二值图像信息隐藏
信息隐藏实验三LSB图像信息隐藏剖析
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。
ps选择并遮住的原理
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。
5.1图象信息隐藏与水印算法(2)-数字水印基础教程
28
隐藏算法
计算图像边界 筛选隐藏位置 数据预处理（加密、随机化等） 数据替换
29
提取算法（需要原始图像）
从原始图像确定隐藏位置 提取信息
30
隐藏了764bits
31
4 渐进图像数字水印
图像渐进传输技术
网络用户在浏览图片时，首先获得一幅模糊 图像，随着时间的推移，用户可以逐步获得 更加清晰的图像，而如果用户不想看这幅图 像的全貌，可以取消该图像的进一步传输。 这样即节省了用户的时间，又节省了网络带 宽
b a (1 s)
组合图像形成嵌入信息的图像
16
提取算法
将接收图像分为88 的图像块 嵌入位置上的值记为b’ 在嵌入位置上，初始值设为零，用插值算 法根据周围像素值计算这些位置的值，记 为a’(=a)
b' ( 1) s' a
组合s并反置乱
17
原始载体图像 Lena ，512512
R0 3
0
[ R0 , R0 ] [ R1 , R1 ]
0.5
R1 3
1
42
嵌入算法
嵌入1
修改像素值，使得黑色像素的比例在[R1,R1+] 如果修改太大，则标志为无效
修改像素值，使得黑色像素的比例大于R1+3或小于R0 －3
嵌入0
修改像素值，使得黑色像素的比例在[R0-, R0] 如果修改太大，则标志为无效
位图文件头 位图信息头 调色板 图像矩阵
47
调色板：
基于Arnold变换的二值图像算法
０ 引 言
在 数 字水 印 方 案 中 ， 置乱 技 术 是 非 常 重 要 的 。如 果 单
觉 察不 出发 生 了改 变 ， 样人 眼 就不 易 识别 ， 而逃 出 了第 这 从 三 方 的视 线 ， 以更 好 地 保证 水 印信 息 的 隐蔽 性 。 可 ② 由 于秘 密 图像 是 置乱 以后 的 图像 ， 三方 难 以对 它 第 的 内容 、 理 、 状 等 进行 统 计 分 析 ， 样 即便 他 们 截 获 到 纹 形 这
纯 地 用各 种 信 息 隐 藏算 法对 秘 密 信 息 进 行 隐藏 保 密 ， 么 那 攻 击 者 只要 直 接 利 用 现 有 的 各 种 信 息 提 取 算 法 对 被 截 获 的数 据进 行 穷 举 运 算 的话 ， 很 有 可 能 提 取 出秘 密 信 息 。 就 但 如 果在 秘 密 数 据 隐 藏 之 前 ， 对 其 进 行 置 乱 处 理 ， 其 先 使
原 有 的 面 目 ， 隐藏 到 栽 体 申， 再 以确 保信 息 的安 全 性 。 以 Ｆ ｂ ｎ ｃ ｉ ｉｏ ａ ｃ 变换 和 Ａｒ ｏｄ变换 的 实验 结 果 阐述 了数 字 图像 置 ｎｌ
乱 方法 在 数 字 水 印 中 的作 用 ， 并提 了 出 一种 利 用 Ａｒ ｏｄ 变换 恢 复 图像 的 方 法 。 ｎｌ反
失 去 本身 原 有 的 面 目 ， 后 再 隐 藏 到 载 体 中 ， 样 所 要 传 然 这 输 的秘 密 信 息 就更 安 全 了 ， 使 攻击 者将 秘 密 数 据 从 载 体 即
中提取 来 了 ， 无 法 分 辫 该 数 据 到 底 隐藏 着 什 么 内容 。 也
lsb原理
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(十)
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
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。
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二值图像中的信息隐藏(方法2)
• 利用游程编码方法在二值图像中隐 藏信息。
游程编码
• “游程编码”又称“运行长度编码” 或“行程编码”，是一种统计编码， 该编码属于无损压缩编码。 • 对二值图像有效行程编码的基本原 理：用一个符号值或串长代替具有 相同值的连续符号。
游程编码法方式
• 利用游程编码的方法 • 例
二值图像
• 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。 • 二值图像：由黑白象素的分布构成 图像。
– 例如：传真、文字识别等。
二值图像中的信息隐藏
• 怎样隐藏？可以采用游程编码方法在二值图像中 隐藏信息。
二值图像中的信息隐藏(方法1)
游程法嵌入法
例：游程修改嵌入法
游程的奇偶代表 秘密信息1 秘密信息1或0 游程 为5
+
0110 ||
游程 为6
秘密信息的提取
• 提取
–根据游程长度的奇偶性提取出秘密 信息。
二值图像中的信息隐藏(其他)
• 将二值图像分块，根据块中黑白像素的 奇偶个数确定隐藏的信息是0还是1。 • 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。
信息隐藏与数字水印
3.2 二值图像中的信息隐藏
2011.10
信息隐藏主要工作
• 选择工作域 • 如何选择隐藏位置？ • 如何修改图像以嵌入水印
二值图像(binary image)
• 二值图像是指每个像素不是黑就是白， 其灰度值没有中间过滤的图像，二值图 像一般用来描述文字或者图形，其优点 是占用空间较少，缺点是当表示人物、 风景的图像时，二值图像只能描述其轮 廓，不能描述细节。 • 二值图像中所有的像素只能从0和1这两 个值中取，因此在matlab中二值图像用 一个0和1组成的二位矩阵表示。
谢谢~~
• 嵌入
–把一个二值图像分成 L(m)个矩形图像区域 Bi ， 如果其中黑色象素的个数大于一半，则表示嵌 入0；如果白色象素的个数大于一半，则表示嵌 入1。 –当需要嵌入的比特与所选区域的黑白象素的比 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。 –修改应遵循一定的规则，原则是不引起感观察 觉。 –修改应在黑白区域的边缘进行 。
a0
a1
a2
a3
a4
编码：< 0 ,3>, < 1,5>, < 0,4>, < 1,2>, < 0,1> 0：表示白色像素 1：表示黑色像素
游程编码信息隐藏
• 信息嵌入：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。在隐藏信息时， 改变游程的奇偶性事通过对下一个像素的像 素值进行修改。
隐藏的效果
隐藏后的图像在视觉效果上和原始载体 有很大的区别。
产生的原因
• 没有明确界定哪些像素可以修改， 导致修改像素的位置非常的固定， 都是修改每个图像块的所有行前面 的像素。
二值图像中秘密信息的提取
• 提取秘密信息是，提取方需知道隐 藏的秘密信息的数量，使用隐藏的 秘密信息的数量值来对载体图像进 行分块。