图像文件中嵌入隐藏的文字信息

工程实训任务书

图像文件中的信息隐藏

[任务目标]

用C语言设计一个程序，实现在一个图像文件（.BMP）中嵌入隐藏的文字信息。通过另一个软件，可以将图像中隐藏的信息提取出来。要求嵌入信息后不影响图片的视觉效果。

[性能指标]

1、图片是标准的24位色BMP文件

2、通过键盘输入要嵌入到文字信息，并嵌入到图像文件中

3、编写一个提取程序，提取出隐藏的文字。

软件代码：

#include<>

#include<>

#include<>

#include<>

void writef(unsigned char a[],unsigned char tu[],int tu_l);

void readf(int n,unsigned char tu[],int tu_l);

;

exit(0);

}

else

{

fseek(fp,0,2);L=ftell(fp); n");

exit(0);

}else{

fwrite(tu,tu_l,1,fp); n");

exit(0);

}else{

fseek(fp,0,2);L=ftell(fp); n");

exit(0);

}

else

{

fwrite(a,n,1,fp); 图片写入文字信息 |\n");

printf(" | 2.从bmp图片读出隐藏的文字信息 |\n"); printf(" | 3.退出程序。 |\n"); printf(" | |\n"); printf(" |---------------------------------------|\n"); printf("您希望进行什么操作请输入序号：\n");

do{

s=getchar();

cn=(int)s-48;

}while(cn<0||cn>3); //忽略选项以外的字符输入

return cn;

}

void main(){

while(1){ //让程序一直运行，直到用户选择退出

switch(menu_select()){

case 1:

writein(); //文字隐藏

break;

case 2:

readout(); //文字提取

break;

case 3:

cout<<"程序已退出。"<

exit(0);

}

}

}

运行结果：

1、为什么做

因为随着信息技术，网络技术，电子商务的发展，网络安全将全方位的威胁社会的经济文化，政治等方面，随着计算机硬件的发展，具有并行计算能力的破解技术日益发展成熟，仅通过增加加密算法的密钥长度来达到增强安全性已不再是唯一的可行办法，但对信息隐藏而言，可能的检测者和非法拦截者则难以从公开信息中判断机密信心是否存在，难以截获机密信息。同时锻炼我们的实训能力，以及对c语言的掌握。

2,、做什么

答将密码编码学和信息隐藏技术结合，通过人的视觉冗余来实现对24位位图图片文件的信息隐藏和还原。

3,、准备怎么做

我们先准备好一幅24位的BMP格式图片，这一点要注意，不要误用了其他格式的图片。然后点击界面工具栏上那个“打开”按钮找到那幅准备好的BMP 图片，该BMP图片会被加载到带有菜单和工具栏的程序主界面中，其功能一目了然。因为工具栏集成了该软件的主要功能，所以我们在加、解密文件时，只要使用工具栏就可以了。如果你想隐藏文件，只需点击工具栏上的“隐藏”按钮。文件加密完成后，就会出现一个“另存为”窗口，让你选择文件保存路径。别忘记将加密后的图片保存在自己指定的文件夹里。

4、具体步骤：

先在代码中写上自己的头文件，自己将会用到哪些关于头文件的函数等，file fp必须写在其文件中，其次向图片写入文字信息的函数入口，此时要用到void written，另外还有unsigned的固定用法和char这个数组函数，然后输出换行，如果使用文件方式打开文件名，则显示file can not be found，相反则使用fseek查询图片bmp的长度。

使用malloc动态分布函数读取出未添加文字的图片，并输入嵌入的文字，保存文件的路径，同样在使用未定义的字符void writef，对图片存入文字的区域初始化，将每位颜色的二进制代码最后一位变为零，在进行一个for循环，对图片存入文字的区域初始化，将每位颜色的二进制代码最后一位变为零，将文字转化成二进制信息，并开始隐藏如图片，并逐位获取文字的二进制代码，查询图片长度，并且由于不知道图片中的文字长度，用于存储文字的数组需要大一点的空间，将/数组初始化。循环右移，逐个插入文字的二进制信息。

总的来说，就是找到解决任务的方法，编写出代码，找出问题，修改问题。

5、发现问题

程序在V6C++中运行时出现大量的错误，由报错一点一点去找错，并且加以修改。

6、改进的地方

需要了解更多C语言的运用知识，不能弄混每个语句的作用。

7、有何感想

在制作中能发现很多自己编程上的不足，能学到很多不一样的东西，一些在书本上没有学过，需要私下自己去探索总结的一些知识，比如信息隐藏技术需要涉及到哪方面的专业知识，需要运用哪些方面的函数，哪些方面的头文件，甚至在很多报错方面有时候也会花很大的功夫，真的知道编程时一项辛苦复杂但是成功后又充满很多快乐的一项任务，实训却在不知不觉中锻炼了我们各个方面的能力。

lsb信息隐藏

LSB算法的信息隐藏实验 单位：三系一队 姓名：马波 学号：3222008030

LSB信息隐藏实验 一、实验目的 1.掌握LSB算法原理 2.熟悉信息隐藏与提取的流程 3.锻炼算法的程序实现能力 二、实验原理 1.信息隐藏 用秘密信息比特替换载体中的最不重要部分，可以达到对信息隐藏的目的。在数字图像中，每个字节的最低位对图像信息的影响最 小，因此将数字图像的最低位用信息比特替换可以实现信息隐藏。由 于载体图像的每个字节只隐藏一个秘密信息比特，所以只有当载体图 像的大小是秘密信息大小的8倍以上时才能完整的将秘密信息隐藏。 提取信息位并隐藏的示意图： 2.信息提取

