二值图像信息隐藏

实验三：LSB图像信息隐藏一、实验目的了解信息隐藏中最常用的LSB算法的特点，掌握LSB算法原理，设计并实现一种基于图像的LSB隐藏算法；了解如何通过峰值信噪比来对图像进行客观评价，并计算峰值信噪比值。

二、实验环境（1）Windows 7操作系统；（2）MATLAB R2012b版本软件；（3）BMP格式灰度图像文件。

三、原理简介任何多媒体信息在数字化时都会产生物理随机噪声，而人的感官系统对这些随机噪声并不敏感。

替换技术就是利用这个原理，通过使用秘密信息比特替换随机噪声，从而实现信息隐藏目的。

在BMP灰度图像的位平面中，每个像素值为8比特二进制，表示该点亮度。

图像高位平面对图像感官质量起主要作用，去除图像最低几个位平面并不会造成画面质量的明显下降。

利用这个原理可用秘密信息（或称水印信息）替代载体图像低位平面以实现信息嵌入。

本算法选用最低位平面来嵌入秘密信息。

最低位平面对图像的视觉效果影响最轻微，但很容易受噪声影响和攻击，可采用冗余嵌入的方式来增强稳健性加以解决，即在一个区域（多个像素）中嵌入相同的信息，提取时根据该区域中的所有像素判断。

四、实验步骤1. 隐藏提取及测试算法分为三个部分实现：（1）隐藏算法；（2）提取算法；（3）测试脚本。

1）隐藏算法源代码hide_lis.m如下：function o = hide_lsb(block,data,I)%function o = hide_lsb(block,data,I)%隐藏提取及测试%block:隐藏的最小分块大小%data:秘密信息%I:原始载体si = size(I);lend = length(data);N = floor(si(2)/block(2));%将图像划分为M*N个小块M = min(floor(si(1)/block(1)),ceil(lend/N));o = I;for i = 0 : M-1 %计算每小块隐藏的秘密信息rst = i*block(1) + 1;red = (i+1)*block(1);for j = 0 : N-1 %计算每小块隐藏的秘密信息的序号idx = i*N + j + 1;if idx > lendbreak;end%取每小块隐藏的秘密信息bit = data(idx);%计算每小块水平方向起止位置cst = j*block(2) + 1;ced = (j+1)*block(2);%将每小块最低位平面替换为秘密信息o(rst:red,cst:ced) = bitset(o(rst:red,cst:ced),1,bit);endend2）提取算法源代码dh_lsb.m如下：function out = dh_lsb(block,I)%function out = dh_lsb(block,I)%源代码dh_lsb.m如下：%block：隐藏的最小分块大小%I：携密载体si = size(I);%将图像划分为M*N个小块N = floor(si(2)/block(2));M = floor(si(1)/block(2));out = [];%计算比特1判决阀值：每小块半数以上元素隐藏是比特1时，判决该小块嵌入信息为1thr = ceil((block(1)*block(2) + 1)/2);idx = 0;for i = 0 : M-1%计算每小块垂直方向起止位置rst = i*block(1) + 1;red = (i+1)*block(1);for j = 0 : N-1%计算每小块将要数据的秘密信息的序号idx = i*N + j + 1;%计算每小块水平方向起止位置cst = j*block(2) + 1;ced = (j + 1)*block(2);%提取小块最低位平面，统计1比特个数，判决输出秘密信息 tmp = sum(sum(bitget(I(rst : red,cst : ced),1)));if (tmp >= thr)out(idx) = 1;elseout(idx) = 0;endendend3）测试脚本源代码test.m如下：fid = 1;len = 10;%随机生成要隐藏的秘密信息d = randsrc(1,len,[0 1]);block = [3,3];[fn,pn] = uigetfile({'* .bmp','bmp file(* .bmp)';},'选择载体');s = imread(strcat(pn,fn));ss = size(s);if (length(ss) >= 3)I = rgb2gray(s);elseI = s;endsi = size(I);sN = floor(si(1)/block(1))*floor(si(2)/block(2));tN = length(d);%如果载体图像尺寸不足以隐藏秘密信息，则在垂直方向上复制填充图像if sN < tNmultiple = ceil(tN/sN);tmp = [];for i = 1 : multipletmp = [tmp;I];endI = tmp;end%调用隐藏算法，把携密载体写至硬盘stegoed = hide_lsb(block,d,I);imwrite(stegoed,'hide.bmp','bmp');[fn,pn] = uigetfile({'*.bmp','bmp file(*.bmp)';},'选择隐蔽载体');y = imread(strcat(pn,fn));sy = size(y);if (length(sy) > 3)I = rgb2gray(y);elseI=y;end%调用提取算法，获得秘密信息out = dh_lsb(block,I);%计算误码率len = min(length(d),length(out));rate = sum(abs(out(1:len)-d(1:len)))/len;y = 1 - rate;fprintf(fid,'LSB:len:% d\t error rate:% f\t error num:% d\n',len,rate,len*rate);2. 计算峰值信噪比（1）峰值信噪比定义：2,2,,,,max ()x y x y x y x yx y p PSNR XY p p =-∑（2）峰值信噪比函数。

