随着计算机科学的飞速发展,多媒体信息安全成为当下备受关注的研究热点。作为其重要分支之一,数字图像隐写分析的目的在于检测图像数据中秘密信息的存在性,估计嵌入的信息量、破坏或截获秘密信息。由于自然景物的复杂多样,通常情况下,不同内容图像的统计特性互不相同,隐写前后各统计量的改变程度也有较大区别,因此,隐写分析的准确性既与秘密信息的嵌入策略有关,同时也取决于图像自身的内容特征。针对这一现象,本文主要研究基于内容的图像隐写分析技术,具体工作如下:在分析JPEG图像内容复杂度的基础上,提出基于预分类和特征扩展的通用隐写分析方法。首先按照DCT系数的分布特征对训练样本集进行不同类别的重叠划分,使每一类子库所包含的图像都具有相同或相似的统计特性;其次,分析现有检测特征的不足并对其进行有效扩展,以提高特征对隐写前后图像统计特性改变的敏感程度;然后,对分类后的各个子库分别提取扩展特征集以及构造各自的分类器模型。对于给定的待测图像,根据其内容复杂度与各类复杂度均值的最小距离进行预分类,提取特征并进行相应类别的分类器测试。实验结果表明,对于具有不同嵌入机制的隐写算法,该方法具有更好的检测性能。此外,为了解决传统方法未考虑图像统计特性、特征维数较高、运算量较大等不足,提出基于内容的空域图像通用隐写分析方法。该方法通过提取不同方向的差分像素共生矩阵作为分类特征向量,能对图像内容的复杂程度进行充分描述和刻画;通过对现有检测特征的有效改进来增加载体图像和载密图像之间的统计量差异。实验结果表明,该方法能显著提高空域隐写分析的检测准确性。总之,图像内容与隐写分析之间紧密相关,随着理论研究的不断开展,这一方面的成果将在信息安全领域产生深远的影响。