt
06 数字图像处理的应用案例
人脸识别系统
总结词
人脸识别系统是数字图像处理技术的重要应 用之一，它利用计算机视觉和图像处理技术 识别人的面部特征，实现身份认证和安全监 控等功能。
详细描述
人脸识别系统通过采集输入的人脸图像，提 取出面部的各种特征，如眼睛、鼻子、嘴巴 等部位的形状、大小、位置等信息，并与预 先存储的人脸特征进行比对，从而判断出人 的身份。该系统广泛应用于门禁系统、安全
分类器设计
总结词
分类器设计是图像识别技术的核心，它通过训练分类器，使其能够根据提取的特征对图 像进行分类和识别。
详细描述
分类器设计通常采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络和决策树等。这些算法通 过训练数据集进行学习，并生成分类器模型，用于对新的未知图像进行分类和识别。
模式识别
总结词
模式识别是图像识别技术的最终目标，它通 过分类器对提取的特征进行分类和识别，实 现对图像的智能理解和处理。
源调查和环境监测。
计算机视觉
为机器人和自动化系统提供视 觉感知能力，用于工业自动化
、自主导航等。
数字图像处理的基本流程
特征提取
从图像中提取感兴趣的区域、 边缘、纹理等特征，为后续分 类或识别提供依据。
图像表示与压缩
将图像转换为易于处理和分析 的表示形式，同时进行数据压 缩，减少存储和传输成本。
预处理
详细描述
模式识别在许多领域都有广泛应用，如人脸 识别、物体识别、车牌识别等。通过模式识 别技术，可以实现自动化监控、智能安防、 智能驾驶等应用。随着深度学习技术的发展 ，模式识别的准确率和鲁棒性得到了显著提 高。
05 数字图像处理中的常用算 法
傅里叶变换算法
傅里叶变换
数字取证技术追踪与分析网络犯罪证据培训课件
实际操作演示及注意事项
确保操作环境安全
在进行取证操作时，要确保操作 环境的安全性和稳定性，避免数
据泄露或损坏。
遵循法律程序
在取证过程中，要严格遵守法律 程序和相关规定，确保取证活动
的合法性和有效性。
记录详细操作步骤
在取证过程中，要详细记录每一 步操作过程和结果，以便后续复
查和验证。
05
法律法规与伦理道德考量
者的行为轨迹。
网络流量数据
捕获网络传输过程中的数据包 ，通过分析可发现异常流量和 恶意行为。
文件和数据库
存储着大量的用户信息和业务 数据，可能成为网络犯罪的攻 击目标或留下犯罪痕迹。
社交媒体和通讯记录
犯罪嫌疑人在社交媒体上的发 言和通讯记录可能成为关键证
据。
网络犯罪证据特点分析
隐蔽性
网络犯罪证据往往隐藏 在大量的正常数据中，
电子数据已被广泛认可为 一种有效的法律证据，对 于打击网络犯罪具有重要 意义。
易于篡改
电子数据易于被篡改且不 留痕迹，因此确保其完整 性和真实性至关重要。
技术依赖性
电子数据的收集、保存和 分析需要依赖特定的技术 手段和工具。
常见网络犯罪证据类型
系统日志
记录计算机系统或网络设备的 操作和活动，可用于追踪攻击
难以被直接发现。
易逝性
电子数据容易被覆盖或 删除，因此及时收集和
保存证据至关重要。
多样性
网络犯罪证据类型多样 ，包括文本、图像、音 频、视频等多种形式。
跨地域性
网络犯罪往往涉及多个 国家和地区，证据的收 集和分析需要跨国合作
。
03
数字取证技术方法与实践
数据恢复与提取技术
数据恢复技术
《数字图像处理基础》课件
数字图像的表示与存 储方式
讨论数字图像的表示方法，包 括二进制表示、向量图像和光 栅图像等。
第三章：数字图像预处理
1
图像增强
2
探讨图像增强的方法和技术，如直方图
均衡化、增强对比度等。
3
图像边缘检测
4
介绍常用的边缘检测算法，如Sobel、滤波
解释图像滤波的概念和作用，介绍常用 的滤波器及其应用。
《数字图像处理基础》 PPT课件
数字图像处理基础PPT课件将帮助您深入了解数字图像处理的原理、方法和应 用。通过本课程，您将掌握数字图像处理领域的基本概念和技巧，为将来的 进一步学习和应用打下坚实的基础。
第一章：数字图像处理概述
数字图像处理介绍
了解数字图像处理的定义和基本原理，并掌握其在各个领域中的应用。
第五章：数字图像特征提取与识别
图像特征提取
介绍图像特征提取的目的和方 法，如灰度共生矩阵和尺度不 变特征变换（SIFT）。
模板匹配
解释模板匹配的原理和应用， 讨论常见的模板匹配算法。
目标检测
探讨目标检测的技术和方法， 如基于特征的方法和深度学习 方法。
第六章：数字图像处理算法优化
1
图像处理算法优化的意义
图像二值化
讲解图像二值化的原理和算法，介绍基 于阈值的二值化方法。
第四章：数字图像分割
图像分割概述
解释图像分割的概念和作用，并 探讨常见的图像分割方法。
基于边缘分割