选择与遮住的原理在图像处理和计算机视觉领域，选择与遮住是一种常见的技术，用于从图像中选择感兴趣的区域并对其进行遮挡或隐藏。

这项技术在各种应用中都有广泛的应用，包括人脸识别、隐私保护、图像编辑等。

选择的原理选择是指从图像中提取感兴趣的区域。

在计算机视觉中，有多种方法可以实现选择，下面介绍几种常见的方法。

1. 基于阈值分割阈值分割是一种简单而有效的选择方法。

它根据像素值与预先设定的阈值进行比较，并根据比较结果将像素划分为不同的类别。

例如，在二值化过程中，像素可以被划分为黑色和白色两个类别。

2. 基于边缘检测边缘检测是一种通过寻找图像中明暗变化处来确定感兴趣区域的方法。

常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。

通过提取图像中明暗变化处对应的边缘信息，可以得到感兴趣区域的边界。

3. 基于颜色分割颜色分割是一种利用像素的颜色信息来选择感兴趣区域的方法。

通过设定颜色阈值，可以将图像中的像素划分为不同的类别。

例如，在人脸识别中，可以通过提取肤色区域来选择人脸区域。

4. 基于特征提取特征提取是一种通过计算图像中的特征来选择感兴趣区域的方法。

常见的特征包括纹理、形状、角点等。

通过提取这些特征，可以对图像进行分析和分类，从而选择出感兴趣区域。

遮住的原理遮住是指对图像中的某些区域进行遮挡或隐藏，以达到保护隐私或隐藏敏感信息的目的。

下面介绍几种常见的遮住方法。

1. 像素化像素化是一种常见的遮住方法，它将图像中某些区域替换为具有相同平均颜色值或模糊效果的像素块。

这样做可以模糊或隐藏敏感信息，但仍然保留了整体结构和轮廓。

2. 马赛克马赛克是一种常见的遮住方法，它将图像中的某些区域替换为具有相同颜色或纹理的小块。

这种方法可以有效地隐藏敏感信息，但会丢失一些细节和轮廓。

3. 高斯模糊高斯模糊是一种常见的遮住方法，它通过对图像中的某些区域应用高斯模糊滤波器来实现。

这种方法可以模糊敏感信息，但仍然保留了整体结构和轮廓。

LSB原理及其基本原理什么是LSBLSB（Least Significant Bit）是指最低有效位，是计算机中二进制数的最右边的一位。

LSB原理是一种隐藏信息的方法，通过修改像素的最低有效位来嵌入秘密信息，从而实现隐蔽传输。

在数字图像中，每个像素由RGB（红、绿、蓝）三个分量组成，每个分量的取值范围为0-255，可以使用8位二进制数来表示。

LSB原理LSB原理是基于数字图像中的隐写术（steganography）技术，将秘密信息嵌入到图像中，使其对人眼不可见。

隐写术是一种隐藏信息的技术，与加密相比，隐写术更加注重隐藏信息的存在，而不是加密信息的内容。

LSB原理是其中一种常用的隐写术方法。

LSB原理的基本思想是利用图像的最低有效位进行信息隐藏。

在RGB图像中，每个像素的红、绿、蓝三个分量都可以用8位二进制数表示，范围为0-255。

而人眼对颜色的感知能力有限，对最低有效位的变化不敏感，因此可以将秘密信息嵌入到最低有效位中，而不影响图像的视觉效果。

具体来说，如果要隐藏一个二进制数为0101，可以将其分别嵌入到图像的RGB分量的最低有效位中。

例如，如果原始像素的红色分量为11010010，将其最低有效位替换为0，即变为11010000，那么隐藏了一个二进制数的第一位。

同理，可以将秘密信息的其他位依次嵌入到其他像素的最低有效位中，从而完成信息的隐藏。

在提取隐藏的信息时，只需要读取图像中每个像素的最低有效位，并将其组合起来，即可还原出隐藏的信息。

LSB原理的应用LSB原理在数字水印、隐写术和版权保护等领域有着广泛的应用。

下面将分别介绍LSB原理在这些领域的应用。

数字水印数字水印是一种嵌入到数字媒体（如图像、音频、视频）中的不可见信息，用于验证媒体的完整性、来源和版权归属。

LSB原理可以用于在图像中嵌入数字水印，以实现版权保护和内容认证。

在数字水印中，可以将一些标识信息嵌入到图像的最低有效位中。

这些标识信息可以包括版权信息、作者信息、数字签名等。

