LSB图像隐写

图像隐藏技术实现与检测

（1.LSB隐写技术；2.LSB隐写检测；）

摘要：LSB替换隐写基本思想是用嵌入的秘密信息取代载体图像的最低比特位，原来的的7个高位平面与替代秘密信息的最低位平面组合成含隐藏信息的新图形。文章首先简单叙述了BMP位图文件的文件格式,然后根据24位真彩色BMP位图格式与显示方式的特殊性,直接改变图像中像素的最后一位值来嵌入秘密文件,提出了一种对文字信息进行加密的有效方案。

关键字：LSB，信息隐藏，信息安全，BMP位图

Image hiding technology implementation

and testing

（1.LSB steganography technology；2.LSB

steganography detection）

Abstract：LSB replacement steganography basic idea is to use the embedded secret information to replace the image of the lowest bits, the original 7 high plane and the least significant bit plane of alternative secret information into new graphics containing hidden information.This paper simple describes the BMP file format of the

bitmap file, and then according to the 24 true color BMP bitmap format and the particularity of display mode, directly change the values of pixels in the image of the last to embed secret files, puts forward a effective scheme of text information is encrypted. Keywords：LSB, Information hiding,information security,bit map file 1.背景知识

在编制本算法之前,我们必须了解一些辅助知识,以便我们能够读懂为什么要这样编制程序。首先,我们要了解24位真彩色

BMP(Bitmap-File)格式位图的文件结构。位图文件头位图信息头色表实际位图数据图典型BMP文件结构示意图一个典型的位图文件可看成由4个部分组成:位图文件头(bitmap-fileheader)、位图信息头(bitmap-informationheader)、色表(colortable)和实际位图数据的字节阵列,其具体形式如图1所示。其中前面3个部分包含关于这个图形文件的信息,这3个部分,占据了一个24位真彩色BMP位图文件的前54个字节。

2.LSB隐写的实现

LSB的实现就是把bmp位图的数据部分的最低位以此替换成所要隐藏的信息。实现的C语言代码如下：

#include "stdafx.h"

#include "stdio.h"

#include "string.h"

int main(int argc, char* argv[])

{

FILE *in,*out;

int i;

char inFileName[90],outFileName[90];

printf("请输入原位图文件的文件名: \n");

scanf("%s",inFileName);

printf("请输入处理后的文件的文件名: \n");

scanf("%s",outFileName);

if((in=fopen(inFileName,"rb"))==NULL)

{

printf("文件无法打开!\n");

return -1;

}

if((out=fopen(outFileName,"wb"))==NULL)

{

printf("文件无法打开!\n");

return -1;

}

for(i=1;!feof(in);i++)

{

if(i<=54)

{

fputc(fgetc(in),out);

}

else

{

fputc(~fgetc(in),out);

}

}

printf("图片处理成功!\n");

fclose(in);

fclose(out);

return 0;

}

实现效果：

（原图）（处理后的图片）3.LSB隐写检测

3.1直接使用C语言代码将刚才隐写的信息显示出来。

代码：#include "stdafx.h"

#include "stdio.h"

int main(int argc, char* argv[])

{

FILE *in;

char ch,fileName[90];

unsigned int i;

printf("enter fileName: \n");

scanf("%s",fileName);

if((in=fopen(fileName,"rb"))==NULL)

{

printf("file open fail");

return -1;

}

fseek(in,54L,0);

do

{

ch =0 ;

for(i=0;i<8;i++)

{

ch+=(fgetc(in)&0x01)<

}

putchar(ch);

}while(ch);

/*while((ch=fgetc(in))!=EOF)

{

fputc(ch,stdout);

}*/

putchar('\n');

return 0;

}

显示效果：（ps：图中的中文是隐藏的信息）

3.2对比检测技术

在对比检测技术中，检测过程需要将载体图象(cover-image)和载密图象(stego-image)对比。通常从载体图象和载密图象的像素之间的关联分析、变换域系数的关联分析发现隐藏信息的可能性。这种方法相对简单，但通常情况下，由于载体图象无法获取，因此实际意义不大。

3.3盲检测技术

盲检测技术就是指在没有载体图象的情况下，只通过载密图象检测隐藏信息。通常通过对自然数字图象特征进行分析，分析嵌入信息后引起的特征改变从而判断是否存在信息的嵌入。盲检测技术的难

度较大，但具有更广泛的应用前景。

参考文献:

[1]范辉.VisualC++6.0程序设计简明教程[M].北京:高等教育出版社,2002.

[2]张鑫,杨棉绒.利用BMP文件的特殊结构进行信息加密[J].新乡师专学报,2005,(9).

[3]罗运和.计算机图形学基础[M].北京:中国计量出版社,1998.

LSB图像隐写

图像隐藏技术实现与检测 （1.LSB隐写技术；2.LSB隐写检测；） 摘要：LSB替换隐写基本思想是用嵌入的秘密信息取代载体图像的最低比特位，原来的的7个高位平面与替代秘密信息的最低位平面组合成含隐藏信息的新图形。文章首先简单叙述了BMP位图文件的文件格式,然后根据24位真彩色BMP位图格式与显示方式的特殊性,直接改变图像中像素的最后一位值来嵌入秘密文件,提出了一种对文字信息进行加密的有效方案。 关键字：LSB，信息隐藏，信息安全，BMP位图 Image hiding technology implementation and testing （1.LSB steganography technology；2.LSB steganography detection） Abstract：LSB replacement steganography basic idea is to use the embedded secret information to replace the image of the lowest bits, the original 7 high plane and the least significant bit plane of alternative secret information into new graphics containing hidden information.This paper simple describes the BMP file format of the

