周琳娜，博士，长期从事数字取证、图像分析与处理、信息隐藏、多媒体信息安全等领域的研究与鉴定工作；作为负责人，承担国家自然科学基金项目“基于综合特征的数字图像盲取证技术”的研究，负责和参与完成了多项国家863、973项目和省部级科研项目的研究，获得国家发明二等奖1项，国家科技进步二等奖1项，省部级科技进步奖多项；出版专著一部。

    《数字图像内容取证》从数字图像来源取证、篡改取证和模糊退化图像复原取证的角度对数字图像内容安全进行研究，全面介绍了数字图像内容取证的原理、技术基础和主要方法，着重反映近年来国际国内在这一领域的研究水平和动态；从取证技术应用的角度给出了数字图像内容取证技术的研究模型，讨论和研究了数字图像内容的原始性、真实完整性和客观准确性三个方面的取证手段和方法，包括数字相机、手机、扫描仪等图像来源取证，复制—粘贴、重采样、模糊润饰等图像篡改取证，图像去噪、增强、去雾、超分辨率等模糊图像复原取证；此外，还给出了数字图像篡改综合取证系统的研究思路和实现方法。
    《数字图像内容取证》可作为计算机和电子信息科学专业研究生的教学参考书，也可供相关专业工程技术人员参考。

第1章 绪论
1.1 数字图像内容取证的研究背景
1.2 数字图像内容取证的相关概念
1.2.1 定义及相关性质
1.2.2 数字水印
1.2.3 计算机取证
1.2.4 人类视觉、计算机视觉与数字图像处理
1.3 数字图像内容取证的研究现状
小结
参考文献

第2章 数字图像内容取证基础
2.1 常见的取证类型
2.1.1 数字图像篡改取证
2.1.2 模糊退化图像还原取证
2.2 图像与人类视觉基础
2.2.1 图像及其表示
2.2.2 亮度视觉
2.2.3 颜色视觉
2.3 数字图像处理基础
2.4 数理统计模型基础
2.4.1 数理统计理论基础
2.4.2 像素统计模型
2.4.3 ac系数的统计模型
2.4.4 图像的几种分布模型实验结果
2.5 数字图像内容取证的研究模型
2.5.1 数字图像来源取证
2.5.2 数字图像内容真实性取证
2.5.3 模糊退化图像内容还原取证
2.5.4 数字图像内容取证研究框架
2.5.5 数字图像内容取证的稳健性与安全性
小结
参考文献

第3章 数字图像来源取证
3.1 模拟成像与数字成像
3.2 成像器件遗留痕迹来源取证
3.2.1 数字相机成像过程遗留痕迹取证
3.2.2 扫描仪、手机图像来源取证
3.2.3 打印机图像来源取证
3.2.4 基于数字相机模式噪声特征的数字来源取证方法
3.3 三维场景遗留痕迹来源取证
3.4 计算机生成图像与自然图像来源取证
小结
参考文献

第4章 基于标识的取证
4.1 标识取证的基本原理
4.1.1 标识取证的定义与性质
4.1.2 标识取证的分类
4.1.3 可见数字水印与不可见数字水印
4.1.4 稳健性数字水印、脆弱性数字水印与数字指纹
4.2 标识取证的要求与算法设计
4.2.1 标识取证的要求
4.2.2 数字水印算法的设计
4.3 标识取证的应用与软件产品
4.3.1 标识取证的应用
4.3.2 标识取证的软件产品
4.4 标识取证的协议系统与研究方向
4.4.1 版权取证的协议系统
4.4.2 标识取证的研究方向
小结
参考文献

第5章 图像内容篡改盲取证
5.1 复制-粘贴篡改及取证
5.1.1 复制-粘贴篡改
5.1.2 复制-粘贴取证
5.1.3 基于sift匹配的复制-粘贴取证
5.2 重压缩、重采样操作及取证
5.2.1 图像重压缩和重采样操作
5.2.2 重压缩和重采样取证
5.2.3 二次压缩的jpeg图像真实性的过滤算法
5.3 模糊润饰及取证
5.3.1 模糊润饰操作及其特性
5.3.2 基于保持边缘平滑滤波检测人工模糊
5.3.3 基于benford定律检测高斯模糊
5.4 对正常操作稳健的图像篡改取证
5.4.1 对图像重采样稳健的篡改检测技术
5.4.2 对打印、扫描操作稳健的图像来源取证技术
5.5 其他篡改及取证
5.5.1 图像拼接及取证
5.5.2 图像修复及取证
5.5.3 二次获取及取证
5.6 篡改取证与来源取证
小结
参考文献

第6章 隐信道取证
6.1 隐信道取证系统模型
6.2 隐信道取证研究现状与发展趋势
6.3 隐信道取证技术分类
6.3.1 感官分析
6.3.2 统计分析
6.4 基于统计分析的隐信道取证技术
6.4.1 强针对性的隐写分析
6.4.2 通用盲检测法
6.5 基于隐写软件标识特征的隐信道取证
6.5.1 互联网中常见的隐写软件
6.5.2 基于软件标识特征的隐写检测
6.6 基于图像二次压缩的pq专用隐写分析技术
小结
参考文献

第7章 模糊退化图像复原取证
7.1 数字成像与图像模糊退化
7.1.1 数字成像原理
7.1.2 图像模糊退化的原因及判别
7.1.3 图像模糊退化／复原模型
7.2 图像去噪
7.2.1 图像噪声
7.2.2 数字图像去噪
7.3 图像增强
7.3.1 直方图修正
7.3.2 图像平滑
7.3.3 图像锐化
7.3.4 同态增晰
7.4 图像的其他去模糊复原
7.4.1 图像去压缩
7.4.2 图像超分辨率
7.4.3 图像去雾
7.4.4 图像融合
7.4.5 图像分析与图像理解
7.5 数字图像去模糊复原技术的特点
小结
参考文献

第8章 模糊图像复原实例--图像超分辨率
8.1 图像超分辨率综述
8.1.1 图像超分辨率问题描述
8.1.2 单幅图像超分辨率
8.1.3 多幅图像超分辨率
8.2 人脸超分辨率
8.2.1 人脸图像先验知识分析
8.2.2 基于样本库的人脸超分辨率算法
8.2.3 模糊人脸重建技术
8.3 车牌超分辨率
8.3.1 车牌超分辨率问题描述
8.3.2 序列图像稳定化
8.3.3 车牌图像多帧重建
小结
参考文献

第9章 数字图像篡改综合取证系统
9.1 数字图像篡改综合取证算法原理
9.1.1 复制-粘贴sift匹配检测
9.1.2 复制-粘贴dct检测
9.1.3 二次jpeg压缩检测
9.1.4 重采样检测
9.1.5 cfa检测
9.1.6 噪声一致性检测
9.1.7 光线一致性检测
9.2 图像篡改综合盲取证软件体系结构
9.3 系统实现的功能及用户界面
小结
参考文献

第10章 数字图像内容取证与信息安全
10.1 数字图像内容取证技术的地位与意义
10.2 取得的成果与面临的挑战
10.3 未来的发展方向