基于图片的信息隐藏方法研究
信息隐藏技术在医学影像隐私保护中的应用研究
信息隐藏技术在医学影像隐私保护中的应用研究信息隐藏技术是一种通过在数字数据中隐藏信息来保护隐私或传递秘密信息的方法。
在当今数字化时代，医学影像的隐私保护尤为重要。
医学影像包含了大量的个人隐私信息，如疾病诊断、病史记录等，因此需要保护这些信息不被未经授权的人员获取。
信息隐藏技术可以在不影响影像质量的情况下，有效地保护医学影像中的隐私信息，为医疗安全提供保障。
信息隐藏技术在医学影像隐私保护中的应用主要包括两种方式，一种是基于加密的信息隐藏技术，另一种是基于隐写术的信息隐藏技术。
基于加密的信息隐藏技术是通过对医学影像进行加密处理，将隐私信息转化为密文，只有具有解密密钥的用户才能解密获取原始信息。
这种方法可以有效地确保医学影像中的隐私信息不被恶意篡改或窃取，同时也能防止信息泄露的风险。
加密技术在医学影像处理中具有较高的安全性和可靠性，但也存在着一定的局限性，例如加密处理后可能会降低影像质量，影响医学影像的诊断效果。
基于隐写术的信息隐藏技术则是将隐私信息隐藏在医学影像的像素中，通过改变像素的颜色、亮度或其他属性来嵌入隐私信息。
这种方法可以在不影响原始影像质量的情况下，有效地隐藏隐私信息，使得未经授权的人员无法察觉。
隐写术技术在医学影像中的应用较为灵活，可以根据具体的需求选择不同的隐写算法和参数设置，以达到最佳的隐私保护效果。
然而，隐写术技术也存在一定的缺点，例如在信息隐藏过程中可能引入噪声，影响医学影像的清晰度和准确性。
在医学影像隐私保护领域，信息隐藏技术的研究和应用也面临着一些挑战和难题。
首先，医学影像数据量大、复杂性高，需要高效的信息隐藏算法和处理技术。
其次，隐私保护需求多样化，不同医疗场景和用户需求可能需要不同的隐私保护策略。
此外，医学影像的安全性要求较高，信息隐藏技术需要具备强大的安全性和防攻击能力，以确保医学影像数据的安全性和完整性。
为了更好地保护医学影像中的隐私信息，信息隐藏技术研究人员需要不断探索创新，提升技术水平，不断优化算法和工具，以满足医疗行业对医学影像隐私保护的需求。
图像信息隐藏技术讲诉
图像信息隐藏技术讲诉在当今数字化的时代，图像成为了人们传递和获取信息的重要方式之一。
而图像信息隐藏技术，则是一种在看似普通的图像中隐藏秘密信息的神奇手段。
这一技术不仅在信息安全领域发挥着重要作用，还在版权保护、数字水印等方面有着广泛的应用。
想象一下，你有一份重要的机密文件，需要传递给特定的人，但又不想让其他人轻易发现。
这时候，图像信息隐藏技术就派上用场了。
它可以将这份机密文件的信息隐藏在一张普通的图片中，比如一张美丽的风景照或者一张可爱的宠物图片。
对于不知情的人来说，这只是一张普通的图像，但对于知道秘密的接收者，通过特定的方法就能提取出隐藏在其中的重要信息。
那么，图像信息隐藏技术是如何实现的呢？简单来说，它主要通过修改图像的某些特征来隐藏信息，同时又不影响图像的视觉效果。
比如说，可以修改图像像素的灰度值、颜色值，或者在图像的频率域中进行操作。
其中，一种常见的方法是基于空间域的信息隐藏。
这就像是在一幅画的细微之处“做手脚”。
比如说，选择图像中不太引人注意的区域，稍微改变一些像素的颜色或者亮度，而这种改变对于人的眼睛来说几乎察觉不到。
但接收方只要知道隐藏的规则，就能从这些微小的变化中提取出隐藏的信息。
另一种方法是基于变换域的信息隐藏。
这种方法相对来说更加复杂一些，但也更加安全。