bitmap file, and then according to the 24 true color BMP bitmap format and the particularity of display mode, directly change the values of pixels in the image of the last to embed secret files, puts forward a effective scheme of text information is encrypted. Keywords：LSB, Information hiding,information security,bit map file 1.背景知识 在编制本算法之前,我们必须了解一些辅助知识,以便我们能够读懂为什么要这样编制程序。首先,我们要了解24位真彩色 BMP(Bitmap-File)格式位图的文件结构。位图文件头位图信息头色表实际位图数据图典型BMP文件结构示意图一个典型的位图文件可看成由4个部分组成:位图文件头(bitmap-fileheader)、位图信息头(bitmap-informationheader)、色表(colortable)和实际位图数据的字节阵列,其具体形式如图1所示。其中前面3个部分包含关于这个图形文件的信息,这3个部分,占据了一个24位真彩色BMP位图文件的前54个字节。 2.LSB隐写的实现 LSB的实现就是把bmp位图的数据部分的最低位以此替换成所要隐藏的信息。实现的C语言代码如下： #include "stdafx.h" #include "stdio.h" #include "string.h" int main(int argc, char* argv[])

数字隐写分析

信息隐藏理论与技术论文题目：数字隐写分析术方法研究与实现 姓名张思琪 院（系）计算机学院 专业班级2012110309 学号2012110760 指导教师杨榆 仲恺农业工程学院教务处制 摘要 本文主要研究以数字图像为载体的信息隐写分析技术。隐写算法中利用图像DCT 系数最不重要位隐藏信息的隐写算法具有透明性好，鲁棒性强等特点，这类隐写算法包括JSteg,Outguess等。本文研究了针对DCT系数LSB算法的隐写分析算法。主要对针对

JSteg隐写的检测进行研究。实验结果表明，采用基于DCT系数对值（pair values）的变化的卡方统计攻击方法来检测Jsteg顺序隐写，具有很好的检测效果。由于Westfeld等人提出的卡方检验方法的耗时很大，且不能检测出Jsteg随机隐写，故引出一种改进的卡方检验方法：快速卡方检验方法。快速卡方检验方法不仅能够检测出Jsteg顺序隐写，而且能检测出Jsteg随机隐写。同时能有效地估计出嵌入率。 关键词：隐写隐写分析 DCT 卡方检验 JSteg 目录 1 绪论 (1) 1.1 引语 (1) 1.2 信息隐藏技术的历史、应用和发展 (1)

1.2.1 信息隐藏技术的历史 (1) 1.2.2信息隐藏技术的应用 (1) 1.2.3 信息隐藏技术的发展 (2) 1.3 数字图像隐写检测技术 (2) 1.3.1隐写信息检测技术 (3) 1.3.2隐写信息的提取技术 (3) 2 基于图像统计模型的隐写分析 (4) 2.1 针对LSB替换隐写分析 (4) 2.1.1卡方检测方法 (6) 2.1.2 RS方法 (11) 2.1.3 SPA方法 (13) 2.2 针对K ±及随机调制隐写的隐写分析 (13) 2.2.1±1隐写的信息比率估计 (13) 2.2.2K ±隐写信息比率估计 (14) 2.3 随机调制隐写的信息比率估计 (14) 3 针对JSteg隐写的检测 (14) 3.1 卡方检测方法 (14) 3.2 快速卡方检验方法 (15) 3.2.1针对顺序JSteg隐写 (18) 3.2.2针对随机JSteg隐写 (18) 3.3 快速卡方检验方法—matlab实现 (18) 4 结论 (19) 参考文献 (20) 英语摘要 (22) 附录 (22) 致谢 (29) 仲恺农业工程学院毕业论文(设计)成绩评定表 ....................................................错误！未定义书签。

