1.一种基于对抗压缩图像的JPEG图像隐写方法，其特征在于包括如下步骤：S1、将JPEG的原始图像输入到生成器中生成对抗噪声，对抗噪声与原始图像相加得到对抗图像；

S2、在像素级别，通过均方误差损失MSE_loss缩小原始图像和对抗图像的像素差距，提升对抗图像质量；

S3、在特征级别，通过人类感知相似度损失LPIPS缩小原始图像和对抗图像的特征差异，进一步提升对抗图像质量；

S4、将原始图像和经过步骤S2和S3处理后的对抗图像输入到隐写分析网络SRNet中，判定输入图像类别，获得输出结果，输出结果趋近于0，则判别输入图像的类别越趋近于原始图像，判别完成后优化更新隐写分析网络；

S5、使用失真代价函数J‑UNIWARD+SPC编码将传输信息嵌入到经过步骤S2和S3处理后的对抗图像中生成增强隐写图像；

S6、将经过步骤S2和S3处理后的对抗图像和增强隐写图像输入到优化更新后的隐写分析网络中，判定输入图像类别，获得输出结果，输出结果趋近于0，则说明判别输入图像的类别趋近于原始图像，判别完成后优化更新隐写分析网络；

S7、根据步骤S2、S3、S4、S6输出的结果更新生成器；

S8：重复步骤S1‑ S7，直到生成的对抗图像和增强隐写图像通过隐写分析网络的检测输出结果为0，训练完成，将训练后的生成器用于JPEG图像隐写。

2.根据权利要求1所述的基于对抗压缩图像的JPEG图像隐写方法，其特征是，步骤S2中，均方误差损失MSE_loss采用如下公式，其中，X为原始图像， 为对抗图像，C为原始图像的通道数量，H×W为原始图像的大小， 为图像失真损失。

3.根据权利要求2所述的基于对抗压缩图像的JPEG图像隐写方法，其特征是，步骤S3中人类感知相似度损失LPIPS采用的如下公式，其中， 表示原始图像的特征， 表示对抗图像的特征， 表示图像感知相似度损失。

4.根据权利要求3所述的基于对抗压缩图像的JPEG图像隐写方法，其特征是，步骤S4中，隐写分析网络SRNet中损失函数采用下式，其中， 是原始图像与生成对抗图像判别损失， 和 是隐写分析器最后经过softmax层的输出，分别表示原始图像与生成对抗图像的概率， 和 分别是输入的原始图像与生成对抗图像对应的标签。

5.根据权利要求4所述的基于对抗压缩图像的JPEG图像隐写方法，其特征是，步骤S6中，更新后的隐写分析网络的损失函数为，其中， 是经过步骤S2和S3处理后的对抗图像与增强隐写图像判别损失， 和分别表示经过步骤S2和S3处理后的对抗图像与增强隐写图像的概率， 和 分别是输入的经过步骤S2和S3处理后的对抗图像与增强隐写图像对应的标签。

6.根据权利要求5所述的基于对抗压缩图像的JPEG图像隐写方法，其特征是，步骤S7中使用下式更新生成器，其中， 、 、 、 是权重。