MATLAB隐写分析检测系统：多维特征提取与机器学习模式实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用多维图像特征提取技术，结合监督学习算法，检测数字图像中可能存在的隐写数据。系统支持分析LSB、DCT等多种隐写方法，可有效识别载体图像与含密图像的差异，提供高效的隐写分析工具。

详 情 说 明

基于多维特征提取与机器学习模式的隐写分析检测系统

项目介绍

本项目是一套完整的隐写分析检测工具，旨在识别数字图像中通过LSB、DCT系数修改等隐写技术嵌入的隐藏信息。系统通过对图像进行预处理、多维特征提取，并利用监督学习算法（如SVM、集成学习或深度学习模型）训练分类器，从而区分载体图像与含密图像。系统支持JPEG、PNG、BMP等常见格式的批量检测，并提供详细的检测报告与置信度评估。

功能特性

• 多格式支持：可处理JPEG、PNG、BMP等多种图像格式的批量输入。
• 多维特征分析：提取图像统计特征（如像素值分布、DCT系数分布、相邻像素相关性）。
• 机器学习分类：集成SVM、集成学习等算法，支持模型训练与迁移。
• 检测结果输出：生成文本检测报告（含置信度），并提供可视化结果（可疑区域标记或特征对比图）。
• 模型性能评估：在训练模式下输出准确率、召回率等指标。

使用方法

快速开始

1. 将待检测图像放入指定输入目录。
2. 运行主程序，系统将自动加载模型（如提供预训练模型）或使用默认参数。
3. 查看输出目录中的检测报告与可视化结果。

参数配置

• 若需使用预训练模型，请将模型文件（.mat或自定义格式）置于模型路径下。
• 可通过配置文件调整隐写算法参数（如嵌入强度、隐写方法类型）。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux（Ubuntu 18.04+）
• 运行环境：MATLAB R2020b 或更高版本，或 Python 3.8+（依赖库见requirements.txt）
• 硬件建议：内存≥8GB，支持OpenGL的显卡（用于可视化处理）

文件说明

主程序文件作为系统的核心入口，其功能覆盖了整个检测流程的调度与控制。它负责协调图像数据的读取与预处理，调用特征提取模块生成多维特征向量，并根据运行模式（训练或检测）选择相应的机器学习模型进行加载或训练。在检测模式下，该程序完成对输入图像的分类判断，生成包含置信度的检测报告及可视化结果；在训练模式下，则执行模型训练与性能评估，并输出关键指标。