JPEG图像隐写

基于PMl和遗传算法的JPEG图像隐写 摘要：隐写术利用数字媒体(如图像、视频、音频、文本等)的冗余性，对数字媒体进行修改以隐藏秘密信息，在信息安全领域具有重要意义。传统的基于LBS替换的隐写技术会破坏JPEG 图像的直方图特性，无法有效对抗隐写分析。本文提出了适用于JPEG图像的改进PMl隐写方法(简称JPMl)，并结合遗传算法来最小化空域分块特性。通过合理选择嵌入系数以及秘密信息与载体系数的对应关系，此方法能够保持JPEG图像的直方图性，提高隐写嵌入容量和安全性。 关键词：JPEG 隐写 PM1 遗传算法 1、引言 PMl是基于LSB替换的一种改进的隐写技术。通过随机加减l来修改系数，它克服了LSB 替换中的值对现象，因而能够抵抗χ2分析。 本文提出了适用于JPEG图像的改进PMl隐写方法(简称JPMl)，通过合理选择嵌入系数以及秘密信息与载体系数的对应关系，此方法能够保持JPEG图像的直方图特性。其次，为减小嵌入失真，本章利用遗传算法来最小化空域分块特性。最后，本文通过实验验证了改进的隐写技术的嵌入容量和安全性优于传统的基于LSB替换的隐写技术。 2、JPM1隐写算法 PMl嵌入是基于LSB替换的隐写方法的一种改进方法，它易于实现而难以被检测。在实际中，如果一个给定的系数的LSB与要嵌入的比特不同，基于LSB替换的方法会翻转该系数的LSB，即对偶数加1而对奇数减1，而在PMl中，将随机地对该系数进行加1或减1操作。这里，我们具体陈述如何在JPEG图像中恰当地应用PMl以实现高嵌入率并保持高安全性。 JPEG图像经熵解码得到的量化DCT系数(JPEG系数)，包括三个部分，分别为直流系数、零交流系数、非零交流系数。非零交流系数是嵌入秘密信息的很好的选择。 为了保持JPEG图像的直方图特性，在JPEG图像中应该这样应用PM1：负偶数代表秘密信息1，负奇数代表0：正偶数代表秘密信息0，正奇数代表1。在嵌入的过程中，如果秘密信息比特与它对应的非零交流系数所表达的信息相同，则保持该系数不变；否则对该系数进行随机地加1或减1。若一个系数被变到0，则根据所要嵌入的秘密信息比特把它修改为+1或-1。图1显示了JPMl的秘密信息表达和修改方式。 3、用遗传算法寻找最优+1／-1解 对于同样的载体图像和秘密信息，基于不同的密钥，JPMl中的随机+1／一1操作序列也不同。基于这些操作序列的JPMl的性能也不同。通过GA可以选择使 得,IPMl的性能最优的操作序列。因此需要把JPMl中需要优化的对象和优化目标与GA中的染色体和适应度函数相对应，通过GA的优化过程，使得JPMl的性能得以优化。 3.1 染色体构造 JPMl中需要优化的对象为操作序列，基于操作序列，染色体的构造过程如下。对JPMl 中所有需要修改的系数的+1／．1操作构成一个+1／-1操作序列，GA中的一个染色体对应这样一个+1／-1操作序列。记JPMl中需要修改的系数个数为Lc，则GA中的染色体的长度为Lc。染色体的表示如下： P=P1P2…Pi…PLc，(Pi∈{0，1 }，1

图像纹理特征的分析方法研究

图像纹理特征的分析方法研究 黄晶，杨杰 武汉理工大学信息工程学院，武汉（430063） E-mail ：jinghuang1019@https://www.doczj.com/doc/264968143.html, 摘 要：本文重点介绍了几种借助纹理统计特征的分析方法，并对算法进行了比较。这些方 法包括：基于图像分形维数的特征分析，基于灰度共生矩阵的特征分析，基于灰度直方图的 特征提取。 关键词：分形维数，灰度共生矩阵，纹理特征 中图分类号：TP391 1．引言 虽然存在形形色色的图像纹理，并且人们进行纹理分析方面的工作已近半个世纪，但至 今还没有一个公认的确切的定义。纹理图像在局部区域内可能称不规则性，但在整体上则表 现出某种规律性，其灰度分布往往表现出某种周期性。 就其广义而言，纹理特征就是图像局部性质的统计，一个纹理图像可以看成一组独立的 同分布随机变量(,)W j k 经一空间算子()O ?作用而成的结果(,)F j k ，并用这些数字特征构 造图像的纹理特征。对纹理特征的提取方法可以分为统计法﹑构造法和频谱法。 2．纹理特征的分析方法 2.1 基于分形维数的特征分析 在分形理论中，最经典的理论是Hausdorff 维数[1]，它对分形的理论分析和理解都很重 要，但很难直接求取，在实际运用中更多的是盒维数，关联维数，自相似维数以及尺度维数， 本文选取的是盒维数中的差分盒维数。 差分盒维数算法是以盒维数算法为基础提出的一种简单、快速、精确的算法。将M M ×大小的图像分割成L L ×的子块，令r=L/M ，将图像视为一个三维空间中的一个表面 (,,(,))x y f x y ，其中(,)f x y 为图像(,)x y 位置处的灰度值。X ，Y 平面被分割成许多L L ×的网格。在每个网格上，是一列L L h ××的盒子，h 为单个盒子的高度。设总的灰度级为G 。 设在第(,)i j 网格中图像灰度的最小值和最大值分别落在第k 和第l 个盒子中，则： (,)1r n i j l k =?+ （1） 其中r n 是覆盖第(,)i j 网格中的图像所需的盒子数，因而可以求出覆盖整个图像所需的 盒子数r N ： ,(,)r r i j N n i j =∑ （2） 则其分形维数log()lim log(1/) r N D r = （3）基于分形维数的特征分析算法： （1）将原图转化为灰度图像； （2）以图像的任意像点(,,(,))i j f i j 为中心选取L L ×大小的窗口计算r n

图像处理基本方法

图像处理的基本步骤 针对不同的目的，图像处理的方法不经相同。大体包括图像预处理和图像识别两大模块。 一、图像预处理： 结合识别复杂环境下的成熟黄瓜进行阐述，具体步骤如下： · 图像预处理阶段的流程图 对以上的图像流程进行详细的补充说明: 图像预处理的概念: 将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理。 图像装换和图像分割以及区域形态学处理都是属于图像处理的基本内容之一。 图像转换：方法：对原图像进行灰度化处理生成灰度矩阵——降低运算速度（有具体的公式和方程），中值滤波去噪声——去除色彩和光照的影响等等。 图像分割：传统方法：基于阈值分割、基于梯度分割、基于边缘检测分割和基于区域图像割等方法。脉冲耦合神经网络 （ＰＣＮＮ）是针对复杂环境下 图像采集 图像采集中注意采集的方法、工具进行介绍。目的是怎样获取有代表性的样本。（包括天气、相机的位置等） 对采集的图像进行特征分析 目标的颜色和周围环境的颜色是否存在干涉的问题、平整度影响相机的拍摄效果、形状 图像转换 图像分割 区域形态学处理