在隐藏了秘密信息的数字图像中，每个字节的最低位就是秘密信息比 特位，只需将这些信息比特提取出来并组合，就可以恢复出原来的秘 密信息。 提取信息示意图： 三、实验内容 A.将秘密信息隐藏在载体的最低位，检验算法的鲁棒性 （1）读入秘密信息(此实验中秘密信息为二值图像) （2）把秘密信息的比特位放入载体的最低位 （3）给隐藏了秘密信息的图像加入大小为1的噪声

加入噪声大小为1时： 加入噪声为2时：

B．将秘密信息隐藏在载体的最高位，检验算法的鲁棒性 （1）读入秘密信息(此实验中秘密信息为二值图像) （2）把秘密信息的比特位隐藏在载体的最高位 （3）分别给隐藏了秘密信息的图像加入大小为1和2的噪声

C．将秘密信息隐藏在载体的第三位，检验算法的鲁棒性 （1）同A中的（1） （2）把秘密信息比特位隐藏在载体的第三位 （3）分别给隐藏了秘密信息的图片加入大小为1、2和3的噪声

基于MATLAB的数字二值图像处理与形状分析的实现

本科学生毕业论文 论文题目：基于MATLAB的数字二值图像处理与形 状分析实现 学院：电子工程学院 年级：2011 专业：电子信息科学与技术 姓名：刘学利 学号：20113564 指导教师：王晓飞 2014年06月24日

摘要 数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能．由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好地为人们服务．数字图像处理是一种通过计算机采用一定算法对图形图像处理的技术．数字图像处理技术已经在各个领域上有了比较广泛的应用．图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高．MATLAB强大的运算和图像展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观．本文介绍了MATLAB语言的特点，基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行图像处理的方法．主要论述了利用MATLAB实现图像的二值化，二值图像的腐蚀、膨胀、开、闭等形态学处理． 关键词 MATLAB；数字图像处理；二值图像

Abstract Digital image processing is an emerging technology,with the development of computer hardware,real-time digital image processing has become possible due to digital image processing algorithms to appear,making it faster and faster processing speed,better for people services．Digital image processing is used by some algorithms Computer graphics image processing technology．Digital image processing technology has been used in various areas which have a relatively wide range of applications．The amount of information on the processing speed requirement is relatively high．MATLAB is good at computing and graphics display capabilities,so that image processing becomes more simple and intuitive．This paper introduces characteristics of MATLAB language and this MATLAB-based digital image processing environment,describes how to use the MATLAB Image Toolbox for its digital image processing,and through some examples to illustrate the use of MATLAB Image Processing Toolbox for image processing method．Mainly discuss the use of MATLAB for image processing enhancement,binary image and its corrode and dilate and open and close． Key words MATLAB;digital image processing;image enhancement and binary image

基于LSB算法的图像信息隐藏与检测

数字图像隐写分析 基于LSB算法的图像信息隐藏与检测 学院名称计算机科学与技术学院 专业班级 学生姓名 学号 指导教师 2016.05.01 基于LSB算法的图像信息隐藏与检测 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。 关键词：LSB，信息隐藏，信息安全，BMP位图 Image information hiding and detection based on LSB algorithm

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. Key words: LSB, Information hiding,information security,bit map file 目录 第1章绪论 (5)

最新图像信息隐藏技术与设计 大学毕业设计

1 前言 本章主要介绍信息隐藏技术的背景和研究意义、国内外信息隐藏技术研究现状，列举了本文的主要研究内容，最后给出了全文的结构安排。 1.1 信息隐藏技术的背景和研究意义 二十世纪九十年代以来，网络信息技术在全世界范围内得到了迅猛发展，它极大地方便了人们之间的通信和交流。借助于计算机网络所提供的强大的多媒体通信功能，人们可以方便、快速地将数字信息(数字音乐、图像、影视等方面的作品)传到世界各地，一份电子邮件可以在瞬息问传遍全球。但同时计算机网络也成为犯罪集团、非法组织和有恶意的个人利用的工具。从恶意传播计算机病毒，到非法入侵要害部门信息系统，窃取重要机密甚至使系统瘫痪；从计算机金融犯罪，到利用表面无害的多媒体资料传递隐蔽的有害信息等等，对计算机信息系统进行恶意攻击的手段可谓层出不穷。 因此，在全球联网的形势下，网络信息安全非常重要，一个国家信息系统的失控和崩溃将导致整个国家经济瘫痪，进而影响到国家安全。各国政府和信息产业部门都非常重视网络信息安全的研究和应用。密码技术是信息安全技术领域的主要传统技术之一，是基于香农信息论及其密码学理论的技术，一般采用将明文加密成密文的秘密密钥系统或者公开密钥系统，其保护方式都是控制文件的存取，即将文件加密成密文，使非法用户不能解读。但加密技术主要适用于文本的加密，而对音频、视频、图像等多媒体数据类型来说，由于它们的数据量往往很大，如何对超大数据量的多媒体数据进行有效的加、解密仍是一个难题。而且信息加密是利用随机性来对抗密码攻击的，密文的随机性同时也暴露了消息的重要性，即使密码的强度足以使攻击者无法破解出明文，但他仍有足够的手段来对其进行破坏，使得合法的接收者也无法阅读信息内容。随着计算机性能的大幅度提高，软硬件技术的迅速发展，加密算法的安全性受到了严重挑战。 由于加密技术的局限性，最近十几年以来，一种新的信息安全技术——信息隐藏技术(Information Hiding)迅速地发展起来。信息隐藏的渊源可以追溯到古希