信息隐藏技术对图像文件大小的影响分析一、信息隐藏技术概述信息隐藏技术是一种旨在在数字媒体中隐藏附加信息的方法。

其中，图像隐写术是信息隐藏技术的一种重要形式。

它允许用户将数据嵌入到图像中不可察觉的部分，以达到保密传输、版权保护等目的。

二、传统信息隐藏技术的缺陷传统的信息隐藏技术往往会对图像文件的大小产生较大的影响。

这是因为传统的技术通常采用像素值的微小改变或无规律的插入来隐藏信息，从而导致图像文件的大小增加。

三、基于替换算法的信息隐藏技术然而，随着信息隐藏技术的发展，一些基于替换算法的方法逐渐被研究和应用。

这些方法能够在不增加图像文件大小的前提下，隐藏更多的信息。

以置换法为例，它通常通过重新排列像素的位置来嵌入信息，从而避免了像素值的改变。

相比传统的技术，基于替换算法的方法显著提升了信息隐藏的容量和图像文件的稳定性。

四、基于压缩算法的信息隐藏技术另一种影响图像文件大小的因素是图像压缩算法。

传统的信息隐藏技术对图像的改变可能会使得压缩算法失效，导致图像文件变得更大。

然而，近年来，研究者们提出了基于压缩算法的信息隐藏技术，既保护了隐藏信息的安全性，又能够减小图像文件的大小。

这些方法一般通过在压缩过程中利用冗余信息来隐藏数据，从而实现了信息隐藏和图像压缩的双重效果。

五、信息隐藏技术对图像文件大小的影响因素分析除了上述的技术因素外，信息隐藏技术对图像文件大小的影响还受到其他因素的制约。

例如，隐藏的信息容量、嵌入的位置选择、噪声控制等都会对最终的图像文件大小产生影响。

在实际应用中，需要权衡这些因素，以找到最佳的嵌入策略。

六、信息隐藏技术在实际应用中的挑战与未来发展信息隐藏技术虽然在图像文件大小方面取得了一定的突破，但仍然面临许多挑战。

例如，随着图像处理技术的发展，隐写分析和检测技术也在不断进步。

因此，在保证隐私安全性的前提下，如何进一步减小图像文件的大小仍然是一个问题。

未来，可以通过优化算法、结合其他领域的技术等方式来提升信息隐藏技术在图像文件大小上的表现。

如何进行信息隐藏的Matlab实现引言信息隐藏是一种将数据嵌入到其他载体中的技术，被广泛应用于数字版权保护、信息安全和隐私保护等领域。

Matlab作为一种强大的数值计算和数据可视化工具，提供了许多用于实现信息隐藏的函数和工具箱。

本文将介绍如何使用Matlab实现信息隐藏的基本原理、常用方法以及相关应用。

一、基本原理信息隐藏的基本原理是将要隐藏的信息嵌入到一个载体中，使其在外观上与原始载体无异。

常用的载体包括图像、音频和视频等。

在Matlab中，图像的处理是最为常见的应用场景之一。

图像信息隐藏的基本原理是在载体图像的像素值中嵌入待隐藏的信息。

通常，我们可以使用图像的最低有效位（LSB）进行嵌入操作。

LSB是指图像中像素值的最后一位，一般情况下，这个位上的变化对人眼来说是不可察觉的。

二、常用方法1. LSB替换法LSB替换法是信息隐藏中最为简单且常用的方法之一。

其基本原理是将待隐藏的数据按照一定的规则嵌入到载体图像的LSB位置。

具体步骤如下：（1）将待隐藏的数据转换为二进制形式；（2）读入载体图像，并将其像素值转换为二进制形式；（3）将待隐藏数据的二进制位逐一替换掉载体图像像素值的LSB位；（4）将嵌入了数据的载体图像保存至新文件。

2. 频域法频域法是一种将待隐藏的信息转换到载体图像的频域表示中，以实现更好的隐藏效果的方法。

其基本原理是将待隐藏的数据嵌入到载体图像的频域系数中，即对原始图像进行傅里叶变换，然后在频域中进行数据嵌入。

具体步骤如下：（1）载入待嵌入数据和载体图像；（2）对载体图像进行傅里叶变换，得到频域系数；（3）将待隐藏数据转换为频域表示；（4）将待隐藏数据嵌入到载体图像的频域系数中；（5）进行逆傅里叶变换，得到嵌入了数据的图像。

三、Matlab实现在Matlab中，可以使用以下函数和工具箱来实现信息隐藏操作：1. imread和imwrite函数：用于读取和保存图像；2. fft和ifft函数：用于傅里叶变换和逆傅里叶变换；3. bitget和bitset函数：用于获取和设置特定位上的二进制值。