的有效分割方法，分割的时候如果将一个数字图像输入ＰＣＮＮ，则能基于空间邻近性和亮度相似性将图像像素分组，在基于窗口的图像处理应用中具有很好的性能。 区域形态学处理：对ＰＣＮＮ分割结果后还存在噪声的情况下，对剩余的噪声进行分析，归类属于哪一种噪声。是孤立噪声还是黏连噪声。采用区域面积统计法可以消除孤立噪声。对于黏连噪声，可以采用先腐蚀切断黏连部分，再膨胀复原目标对象，在进行面积阙值去噪，通过前景空洞填充目标，最后通过形态学运算，二值图像形成众多独立的区域，进行各连通区域标识，利于区域几何特征的提取。 二、图像识别： 针对预处理图像提取 目标特征 建立LS SVM分类器 得到结果 图像识别流程图 提取目标特征：目标特征就是的研究对象的典型特点，可以包括几何特征和纹理特征。 对于几何特征采用的方法：采用LS-SVM支持向量机对几何特征参数进行处理，通过分析各个参数的分布区间来将目标和周围背景区分开，找出其中具有能区分功能的决定性的几何特征参数。 纹理特征方法：纹理特征中的几个参数可以作为最小二乘支持向量机的辅助特征参数，提高模型的精准度。 最小二乘支持向量机介绍：首先选择非线性映射将样本从原空间映射到特征空间，以解决原空间中线性不可分问题，在此高维空间中把最优决策问题转化为等式约束条件，构造最优决策函数，并引入拉格朗日乘子求解最优化问题，对各个变量求偏微分。 LS SVM分类器：对于p种特征选择q个图像连通区域，作为训练样本。依

图像隐写分析研究新进展

Journal of Image and Signal Processing 图像与信号处理, 2017, 6(3), 131-138 Published Online July 2017 in Hans. https://www.doczj.com/doc/264968143.html,/journal/jisp https://https://www.doczj.com/doc/264968143.html,/10.12677/jisp.2017.63016 文章引用: 董晶, 钱银龙, 王伟. 图像隐写分析研究新进展[J]. 图像与信号处理, 2017, 6(3): 131-138. Recent Advances in Image Steganalysis Jing Dong 1,2, Yinlong Qian 1,3*, Wei Wang 1 1 Center for Research on Intelligent Perception and Computing, National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 2State Key Laboratory of Information Security, Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing 3Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei Anhui Received: Jun. 1st , 2017; accepted: Jun. 18th , 2017; published: Jun. 21st , 2017 Abstract In recent years, steganalysis has become an important research direction in information security. With rapid development, numerous methods have been proposed to solve the steganalysis prob-lem. This article aims to review recent advances in image steganalysis to provide useful informa- tion to the researchers in this field. It first summarizes recent progress in traditional handcrafted feature based methods, and then introduces the deep learning based steganalysis, which is a new trend in steganalysis. Finally, the article summarizes the future trends and challenges in stegana-lysis. Keywords Steganography, Steganalysis, Universal Steganalysis, Pattern Recognition, Deep Learning 图像隐写分析研究新进展 董 晶1,2，钱银龙1,3*，王 伟1 1 中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室智能感知中心，北京 2中科院信息工程研究所信息安全国家重点实验室，北京 3中国科学技术大学自动化系，安徽 合肥 收稿日期：2017年6月1日；录用日期：2017年6月18日；发布日期：2017年6月21日 摘 要 隐写分析是信息安全领域一个很重要的研究方向。随着研究的快速发展，已经有大量的隐写分析方法提*通讯作者。

图像匹配的主要方法分析

图像匹配的主要方法分析 在我国的图像处理中，有很多的关键技术正在不断的发展和创新之中。这些相关技术的发展在很大程度上推动了我国图像处理事业的发展。作为图像处理过程中的关键技术，图像匹配技术正在受到越来越多的关注。文章针对图像匹配的主要方法进行详细的论述，希望通过文章的阐述和分析能够为我国的图像匹配技术的发展和创新贡献微薄力量，同时也为我国图像处理技术的发展贡献力量。 标签：图像处理；图像匹配；特征匹配；方法 在我国的图像处理技术中，图像的匹配技术不仅仅是其中的重要组成部分，同时还是很多图像技术的发展创新的技术基础。例如图像技术中的立体视觉技术；图像技术中的运动分析技术以及图像技术中的数据融合技术等。通过上述内容可以看出，在我国的图像技术中，图像匹配技术具有非常广泛的应用。随着我国的相关技术不断的创新和发展，对于图像匹配技术的要求也是越来越高。这样就要求我国的图像匹配技术有更深层次的研究和发展。我国现阶段的研究主要是针对图像匹配过程中的匹配算法进行研究，希望借助研究能够更加有效的提升在实际的工作应用中的图像质量，同时也能够在很大程度上提升图像处理的图像分别率。文章的主要陈述点是通过图像匹配技术的具体方法进行优点和缺点的分析，通过分析优点和缺点来论述我国图像处理技术中的图像匹配技术的发展方向以及改进措施。近些年出现了很多的图像匹配方法，针对现阶段的新方法以及新的研究思路我们在实际的应用过程中要有一个非常清醒的选择。文章针对这一问题主要有三个内容的阐述。第一个是图像匹配技术的算法融合；第二个是图像匹配技术中的局部特征算法；最后一个是图像匹配技术中的模型匹配具体算法。 1 现阶段在世界范围内较为经典的图像匹配技术的算法 关于现阶段在世界范围内的较为经典的图像匹配技术的算法的阐述，文章主要从两个方面进行分析。第一个方面是ABS图像匹配算法。第二个方面是归一化相互关图像匹配算法。下面进行详细的论述和分析。 （1）算法一：ABS图像匹配算法。ABS图像匹配算法最主要的原理就是要使用模板的图像以及相应的匹配图像的搜索用窗口之间的转换差别来显示两者之间的关联性。图像匹配的大小在数值上等同于模板图像的窗口滑动顺序。窗口的每一次滑动都会引起模板图像的匹配计算。现阶段ABS的算法主要有三个，如下： 在选择上述三种计算方法的过程中要根据实际情况社情相应的阀值，否则会出现很高的失误率。上述的三种算法使用范围较狭窄。只使用与等待匹配的图像在模板影像的计算。 （2）算法二：归一化相互关图像匹配算法。归一化相互关的图像匹配算法在现阶段是较为经典的算法。通常专业的称法为NC算法。此计算方法主要是采

