当前,图像空间域隐写分析是信息隐藏通信的最新技术,而图像空间域特征提取又是隐写分析的重要步骤。本文主要研究基于压缩感知理论实现的图像空间域特征提取和通用隐写分析算法,研究成果主要如下:(1)压缩感知过完备字典的结构对图像空域特征的感知性能有重要影响,因此,过完备字典的设计是图像空域特征提取的关键问题之一。本文结合分块压缩感知理论及其过完备字典的稀疏表示,首先实现了一种自适应指纹图像空域特征方法。该方法根据指纹图像块随机投影能量大小分布特点,构建了图像的结构自适应多成分稀疏表示模型,并将其分类为平滑、边缘和纹理结构的同性区域,设计了与其结构形态相一致的多成分过完备字典。图像重构时,利用了字典下的多成分结构和稀疏表示的先验知识。实验结果验证了本方法的有效性。(2)又根据灰度图像的纹理特征,实现了一种图像空间域通用隐写分析的压缩感知方法。首先,用方向提升小波变换对图像进行稀疏表示,再用直方图的方法统计变换后的稀疏系数;然后,使用广义高斯分布模型设计压缩感知的测量矩阵,且使用该矩阵感知稀疏系数并得到观测值,再将该值作为纹理特征向量;最后,本文通过使用支持向量机实现了图像隐写的分类判断。结果证明:本文方法对空间域隐写的分析具有较好的检测性能,并能够有效减低感知特征的维数,实现了较高的分析精度。