随着信息技术的发展和应用不断地深入，信息安全越来越被世界各国所重视。当前，对秘密信息传送的研究主要有两个大方向，一种是以现代密码学为核心的信息安全技术，另一种为以信息隐藏为核心的信息安全技术。前者主要以隐藏信息内容来达到信息安全，后者不仅隐藏了信息的内容，而且还隐藏了信息的存在。因此，虽然国际上于1992年正式提出信息隐藏的概念，但信息隐藏的理论与技术研究目前发展迅速，己成为信息安全领域研究的热点之一。 本文在高阶统计量的基础上，提出了一种针对F5的图像隐藏信息检测算法和一种通用的图像隐藏信息盲检测算法。在这两种检测算法中，本文首先提取训练图片的有效图像特征值，将其作为训练样本，然后，训练分类器生成2类分类模型，最后，提取待测图片的特征值，输入分类模型，判断图像是否含有隐藏信息。如何提取有效的图像特征值是本文的重点。 在针对F5的专用检测算法中，本文将特征函数与高阶统计量相结合，选取图像小波子带系数及其线形预测误差的特征函数的高阶统计量作为图像的特征值。而在通用盲检测算法中，本文采用由多个特征值组成的多维图像特征向量，它包括图像的梯度能量、质量评价量和基于高阶统计量的特征值。试验显示，F5检测算法和盲检测算法可以可靠的检测出图像中是否含有隐藏信息。