它先将图像从空间域转换到频率域，比如通过离散余弦变换（DCT）或者离散小波变换（DWT）等，然后在频率域中进行信息的隐藏。
由于频率域中的系数对图像的视觉效果影响较小，所以隐藏的信息更加不容易被发现。
图像信息隐藏技术并非完美无缺。
它面临着一些挑战和问题。
首先就是隐藏容量的限制。
毕竟，要在不影响图像质量的前提下隐藏信息，能够隐藏的信息量是有限的。
其次，隐藏的信息可能会因为图像的压缩、处理或者攻击而受到破坏，导致信息无法完整提取。
此外，随着技术的不断发展，破解图像信息隐藏的方法也在不断出现，这就要求信息隐藏技术不断地改进和创新。
为了应对这些挑战，研究人员一直在努力探索和改进图像信息隐藏技术。
基于BMP图像数据的信息隐藏方法
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基于图像处理的信息隐藏技术研究与改进
基于图像处理的信息隐藏技术研究与改进现代社会信息的传递方式日益多样化和便捷化，人们常常需要通过网络或者其他途径传递一些敏感的信息，例如个人隐私、商业秘密等。
然而，为了保证信息的安全性和隐私性，人们需要采用一些加密和隐藏技术来保护信息免受未经授权的访问。
基于图像处理的信息隐藏技术是一种常见且有效的信息保护方式之一。
它通过将需要隐藏的信息嵌入到数字图像中，使得只有授权人员才能从图像中提取出相关的隐藏信息。
在过去的几十年里，学术界和工业界对该领域进行了广泛的研究和实践，并取得了一些显著的成果。
然而，目前的图像处理信息隐藏技术仍然存在一些问题和挑战，需要进一步研究和改进。
首先，当前的信息隐藏技术在嵌入和提取的过程中会对图像的质量产生一定的损失。
虽然这种损失对一般图像来说可能并不明显，但是对于一些特殊的应用场景，例如医学影像和航空图像等，要求图像的质量和清晰度非常高，因此需要改进现有的信息隐藏算法，减少对图像质量的影响。
其次，目前的信息隐藏技术在隐藏的容量和安全性之间存在一定的平衡问题。
一方面，为了能够隐藏更多的信息，算法需要增加隐藏容量，但是增加隐藏容量可能会降低信息的安全性。
另一方面，在追求更高的安全性时，隐藏容量可能会减小，限制了实际应用的效果。
因此，研究人员需要在隐藏容量和安全性之间寻找一个平衡点，为不同应用场景提供最优的解决方案。
另外，当前的信息隐藏技术在抵抗一些特定攻击手段方面还有一定的局限性。
例如，针对针对图像的压缩、裁剪、旋转等操作，隐藏的信息容易被破坏或者无法提取出来。
因此，研究人员需要进一步研究和改进信息隐藏算法，提高其在面对各种攻击手段时的鲁棒性和有效性。
此外，当前的信息隐藏技术还面临着一些可扩展性和实用性的挑战。
例如，对于大规模图像的处理以及实时性要求较高的应用场景，现有的信息隐藏算法可能需要更多的计算资源和时间成本，影响实际应用的效果和效率。
因此，研究人员需要设计更加高效和可扩展的信息隐藏算法，满足不同场景下的需求。
基于二进制编码的图像信息隐藏技术研究
基于二进制编码的图像信息隐藏技术研究一、前言随着信息技术的不断发展，隐私保护问题越来越受到重视。
在数字图像信息中，常常包含着私人隐私，如何保护这些隐私信息成为了非常重要的问题。
基于二进制编码的图像信息隐藏技术因为其简单、高效和安全的特点，正在受到越来越多人的关注。
本文将会探讨这种技术的背景、原理、应用以及未来的发展。
二、背景在数字图像技术的应用中，有时候需要将一些信息写入图像文件中隐藏起来，比如在数字水印领域、版权保护领域、医学领域等。
