信息隐藏 实验五 Patchwork 图像信息隐藏
信息隐藏期末复习
信息隐藏定义：利用载体中存在的冗余信息来隐藏秘密对象，以实现保密通信或者实现数字签名和认证。
也就是说将秘密信息嵌入到多媒体数字信号本身所存在的冗余中，而且不影响载体信号的感觉效果和使用价值。
信息隐藏的特性：1、不可感知性2、不可检测性3、容量4、鲁棒性5、安全性6、复杂性数字水印：是不可觉察地将秘密信息嵌入载体信号来传送秘密数据。
信息隐藏的应用：秘密通信、版权保护、认证和篡改检测、盗版追踪、信息标注隐写分析：对表面正常的图像、音频、视频等媒体信号进行检测，判断其中是否有嵌入秘密信息，甚至只是指出媒体中存在秘密信息的可能性。
隐写术攻击：图片信息隐藏基本原理：将欲嵌入的秘密信息进行预处理，然后根据相应的嵌入算法把秘密信息嵌入到多媒体中，从而达到把信息隐藏的目的。
隐写术：将秘密信息嵌入到载体中，使伪装载体在人类视觉以及计算机分析时，秘密信息不被发现，并且源载体与伪装载体之间差异很较小。
数字水印：指被嵌入多媒体，而且能证明版权归属或者跟踪侵权行为的信息。
数字水印特性与术语（图片）：不可感知性、鲁棒性、安全性、密钥唯一性、嵌入的有效性、虚警率、宿主信号、水印、有效载荷、水印访问单元、容量、水印方案、嵌入密钥、盲方案（盲水印- 都不需要、半盲- 需要密钥，不需要原载体）混沌：指发生在确定性系统中的貌似随机的不规则运动，一个确定性理论描述的系统，其行为却表现为不确定性、不可重复和不可预测。
图像融合算法：将同一个对象的两个或者多个图像合成在一幅图像中，以便它比原来的任何一幅更容易让人们所理解。
DWT 算法：1、对图像进行多分辨率小波变换，生成图像的重要小波树2、对原始水印图像进行混沌置乱3、通过计算领域相关性将水印嵌入重要小波树系数中4、将修改后的子带进行逆小波变换，得到含水印图像实验一 HTML信息隐藏实验原理：HTML是设计网页的基本语言。
由普通文本文件加各种标记组成。
目前商品化得HTML隐藏技术是通过在HTML文件回车换行符前加入不可显示标记的符号来实现。
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。
信息隐藏实验报告-信息隐藏技术
实验目的隐写分析以及变换域隐写技术实验内容针对LSB隐写的卡方分析a)实现针对LSB隐写的卡方分析b)分析实验性能针对LSB隐写的RS分析a)实现针对LSB隐写的RS分析b)分析实验性能JPEG压缩算法a)分析JPEG压缩算法的主要流程Jsteg隐写算法a)实现Jsteg隐写算法b)分析实验性能F3隐写算法a)实现F3隐写算法b)分析实验性能实验工具及平台■Windows+Matlab□其它：（请注明）实验涉及到的相关算法1、与实验内容选择的项目对应；2、请使用流程图、伪代码、NS 图或文字方式描述，不要．．贴代码 卡方隐写分析卡方隐写分析主要利用了LSB 隐写后图像的值对效应。
它需要LSB 隐写满足如下的条件：1. 嵌入信息中0、1的分布较为均匀，即各为50%左右。
由于信息嵌入到载体之前通常需要经过加密操作，因此这一点是容易满足的。
2. 图像需要有较多的像素点被嵌入信息。
当嵌入信息较少时，卡方分析的效果并不精确。
卡方分析的原理是：若设ℎj 表示图像载体中灰度值为j 的像素数量，如果载体图像没有使用LSB 隐写算法，那么ℎ2i 和ℎ2i+1的值通常相差较大，而LSB 隐写方法将秘密信息取代图像的最低位，由于秘密信息通常是加密过的，因此可以看成0、1分布均匀的比特流。
在嵌入过程中只存在2i →2i +1而不存在2i →2i −1的变换，因此使得ℎ2i 和ℎ2i+1的值趋于一致，我们能够借助改变的统计特性判断图像是否经过隐写。
我们首先定义ℎ2i ∗=ℎ2i +ℎ2i+12，由LSB 隐写算法的性质我们可以知道在嵌入前后该值是不变的。
由中心极限定理，我们有ℎ2i −ℎ2i+1√(2ℎ2i ∗)→N(0,1) 因此r = ∑(ℎ2i −ℎ2i ∗)2ℎ2i ∗k i=1服从卡方分布。