图像分析基本原理及分析过程

图像分析基本原理及分析过程 概述 在生物及医学研究中，对图像的判读与分析特别是对显微镜下微观图像的观察研究从来都是重要的研究手段。随着技术的进步，分析图像的方法也从眼观尺量进入到了使用计算机软件进行定量分析的阶段。计算机软件的发展速度呈加速前进，采集图像的设备也不断更新，这使得我们能有更多的手段来分析测量复杂的生物图像。 现在我们可以使用CCD数码相机来采集图像。使用功能比较强大的图像分析软件来进行图像分析测量。相比之下，在不太久远的十来年前使用的图像分析仪及单色的图像采集摄像机已经过时了。而图像分析的手段也比以前丰富。简单地引用以前的分析方法未必就是最佳的方法，在许多情况下，需要我们依据软件及相机的情况设计与研究目标相适应的分析方法。 分析测量图像绝不仅仅是一个软件使用的问题，而是从实验设计开始，就要综合考虑研究目标、样品制作方法、拍摄方式、选择视野等各方面因素，最后才是通过软件实现最有效的图像分析测量。一个完整的图像分析过程应该包括： 1.明确需要测量分析的对象。 2.使用适当的方法拍摄下这个对象，包括进行适当的染色及取样，采集到突出显示的测量对象的照片。 3.分析照片上的图像元素,确定能反映测量对象的图像图形 4.测量照片上的图形的测量参数,进而得到测量对象的测量数据 5.对测量对象进行统计分析。图像分析的最佳效果，是利用图像分析软件可以自动地判断测量目标，准确分析测量出目标对象的数值。由于生物图像的复杂性，软件往往作不到这一点。此时只能退而求其次，采取抽样统计，手工选择等方法进行近似的测量。测量方法本身有时候也能成为一个研究课题。 一、把研究目标转换到图像分析问题上。 在丁香园混了好几年了，虽然很喜欢与大家讨论图像分析的问题，但是却经常对一些求助视而不

多域数字图像隐写技术的实现与讨论

多域数字图像隐写技术的实现与讨 论 制作日期：2014.6.3

摘要 随着科技的发展,信息安全技术已经成为不可忽略的因素。而网络的普及及应用，让多媒体技术得到了广泛的发展，因此图像及视频的安全变得越来越重要。本文正是在这种时代背景下，介绍一种关于图像处理的信息隐藏技术。 用于进行隐蔽通信的图像信息隐藏算法可以分为两大类：基于空域的信息隐藏算法和基于变换域的信息隐藏算法。基于变换域的算法以F5为代表算法。 下面我们介绍一下变换域的算法。 关键字：隐藏嵌入信息图像

目录 一、常用的变换域的数字图像隐写方法。 (4) 1.1 JSteg隐写。 (4) 1.1.1 主要思想： (4) 1.1.2 具体嵌入过程： (4) 1.2 F5隐写。 (4) 1.2.1 具体嵌入过程： (4) 1.3 F4隐写。 (4) 1.3.1具体嵌入过程： (4) 1.4 F3隐写。 (4) 二、基于MATLAB的F3数字图像隐写技术。 (5) 2.1 F3隐写的原理。 (5) 2.2 F3隐写的算法。 (5) 2.3 运用F3隐写技术进行信息隐藏。 (5) 2.3.1 嵌入流程图。 (5) 2.3.2 实现过程。 (6) 三、讨论与分析。 (9) 3.1 对F3隐写技术的分析。 (9) 四、附录。 (9) 4.1使用的软件。 (9) 4.2软件的简介。 (9) 4.3 关键代码。 (10)