在隐私保护中，图像隐写术被广泛应用，它实现了在载体图像中隐藏一定数量的消息，这些消息可以是文本、图片、音频、视频等多媒体格式，而且通常是人类无法读取的二进制格式。
基于二进制编码的图像信息隐藏技术可以有效地提高信息嵌入的安全性，防止别有用心的人恶意地篡改其内容，从而保证信息的保密性和完整性。
三、原理基于二进制编码的隐藏技术的基本原理是将二进制码以高位优先的顺序嵌入到图像像素值的低位中。
具体地说，将二进制数据写为一个二进制数列，再将这个数列逐位嵌入到载体图像像素信息的最后一位，这样可以不改变图像的外在形态，同时也不会引起明显的失真。
图像信息隐藏技术的密度取决于图像的像素数以及嵌入数据的长度，相较于其他技术，它的嵌入潜力更大。
四、应用基于二进制编码的图像信息隐藏技术可以应用于多个领域，例如：1.版权保护：数字图像通常用于艺术作品和照片，在照片的底部或角落中嵌入版权信息，这可以有效地保护文化遗产。
2.医学图像：医学图像中隐含许多机密和机要信息，通过图像隐写术，可以保证这些数据的私密性和完整性。
3.安全通信：在通信领域，图像隐写术可以用于隐藏加密密钥、密码及其他安全信息以及进行安全认证等。
5、未来发展随着信息技术的不断发展，信息隐藏技术也在不断创新和完善。
基于二进制编码的图像信息隐藏技术也有许多新的发展方向。
1.深度学习技术：通过深度学习技术，可以对图像进行端到端的分析和处理，大幅提升隐藏信息的效率和安全度。
基于信息统计的数字图像信息隐藏算法研究
３．１ 传统算 法的一般模型
但是传统信 息隐藏算法并不完 全适用 于加 密域 ．原
隐秘ｌ信 息
加密ｉ密 钥
因是在加密技术 中 ，明文与密文相转 换 的过程 中，更 多 的统计特性被毁坏 ，同接收端取得 的嵌入信息顺 序非 常
关键 。接收端 的加密域 可逆信 息隐藏具 体 的模 型 如图 ３
—
ｌ
解密密钥
数据提职密钥
ｊ
ｌ
ｊ
恢复 出
ｌ Ｌ 。 血 ．解密后的 尘
的图像
解密算法 Ｌ 塑 堡 数据提取算法｝～一…
一
—
—
Ｉ —
—
————一 提取 出的
隐秘信息
含 隐 秘 信 息 的
加 密 图像
图 ３ 接收端 中可逆信息 隐藏 的一般模型
（１）对算法 当中嵌入 的信息进行提取 ，在对 于 图像 的解 密状态下 ，多媒 体 的图像 只能作 为 隐秘 信息 载体 ． 同时要确保 自己内容的安 全 。在加密算法 的上层为信息 隐藏算法 ．需要保 证明文和密文 皆为二进 制数据 ，所 以 大多数传 统的信息 隐藏算 法都适合此加密 域 ，例如 ＬＳＢ 算法 。
信息隐藏技术研究与应用
信息隐藏技术研究与应用信息隐藏技术，是指在不影响原始数据的前提下，将一定的信息嵌入到数据的某个部分中，从而实现信息的传递和保密。
信息隐藏技术的研究领域非常广泛，涉及到多个学科领域，如计算机科学、信息技术、密码学、通信等。
信息隐藏技术的应用信息隐藏技术具有广泛的应用前景，主要包括数据传输、信息隐蔽、防伪检测、数字水印等方面。
其中，数字水印技术是信息隐藏技术中应用最为广泛的一种技术。
数字水印技术通常用于版权保护、证明文档真实性、防止盗版等领域。
在防伪检测方面，信息隐藏技术也发挥着非常重要的作用。
比如在货币的印刷领域，通过在纸币中嵌入特定的图形、码文，可以保证货币的安全性和防伪性。
信息隐藏技术的分类根据隐蔽性和操作性质，信息隐藏技术可以被划分为不同的类别。
