MATLAB图像隐写检测系统StegoDetector：基于特征提取与分类模型

资 源 简 介

StegoDetector是MATLAB开发的隐写分析系统，支持LSB替换、JPEG隐写等算法。系统通过图像统计特征提取，利用分类模型自动识别含隐藏信息的图像，可检测图像是否被篡改。适合信息安全与数字取证应用。

详 情 说 明

StegoDetector - 基于特征提取与分类模型的图像隐写分析系统

项目介绍

StegoDetector 是一个专业的图像隐写分析系统，通过先进的图像统计特征分析技术和机器学习算法，实现对含有隐藏信息的隐写图像进行自动检测与识别。系统能够有效检测LSB替换、JPEG隐写等多种常见隐写方法，为数字图像安全提供可靠的技术保障。

功能特性

• 隐写检测功能：自动检测与识别含有隐藏信息的隐写图像
• 特征提取分析：从图像中提取统计特征，检测图像是否被修改以隐藏信息
• 多算法支持：支持检测LSB替换、JPEG隐写等多种常见隐写方法
• 可视化报告：生成详细的检测报告和可视化分析结果
• 高精度分类：基于SVM、随机森林等机器学习分类算法
• 频域分析：采用小波变换与频域分析技术进行深度特征提取

使用方法

基本检测

% 加载待检测图像 image_path = 'test_image.jpg'; result = main(image_path);

高级配置

% 设置检测参数 config.sensitivity = 0.8; % 检测灵敏度阈值 config.algorithm = 'LSB'; % 指定隐写算法检测 config.verbose = true; % 显示详细报告

% 执行检测 result = main(image_path, config);

模型训练

% 使用自定义数据集训练模型 training_set.clean_images = 'path/to/clean/images/'; training_set.stego_images = 'path/to/stego/images/'; model = main('train', training_set);

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux, macOS
• 运行环境：MATLAB R2020b 或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存要求：最低 8GB RAM，推荐 16GB 以上
• 存储空间：至少 2GB 可用空间

文件说明

该项目的主要入口文件实现了系统的核心功能集成，包括图像预处理、多维度特征提取、机器学习分类决策、检测结果生成与可视化报告输出。该文件协调各个功能模块的工作流程，支持单图像检测和批量处理模式，同时提供模型训练接口和参数配置选项，确保系统能够高效完成隐写分析任务并输出专业的技术报告。