一、常用的变换域的数字图像隐写方法。 1.1 JSteg隐写。 1.1.1 主要思想： 用秘密信息比特直接替换JPEG图像量化后DCT系数的最低比特位，但不在量化后值为0或1的DCT系数中嵌入信息。 1.1.2 具体嵌入过程： （1）部分解码JPEG图像，得到二进制存储的AC系数，判断该AC系数是否等于1或0，若等于则跳过该AC系数，否则，执行下一步。 （2）判断二进制存储的AC系数的LSB是否与要嵌入的秘密信息比特相同，若相同，则不对其进行更改，否则，执行下一步。 （3）用秘密信息比特替换二进制存储的AC系数的LSB，将修改后的AC系数重新编码得到隐密的JPEG图像。 1.2 F5隐写。 1.2.1 具体嵌入过程： 1）获取载体图像，进行JPEG压缩，得到量化后的DCT系数。 2）对1）中得到的DCT系数进行混洗。 3）对可用的DCT系数计数，并根据欲嵌入的秘密信息长度计算嵌入信息所使用的三元组（1，n，k）。 4）取出n个混洗后的非0的AC DCT系数及欲嵌入的k比特信息，采用矩阵编码进行嵌入。 a）计算载体数据是否需要更改。若不需要，则继续下一组的嵌入；若需要，则更改相应的数据LSB。 b）对经过更改后的数据，判断是否产生了新的值为0的系数。若有，则此次嵌入无效，重新取出n个可用系数，执行a）；若没有，重复执行4），直 到秘密信息全部嵌入。 5）逆混洗，恢复DCT系数为原来的顺序。 6）生成隐密图像。 1.3 F4隐写。 1.3.1具体嵌入过程： 和F3过程差不多，只是用正奇系数和负偶系数代表1，正偶系数和负奇系数代表0. 1.4 F3隐写。 1）信息嵌入式，若DCT系数的LSB与要嵌入的秘密信息比特相同，则不作改动；否则，将该DCT系数的绝对值减1。 2）秘密信息嵌入在非0的DCT系数上，为0的系数不嵌入任何信息。另外，

三种图像融合方法实际操作与分析

摘要：介绍了遥感影像三种常用的图像融合方式。进行实验，对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多光谱信息的SPOT图像进行融合处理，生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像，简要分析比较三种图像融合方式的各自特点，择出本次实验的最佳融合方式。 关键字：遥感影像；图像融合；主成分变换；乘积变换；比值变换；ERDAS IMAGINE 1. 引言 由于技术条件的限制和工作原理的不同，任何来自单一传感器的信息都只能反映目标的某一个或几个方面的特征，而不能反应出全部特征。因此，与单源遥感影像数据相比，多源遥感影像数据既具有重要的互补性，也存在冗余性。为了能更准确地识别目标，必须把各具特色的多源遥感数据相互结合起来，利用融合技术，针对性地去除无用信息，消除冗余，大幅度减少数据处理量，提高数据处理效率；同时，必须将海量多源数据中的有用信息集中起来，融合在一起，从多源数据中提取比单源数据更丰富、更可靠、更有用的信息，进行各种信息特征的互补，发挥各自的优势，充分发挥遥感技术的作用。[1] 在多源遥感图像融合中，针对同一对象不同的融合方法可以得到不同的融合结果，即可以得到不同的融合图像。高空间分辨率遥感影像和高光谱遥感影像的融合旨在生成具有高空间分辨率和高光谱分辨率特性的遥感影像，融合方法的选择取决于融合影像的应用，但迄今还没有普适的融合算法能够满足所有的应用目的，这也意味着融合影像质量评价应该与具体应用相联系。[2] 此次融合操作实验是用三种不同的融合方式（主成分变换融合，乘积变换融合，比值变换融合），对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多

光谱信息的SPOT图像进行融合处理，生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像。 2. 源文件 1 、 imagerycolor.tif ，SPOT图像，分辨率10米，有红、绿、两个红外共四个波段。 2 、imagery-5m.tif ，SPOT图像，分辨率5米。 3. 软件选择 在常用的四种遥感图像处理软件中，PCI适合用于影像制图，ENVI在针对像元处理的信息提取中功能最强大，ER Mapper对于处理高分辨率影像效果较好，而ERDAS IMAGINE的数据融合效果最好。[3] ERDAS IMAGINE是美国Leica公司开发的遥感图像处理系统。它以其先进的图像处理技术，友好、灵活的用户界面和操作方式，面向广阔应用领域的产品模块，服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS（遥感图像处理和地理信息系统）集成功能，为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具。 2012年5月1日，鹰图发布最新版本的ERDAS IMAGINE，所有ERDAS 2011软件用户都可以从官方网站上下载最新版本 ERDAS IMAGINE 11.0.5. 新版本包括之前2011服务包的一些改变。相比之前的版本，新版本增加了更多ERDAS IMAGINE和GeoMedia之间的在线联接、提供了更为丰富的图像和GIS产品。用户使用一个单一的产品，就可以轻易地把两个产品结合起来构建一个更大、更清

数字图像处理的基本方法

一、图像的预处理技术 图像处理按输入结果可以分为两类，即输入输出都是一副图像和输入一张图像输出不再是图像的数据。图像处理是个很广泛的概念，有时候我们仅仅需要对一幅图像做一些简单的处理，即按照我们的需求将它加工称我们想要得效果的图像，比如图像的降噪和增强、灰度变换等等。更多时候我们想要从一幅图像中获取更高级的结果，比如图像中的目标检测与识别。如果我们将输出图像中更高级的结果视为目的的话，那么我们可以把输入输出都是一幅图像看作是整个处理流程中的预处理。下面我们将谈到一些重要的预处理技术。 （一）图像增强与去噪 图像的增强是一个主观的结果，原来的图像按照我们的需求被处理成我们想要的效果，比如说模糊、锐化、灰度变换等等。图像的去噪则是尽可能让图像恢复到被噪声污染前的样子。衡量标准是可以度量的。不管是图像的增强与去噪，都是基于滤波操作的。 1．滤波器的设计方法 滤波操作是图像处理的一个基本操作，滤波又可分为空间滤波和频域滤波。空间滤波是用一个空间模板在图像每个像素点处进行卷积，卷积的结果就是滤波后的图像。频域滤波则是在频率域看待一幅图像，使用快速傅里叶变换将图像变换到频域，得到图像的频谱。我们可以在频域用函数来保留或减弱/去除相应频率分量，再变换回空间域，得到频域滤波的结果。而空间滤波和频域滤波有着一定的联系。频域滤波也可以指导空间模板的设计，卷积定理是二者连接的桥梁。 （1）频域滤波 使用二维离散傅里叶变换（DFT ）变换到频域： ∑∑-=+--==10)//(210),(),(N y N vy M ux i M x e y x f v u F π 使用二维离散傅里叶反变换（IDFT ）变换到空间域： ∑∑-=-=+=1010)//(2),(1),(M u N v N vy M ux i e v u F MN y x f π 在实际应用中，由于该过程时间复杂度过高，会使用快速傅里叶变换（FFT ）来加速这个过程。现在我们可以在频域的角度看待这些图像了。必须了解的是，图像中的细节即灰度变化剧烈的地方对应着高频分量，图像中平坦变化较少的地方对应着低频分量。图像中的周期性图案/噪声对应着某一个频率区域，那么在频域使用合适的滤波器就能去除相应的频率分量，再使用傅里叶反变换就能看到实际想要的结果。 不同的是，在频域的滤波器不再是做卷积，而是做乘积，因为做乘法的目的在于控制频率分量。比较有代表性的有如下几个滤波器： 高斯低通滤波器 222/),(),(σv u D e v u H -= D 是距离频率矩形中心的距离。该滤波器能保留低频分量，逐渐减小高频分量，对原图像具有模糊作用。