介绍基于边缘检测的图像分割方 法，包括Canny边缘检测和Sobel 边缘检测。
基于区域分割
讨论基于区域的图像分割方法， 如区域生长和分水岭算法。
数字图像技术趋势
讨论数字图像处理技术的趋势，如增强现实和虚拟现实的发展。
数字图像处理复习资料课件
1.谢谢聆 听
03
均值滤波
通过将每个像素的值设置 为邻近像素值的平均值， 减少图像的噪声和细节， 提高图像的平滑度。
中值滤波
将每个像素的值设置为邻 近像素值的中值，有效去 除椒盐噪声，保护图像边 缘。
高斯滤波
通过使用高斯函数对图像 进行平滑处理，减少噪声 和细节，提高图像的平滑 度。
图像边缘检测算法
Sobel算子
多尺度图像处理
02
多尺度图像处理技术可以更好地描述图像的局部特征和纹理信
息，近年来得到了广泛的应用和研究。
稀疏表示和压缩感知
03
稀疏表示和压缩感知理论在图像去噪、压缩和重构等方面具有
很大的优势，成为数字图像处理领域的重要研究方向。
深度学习在图像处理中的应用
卷积神经网络（CNN）
CNN是深度学习在图像处理中最常用的模型之一，具有平移不变性和强大的特征表达能 力，广泛应用于图像分类、目标检测、分割等任务。
场景。
K均值聚类分割
通过将像素分为K个聚类，根据聚 类中心表示像素的颜色信息，实现 图像分割。
基于区域的分割
根据像素的颜色和空间信息，将图 像分割成若干个区域，实现图像分 割。
数字图像处理的实际应用
04
医学图像分析
医学影像诊断
利用CT、MRI等医学影像 ，通过图像处理技术辅助 医生进行疾病诊断。
总结词
理解边缘检测原理，掌握常见算法实现 。
VS
详细描述
边缘检测是数字图像处理中的重要环节之 一，其目的是检测图像中的边缘和轮廓。 常见的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt 、Roberts等。在实验中，需要理解各种 算法的原理和实现方法，并针对具体应用 场景选择合适的算法进行实验。
数字图像取证
数字图像取证照片被用作记录事件、人物和地点已有100多年的历史。
随着创新的设备和技术的广泛使用，拍摄获得的图像数量不断增加，数字图像现在已是无处不在。
技术的进步，使得数字媒体及数字图像已经成为我们主要的信息来源，它们被用作法庭上的证据、病历的一部分以及财务文件。
随之而来的则是一些以前从未遇到的问题，产生了一个新兴的研究领域：即数字图像取证。
数字图像取证所获得的定量证据关注数字图像的来源和真实性。
在实践中，数字图像取证，可以简单定义为如下过程：第一步，在可疑装置中获取图像证据，以及对这些提取出来的图像进行更有效地搜索和组织；第二步，对图像的源属性和认证进行分析；第三步，取证专家在法庭中给出有关调查结果。
本书探讨了数字图像已经变得比以往法律和医学证据更加无处不在的原因。
其主要目的是从研究人员、执法人员和法律专业人士的角度，以及数字图像取证的各个方面进行全面地概述和理解，提供数字图像取证的整体概况。
希望本书对数字图像取证技术领域感兴趣及参与研究的学生、研究人员、取证专家、执法人员和摄影爱好者的学习、研究、应用及设计有所帮助，激励读者在这一新兴领域有新的发现。
全书由4部分组成。
第1部分主要解决数字图像在数码相机创建问题、图像的不同格式及存储特性和如何从存储设备中提取、恢复图像证据；第2-3部分提出对于图像取证分析中已有的最先进的科学及学术上安全的处理方法，集中研究了图像源属性和图像真实性验证问题，为读者呈现了自然图像的特点，并描述了用于检测图像是否被篡改、合成，以及怎样从图像中获取真实图像的技术；第四部分介绍了图像取证中的一些实际问题，即法庭上的数字图像的有效性问题，并从攻击者角度介绍了反取证。
另外，本书也分析了在数字图像领域中的一些非常深刻的问题，即如何系统地、详细地处理新的应用中的准确性？图像看起来真实，但是否果真如此？相机拍摄到了什么？我们看到的图像中有没有被篡改或细微改变的地方？本书对这些复杂的问题进行了详细的解答。
数字图像处理入门ppt课件
• 关于matlab
– 如何构建一个矩阵？如何取得矩阵中具体一个 元素的值，如何修改一个（块）元素的值？
– 写一个循环程序，遍历整个矩阵，把每个像素 的值做一个变换，如y = 3x+1
– 矩阵的基本运算：加，减，乘，点乘 – 求一个图像的负片，用两种方法（一种是循环
遍历，一种是矩阵运算）实现。
六、图像的基本运算
•减
– C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)
• 应用举例
– 显示两幅图像的差异，检测同一场景两幅图像 之间的变化
六、图像的基本运算
• 点乘
– C(x,y) = A(x,y) .* B(x,y)
六、图像的基本运算
•与