深度图像的二值化

3.2 深度图像二值化 图像二值化是图像处理中的一项基本技术，也是很多图像处理技术的预处理过程。在颗粒分析、模式识别技术、光学字符识别(OCR)、医学数据可视化中的切片配准等应用中，图像二值化是它们进行数据预处理的重要技术。由于图像二值化过程将会损失原图像的许多有用信息，因此在进行二值化预处理过程中，能否保留原图的主要特征非常关键。在不同的应用中，图像二值化时阈值的选择是不同的。因此，自适应图像阈值的选取方法非常值得研究。研究者对图像二值化方法进行了讨论，在此基础上提出了一个新的图像二值化算法。该算法基于数学形态学理论，较好地保留了图像二值化时原图的边缘特征。本文主要研究二值化及灰度图像二值化方法。 3.2.1.灰度图像与二值图像 数字图像是将连续的模拟图像经过离散化处理后得到的计算机能够辨识的点阵 图像。在严格意义上讲，数字图像是经过等距离矩形网格采样，对幅度进行等间隔量化的二维函数。因此，数字图像实际上就是被量化的二维采样数组。一幅数字图像都是由若干个数据点组成的，每个数据点称为像素(pixel)。比如一幅 256×400，就是指该图像是由水平方向上256列像素和垂直方向上400行像素组成的矩形图。每一个像素具有自己的属性，如颜色(color)、灰度(grayscale)等，颜 色和灰度是决定一幅图像表现里的关键因素。数字图像又可分为彩色图像、灰度图像、二值图像。 3.2.1.1彩色图像 彩色图像是多光谱图像的一种特殊情况，对应于人类视觉的三基色即红（R）、绿（G）、蓝（B）三个波段，是对人眼的光谱量化性质的近似。彩色图像中的 每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255种值可取，这样一个像素点可以有1600多万的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，一个像素点的变化范围为255种。图1-1为彩色图像。

信息隐藏 实验四 二值图像信息隐藏

实验四二值图像信息隐藏 一、实验目的 了解二值图像的特点，掌握基于二值图像的信息隐藏原理，读懂两种基于二值图像的信息隐藏方法，并自己设计另一种二值信息隐藏的方法。 二，实验环境 （1）Windows XP操作系统； （2）MATLAB 7.2版本软件； （3）二值图像文件。 三、实验原理 二值图像又称为单色图像或黑白图像，一般用1或0表示黑色或白色像素点，利用二值图像信息隐藏的方法主要是根据图像中黑白像素数量的比较来隐藏信息。 方法一：把一个二值图像分成一系列矩形图像区域B，某个图像区域B中黑色像素的个数大于一半，则表示嵌入0；如果白色像素的个数大于一半，则表示嵌入1。但是当需要嵌入的比特与所选区域的黑白像素的比例不一致时，为了达到希望的像素关系，则需要修改一些像素的颜色。 方法二：采用游程编码方法在二值图像中隐藏信息。秘密信息嵌入时修改二值图像的游程长度，如果秘密信息位是0，则修改该游程长度为偶数；如果为1，则修改游程长度为奇数；如果秘密信息的取值与游程长度的奇偶性相匹配，则不改变游程长度。 方法三：将二值图像分块，使用一个与图像块大小相同的密钥二值图像块，与每一个图像块按像素进行“与”运算，“与”运算的结果可以确定是否在该块中嵌入数据，或嵌入怎样的数据。 四，实验步骤 下面以方法三为原理，进行实验。 1.嵌入秘密信息 主要思想：首先将载体图像分块，块数为秘密信息的二进制码个数，分块大小为载体图像的长和宽分别除以块数；设定一个与图像块大小相同的密钥二值图

像块，具体为一个8×8的数组，其中前4行全为1，后4行全为0；将载体图像块与密钥二值图像块进行“与”运算。经过运算后，参与统计的像素变为前4行。接下来统计“有效”像素黑白的个数，某个图像区域B中黑色像素的个数大于“有效”像素一半，则表示嵌入0；如果白色像素的个数大于“有效”像素一半，则表示嵌入1。但是当需要嵌入的比特与所选区域的黑白像素的比例不一致时，为了达到希望的像素关系，则需要修改一些像素的颜色。 Matlab代码如下： msgfid=fopen('hidden.txt','r');%打开秘密文件 [msg,count]=fread(msgfid); fclose(msgfid); msg = str2bit(msg); msg = msg'; count=count*8; io=imread('hunter.bmp');%读入载体图像 watermarklen=count;%嵌入水印信息长度，也就是载体图像分块的数量值 [row col]=size(io); l1=floor(row/watermarklen);%载体图像分块后的长度 l2=floor(col/watermarklen);%载体图像分块后的宽度 pixelcount=l1*l2;%每个分块总像素的数量值 miyue=[ones(6,8);zeros(2,8)];%密钥二值图像块 percent=24; iw=io; in=io;%存放与运算后的图像信息 %将原图像块与密钥块进行与运算 m=1; while m<=watermarklen i=1; j=1; in(i:(i+l1-1),j:(j+l2-1))=io(i:(i+l1-1),j:(j+l2-1)) & miyue; i=i+8; j=j+8; m=m+1; end inblack(1,watermarklen)=0;%某一个分块中黑色像素的个数 inwhite(1,watermarklen)=0;%某一个分块中白色像素的个数 n=1; while n<=watermarklen for i=l1*(n-1)+1:(l1*n-2) %只计算有效前4行的黑白个数