图像分析操作步骤

一．通用部分 1．1 标定标尺 （只做一次就可以，目录为软件下的scale文件夹）打开软件—打开标尺图象 点击工具栏上的测量—标定标尺 显示标定标尺窗口如下：选择任意向线段

在图象上用鼠标画出一段标尺的长度 通常选择公制 视长度：电脑自动计算（鼠标所画出的线经过的像素点的个数）； 物理长度：鼠标所画出的线的实际长度（一般情况，一小格为10um） 放大倍数：当前标尺图象的倍数 点保存标尺，输入当前的倍数并保存。同样的方法标出其他的倍数。（有几组放大倍数就要标定几次）

1．2 加载系统标尺（默认路径为软件下的SCALE文件夹） 在进行测量分析之前，必须选定正确的系统标尺，如果没有选定正确的标尺，不能得出实际物理长度。 方法一（推荐）：打开图象后，点（自动打开SCALE文件夹下的标尺列表），从列表中选取当前图象的标尺，点“加载”即可（或者双击） 方法二：测量—选定标尺 调入标尺：可以从硬盘中其他位置调入标尺 单位制式 将选中的标尺加载到系统中 卸载当前的标尺 加载特殊倍数的标尺，如80X 选定后，在软件的状态栏中有显示，。 软件会自动记录上一次的系统标尺，所以分析相同倍数的照片时，不必每次都加载系统标尺， 只要核对一下当前的系统标尺是否与图象倍数一致即可。 若图象命名时，结尾的标号与标尺名称相同时，软件会自动加载正确的系统标尺（只适合新打开的图象）。例如：图象的名称为：轴承钢—心部001—200X ，打开此图象时，软件会自动加载200X的系统标尺文件。

1．3 图象亮度对比度的调整 如果对采集的图象的亮度不满意，可以用此功能进行调节。点工具栏上的。 处理前 处理前处理后 这三个调钮分辨调整图象的亮度、对比度和r值。 应用：执行当前操作 恢复：恢复到图象的原始形态 保存：保存当前的对比度参数（默认路径为软件下LUT文件夹） 调入：调用已保存的对比度参数

MRI图像分析方法

Analysis of DE-MRI Images Three-dimensional visualization and segmentation of the MRI was performed using OsiriX 2.7.5.19 The LA was segmented manually in all patients and verified visually in the original image stack prior to rendering. Initial visualization used a Maximum Intensity Projection (MIP) to assess contrast consistency followed by volume rendering using a ray-cast engine with linear table opacity. A Color Look-Up Table (CLUT) mask was applied in order to better differentiate between enhanced and non-enhanced tissue. Image Quantification In all images, the epicardial and endocardial borders were manually contoured using image display and analysis software written in MATLAB (The Mathworks Inc. Natick, MA). The relative extent of fibrosis was quantified within the LA wall using a threshold based algorithm (Appendix). Patients were assigned to one of three groups based on the extent (percentage of LA myocardium) enhancement. The extent of enhancement was entered into analysis as a categorical variable. Patients with mild enhancement showed abnormal enhancement in less than 15% of the LA wall. Moderate enhancement was considered to be between 15% and 35% of the LA wall. Extensive enhancement was considered to be greater than 35% LA wall enhancement. LA volume was also entered into the predictive model as a categorical variable with patients divided into four separate groups based on the quartile cut-off points. Quartile 1 included patients with LA volume < 59.89 mL, quartile 2 included patients with LA volume between 59.9 and 85.9 mL, quartile 3 included patients with LA volume between 85.91 to 116.12 mL, and quartile 4 included patients with LA volume > 116.13 mL.