信息隐藏实验十LSB信息隐藏的卡方分析信息隐藏是一种将秘密信息嵌入到载体数据中的技术。

嵌入信息的最广泛应用之一是最低有效位（LSB）信息隐藏。

在LSB信息隐藏中，秘密信息位嵌入到像素的最低有效位中，而保持其他位不受影响。

该技术在数字音频、图像和视频领域得到广泛应用。

卡方分析是一种统计方法，用于衡量统计数据的拟合程度。

在LSB信息隐藏中，卡方分析可以用于分析嵌入数据的随机性。

通过计算嵌入数据和原始数据之间的差异，可以评估嵌入信息与载体数据的一致性。

LSB信息隐藏的实验中，首先需要得到原始的载体数据。

这可以是一幅图像、一段音频或一段视频。

然后，选择一个合适的秘密信息进行嵌入。

秘密信息可以是一串文本、一张图像或一个视频片段。

接下来，将秘密信息的二进制表示按位进行嵌入到载体数据的最低有效位中。

此时，嵌入数据已准备好。

进行卡方分析的下一步是计算频数。

对于每个像素，统计其最低有效位（被嵌入数据所占据的位）出现1和0的频数。

同时，计算原始数据中最低有效位出现1和0的频数。

比较两组频数可以得到嵌入数据和原始数据之间的差异。

卡方分析可以用来评估嵌入数据的随机性。

根据卡方分布表，可以计算卡方值。

通过比较卡方值和临界值，可以判断嵌入数据的随机性是否达到了预期。

如果卡方值小于临界值，则表明嵌入数据的分布与原始数据的分布存在显著差异，嵌入数据不具备较好的随机性。

LSB信息隐藏的卡方分析还可以用于评估嵌入数据的容量。

通过计算嵌入数据和原始数据之间的差异，可以推断嵌入数据的容量。

如果嵌入数据的容量越大，则嵌入数据与原始数据的差异越大。

卡方分析可以帮助评估嵌入数据的最大容量，以便在实际应用中选择合适的嵌入容量。

LSB信息隐藏的卡方分析还可以用于检测嵌入数据的存在。

通过比较卡方值和临界值，可以判断嵌入数据是否存在于载体数据中。

如果卡方值大于临界值，则可以得出嵌入数据的存在性。

这在数字取证和数字水印领域具有重要意义。

LSB信息隐藏的卡方分析是一种有力的工具，用于评估嵌入数据的随机性、容量和存在性。

基于DCT域水印技术的图像信息隐藏方法研究摘要：数字水印是将特定的数字信息(水印)隐藏于数字化的多媒体数据(如图像、声音、视频和文本等)中，而不影响原数据的效果，并且可以从这些数据信息中部分地或全部地恢复出来，以达到版权保护的目的。

作为一门新兴的学科，数字水印有许多理论与实际技术问题善待解决。

本文主要是改进目前许多图像隐形水印算法在嵌入强度和含水印图像的质量评价等方面存在的问题，设计了一个较完整的基于DCT域的图像隐形水印算法，使该算法较好地兼顾不可感知性、稳健性和安全性。

本算法在充分考虑人类视觉系统掩蔽特性的基础上，首先把原图像各8×8块按Hilbert扫描顺序排列, 然后在原图像分块的Hilbert序列中选取一块图像的DCT域的三个中频分量之间嵌入水印。

