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在信息隐藏中，数字图像隐写和隐写检测分析技术是一对相互制约又相互促进的研究课题。虽然两者在相互抗争的过程中均取得较大的研究成果，但由于隐写算法具有方法多、更新速度快的特点使得隐写分析技术的发展处于被动地位。面对层出不穷的新型隐写算法，隐写检测分析技术发展想要取得主动权，开展具有广泛通用性的数字图像隐写检测分析技术即数字图像盲检测技术研究则显得尤为重要和迫切。 本文提出了一种基于区域分割和旋转校准的数字图像盲检测技术。采用图像区域分割预处理方法在空域和DCT域空间的合适区域上共提取225维特征，将其进行旋转校准后作为SVM分类器的输入进行单二分类和混杂二分类的性能检测实验。本文完成的主要工作有: 一、构造了由常用隐写算法包括正掀起另一阵研究热潮的自适应隐写算法在内组成的十类隐写算法图像库(LSB、MLSB、MB1、MB2、OutGuess、F5、PMK、PVD、EA_LSBMR、PQ)。该隐写算法图像库涵盖的范围较全面，既包含空域隐写算法也包含了DCT域隐写算法，后三种属于自适应隐写算法。 二、针对空域自适应隐写算法信息嵌入的位置及容量因区域平坦尖锐程度而异的特点，本文提出了基于灰度差分绝对值的区域分割预处理算法。该算法将整个图片在空域上粗略分割成三个平坦度不同的区域，再根据区域特性提取相关性较高的特征，以达到提高空域特征区分度的目的。 三、提出了旋转校准的非均匀插值去噪的校准方法，该方法获取的参考图像逼近原始图像特性分布，较好解决了现实检测中无法获取原始图片进行对比的工作难点。将区域分割的特征预处理和旋转校准的特征后处理相结合，进一步提升特征的有效性。 基于大量实验证明，本文提出的基于图像分割和旋转校准的数字图像盲检测技术在单算法二分类和混杂算法二分类中均取得良好的检测效果。