基于小波子带特征函数矩和主成分分析的图像隐写分析方法

摘要

针对图像隐写提出了基于小波特征函数矩的通用隐写分析方法.取图像的三级小波分解及第一级对角子带的再一次小波分解共17个子带的前三阶特征函数统计矩共51维特征,为更好地提高检测性能;再对图像的预测误差图像做相同的分解,求得同样子带的51维特征函数统计矩,共计102维特征;基于K-L变换的主成员分析方法进行特征降维;经支持向量机分类进行隐写分析.仿真结果显示提出的方法对IPHide和Jstego隐写有较好的检测性能.