信息隐藏主要的分类和应用领域是什么

信息隐藏主要的分类和应用领域是什么？说明信息隐藏于数字水印的关系？ 信息隐藏技术分为技术隐写术和语义隐写术 技术隐写术：是将秘密传递的信息记录下来，隐藏在特定的媒介中，然后再传送出去的一种技术。采用技术隐写术方法的实例有很多，比如，将信息隐藏在信使的鞋底或封装在蜡丸中，而隐写墨水、纸币中的水印和缩微图像技术也陆续出现在军事应用中。 语义隐写术则是将记录这个行为本身隐藏起来，信息由隐藏的“写”语言和语言形式所组成，一般依赖于信息编码。十六七世纪涌现了许多关于语义隐写术的著作，斯科特提出的扩展AveMaria码就是一种典型的语义隐写方法。语义隐写方法很多，如用音符替代字符在乐谱中隐藏信息，用咒语代表字隐藏信息，还有用点、线和角度在一个几何图形中隐藏信息等，而离合诗则是另一种广泛使用在书刊等文字中的隐藏信息方法。 信息隐藏主要的应用领域： 信息隐藏技术作为一种新兴的信息安全技术已经被许多应用领域所采用。信息隐藏技术的应用主要集中在两个方面：即隐秘通信和数字水印。 当信息隐藏技术应用于保密通信领域时，称为隐蔽通信或低截获概率通信，当应用于Internet秘密信息传输时，常被称为隐写术，当应用于版权保护时通常被称为数字水印技术。而隐秘通信是信息隐藏技术的一个完全不同的应用领域，也不同于信息加密，隐秘通信的目的不

是掩盖通信信息的可读性，而是掩盖通信信道本身的存在性。 1数字内容保护 1）证件防伪：数字水印技术可有效防止证件被伪造，如在照片上附加一个暗藏的数字水印。 2）商标保护：将保密特征加入产品包装的设计中。 3）安全文档：将水印特征加入重要文档中。 4）数据完整性验证：脆弱水印是指对某些处理稳健而对其他处理脆弱的水印。该技术可以用于验证数据是否被篡改。 2隐蔽通信：替音电话技术、匿名通信 3安全监测： 1）数字权限管理 2）媒体桥技术 3）打印控制 4）播放控制 5）电影分级和多语言电影系统 6）隐蔽通信监测 信息隐藏于数字水印的关系： 区别：信息隐藏技术侧重于隐藏容量，对隐藏容量要求较高，对鲁棒性要求不高，而数字水印则侧重于鲁棒性；信息隐藏技术主要应用于隐藏通信，而数字水印技术主要应用于版权保护和内容可靠性认证。联系：信息隐藏技术包括数字水印技术，数字水印技术要将水印嵌入到载体中，就需要用到信息隐藏的算法，把水印隐藏到载体中，两者

数字图像处理报告 图像二值化

数字图像处理实验报告 实验二灰度变换 实验目的：通过实验掌握灰度变换的基本概念和方法 实验内容： 掌握基本的灰度变换：图像反转、对数变换、幂次变换和二值化1．图像反转、对数变换、幂次变换 I=imread('fengjing.jpg'); J=im2double(I); subplot(2,3,1),imshow(J); title('原图'); K=255-I; subplot(2,3,2),imshow(K); title('图象反转'); L=3.*log(1+J); subplot(2,3,3),imshow(L);title('图象对数,系数为3'); M=10.*log(1+J); subplot(2,3,4),imshow(M);title('图象对数,系数为10'); N=10.*(J.^0.2); subplot(2,3,5),imshow(N);title('图象指数变换,γ=0.2'); P=10.*(J.^2.5); subplot(2,3,6),imshow(P);title('图象指数变换，γ=2.5'); 2．图象二值化 方法一：

I=imread('fengjing.jpg'); % 确定大小subplot(1,2,1),imshow(I);title('原图象'); [m,n]=size(I); for i=1:m for j=1:n if I(i,j)<128 I(i,j)=0; else I(i,j)>=128 & I(i,j)<256 I(i,j)=255; end end end subplot(1,2,2),imshow(I);title('图象二值化');方法二： I=imread('fengjing.jpg'); % 确定大小subplot(1,2,1),imshow(I);title('原图象'); J=find(I<128); I(J)=0; J=find(I>=128); I(J)=255; title('图像二值化（阈值为128）'); subplot(1,2,2),imshow(I);title('图象二值化');

