为了提高扰动量化(PQ)类[PQ,能量自适应PQ (PQe)和纹理自适应PQ(PQt)]隐秘图像,提出了一种基于可能的变化模式的检测方法。 首先,通过使用用于传送秘密消息的可改变系数与第二量化步骤之间的关系,将具有第二量化步骤的模式识别为可能的改变模式。 其次,通过引用现有特征,提取出可以基于可能的更改模式准确捕获嵌入更改的经修改的功能。 接下来,基于嵌入之前和之后进行的修改进行特征敏感性分析。 这些分析表明,修改后的特征对原始特征更敏感。 实验结果表明,在三种典型特征模型中,改进后的特征的检测性能要优于相应的原始特征[直角坐标校准的PEVny(ccPEV),直角坐标校准的共现矩阵特征 (CF)和JPEG丰富模型(JRM)],以及由增强直方图特征(EHF)和修改后的JRM组成的集成特征,胜过了当前两个最新的特征模型,即相位感知投影模型(PHARM) )和Gabor丰富模型(GRM)。