结合卡方分布的密度计算函数我们可以计算出载体被隐写的可能性为：p =1−12k−12T(k −12)∫exp (−t 2)t k−12−1dt r0 当p 的值接近于1时，我们可以推断出载体图像中含有秘密信息。
信息隐藏（图像处理）实验报告
信息隐藏（图像处理）实验报告
实验一、图像输入与输出
实验目的：
学习在MATLAB环境下对图像文件的I/O操作。
实验要求：
1.在Matlab环境下读入一幅.jpg格式的灰度图像并显示该图像；
2.显示多幅图像。
读入四幅灰度图像，并用两排显示。
实验结果：
实验二、直方图处理 实验目的：
获取图像的直方图，并利用直方图均衡化进行图像增强。
实验要求：
1.在Matlab 环境下读入.jpg 格式的灰度图像，分别显示该图像的直方图以及归一化直方图；
2.进行直方图均衡化。
显示均衡化后的图像，以及该图像的直方图。
实验结果：
原图 直方图
归一化直方图直方图均衡化后的结果图像
直方图均衡化后的结果图像的直方图
实验三、使用DCT进行变换编码
实验目的：
了解图像压缩中常用的DCT变换。
实验要求：
1.在Matlab环境下显示4x4的DCT基函数图像；
2.读入.jpg格式的灰度图像，对该图像进行8x8的DCT变换，将得到的系数的50%截去，再对截去的系数阵列进行逆变换得到重构图像，以图像形式显示重构图像和原始图像的误差。
实验结果
原图 4x4的DCT基函数图像
重构图像重构误差图像
实验四、图像加密
实验目的：
了解基于置乱的图像加密方法。
实验要求：
1.读入.bmp格式的灰度图像，编程实现基于Arnold变换的图像置乱加密算法。
实验结果：
原图置乱1次
置乱2次置乱3次
置乱4次置乱5次
置乱6次置乱96次。
信息隐藏技术_实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 了解信息隐藏技术的基本原理和实现方法。
2. 掌握信息隐藏技术在图像、音频和视频等数字媒体中的应用。
3. 通过实验验证信息隐藏技术的有效性和安全性。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 库：OpenCV、scikit-image、numpy、matplotlib三、实验内容1. 图像信息隐藏2. 音频信息隐藏3. 视频信息隐藏四、实验步骤1. 图像信息隐藏（1）选择一幅图像作为宿主图像，并选择一幅图像作为水印图像。
（2）将水印图像转换为二值图像。
（3）对宿主图像进行分块处理，将每个块转换为二值图像。
（4）根据密钥对水印图像进行置乱，提高安全性。
（5）将置乱后的水印图像嵌入到宿主图像的对应块中。
（6）提取水印图像，并与原始水印图像进行对比。
2. 音频信息隐藏（1）选择一段音频作为宿主音频，并选择一段音频作为水印音频。
（2）对宿主音频和水印音频进行分帧处理。
（3）根据密钥对水印音频进行置乱，提高安全性。
（4）将置乱后的水印音频嵌入到宿主音频的对应帧中。
（5）提取水印音频，并与原始水印音频进行对比。
3. 视频信息隐藏（1）选择一段视频作为宿主视频，并选择一段视频作为水印视频。
（2）对宿主视频和水印视频进行帧提取。
（3）根据密钥对水印视频进行置乱，提高安全性。
（4）将置乱后的水印视频嵌入到宿主视频的对应帧中。
（5）提取水印视频，并与原始水印视频进行对比。
五、实验结果与分析1. 图像信息隐藏实验结果表明，嵌入水印后的图像与原始图像在视觉效果上几乎没有差异，水印的嵌入效果良好。
同时，提取的水印图像与原始水印图像完全一致，证明了信息隐藏技术的有效性。
2. 音频信息隐藏实验结果表明，嵌入水印后的音频与原始音频在音质上几乎没有差异，水印的嵌入效果良好。
同时，提取的水印音频与原始水印音频完全一致，证明了信息隐藏技术的有效性。
3. 视频信息隐藏实验结果表明，嵌入水印后的视频与原始视频在视觉效果上几乎没有差异，水印的嵌入效果良好。
信息隐藏技术中的变换域分析与应用实践(五)
信息隐藏技术中的变换域分析与应用实践引言：在数字时代，信息的传递和保护已成为一项重要任务。