基于图像的信息隐藏检测技术

基于图像的信息隐藏检测技术 傅德胜，谢永华 （南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044） 摘要：本文首先介绍了现有图像信息隐藏检测技术的分类，然后阐述了常用的基于图像的信息隐藏盲检测技术，并对它们的优缺点和应用领域进行了分析，最后对信息隐藏技术的发展和系统开发作了分析与展望。 关键词：信息隐藏；基于图像；盲检测 1 引言 现代信息隐藏技术自上个世纪九十年代中期出现以来，已经成为数字通信、信息安全和版权保护领域的重要研究课题，并得到了越来越广泛的应用。目前利用数字图像作为隐秘信息的载体已经成为主要的信息隐藏技术之一，其基本原理是利用人体感觉器官对数字图像的感觉冗余，将被隐藏的图像数据嵌入在某种载体图像中，嵌入后隐秘图像与原始的载体图像几乎没有任何视觉上的差别，很难被观察者和监视系统发现，从而可以保证机密信息传输的安全性。可以预见，信息隐藏技术将是今后相当一段时间内的重要的隐蔽通信方式［1］ 。 但是信息隐藏技术的发展也带来了一定的负面效果，据美国媒体透露，已经发现恐怖组织利用隐藏在图像中的信息传递联络情报，甚至将计算机病毒隐藏在载体图像中进行传输，这些都对国家安全和社会稳定产生了很大的威胁。因此，研究对图像中可能存在的各种隐藏信息进行有效检测的方法已经迫在眉睫，因而基于图像的信息隐藏检测技术也就成为目前信息安全领域的重要研究课题。近几年来，世界各国的信息安全专家在这一方面进行了深入的研究，并提出了一定的隐藏信息检测模型，开发了相关的信息隐藏检测软件，如美国著名的信息安全产品开发公司Wetstone开发的信息隐藏检测软件Stego Suite［2］ 。本文首先对目前常用的基于图像的信息隐藏技术进行了统计和分类，分析了它们的优缺点和适用领域，然后重点介绍了基于图像信息隐藏的盲检测算法，最后对隐藏技术的发展趋势和信息隐藏检测系统的开发进行了分析与展望。 2 基于图像的信息隐藏检测技术 图像信息隐藏检测技术主要用于判断图像中是否有隐藏信息的存在，它是信息隐藏分析技术的第一步，也是现阶段基于图像的隐藏信息分析的主要内容。 从检测技术的手段考虑，基于图像的信息隐藏检测技术大致可以分为： （1）对比检测技术 对比检测技术是对隐蔽图像载体和原始图像载体的属性如大小、分辨率、颜色值、灰度值、直方图或者变换域系数进行对比，从其中的差值或者关联信息中进行分析判断隐藏信息存在的可能性。这种方法实现比较简单，但是在大多数情况下，无法获取原始载体图像，因此没有太大的实际意义和应用价值。 （2）盲检测技术 盲检测技术指的是在没有原始载体图像的情况下，只通过隐蔽载体本身来检测隐藏信息。通常可以通过对图像特征进行分析和提取，判断是否存在隐藏信息。盲检测技术是当今信息隐藏检测领域最热门的研究领域，难度较大，但是具有更广泛的应用前景。 根据研究角度不同，基于图像的信息隐藏检测技术可以分为： （1）时空域方法

信息隐藏技术及其应用

qwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqw ertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwer tyuiopasdfghjklzxcvbnmqwerty uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyui opasdfghjklzxcvbnmqwertyuiop 信息隐藏技术及其应用asdfghjklzxcvbnmqwertyuiopas dfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdf ghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfgh jklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjkl zxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx cvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcv bnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbn mqwertyuiopasdfghjklzxcvbnm qwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqw ertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwer tyuiopasdfghjklzxcvbnmqwerty uiopasdfghjklzxcvbnmrtyuiopas

信息隐藏技术及其应用 摘要随着网络与信息技术的高速发展，信息安全越来越受到人们关注，信息隐藏技术应运而生。本文介绍了信息隐藏技术的背景、概念与特征，总结了较为成熟与常见的信息隐藏方法，描述了信息隐藏技术的主要应用领域，分析了信息隐藏技术目前存在的问题，并对其未来发展进行了展望。 关键词信息隐藏；信息安全；隐秘通信；数字水印；应用； 一、信息隐藏技术的背景 信息隐藏的思想可以追溯到古代的隐写术。隐写术是通过某种方式将隐秘信息隐藏在其他信息中，从而保证隐秘信息的安全性。隐写术的应用实例可以追溯到很久远的年代。被人们誉为历史学之父的古希腊历史学家希罗多德曾在其著作中讲述了这样一则故事：一个名为Histaieus的人计划与他人合伙叛乱,里应外合,以便推翻波斯人的统治。为了传递信息，他给一位忠诚的奴隶剃光头发并把消息刺在头皮上,等到头发长起来后,派奴隶出去送“信”,最终叛乱成功。隐写术在历史上有过广泛的应用，例如战争、谍报等方面。 进入现代以来，随着网络的高速发展，越来越多的信息在网络上进行传递，人们通过邮件、文件和网页等进行交流，传递信息。然而在信息传递的快捷与高效的同时，信息的安全性也越来越受到考验。例如网络上的病毒、木马、泄密软件等，还有非法组织以某种目的窃取信息等，都对信息的安全造成了严重的威胁。特别是对于政治、军事和商业等领域，敌对势力之间互相的监控、窃密等都普遍存在，信息传递的安全性至关重要。传统的密码学虽然可以在一定程度上保证信息的安全，但它仅仅隐藏了信息的内容。为隐藏信息所生成的密文通常是杂乱无章的代码或者逻辑混乱的语言，反而更会引起追踪人员和破译人员的注意，增加暴露风险。这成为密码的致命弱点。 另一方面，随着数字技术的迅猛发展和互联网越来越广泛的应用，数字媒体的应用越来越多，基于数字媒体的商业得到了迅速发展，而通过扫描仪等也可以方便的将纸质材料转换为数字材料。与此同时，数字媒体的复制、传播也越来越方便，这为盗版提供了极大的便利，例如网上盗版软件、盗版电子版图书等随处可见，严重破坏了知识产权。因此如何保护数字媒体的知识产权，防止知识产品被非法地复制传播，保证信息的安全，也成为了越来越紧迫的问题。 正是由于上述问题的存在，信息隐藏技术应运而生。 二、信息隐藏技术的原理与特点