– g(x,y) = f(x,y) ∧ h(x,y)
一、数字图像的概念
图像（Image）： 视觉景物的某种形式的表示和记录
我们把数字格式存储的图像称为“数字图像”
“数字”
“模拟”
计算机存储的图片 传统光学照片
数码相机拍摄的图像 传统的电视图像
传感器阵列
模拟图像
三步
数字图像
1.采样 空间离坐标(x,y)的离散化， 确定水平和垂直 方向上的像素个数N、M，f(x,y)→f(m,n)
如何获得图像中第m行n列像素的灰度值？如果是彩色 图像呢？ – 如何吧真彩色图像转换成灰度图像，然后转换成二值 图像？ – 如何得到该图像中灰度值最大（最小）的像素的位置 和取值？如何计算图像的均值？ – 什么是灰度图像的直方图？如何计算灰度图像直方图， 如何显示/直方图反映图像的什么性质？
作业2
图像的直方图
21
不同图像的直方图反映图像的不同特点：
对比度低 对比度高
22
– 如何构建一个矩阵？如何取得矩阵中具体一个 元素的值，如何修改一个（块）元素的值？
– 写一个循环程序，遍历整个矩阵，把每个像素 的值做一个变换，如y = 3x+1
– 矩阵的基本运算：加，减，乘，点乘 – 求一个图像的负片，用两种方法（一种是循环
遍历，一种是矩阵运算）实现。
六、图像的基本运算
•减
– C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)
• 应用举例
– 显示两幅图像的差异，检测同一场景两幅图像 之间的变化
六、图像的基本运算
• 点乘
– C(x,y) = A(x,y) .* B(x,y)
六、图像的基本运算
•与
– g(x,y) = f(x,y) ∧ h(x,y)
一、数字图像的概念
图像（Image）： 视觉景物的某种形式的表示和记录
我们把数字格式存储的图像称为“数字图像”
“数字”
“模拟”
计算机存储的图片 传统光学照片
数码相机拍摄的图像 传统的电视图像
传感器阵列
模拟图像
三步
数字图像
1.采样 空间离坐标(x,y)的离散化， 确定水平和垂直 方向上的像素个数N、M，f(x,y)→f(m,n)
如何获得图像中第m行n列像素的灰度值？如果是彩色 图像呢？ – 如何吧真彩色图像转换成灰度图像，然后转换成二值 图像？ – 如何得到该图像中灰度值最大（最小）的像素的位置 和取值？如何计算图像的均值？ – 什么是灰度图像的直方图？如何计算灰度图像直方图， 如何显示/直方图反映图像的什么性质？
作业2
图像的直方图
21
不同图像的直方图反映图像的不同特点：
对比度低 对比度高
22
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。
Digital image forensics : a booklet for beginner
数字图像取证
数字图像处理离我们的生活越来越近
21世纪以来，随着电子技术的飞速发展，数 码相机及图像扫描设备迅速普及，数字图像已 广泛应用于人们的日常办公、学习以及生活当 中。以Photoshop、iPhoto、ACDSee等为代表 的图像处理软件功能越强大，使用越来越方便， 普通用户很容易利用这些工具编辑、修改、美 化图像。
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 数字图像取证的前景和未来
作者定义固有的篡改图像指纹m为
，
这个用来在运用了m后灰度直方图的改变。
• 指纹被建立模型和分析来区分篡改图像和真实图像。
图像融合检测
• 将不同图像的部分拼接进一幅图像导 致图像融合篡改。 • 现代编辑工具允许以一种有说服力的 方式覆盖拼接痕迹，但是对篡改者来说要匹 配组成合成图像区域的光照条件仍然是不可 能的，很多研究都致力于通过场景光照分析 来进行篡改检测。该技术基于对阴影的几何 的和光度的属性的分析。通过点光源观察一 个物体亮度，和这个物体在地板上的阴影是 与平面同源性有关的，作者提出验证在一个 场景中的的所有物体是否满足该同源性条件。
数字图像处理 PPT课件
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课程教学引导 • 教材选择 • 教学结构及主要重点 • 教学目的
目录
第一章 概 论 第二章 数字图像处理基础 第三章 VC＋＋图像编程基础 第四章 图像增强与平滑 第五章 图像分割与边缘检测 第六章 图像的几何变换 第七章 频域处理 第八章 数学形态学及其应用 第九章 图像特征与理解 第十章 图像编码 第十一章 图像复原
应用实例（续）
无线电波成像 主要用途： ������ 医学（核磁共振成像）
������ 天文观测
应用实例（续）
其它成像模式 ������ 声波成像：
