自上个世纪九十年代以来，信息隐藏技术已经成为信息安全领域的新热点之一。用于版权保护的数字水印技术和用于隐蔽通讯的隐写术是信息隐藏的两大重要应用。信息隐藏检测作为信息隐藏技术中的一个重要的研究方向，它的目的就是要发现隐藏在数字载体中的信息，然后作进一步的提取或破坏。一方面，它可以有效地提高信息隐藏算法的安全性和使用性；另一方，它可以防止信息隐藏技术的非法应用，对于维护网络安全，防止网络泄密，维护国家安全有着非常重要的意义。由于网络中大量存在数字图像，又使得数字图像成为信息隐藏的主要载体，基于数字图像的信息隐藏检测技术有着广泛的应用前景。 本论文的目的就是对基于图像的隐写检测加以研究，以期发现灵敏实用的检测方式。论文主要工作有：1、简要介绍了静止图像的分类及特性，对几种有代表性的隐写方式分析了其典型的检测算法，重点分析了基于图像的隐写及检测。2、在进一步分析总结现有检测手段的基础上，提出了一种QIM检测的算法，该算法通过对图像频域系数的频谱进行分析，并提取特征量，然后使用神经网络分类器进行分类，实验结果表明该算法在检测方面的良好性能，并能够对信息隐藏的位置进行较精确的定位。3、由于当前没有一种通用的盲检测算法能够检测出一类或几类信息隐藏，加上嵌入算法的不断产生，想要检测多种隐藏难度很大，对此，本论文提出了一种信息隐藏的检测平台，可以通过插件形式实时的加入检测算法，期望能够实现通用盲检测。同时该平台采用分布式架构，以防火墙形式运行，具有较高的使用价值和实际意义。