数字隐写分析

仲恺农业工程学院毕业论文 数字隐写分析术方法研究与实现 姓名梁胜展 院（系）信息学院 专业班级通信工程072 学号200710324232 指导教师王员根 职称讲师 论文答辩日期2011 年05月14日 仲恺农业工程学院教务处制

学生承诺书 我承诺在毕业论文过程中严格遵守学校有关规定，在指导教师的安排与指导下独立完成所规定的毕业论文工作，决不弄虚作假，不请别人代做毕业论文或抄袭别人的成果。所撰写的毕业论文或毕业设计是在指导老师的指导下自主完成，文中所有引文或引用数据、图表均注解并说明来源，本人愿意为由此引起的后果承担责任。 学生(签名): 年月日

本文主要研究以数字图像为载体的信息隐写分析技术。隐写算法中利用图像DCT 系数最不重要位隐藏信息的隐写算法具有透明性好，鲁棒性强等特点，这类隐写算法包括JSteg,Outguess等。本文研究了针对DCT系数LSB算法的隐写分析算法。主要对针对JSteg隐写的检测进行研究。实验结果表明，采用基于DCT系数对值（pair values）的变化的卡方统计攻击方法来检测Jsteg顺序隐写，具有很好的检测效果。由于Westfeld等人提出的卡方检验方法的耗时很大，且不能检测出Jsteg随机隐写，故引出一种改进的卡方检验方法：快速卡方检验方法。快速卡方检验方法不仅能够检测出Jsteg顺序隐写，而且能检测出Jsteg随机隐写。同时能有效地估计出嵌入率。 关键词：隐写隐写分析 DCT 卡方检验 JSteg

1 绪论 (1) 1.1 引语 (1) 1.2 信息隐藏技术的历史、应用和发展 (1) 1.2.1 信息隐藏技术的历史 (1) 1.2.2信息隐藏技术的应用 (1) 1.2.3 信息隐藏技术的发展 (2) 1.3 数字图像隐写检测技术 (2) 1.3.1隐写信息检测技术 (3) 1.3.2隐写信息的提取技术 (3) 2 基于图像统计模型的隐写分析 (4) 2.1 针对LSB替换隐写分析 (4) 2.1.1卡方检测方法 (6) 2.1.2 RS方法 (11) 2.1.3 SPA方法 (13) ±及随机调制隐写的隐写分析 (13) 2.2 针对K 2.2.1±1隐写的信息比率估计 (13) ±隐写信息比率估计 (14) 2.2.2K 2.3 随机调制隐写的信息比率估计 (14) 3 针对JSteg隐写的检测 (14) 3.1 卡方检测方法 (14) 3.2 快速卡方检验方法 (15) 3.2.1针对顺序JSteg隐写 (18) 3.2.2针对随机JSteg隐写 (18) 3.3 快速卡方检验方法—matlab实现 (18) 4 结论 (19) 参考文献 (20) 英语摘要 (22) 附录 (22) 致谢 (29) 仲恺农业工程学院毕业论文(设计)成绩评定表........................................................... 错误！未定义书签。

EDS元素分析-eds图像

EDS元素分析 一、实验目的 1.了解能谱仪（EDS）的结构和工作原理。 2.掌握能谱仪（EDS）的分析方法、特点及应用。 二、实验原理 在现代的扫描电镜和透射电镜中，能谱仪（EDS）是一个重要的附件，它同主机共用一套光学系统，可对材料中感兴趣部位的化学成分进行点分析、面分析、线分析。它的主要优点有：（1）分析速度快，效率高，能同时对原子序数在11—92之间的所有元素（甚至C、N、O等超轻元素）进行快速定性、定量分析；（2）稳定性好，重复性好；（3）能用于粗糙表面的成分分析（断口等）；（4）能对材料中的成分偏析进行测量，等等。 （一）EDS的工作原理 探头接受特征X射线信号→把特征X射线光信号转变成具有不同高度的电脉冲信号→放大器放大信号→多道脉冲分析器把代表不同能量（波长）X射线的脉冲信号按高度编入不同频道→在荧光屏上显示谱线→利用计算机进行定性和定量计算。 （二）EDS的结构 1、探测头：把X射线光子信号转换成电脉冲信号，脉冲高度与X射线光子的能量成正比。 2、放大器：放大电脉冲信号。 3、多道脉冲高度分析器：把脉冲按高度不同编入不同频道，也就是说，把不同的特征X射线按能量不同进行区分。 4、信号处理和显示系统：鉴别谱、定性、定量计算；记录分析结果。 （三）EDS的分析技术 1、定性分析：EDS的谱图中谱峰代表样品中存在的元素。定性分析是分析未知样品的第一步，即鉴别所含的元素。如果不能正确地鉴别元素的种类，最后定量分析的精度就毫无意义。通常能够可靠地鉴别出一个样品的主要成分，但对于确定次要或微量元素，只有认真地处理谱线干扰、失真和每个元素的谱线系等问题，才能做到准确无误。定性分析又分为自动定性分析和手动定性分析，其中自动定性分析是根据能量位置来确定峰位，直接单击“操作/定性分析”按钮，即可在谱的每个峰位置显示出相应的元素符号。自动定性分析识别速度快，但由于谱峰重叠干扰严重，会产生一定的误差。 2、定量分析：定量分析是通过X射线强度来获取组成样品材料的各种元素的浓度。根据实际情况，人们寻求并提出了测量未知样品和标样的强度比方法，再把强度比经过定量修正换算成浓度比。最广泛使用的一种定量修正技术是ZAF修正。 3、元素的面分布分析：在多数情况下是将电子束只打到试样的某一点上，得到这一点的X 射线谱和成分含量，称为点分析方法。在近代的新型SEM中，大多可以获得样品某一区域的不同成分分布状态，即：用扫描观察装置，使电子束在试样上做二维扫描，测量其特征X 射线的强度，使与这个强度对应的亮度变化与扫描信号同步在阴极射线管CRT上显示出来，就得到特征X射线强度的二维分布的像。这种分析方法称为元素的面分布分析方法，它是一种测量元素二维分布非常方便的方法。