其中较为常见的分类如下：1.空间域隐藏技术空间域隐藏技术是指将信息嵌入到原始数据的空间信息中，例如在图片的像素进行一定的修改，或为一幅图像增加一些像素，这些都是空间域隐藏技术的典型应用。
该技术的优点在于隐藏的信息量较大，但是对嵌入的数据有一定要求，所以对于数据容量较小的情况不适用。
2.变换域隐藏技术变换域隐藏技术是指先将原始数据通过某种变换公式转换为另外一种数学表示形式，再将信息隐藏在这种变换后的数据中。
在隐藏信息时，需要使用一定的算法，对变换系数进行一定比例的调整，才能保证隐藏信息的安全性和隐蔽性。
3.时频域隐藏技术时频域隐藏技术是指将信息嵌入到原始数据的频率或时间序列中。
这种技术特别适用于音频、视频等多媒体数据，其优点在于信息隐藏后保留了良好的数据质量和信噪比，但是需要考虑时间序列变化对数据嵌入的影响。
信息隐藏技术的发展趋势随着数字化生活越来越多地依赖于网络和互联网通信，保护机密和信息财产的需求也得到了增加。
隐蔽的信息传递和保密数据存储需求也越来越高，许多企业和政府机构开始注重信息隐藏技术的研究和应用。
信息隐藏技术未来的发展趋势主要包括以下几个方面：1.大数据的应用信息隐藏技术将更加注重大数据方面的应用。
多媒体信息隐藏技术研究
多媒体信息隐藏技术研究随着数字化时代的到来和信息传播的高速发展，隐私保护和数据安全成为广大用户和企业的重要关注点。
多媒体信息隐藏技术应运而生，为信息的安全传输提供了有效的解决方案。
本文将对多媒体信息隐藏技术进行研究，探讨其原理、应用和未来发展方向。
多媒体信息隐藏技术是指通过在图像、音频、视频等多媒体数据中嵌入附加信息的方法，从而实现信息的隐藏和传输。
该技术广泛应用于网络通信、版权保护、数字水印等领域。
其核心思想是利用多媒体数据的冗余部分来隐藏额外的信息，以保护隐私和确保数据的安全传输。
在多媒体信息隐藏技术中，图像隐藏是最常见的方法之一。
图像隐藏是将一幅隐秘的图像嵌入到载体图像中，使得人眼难以察觉到隐藏的内容。
常见的图像隐藏方法有最低有效位替换（LSB）和分块嵌入。
LSB方法将信息嵌入到载体图像的最低有效位中，而分块嵌入方法将信息分块后嵌入到不同图像块中，提高了隐藏效果。
音频隐藏技术是将信息隐藏到音频信号中，以实现信息的隐蔽传输。
音频隐藏技术可以分为频域隐藏和时域隐藏两种方法。
频域隐藏方法是利用傅里叶变换将信息嵌入到频域的频谱系数中。
时域隐藏方法则是将信息嵌入到声音波形中的某些特征中，如声音强度和频率。
视频隐藏技术是将信息隐藏到视频数据中，保证视频的观感不受到明显的影响。
视频隐藏技术可以分为时域隐藏和频域隐藏两种方法。
时域隐藏方法是利用视频序列的每一帧嵌入信息，而频域隐藏则是将信息嵌入到视频的频域域中。
多媒体信息隐藏技术不仅可以用于信息的隐蔽传输，还可以用于版权保护和数字水印。
数字水印是一种可见或不可见的信息嵌入技术，通过向多媒体数据中添加额外的信息，可以保护版权和防止盗版。
数字水印可以嵌入到图像、音频和视频中，并能从中提取出来，验证其真实性和完整性。
随着信息技术的发展，多媒体信息隐藏技术也在不断演进和改进。
当前的研究重点主要集中在抗攻击性和容量上。
抗攻击性是指信息隐藏技术对各种攻击手段的抵抗能力，如压缩、滤波和图像处理等。
