作者：张政保 马懿 刘一川 杨小伟邻域相关性马尔可夫链相关性量化矩阵隐写检测
摘要：空域隐写作为最常用的隐写方式之一，对其进行隐写分析具有较高的实用价值。空域隐写破坏了图像的邻域相关性，通过分析其在隐写前后发生的改变，能有效检测图像是否进行了隐写。如何对邻域相关性进行量化分析成为问题解决的关键。通过对图像邻域相关性进行MC建模，提出了一种有效的空域隐写检测算法。该算法在相关性MC模型的基础上提取出相关性量化矩阵，分析了其在隐写前后发生的变化，并提取出相应的检测特征。最后，以Fisher分类器作为检测分类器进行了检测实验。实验结果表明该算法能有效检测多种空域隐写算法，其平均检测率达到85％以上。与其它空域隐写检测算法相比该算法具有更好的适用性。
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