实验二图像DCT域信息隐藏实验

综合评分：实验二：图像DCT域信息隐藏实验 【实验目的】： 一、简单复习变换域信息隐藏的基本思想 二、用 MATLAB实现图像DCT相关操作 三、完成基于图像DCT的信息隐藏实验 【实验内容】：（请将你实验完成的项目涂“■”） 实验完成形式： ■用MA TLAB函数实现图像DCT域信息隐藏和提取 ■用MA TLAB命令行方式实现图像DCT域信息隐藏和提取 □其它：（请注明） 实验选择载体： ■256×256灰度图像■256×256RGB图像■任意大小的RGB图像 实验效果和分析： ■分析了健壮性参数α与鲁棒性的关系 ■能随机选择嵌入块（考虑安全性因素） ■嵌入块均匀分布于载体 □信息提取的检错/纠错 ■分析了健壮性参数α与不可见性的关系 □其它：（请注明） 【实验工具及平台】： ■Windows+Matlab■其它：（请注明）WinHex 【实验涉及到的相关算法】： 在一个图像块中调整两个(或多个) DCT系数的相对大小。将描述一个使用数字图像作为载体的系统。在编码处理中，发送者将载体图像分成8×8的像素块，每一块只精确地编码一个秘密信息位。嵌入过程开始时，首先伪随机地选择一个图像块bi，用它对第i个消息比

特进行编码。令Bi=D{bi}为DCT变换后的图像块。 在通信开始前，发送者和接收者必须对嵌入过程中使用的两个DCT系数的位置达成一致，让我们用(u1,v1)和(u2,v2)来表示这两个索引。这两个系数应该相应于余弦变换的中频，确保信息保存在信号的重要部位(从而使嵌入信息不容易因JPEG压缩而完全丢失)。进一步而言，人们普遍认为中频 DCT系数有相似的数量级，我们可以假定嵌入过程不会使载体产生严重降质。因为构造的系统要在抵抗JPEG压缩方面是健壮的。我们就选择在JPEG压缩算法中它们的量化值一样的那些DCT系数。根据表2.1，系数(4,1)和(3,2)，或者(1,2)和(3,0)是比较好的。 编码方法：若块Bi (u1,v1) ＞Bi(u2,v2) 就编码为“1”，否则编码为“0”。 在编码阶段，如果相对大小与要编码的比特不匹配，就相互交换两个系数。由于JPEG 压缩(在量化阶段)能影响系数的相对大小，算法应通过在两个系数中加随机值，以确保对某个x＞0，使得|Bi (u1,v1)-Bi(u2,v2) |＞x。 DCT隐秘载体编码过程： for i =1,...,l (M) do 选取一隐蔽数据块bi Bi=D{bi} if m=0 then if Bi (u1，v1)＞Bi （u2，v2）then 交换Bi (u1，v1)和Bi （u2，v2） end if else if Bi (u1，v1)

信息隐藏技术及应用

信息隐藏技术及应用 1 什么是信息隐藏 信息隐藏(InformatiOn Hiding)：主要研究如何将某一机密信息秘密(Secret Message)隐藏于另一公开的信息(载体、宿主)中，然后通过公开信息的传输来传递机密信息。第三方则难以从公开信息中判断机密信息是否存在，难以截获机密信息，从而能保证机密信息的安全。信息隐藏学是一门新兴的交叉学科，在计算机、通讯、保密学等领域有着广阔的应用前景。 信息隐藏是上世纪90年代开始兴起的信息安全新技术，并成为信息安全技术研究的热点；传统通信领域为了保证传递的信息能够不被窃听或破坏，常采用密码来保护信息，即让窃听者无法看到或听懂，但是这种技术的缺点是告诉窃听者这就是秘密信息，特别是随着计算机技术的发展，密码的安全性受到很大挑战。而新的信息隐藏技术是将需要传递的秘密信息，隐藏在一个普通的非秘密消息当中，再进行传输，这样即使窃听者窃听了传输的信息，也只会将其当成普通的消息，而不会怀疑或者无法得知是否有秘密信息的存在。 一般而言，信息隐藏是分为四个阶段：预处理阶段、嵌入阶段、传输阶段和提取阶段。为了使每个阶段都达到安全，

所以必须在预处理阶段，引入加密术中的加密算法。在嵌入阶段，使用基于小波的隐藏信息的算法，在传输阶段，进行隐蔽通信，从而使用传输阶段也是安全的。所以这套信息隐藏的处理方案，将形成一个安全的体系，因此既能隐藏秘密信息的内容，也能隐蔽通信的接收方和发送方，从而建立隐藏通信。信息隐藏的原理如图1。 信息隐藏技术的分类见图2。 信息隐藏不同于传统的加密，传统的加密是研究如何将机密信息进行特殊的编码，以形成不可识别的密码形式进行传递，它仅隐藏了信息的内容；而信息隐藏不但隐藏了信息的内容，而且隐藏了信息的存在。根据信息隐藏的目的和技术要求，该技术存在以下特性： 鲁棒性(Robustness)：指不因图像文件的某种改动而导致隐藏信息丢失的能力。这里所谓“改动”包括传输过程中的信道噪音、滤波操作、重采样、有损编码压缩、D/A或A/D 转换等。 不可检测性(Undetectability)：指隐蔽载体与原始载体具有一致的特性。如具有一致的统计噪声分布等，以便使非法拦截者无法判断是否有隐蔽信息。 透明性(Invisibility)：这是信息隐藏的基本要求，利用人类视觉系统或人类听觉系统属性，经过一系列隐藏处理，使目标数据没有明显的降质现象，而第三方不易觉察信息的存

