信息隐藏是一种在数字多媒体中隐藏隐秘信息的技术，与之对应的信息隐藏检测是指分析多媒体数据或者其他可用于信息隐藏的载体。检测隐秘信息的存在，从而阻断可疑的隐蔽通信渠道。近年来，随着数字多媒体和网络技术的匕速发展，信息安全问题日益迫切，信息隐藏检测也受到国内外学术界与企业界的广泛关注，但作为一个新的研究领域，信息隐藏检测仍有很多理论与技术问题需要解决。本文对图像中的盲信息隐藏检测进行了深入研究，主要工作如下：　　 1.提出了一种基于图像经验矩阵统计分析的盲信息隐藏检测方法，该方法基于对图像经验矩阵的统计分析而提取高阶统计矩作为特征，利用支持向量机训练分类器识别正常图像和含隐图像，实验结果表明该算法能够针对多数典型的信息隐藏方法进行高性能检测，其检测性能优于目前该领域的主流算法；　　 2.基于上述方法提出了一种多模型的信息隐藏检测框架，该框架将针对不同信息隐藏方法的分类器灵活组合在一起，并且对各个分类器的性能进行优化，从而获得能够灵活扩展和定制的高性能盲信息隐藏检测框架，同时本文还针对样本多样性问题进行了一些尝试性研究，这在本领域的研究中具有创新意义；　　 3.构建了实现我们所提出方法的两个演示系统：信息隐藏还原工具箱和信息隐藏检测系统演示平台。