信息隐藏技术作为一种重要的保护手段，已在各个领域得到广泛应用。
其中，变换域分析是信息隐藏技术中的一种重要方法。
本文将深入探讨变换域分析在信息隐藏技术中的原理、应用实践和未来发展方向。
一、变换域分析的原理：信息的变换域分析是指将信息从时域转换到频域、小波域或其他域进行分析和处理。
变换域分析的基本原理是通过对信息进行适当的变换，将其转换为可被隐藏或发现的形式，以实现信息隐藏和提取的目的。
在变换域分析中，最常见的方法是傅里叶变换（Fourier Transform）和小波变换（Wavelet Transform）。
傅里叶变换将信号分解为不同频率的正弦波成分，而小波变换则可以同时分解信号的频率和时间信息。
不同的变换域提供了不同的分析视角，使得信息隐藏技术可以更加灵活地应对各种应用场景。
二、变换域分析的应用实践：1. 音频信息隐藏：变换域分析在音频信息隐藏中得到了广泛应用。
通过将音频信号进行小波分解，可以将隐藏的信息嵌入到不同频率的子带中，从而实现音频的隐秘传输。
此技术主要应用于音频水印、音频加密等领域。
2. 图像信息隐藏：图像信息隐藏是变换域分析的另一个重要应用领域。
通过对图像进行离散余弦变换（DCT）或小波变换，可以将隐藏的信息嵌入到图像的频域系数中。
嵌入后的信息对人眼来说几乎是不可察觉的，从而实现图像的隐秘传输和保护。
3. 视频信息隐藏：变换域分析在视频信息隐藏中也发挥着重要作用。
类似于图像信息隐藏，视频的帧图像可以进行DCT或小波变换，然后将隐藏的数据嵌入到频域系数中，实现视频的隐秘传输和保护。
此技术主要应用于视频水印、版权保护等领域。
三、变换域分析的发展趋势：随着信息隐藏技术的不断发展，变换域分析也呈现出一些新的趋势。
1. 深度学习的应用：近年来，深度学习在各个领域取得了重要突破，信息隐藏领域也不例外。
通过利用深度学习方法对变换域进行分析和处理，可以提高信息隐藏的效果和性能，增强信息的隐蔽性和鲁棒性。
信息隐藏技术
信息隐藏技术摘要：随着INTERNET的日益普及，多媒体信息的交流已经达到了前所未有的的深度和广度，其发布形式也愈加丰富。
人们如今也可以通过INTERNET发布自己的作品、重要信息和进行网上贸易等，但随之出现的问题也十分严重：如作品侵权更加容易，篡改也更加方便。
因此如何充分利用INTERNET的方便，又能有效保护知识产权，已受到了人们的高度重视！此时，信息隐藏作为隐蔽通信和知识产权保护等的主要手段，正得到广泛的研究与应用。
所谓信息隐藏就是将秘密信息隐藏到一般的非秘密的数字媒体（如图像、声音、文档文件）中，从而不让对手发觉的一种方法。
关键词：信息安全信息技术信息隐藏信息隐藏是把一个有意义的信息隐藏在另一个称为载体（可以是文字、图像、声音及视频等）的信息中得到隐蔽载体，非法者不知道这个普通信息中是否隐藏了其他的信息，而且即使知道也难以提取或去除隐藏的信息。
一、信息隐藏与传统密码学技术的比较密码技术主要是研究如何将机密信息进行特殊的编码，已形成不可识别的密文进行传递；而信息隐藏则主要是研究如何将某一机密信息秘密隐藏于另一公开的信息中，然后通过公开信息的传输来传递机密信息。
对加密通信而言，监测者或非法拦截者可通过截取密文，并对其进行破译，或将密文进行破坏后，再发送从而影响机密信息的安全；但对信息隐藏而言，监测者或非法拦截者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。
二、信息隐藏的分类图1-1信息隐藏技术的分类1、按载体类型分类包括基于文本、图像、声音和视频2、按密钥分类若嵌入和提取采用相同的密钥，则称其为对称隐藏算法，否则称为公钥隐藏算法。
3、按嵌入域分类只要可分为空域及变换域方法。
两种方法的比较：空域替换方法是用待隐藏的信息替换载体信息中的冗余部分。
一种简单的替换方法是隐藏信息位替换载体中的一些最不重要位（LSB），只有知道隐藏信息嵌入的位置才能提取信息。
此方法较为简单但鲁棒性较差。
Patchwork算法