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基于图片的信息隐藏方法研究搞要：针对图片编码过程与JPEG图像的信息隐藏的各种方法作了介绍，通过对比，得出基于人类视觉系统的J-PEG图像的信息隐藏方法更具有一定的优点，这种方法以人类视觉系统的模型面产生的量化表作为根本，直接修改JPEG图像交换格式所包含的量化表的系数，在一定的人类视觉系统模型生成的量化表系数范围之内，把信息隐藏起来。
这种方法可以单独使用，也可以与其他算法相结合使用以达到更好的效果。
由于该文所研究的算法没有修改图像内容，所以蔽性较好、提出方便，不影响图片质量。
关键词：图片信息隐藏量化表随着社会的进步，信息技术也不飞速发展，在图片技术领域内，人们对于图片的处理技术也有了很高的发展。
图片中的信息隐藏技术也是一项非常常用的技术。
那么，图像的信息隐藏正是运用了人类感觉器官的不敏感性，根据多媒体数字信号处理的要求，把本身存在的多余的信息隐藏起来，放入主信号中，这样就会保持了图片的更高的利用价值，这样，里面的信息就不会被外露，也不会察觉或注意到，当然，图片信息的利用价值不会改变。
该文主要是以JPEG格式的图片为研究对象进行说明，因为这种格式在图片中最为常用，用JPEG 图像作为载体进行信息隐藏具有更大的隐蔽性，不会被发现，应用价值也会更高。
目前，以JPEG图像为载体信息隐藏方法已经发展到多种，结论得出，运用我些发明的算法进行信息隐藏，一般选择在图像多个分块的DCT域中，一般为大小为8×8，因此，这种图片的信息隐藏与提取都是较为复杂的。
该文的研究是提出了把信息放入位置不同的图片的方法。
把所以隐藏的信息嵌入JPEG图像的量化表中，这种方法运用起来更有科学性，由HVS模型生成的量化表进行有效的控制。
这种隐藏技术得到了认可，主要是因为把信息隐藏入之后，其像素基本没有失真，另外，进行提取信息也不需要进行复杂的图像解码，从而达到快速而简单的效果。
1 基础知识该文所研究的JPEG是静止压缩图像的标准，是由ISO/IEC联合图像专家组所特别指定的。
这种图像适合用于连续色调，其中包括灰度和彩色两种。
1.1 JPEG的三种要素有哪些包括三种基本要素，这是特指JPEG标准：第一种要素是编码器，它是编码处理的实体。
输入与输出有很大的区别，把数字原始图像与不同的的定义两种同时输入，就会根据一定的指定命令输出所需要的压缩图像数据。
第二种要素是解码器如上所说，编码器是编码处理的实体，当然，解码器则是是解码处理的实体了。
把上一个得出的压缩图像数据再次输入，同时输入一些不同定义的表格，则再次输出重新组合的指定图像数据。
第三种要素是交换格式，在A、B两个环境下，或者多个环境下，通过交换再产生的数据，交换模式是压缩图像数据的表示，在编码中所使用的所有表格也都表示出来。
1．2 JPEG的编码解读JPEG格式的编码包括三个重要的过程。
第一，色域转换。
YCrCb颜色模型是JPEG格式图像所经常使用。
具有一定的固定公式，从RGB到YCrCb之间的转换公式作如下表达。
Y=0.299×R+0.587×G+0.114×BCb=m.1687×R-0.3313×G +0.5×B+128Cr=0.5×R-0.4187×G-0.0813×B+128第二，DCT变换。
这种变换就是指离散余弦变换，整个图像依次从上到下，从左到右分为64块，8×8的一个正方形，构成图像块，对每个块都要进行离散余弦变换即DCT变换。
在编码时JPEG用的是Forward DCT（FDCT），而在解码时所用的则是Inverse DCT （IDCT），两者不同。
第三，量化。
