基于MATLAB的RS统计分析数字图像隐写检测工具箱

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了针对LSB隐写术的RS统计分析检测系统。通过对输入图像进行特征分析，计算关键参数以检测隐写痕迹，并提供可靠性评估。适用于数字图像安全与信息隐藏研究。

详 情 说 明

基于RS统计分析的数字图像隐写分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB环境开发的数字图像隐写分析系统，专门用于检测LSB（最低有效位）隐写术的痕迹。系统采用RS统计分析这一经典方法，能够对输入的图像进行自动特征分析，计算RS参数，并通过相关性分析判断图像是否存在LSB隐写嵌入的痕迹。该系统不仅提供检测结果，还提供可靠性评估，帮助用户判断检测的可信度。

功能特性

• RS统计分析：利用RS方法对图像进行统计分析，提取LSB隐写相关特征
• 多格式支持：支持标准的RGB或灰度图像文件（如.jpg，.png，.bmp等）
• 可视化分析：提供分析过程的中间图像和RS参数曲线图
• 智能判断：基于相关性分析判断隐写可能性，并输出置信度指标
• 可靠性评估：提供相关性系数等指标，评估检测结果的可靠性

使用方法

1. 准备待分析的图像文件
2. 运行主程序文件
3. 根据提示选择输入图像或直接提供图像矩阵
4. 系统将自动完成以下分析流程：

- 图像预处理和格式转换 - RS参数计算和特征提取 - 相关性分析和隐写可能性判断

1. 查看分析结果：

- 中间过程图像 - RS参数曲线图 - 隐写检测结果及可能性评估 - 置信度指标和相关性系数

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必需工具箱：图像处理工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括图像输入与预处理、RS统计分析执行、LSB隐写特征参数计算、相关性分析算法实现、结果可视化生成以及隐写可能性判断与置信度评估。该文件作为系统的主要入口点，协调各个功能模块的协作，确保从图像输入到结果输出的完整分析流程顺畅执行。