1.patchwork水印的嵌入%original为原始图像%goalfile为保存的结果%key1、key2、key3为序列密钥%scale为调整亮度的度数，默认为1function [psnr,w]=patchwork(original,goalfile,key1,key2,key3,scale) %默认的对亮度的调整为1度if nargin==5ascale=1;elseascale=scale;end%读取图像信息，并提取亮度分量image=imread(original);image=double(image)/256;YUV=rgb2ycbcr(image);bright=YUV(:,:,1);%定义两组像素点的个数[m,n]=size(bright);quantity=floor(m*n/8);%调用伪随机置换函数，确定信息隐藏位[row,col]=hashreplacement(bright,2*quantity,key1,key2,key3); %调整亮度degree=ascale/128;for i=1:quantitybright(row(i),col(i))=bright(row(i),col(i))+degree;基于Patchwork算法的数字水印嵌入技术21bright(row(2*i),col(2*i))=bright(row(2*i),col(2*i))-degree; end%重构图像并写回保存YUV(:,:,1)=bright;result=ycbcr2rgb(YUV);imwrite(result,goalfile,'lena.bmp',16);subplot(121),imshow(image),title('原始图像');subplot(122),imshow(result);title(['1',int2str(ascale),'嵌入patchwork水印的效果']);（a）原始图像（b）取操作尺度为1下嵌入patchwork水印的效果图4-1水印算法的结果实验结论：以上程序方案为Patchwork算法的水印嵌入，在MATLAB软件的运行得出以下图像。
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实验五 Patchwork 图像信息隐藏
一，实验目的
1，了解Patchwork信息隐藏特点，
2，掌握基于Patchwork 的图像信息隐藏原理
3，设计并实现一种 Patchwork 的信息隐藏方法
二，实验环境
1， Windows XP 操作系统
2， Matlab 7.1版本软件
3， BMP格式图片文件
三，实验原理
1，Patchwork是指从载体数据中选择一些数据组成两个集合，通过修改这两个集合之间的某种关系来携带水印信息。
这两个集合可以是两个系数、两组系数或者是两个特征量。
两个集合之间的关系可以是大小关系、能量关系、逻辑关系和奇偶关系等。
Patchwork方法嵌入水印时，通过修改集合之间的某种关系来嵌入水印；提取水印时则根据对应的关系来提取嵌入的水印信息。
2，在本实验报告中，验证了通过随机方式把像素分组的方法。
随机选择N对像素点（ai和bi），然后将ai点的值增加d，将bi点的像素值减少d。
3，同时，设计了自己的算法。
先把图像的像素写成一维矩阵，根据矩阵下标4*n形式和4*n-1形式分为两组，将下标为4*n形式所对应的像素增加常量d=2.3，将下标为4*n-1形式所对应的像素减少常量d=2.3。
四，实验内容
1, 验证通过随机方式把像素分组的方法。
(1)嵌入秘密信息
clc;
clear all;
oi=imread('baboon.bmp');%读入载体图像
ni=rgb2gray(oi);
wi=ni;
[row col]=size(wi);
wi=double(wi);
wi=wi(:);
n=floor((row*col)/10);
length=row*col;
rand('state',123);%产生随机数的密钥
a=rand(1,n);%产生N长度的随机数
d=2.3;%定义修改的分量
count=0;
k=1;
while k<=n