从第一步所说的离散余弦变换的8×8个空间频率振幅值，再对这一空间进行分层量化操作。
在数据中分别除以量化表里对应的值，出现小数时四舍五入。
量化表的取得有两种方法，一种是自己定义的，另一种是用JPEG标准文件中推荐的缺省量化表。
比如说分别用于亮度与色度的缺省量化表，就是标准文件文件中所推荐。
离散余弦系数的量化是对压缩比中最重要的部分，也是对于压缩比与关系到图像质量的最主要部分。
在排序与编码时，把上面所量化后的离散余弦系数再按照Zig-zag排序的方法进行再一次编排，将把8×8的这样的一个正方形阵形变成l×64的矢量，空间发和一了变化，再对离散余弦系数再次编码。
2 以往QTM算法及不足我们知道，Jpeg-Jsteg的方法隐藏方法中，其中所隐藏的信息容量非常小，是一个很大的弱点，而有科学家对此时行了再次研究，对这种方法进行改进，得出另一种算法，也就是QTM算法，全名是quantization tablemodification算法，这样就大大提高了信息隐藏的数量。
QTM方法为什么会大大提高信息的融与量呢，原来，它是把JPEG 缺省量化表作了修改，便于输入更多的信息。
在修改之后，在表中的中频位置上其系数全部变为l，并在修改后的8×8的离散余弦系数中时面块的中频区域离散余弦系数的每个中最后面两位也转入了所隐藏的信息，这样，容量就会变大了。
3 该文算法通过上面我们已经知道了QTM算法是对JPEG量化表进行科学地修改，这样可以让量化后的离散余弦系数更多的输入信息。
但是，这种算法也有一定的缺点，比如，经过修改后的量化表中频系数都变成了1，这一位置很容易被所谓的黑客不费吹灰之力就可以功破，没有安全性可言。
当然，由于用了修改后的量化表之后使图的像的压缩率再次变小，而且这种算法是JPEG缺省的最化表，致使图像质量受到损坏，质量变差了，影响效果也会变差。
可是该文的算法却没有这样的缺点，用的是直接通过修改量化表，把把隐藏在量化表中直接隐藏，效果较好。
3．1 在人类视觉系统的基础建立的量化表的运用在上文中提到了JPEG标准规定缺省的量化表，我们对其有了一定的了解。
这两个量化表它是运用了亮度与色差的信号。
这两个量化表在一般应用中有着较好的效果。
上面提到的Jpeg-Jsteg算法和QTM 算法都是在这个基础上的。
但是这两个缺省量化表具有一定的缺点，那就是它只是局限于720×576的辨率，最适合的观察距离为屏幕高的6倍，除了这个距离效果不好，而且只是想到了肉眼窄间频率敏感特性，但是对于肉眼视觉系统的掩蔽效应没有考虑充分。
所以，这两种算法隐藏信息后却让图像质量大打折扣。
所以该文所说的算法充分考虑了人的视觉系统，运用人类视觉模型构造的量化表来把信息进行隐藏，起到了很好的效果。
人类视觉系统是非常复杂的，既有生理方面的，也有神经方面的，因此，视觉在人体中占有生要的位置，但是人们对眼的活动机理还是没有完全研究透彻，也没有完全没事悉。
但是人们对眼的研究还在进行中，并总结和建立了很可行的基本的视觉模型，这是一个巨大的进步。
3.2 该文研究的信息隐藏算法介绍3.2.1 嵌入容量的大小要根据HVS生成的量化表来进行进一步确定图像中隐藏信息这后，还要保证图像的质量，要做到这一点，就要做到隐藏信息后量化表的每一位的值全部要小于由HVS生成的量化表中所一一对应位置的值数。
我们事行得出人类视觉系统的量化表，再把本表中能够承受的容量分在两个区中，比如说，本系数最小值为36，那么，4位二进制数可以承受，嵌入它，其余的与QTM算法所得的量化表中系数的最小值为16，能承受3位二进制数，嵌入之。