图像二值化算法研究与实现

图像二值化算法研究与实现 摘要：图像二值化是图像预处理中的一项重要技术，在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有重要应用。论文介绍了图像及数字图像处理技术的一些概念和相关知识；对VC++ 软件的发展和软件在图像处理中的应用做了简要介绍；还介绍了图像二值化算法以及利用VC++软件工具进行算法的实现。论文重点实现了图像分割技术中常用灰度图像二值化算法，如Otsu算法、Bernsen算法，并对这些算法运行的实验结果进行分析与比较。 关键词：图像处理；二值化；VC++； 1.引言 1.1 图像与数字图像 图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。 数字图像：数字图像是将连续的模拟图像经过离散化处理后得到的计算机能够辨识的点阵图像。在严格意义上讲，数字图像是经过等距离矩形网格采样，对幅度进行等间隔量化的二维函数。因此，数字图像实际上就是被量化的二维采样数组。 1.2 数字图像处理技术内容与发展现状 数字图像处理就是采用一定的算法对数字图像进行处理，以获得人眼视觉或者某种接受系统所需要的图像处理过程。图像处理的基础是数字，主要任务是进行各种算法设计和算法实现。 图像处理技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和实用化期4个阶段。初创期开始与20世纪60年代，当时的图像采用像素型光栅进行少秒显示，大多采用中、大型机对其处理。在这一时期，由于图像存储成本高、处理设备昂贵，其应用面很窄。进入20世纪70年代的发展期，开始大量采用中、小型机进行处理，图像处理也逐渐改用光栅扫描方式，特别是CT和卫星遥感图像的出现，对图像处理技术的发展起到了很好的推动作用。到了20世纪80年代，图像处理技术进入普及期，此时的微机已经能够担当起图形图像处理的任务。超大规模集成电路（Very Large Scale Integration, VLSI）的出现更使处理速度大大提高，设备造价也进一步降低，极大地促进了图形图像系统的普及和应用。20世纪90年代是图像处理技术的实用化时期，图像处理的信息量巨大，对处理速度的要求极高。 1.3 图像二值化原理及意义 图像二值化是指用灰度变换来研究灰度图像的一种常用方法，即设定某一阈值将灰度

常见信息隐藏技术..

编号：10013210439 南阳师范学院2014届毕业生 毕业论文 题目：常见信息隐藏技术的研究 完成人：刘豪一 班级：2010-04 学制：4年 专业：软件工程 指导教师：李争艳 完成日期：2014-03-15

目录 摘要 (1) 0引言 (1) 1信息隐藏技术的概念及特征 (1) 1.1信息隐藏技术的概念 (1) 1.2信息隐藏技术的特征 (2) 1.3信息隐藏的分类 (3) 2常见信息隐藏技术介绍 (3) 2.1隐写术 (3) 2.2数字水印技术 (4) 2.3可视密码技术 (5) 3常见信息隐藏技术算法实现 (5) 3.1隐写术算法概述 (5) 3.1.1时空域算法 (6) 3.1.2变换域算法 (6) 3.1.3压缩域算法 (7) 3.2数字水印技术算法介绍 (8) 3.2.1空域算法 (8) 3.2.2 Patchwork算法 (8) 3.2.3变换域算法 (8) 3.2.4压缩域算法 (9) 3.2.5 NEC算法 (10) 3.2.6生理模型算法 (10) 3.3可视密码技术实现方法 (10) 3.3.1(k，k)可视密码基本矩阵的构造 (10) 3.3.2(k，n)可视密码基本矩阵的构造 (11)

4信息隐藏技术的应用 (11) 4.1数字知识产权保护 (11) 4.2数据完整性鉴定 (12) 4.3数据保密 (12) 4.4资料不可抵赖性的确认 (13) 5信息隐藏技术的发展和未来趋势 (13) 6总结 (13) 参考文献 (14) Abstract (15)

常见信息隐藏技术的研究 作者：刘豪一 指导老师：李争艳 摘要：在信息化时代，随着计算机网络的迅猛发展，信息安全保密工作面临着动态变化的新形势和问题。本文主要介绍了信息隐藏的基本概念，主要特征，研究方法，技术分类等；研究了各种信息隐藏技术的算法实现；对信息隐藏技术的发展及未来趋势进行了分析和评述。 关键字：信息隐藏技术；数字水印；可视密码技术；隐写术 0引言 信息是人类社会和国家发展的重要战略资源。随着科学技术的快速发展，传统媒体内容正在向数字化转变。数据的交换与传输也变得更加快捷。但随之而来的日益严重的知识产权侵犯行为和基于加密的安全措施面临的严峻挑战，使得信息隐藏技术重新焕发活力。信息隐藏是与数学、密码学、信息论、计算机视觉以及其他计算机应用技术等多学科交叉的学科，是各国研究者所关注和研究的热点[1]。在信息隐藏研究中，可以分为基础理论研究、应用基础研究和应用研究。其中基础理论研究是建立图像信息隐藏的理论框架和若干理论模型，解决安全性度量、通信量分析等基本理论问题，以揭示信息隐藏中若干基本矛盾。信息隐藏的应用基础研究主要针对典型应用需求，研究各种信息隐藏算法和评估体系。信息隐藏的应用研究以图像信息隐藏技术的实用化为目的，研究针对各种应用的实用系统。本文通过对信息隐藏的理论研究学习，浅谈下常见信息隐藏技术的应用。 1 信息隐藏技术的概念及特征 1．1 信息隐藏技术的概念 信息隐藏主要研究如何将某一机密信息秘密隐藏于另一公开的信息(载体)中，然后通过公开信息的传输来传递机密信息。第三方则难以从公开信息中判断机密信息是否存在，难以截获机密信息，从而