嵌入水印具有很好的透明性，水印嵌入强度是与原图像特征相自适应的。

同时，水印的提取无须求助于原图像。

此外，实验结果也证明，该方法对图像调整、JPEG压缩和锐化图像等攻击具有较高的鲁棒性，是一种行之有效的水印嵌入方法。

关键词：DCT；水印；信息隐藏；鲁棒性；不可见性，嵌入强度;离散余弦变换;DCT-based domain of information hiding technologyimage watermarking method researchAbstract: Digital watermarking is a particular digital information (watermark) hiding in digital multimedia data (such as images, sounds, video and text, etc.), without affecting the original data, results, and information from these data, in part or All resume out in order to achieve the purpose of copyright protection. As an emerging discipline, digital watermarking has many theoretical and practical kind to solve technical problems. Of this paper is to improve the current number of invisible image watermarking algorithm in the containing watermark embedding strength and image quality evaluation of existing problems, designed a more complete image based on DCT domain invisible watermarking algorithm, so that the algorithm has better balance can not be perceived Xing, robustness and security.The algorithm taking full account of the human visual system masking, based on the first of the original image of 8 × 8 Kuai by Hilbert scan order, and then in the original image sub-block Hilbert select an image sequence of DCT-3 IF components of the between the embedded watermark. Embedded watermark has good transparency, watermark embedding strength is adaptive characteristics of the original image. Meanwhile, the watermark extraction is no need to resort to the original image. In addition, the experimental results also show that the method of image adjustment, JPEG compression, and sharpening images have a high attack robustness, is an effective method of watermark embedding.Keywords: DCT; watermark; information hiding; robustness; invisibility, embedding strength; discrete cosine transform;目录1引言............................................................................................................................................. - 4 -1.1数字水印信息隐藏技术简介. (4)1.2课题的研究背景 (5)1.3行业发展现状 (6)1.4本课题的研究目标和主要内容 (7)2图像隐形水印技术..................................................................................................................... - 7 -2.1DCT变换的基本原理：.. (8)2.2DCT域水印算法的特点 (10)2.3图像隐形水印的性能评估 (11)2.3.1水印的稳健性分析 ................................................................................................... - 