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考虑到图像是一个局部平稳信源,提出一种局部内容自适应的LSB(least significant bit)匹配隐写分析方法.该方法将LSB匹配隐写建模为加性高斯噪声,将图像空域细节分量建模为高斯混合模型.在局部区域内用期望最大化算法估计模型参数,取最小方差值为局部隐写噪声方差的估计.然后提取局部方差直方图的加权和特征,以反映图像不同复杂度区域隐写前后的变化.将原始特征和校准特征相结合,作为分类特征.对未压缩图像库的实验表明,该方法较现有方法具有更好的检测性能,在嵌入率低至25%时仍有较可靠的检测性能.