基于SVM分类器的三域特征融合图像隐写分析MATLAB系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了一种高效图像隐写分析算法，通过融合DCT、DWT和空域特征，结合SVM分类器检测图像中的隐藏信息，提升检测准确性与鲁棒性。

详 情 说 明

基于SVM分类器的三域特征融合图像隐写分析系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的多域特征融合图像隐写分析算法。系统通过同时提取图像在DCT域、DWT域和空域三个不同域的特征，利用支持向量机(SVM)分类器进行特征融合和分类识别。该系统能够有效检测图像中是否隐藏有秘密信息，并对多种隐写算法具有较强的鲁棒性，为图像安全分析提供可靠的技术支持。

功能特性

• 多域特征提取：同时从DCT域、DWT域和空域提取互补的特征信息
• 智能特征融合：采用先进的特征融合与降维技术，提升特征表征能力
• SVM分类识别：使用支持向量机进行高效分类，确保检测准确性
• 全面性能评估：提供准确率、召回率、F1分数等多维度性能指标
• 结果可视化：生成特征分布图、ROC曲线等直观分析图表
• 参数灵活配置：支持SVM核函数、特征维度等关键参数自定义设置

使用方法

训练阶段

1. 准备带标签的图像数据集（包含原始图像和隐写图像）
2. 配置SVM参数和特征提取参数
3. 运行训练程序，系统将自动提取三域特征并进行模型训练
4. 获取训练完成的SVM模型及性能评估报告

检测阶段

1. 输入待检测的单个图像文件或图像数据集
2. 系统自动提取特征并进行分类分析
3. 输出检测结果（正常图像/隐写图像）及置信度
4. 生成各域特征贡献度分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 统计和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持JPEG、BMP、PNG等常见图像格式

文件说明

main.m文件作为系统的主入口程序，负责协调整个隐写分析流程的运行。它实现了系统初始化、参数配置、特征提取调度、模型训练与优化、分类检测执行以及结果可视化生成等核心功能。该文件整合了各功能模块，确保三域特征的有效融合和SVM分类器的准确运行，同时提供完整的性能评估和报告输出能力。