11 -2.3.2图像质量评价方法 .................................................................................................. - 12 -2.3.3水印的性能测试 ...................................................................................................... - 13 -3基于DCT域的图像隐形水印算法实现 ................................................................................ - 15 -3.1问题分析 (15)3.1.1水印嵌入位置的选择 .............................................................................................. - 15 -3.1.2含水印图像的质量评价 .......................................................................................... - 16 -3.2水印的制作 .. (20)3.2.1水印信号的预处理 .................................................................................................. - 20 -3.2.2水印的嵌入.............................................................................................................. - 21 -3.3水印的提取 .. (23)3.4水印的检测 (24)4仿真分析................................................................................................................................... - 24 -4.1水印的性能测试 (25)4.2实验结果分析 (26)4.3水印图像抗攻击性能实验 (27)5小结与致谢............................................................................................................................... - 28 -5.1致谢 .. (28)6参考文献................................................................................................................................... - 29 -1引言1.1 数字水印信息隐藏技术简介随着信息科技的不断发展，信息隐藏技术作为隐蔽通信和知识产权保护的重要手段而被广泛应用。

LSB算法的基本原理LSB算法的基本原理是利用数字信号的最低有效位来隐藏秘密信息。

在数字图像或音频中，每个像素或采样点包含了多个比特（二进制位）的信息。

根据人眼或耳朵的感知特性，最低有效位对于人类来说是最不敏感的位，因此如果在这些位上进行微小的改变，很难被察觉到。

具体来说，对于一个8位灰度图像或音频采样点，最低有效位是最右边的位。

这个位可以存储0或1，如果被设置为1，表示原始图像或音频值加上1，如果被设置为0，则表示原始值保持不变。

通过在多个像素或采样点中嵌入秘密信息的不同比特，可以隐藏更多的信息。

LSB算法的嵌入过程相对简单。

首先，需要将秘密信息转换为二进制表示形式。

然后，将秘密信息的比特按顺序嵌入到像素或采样点的最低有效位中。

为避免引起明显的可见改变，通常只将每个像素或采样点的一个或几个最低有效位用于嵌入秘密信息。

嵌入完成后，接收方可以使用相同的LSB算法来提取隐藏的秘密信息。

提取过程与嵌入过程相反，通过获取图像或音频中的每个像素或采样点的最低有效位，就可以恢复出隐藏的秘密信息。

LSB算法的优点是简单易实现，并且隐秘性较好，不容易被察觉到。

但是它也有一些限制和缺点。

首先，由于只使用了最低有效位，能够隐藏的秘密信息容量有限。

其次，嵌入的秘密信息容易受到噪声的影响，可能导致提取时出现错误。

此外，LSB算法对于图像或音频的压缩和加密等操作可能会造成信息丢失或变化，从而影响到隐藏信息的可提取性。

为了提高隐藏信息的容量和抗干扰能力，研究人员提出了许多改进和扩展LSB算法的方法。

例如，可以将信息嵌入到多个位中，或者使用更复杂的算法进行信息嵌入和提取。

此外，还可以结合其他隐写术和加密技术来增强隐藏信息的安全性和鲁棒性。

总之，LSB算法是一种简单而有效的隐藏信息技术，可以在数字图像或音频中潜入秘密信息而不引起明显的可见改变。

通过利用最低有效位进行信息嵌入和提取，LSB算法在信息隐蔽性和易用性之间取得了一定的平衡。