if (a(1,k)>=0.5)
wi(k*10,1)=wi(k*10,1)+d;
wi(k*10-1,1)=wi(k*10-1,1)-d; end
k=k+1;
end
for i=1:row
for j=1:col
wil(i,j)=wi(row*(j-1)+i,1);
end
end
wil=uint8(wil);
imwrite(wil,'watermarked.bmp'); subplot(1,2,1);imshow(ni);%显示原始图像subplot(1,2,2);imshow(wil)%显示新图像
下图为原图与嵌入信息的图像：
（2）计算两个样本均值的差
clc;
clear;
oi=imread('watermarked.bmp');%读入嵌入水印后的图像wi=oi;
[row col]=size(wi);
wi=double(wi);
wi=wi(:);
n=floor((row*col)/10);
r=1.6;
rand('state',123);%产生随机数的密钥
a=rand(1,n);%产生N长度的随机数
d=2.3;%定义修改的分量
count=0;
k=1;
tempa=0;
tempb=0;
while k<=n
if(a(1,k)>=0.5)
tempa=tempa+wi(k*10,1);
tempb=tempb+wi(k*10-1,1);
count=count+1;
end
k=k+1;
end
avea=tempa/count;
aveb=tempb/count;
if((avea-aveb)>r*d)
watermark=1;
else
watermark=0;
end
计算后的结果在workspace中可以看出：
2，设计了自己的算法。
先把图像的像素写成一维矩阵，根据矩阵下标4*n形式和4*n-1形式分为两组，将下标为4*n形式所对应的像素增加常量d=2.3，将下标为4*n-1形式所对应的像素减少常量d=2.3。
（1）嵌入秘密信息
clc;
clear all;
oi=imread('baboon.bmp');%读入载体图像
ni=rgb2gray(oi);
wi=ni;
[row col]=size(wi);
wi=double(wi);
wi=wi(:);
length=row*col;
n=length/4;
d=2.3;
for k=1:n
wi(k*4,1)=wi(k*4,1)+d;
wi(k*4-1,1)=wi(k*4-1,1)-d;
k=k+1;
end
for i=1:row
for j=1:col
wil(i,j)=wi(row*(j-1)+i,1);
end
end
wil=uint8(wil);
imwrite(wil,'watermarked.bmp');
subplot(1,2,1);imshow(ni);%显示原始图像
subplot(1,2,2);imshow(wil)%显示新图像
下图为原图与嵌入信息的图像：
（2）计算两个样本均值的差
clc;
clear;
oi=imread('watermarked.bmp');%读入嵌入水印后的图像wi=oi;
[row col]=size(wi);
wi=double(wi);
wi=wi(:);
r=1.6;
length=row*col;
n=length/4;
d=2.3;
tempa=0;
tempb=0;
count=0;
for k=1:n
tempa=tempa+wi(k*4,1);
tempb=tempb+wi(k*4-1,1);
count=count+1;
k=k+1;
end
avea=tempa/count;
aveb=tempb/count;
if((avea-aveb)>r*d)
watermark=1;
else
watermark=0;
end
结果在workspace中显示：
五，实验总结
通过该实验，了解了Patchwork信息隐藏特点，掌握基于Patchwork 的图像信息隐藏原理，并自己设计并实现一种 Patchwork 的信息隐藏方法。