������ 地质勘探、工业、医学 ������ 电子显微镜
应用实例（续）
数字图像处理－绪论
基本概念 应用实例 研究目的 主要研究内容 本课程特点
当造成图像退化（图像品质下降）的原因已知时，
复原技术可以对图像进行校正。图像复原最关键的是对每
种退化都需要有一个合理的模型。
主要研究内容（续）
4、图像分割（Image Segmentation）
主要研究内容（续）
5、图像分析
图像处理应用的目标几乎均涉及到图像分析， 即 对图像中的不同对象进行分割、 特征提取和表示，从
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 图像获取、表示与表现 ������图像增强 ������图像复原 ������图像分割 图像分析 ������图像重建 ������图像编码压缩 ……
主要研究内容（续）
1. 图像获取、表示和表现
该过程主要是把模拟图像信号转化为计算机所能 接受的数字形式，以及把数字图像显示和表现出来（ 如打印）。这一过程主要包括摄取图像、 光电转换及 数字化等几个步骤。
课程教学引导 • 教材选择 • 教学结构及主要重点 • 教学目的
目录
第一章 概 论 第二章 数字图像处理基础 第三章 VC＋＋图像编程基础 第四章 图像增强与平滑 第五章 图像分割与边缘检测 第六章 图像的几何变换 第七章 频域处理 第八章 数学形态学及其应用 第九章 图像特征与理解 第十章 图像编码 第十一章 图像复原
应用实例（续）
无线电波成像 主要用途： ������ 医学（核磁共振成像）
������ 天文观测
应用实例（续）
其它成像模式 ������ 声波成像：
������ 地质勘探、工业、医学 ������ 电子显微镜
应用实例（续）
数字图像处理－绪论
基本概念 应用实例 研究目的 主要研究内容 本课程特点
当造成图像退化（图像品质下降）的原因已知时，
复原技术可以对图像进行校正。图像复原最关键的是对每
种退化都需要有一个合理的模型。
主要研究内容（续）
4、图像分割（Image Segmentation）
主要研究内容（续）
5、图像分析
图像处理应用的目标几乎均涉及到图像分析， 即 对图像中的不同对象进行分割、 特征提取和表示，从
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 图像获取、表示与表现 ������图像增强 ������图像复原 ������图像分割 图像分析 ������图像重建 ������图像编码压缩 ……
主要研究内容（续）
1. 图像获取、表示和表现
该过程主要是把模拟图像信号转化为计算机所能 接受的数字形式，以及把数字图像显示和表现出来（ 如打印）。这一过程主要包括摄取图像、 光电转换及 数字化等几个步骤。
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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.
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。
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
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。
学习汇报
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。
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
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
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
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。
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）
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
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。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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。