近年来,恐怖活动日益频繁,图像隐秘技术常被恐怖分子应用于传递情报或活动的指令。大量的事实证明隐秘技术常被应用于实现非法意图,这给国家、社会安全造成了巨大的危害,激发了人们对隐秘对抗技术之一图像隐秘分析技术的深入研究和应用。图像通用隐秘分析是图像隐秘分析的重要分支,具有更好的实用性,成为图像隐秘分析的研究重点。本文针对图像通用隐秘分析中图像层、特征层、分类器层以及决策层亟待解决关键问题展开研究,在方法上取得了创新性成果。具体工作如下：1、分析了图像通用隐秘分析机理。针对早期的图像通用隐秘分析的原理框架存在较笼统、难以准确描述现有隐秘分析原理等问题,对原有图像通用隐秘分析原理框架进行了优化,结合应用实际,提出了新的原理框架,并阐述了框架中完备特征提取、特征预处理、分类以及方法评测等重要环节的理论描述,为图像通用隐秘分析方法的研究提供了理论依据。2、针对图像固有因素影响隐秘分析检测正确率的问题,提出了基于样本预分类的隐秘分析方法。本文通过实验分析了样本内容对隐秘分析检测正确率的影响,提出了基于样本预分类的隐秘分析模型,并借鉴聚类的理论与方法,设计了基于聚类预分类的半盲隐秘分析算法和全盲隐秘分析算法,从而降低了图像内容对隐秘分析检测正确率的影响,从图像训练优化的角度提高了隐秘分析的准确率。3、针对通用隐秘分析过程中的不确定因素影响隐秘分析决策准确性的问题,提出了基于不确定性推理的隐秘分析方法。本文将隐秘分析作为一种不确定性的问题进行探讨、研究,分析了通用隐秘分析的不确定性问题,设计了基于不确定性推理的隐秘分析模型,并借鉴证据推理理论与方法,构建了基于证据推理的隐秘分析算法框架,提出了基于证据推理的半盲隐秘分析算法和全盲隐秘分析算法,从而降低了不确定性因素对隐秘分析准确率的影响,从决策方法优化的角度提高了隐秘分析准确率。4、针对隐秘机理越来越复杂的环境下单域、单角度特征不足以表达隐秘对图像修改的问题,提出了基于多角度特征集成的隐秘分析方法。本文分析了特征集成的角度,设计了基于多角度特征集成的隐秘分析模型,提出了基于对称交互熵的半盲隐秘分析算法和基于局部保持投影特征降维的全盲隐秘分析算法,实现了在保证特征维数不增加的条件下丰富特征,从特征集成优化的角度提高了隐秘分析准确率。5、针对基于单个非线性分类系统的隐秘分析提升泛化能力有限的问题,提出了基于集成线性分类的隐秘分析方法。本文设计了基于集成分类的隐秘分析模型,提出了基于集成线性分类的全盲隐秘分析方法,提升了全盲隐秘分析的泛化能力,从而从分类器集成优化的角度提高了隐秘分析的准确率。