由此，图像的质量得到了保证，还扩大了信息的容量。
3.2.2 生成所隐藏信息的方法隐藏信息之后，需要调出时应该如何来操作呢，这就要把隐藏的信息首先要转换成一个一维二进制比特的序列。
为了让其更为安全，可以把比特序列打乱，需要一个密钥Key，产生伪随机位置序列，这样，就不容易被被解。
再把原来的序列用伪随机序列为引为索引，把打乱的序列进行重新排列，再嵌入信息序列。
3.2.3 如何把信息嵌入图片我们在前面已经了解了生成所隐藏信息的方法，根据上面的知识点，我们可以做到，把隐藏4位二进制数的15组中的2组放入图片中，把这个长度的信息隐藏起来。
先将二进制序列置乱，然后把它按顺序分成组，共分成13组，前52比特以4比特为一组，后面的147比特分成49组，每组是3比特。
再把每组二进制的数变为十进制的数，这就有了待嵌入序列T。
把所要隐藏信息长度值再变为8位二进制的数，再把高4位和低4位都变成十进制数T1和T2。
这时候就是三个数T1、T2和T，再按这个顺利生成一个由64个十进制数组成的序列Tw。
这样，这种算法下，199比特信息隐藏不成问题，如果要少于199比特，在后面加一个0就可以了。
该文所研究的嵌入，在本质上是把信息的量化表生成过程给隐藏了，把原先的8×8阵形设定为l，再把这样一个阵形用Z字形进行排序，从而成为一个1×64的序列I0。
再把I0序列倒过来，形成一个新的序列Il。
再在基础上形成一个嵌入隐藏信息的序列I´，是用加性嵌入的方法开成的，所以，得出一个公式l´=I1+2*Tw。
3．3 如何提取所需要的信息对于那种量化表是JPEG图像交换格式中的信息提取就很简单，不需要对PEG图片进行解码，就能很容易的得到JPEG图片中的所要的量化表。
首先读入图像，在码字FFDB后就是本图像的量化表。
当我们第一步提取了图像的量化表之后。
接下来再从最末两位得到嵌入信息的长度信息，我们用L来表示，把把其他的系数－1，得到的差÷2，这样就有了嵌入信息的十进制表示，再变成二进制。
取L位后，再根据密码经过反置乱得到最先的比特序列，最后一步，把这个一维二进制比特序列变为最初的具有原来意义的信息就算是成功提取了。
4 实验分析与结果我们经过上面的讨论，解决了问题，但是得到的结果有效性如何呢，这需要我们来检测一下，为此，我们做了大量的实验。
我们选择了四张常用的灰度图图片，分辨率为256×256我们为他们分别命名为Lena、Baboon、Boat、Girl，在这四张图片中，我们分别放进199?bit，128?bit，64?bit和32?bit与原始图像比较的峰值信噪比（PNSR）的值。
我们可以看出，在放进199?bit后名叫Lena的图像没有显著的变化，这是我们用肉眼所观察的，如果值都高于85?db，那么，图片的不可察觉性就很明显了。
通过该文算法，与QTM算法进行比较后，我们可以看出，所隐藏信息后图像大小和图像质量都有了很大的提高，表现在压缩比高，图片的质量也大大提高。
下面我们再对算法鲁棒性测试，无论什么样的攻击软件都不能能把JPEG交换格式的量化表做了篡改，所以，即使对图像进行了改动，里面的信息是不会被修改的，很安全。
当然，该文的算法还有一个更大的好处，这个好处莫过于是把图像里面的信息很方便、及时、简单的提取出来，直接可以把JPEG交换格式的量化表取出就来就达到了取得信息的目的了，而普通的算法就没有这样的优点，还要进行很多的分块、DCT变换等。