随着计算机网络和多媒体技术的飞速发展,信息安全成为全社会的需求,其中信息隐藏技术作为信息安全的重要方面,近年来得到了很大的关注。而由于JPEG图像的广泛应用和它提够的巨大的载体空间,针对JPEG的信息隐藏检测变得尤为重要。　　 隐藏检测的研究主要包括特征提取和分类器的选择与设计两个部分。在目前检测JPEG图像信息隐藏的各种特征提取方法中,Shi最近提出的一种基于马尔科夫过程的特征提取方法,其检测率明显高于以前的方法。本文的主要工作如下:　　 首先对已有的隐藏算法和隐藏检测算法进行了系统的综述,然后对Shi提出的基于马尔科夫过程的特征提取算法进行了改进。本文改进的主要方面在图像选择上,提出了参考图像,通过在空间域上删除图像左4列然后用相同的量化表进行DCT变化和量化从而得到参考图像。参考图像与原始图像在统计上非常相似,并且会因为隐藏算法的嵌入而发生统计上的改变。通过SVM分类,实验表明通过构造参考图像的基于马尔科夫过程的特征提取算法能有效的提高检测率。