LSB图像信息隐藏实验

学号：姓名：专业年级班级： 实验室：组别：实验日期：

message=fopen('Message.txt','r'); [msg,msg_len]=fread(message,'ubit1') %按位以二进制形式读取文本内容与长度 [m,n]=size(image1) %读取行和列 p=1; %p 为秘密信息的位计数器 [row,col]=randinterval(image1,msg_len,1996); for i=1:msg_len image1(row(i),col(i))=image1(row(i),col(i))-mod(image1(row(i),col(i)),2)+msg( p,1); if p==msg_len break ; end ; p=p+1; end %还原图像 Hide_image(:,:,1)=image1; Hide_image=uint8(Hide_image); imwrite(Hide_image,'Hide_image.tif'); %输出隐藏信息的图像 subplot(121);imshow(image);title('未嵌入信息的图片'); subplot(122);imshow(Hide_image);title('嵌入信息的图片'); else ['the photo is not a rgb style'] fclose('all'); end 实验算法 2：读取 LSB 隐藏的信息 1.读取已经隐藏信息的图像。如果为 RGB 图像，则读取图像的一层（该层为嵌入信 息的那层）。 2.用与 LSB 算法中相同的随机数种子产生相同的一串随机数。随机数串的长度由 LSB 中获得（长度不得大于图像大小）。 用同一个伪随机生成算法，相同的种子，来产生像素点位置，可以确保隐藏时和提取 时位置顺序是一模一样的，在顺序读取这些位置上的数据（利用与运算，与上1，任

信息隐藏技术(中文版)

一个基于“刚刚-明显-失真”测量的视觉感知调整子带图像编码器的概要文件 摘要：为了表示一幅具有最低可能比特率的高感知质量图像，一种有效的图像压缩算法不仅要消除统计相关性的冗余,还从消除图像信信息里无关紧要的感知成分，在这篇文章里，将要提出一个视觉感知调整部分波段图像编码器的方案，其中一个公正、明显显示失真（JND）或微创明显的失真（MND）配置文件是采用量化感知冗余。该JND配置文件提供了每个被编码信号的失真可见性阈值，低于该阈值重建误差被渲染不易察觉。在由于背景亮度和纹理屏蔽效应而集成阈值敏感度的感知模型基础上，JND文件从分析图像信号的局部属性来估计。根据人体对空间频率的视觉感知敏感度，全频带JND/ MND信息被分解不同的频率子带的JNDMND成分。有了这些部分的配置文件，无关紧要的感知信号在每个子波段都可以被筛选出来，并正确编码我们有用的信息以满足可见度阈值。新的量化保真措施，被称作峰值信号-感知噪声比（PSPNR），拟通过采取评估图像的质量包括考虑明显变形的部分在内。仿真结果表明，这种近乎透明的图像编码可在不到0.4像素内实现。相比于ISO-JPEG标准，所提出的算法可以消除原始图像更多的感性冗余，并且重构图像的视觉质量以低比特率更能被我们所接受。 1. 介绍 我们通常认为当前图像编码技术的表现是不足够接近基本比特率。为了支撑未来要求低限制使图像维持高质量接收，为了支持未来低比特率高图像质量的设备，更高效的算法被人们所期待。在众多达到这个最优性的方法中，感知编码将压缩算法和人类感知机制相连接被认为是最有前途的解决方案，并在最近成为一个重要的研究领域。 这是众所周知的，图像信号的统计是比较非平稳的，重建图像的保真度被人眼所要求的不同是从像素到像素的。通常来说，感知编码的重要任务是有效地使编码算法适应人体人眼的敏感度。各种方法已经被提出将人类视觉系统的某些确定的心理视觉特性（HVS）合并到图像编码算法中。已经作出一些努力来开发HVS的灵敏度到空间频率为适应量化步长频域。其他的努力试图有效地利用空间掩蔽效应来在空间域隐藏失真。然而，由于缺乏一个有效的定量测量评估图像质量和HVS非线性的措施，无图像编码方案尚未充分整合这些心理视觉效果提供一个简单而有效的方法用于消除静止图像的视觉冗余。在最近的图像编码技术评论中，贾扬，提出了感知编码

灰度图像二值化方法matlab代码

OTSU算法代码： I=imread('****'); th=graythresh(I); J=im2bw(I,th); subplot(121) imshow(I); subplot(122) imshow(J); Bernsen算法代码： clc; clear all close all I=imread('****'); [m,n] = size(I); I_gray=double(I); T=zeros(m,n); M=3; N=3; for i=M+1:m-M for j=N+1:n-N max=1;min=255; for k=i-M:i+M for l=j-N:j+N if I_gray(k,l)>max max=I_gray(k,l); end if I_gray(k,l)

for i=1:m for j=1:n if I_gray(i,j)>T(i,j) I_bw(i,j)=255; else I_bw(i,j)=0; end end end subplot(121),imshow(I); subplot(122),imshow(I_bw); 改进的Bernsen算法代码：clc; clear all close all I=imread('****'); I_gray=double(I); [m,n] = size(I); a=0.3; A=0;T1=0;S=0; for i=1:m for j=1:n A=A+I_gray(i,j) ; end end A=A*0.9; while(S