基于LSB的信息隐藏算法
基于LSB算法的图像信息隐藏与检测
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 LSBalgorithmAbstract: 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)1.1 LSB算法原理 (5)第2章 LSB隐写实现 (7)2.1 LSB隐藏过程 (7)2.2 LSB隐写实例效果 (8)第3章 LSB信息提取 (10)3.1 LSB信息提取过程 (10)3.2 LSB信息提取实例效果 (10)参考⽂献 (13)第1章绪论1.1 LSB算法原理LSB是L.F.Turner和R.G.van Schyndel等⼈提出的⼀种典型的空间域信息隐藏算法。
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：3222008030LSB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的噪声五、实验总结1.当秘密信息隐藏在最低位时，对载体的改变小，载体质量较高。
但鲁棒性较差，有噪声干扰时很容易发生信息丢失从而无法恢复出秘密信息2.当秘密信息隐藏在最高位时，图像的鲁棒性增强，受到较大噪声干扰时仍能恢复出秘密信息，但对图像的改变较大，隐藏的位数越高图像的质量越低。
3.当隐藏的信息位介于最低位和最高位时，选择合适的位置，既可以提高信息隐藏的鲁棒性，又对图像的质量影响不大，所以，进行信息隐藏时可以考虑LSB的改进。
信息隐藏实验(LSB隐写,随机LSB隐写,RS隐写分析)
信息隐藏实验二LSB隐写分析姓名：周伟康学号：班级：一：实验要求1、针对自己实现的隐写算法（嵌入、提取），计算隐蔽载体的PSNR值，通过PSNR值来评估隐写对图像质量的影响，并与主观感受做对比。
2、实现一种隐写分析方法，对隐蔽载体进行检测（卡方、RS……）二：实验步骤1、编写随机选点函数，完善顺序和随机两种LSB信息嵌入和提取。
%随机间隔选点函数%[row, col] = randinterval(test, 60, 1983);function [row, col] = randinterval(matrix, count, key)[m, n] = size(matrix);interval1 = floor(m * n / count) + 1;interval2 = interval1 - 2;if interval2 == 0error('载体太小，不能将秘密消息隐藏其内！');endrand('seed', key);a = rand(1, count);%initializerow = zeros([1 count]);col = zeros([1 count]);r = 1; c = 1;row(1,1) = r;col(1,1) = c;for i = 2 : countif a(i) >= 0.5c = c + interval1;elsec = c + interval2;endif c > nr = r + 1;if r > merror('载体太小，不能将秘密消息隐藏其内！');endc = mod(c, n);if c==0c = 1;endendrow(1, i) = r;col(1, i) = c;end选取8*8的矩阵测试2、对比原始图像和隐藏信息后图像，计算隐蔽载体的均方差（MSE）进而计算峰值信噪比（PSNR），评估隐写对图像质量的影响。
实验三 基于LSB的信息隐藏算法
实验三基于LSB的信息隐藏算法一、实验目的该实验为验证性实验。
目的是通过实验使学生掌握经典信息隐藏算法，在Matlab环境下，编写基于图像的LSB信息隐藏算法程序。
用Matlab函数实现LSB信息隐藏及提取，并进行分析。
二、实验要求1、实验前要做好充分准备，包括：复习实验所涉及的知识点，掌握Matlab 编程语言和调试环境。
2、实验时注意记录实验过程中产生的数据、出现的问题及解决问题的方法。
3、理论联系实际，认真分析实验结果，回答思考题。
4、实验后完成实验报告，并附相关截图。
三、实验环境计算机（安装Visual C++ 6.0和Matlab 6.5以上版本）四、实验原理隐秘算法核心是将我们选取的像素点的最不重要位依次替换成秘密信息,以达到信息隐秘的目的。
嵌入过程包括选择一个图像载体像素点的子集{j1,…,j l(m)},然后在子集上执行替换操作像素c ji←→m i,即把c ji的LSB与秘密信息m i进行交换(m i可以是1或0)。
一个替换系统也可以修改载体图像像素点的多个比特,例如,在一个载体元素的两个最低比特位隐藏两比特、三比特信息,可以使得信息嵌入量大大增加但同时将破坏载体图像的质量。
在提取过程中,找出被选择载体图像的像素序列,将LSB(最不重要位)排列起来重构秘密信息,算法描述如下: 嵌入过程:for(i=1;i<=像素序列个数;i++)s i←c ifor(i=1;i<=秘密消息长度;i++)//将选取的像素点的最不重要位依次替换成秘密信息s ji←c ji←→m i提取过程:for(i=1;i<=秘密消息长度;i++){ i←→j i //序选取m i←LSB(c ji)}五、实验内容与步骤1、随机选取图像载体像素，实现隐秘消息的嵌入与提取（1）隐秘消息的嵌入%文件名:randlsbhide.m%函数功能:本函数将完成随机选择LSB的信息隐秘,载体选用灰度BMP图%输入格式举例:[ste_cover,len_total]=randlsbhide(′glenna.bmp′,′message.txt′,′scover.bmp′,2001)%参数说明:%input是信息隐蔽载体图像%file是秘密消息文件%output是信息隐秘后的生成图像%key是随机间隔函数的密钥function[ste_cover,len_total]=randlsbhide(input,file,output,key)%读入图像矩阵cover=imread('lena.bmp');ste_cover=cover;ste_cover=double(ste_cover);%将文本文件转换为二进制序列f_id=fopen('1.txt','r');[msg,len_total]=fread(f_id,'ubit1');%判断嵌入消息量是否过大[m,n]=size(ste_cover);if len_total>m*nerror('嵌入消息量过大,请更换图像');end%p作为消息嵌入位数计数p=1;%调用随机间隔函数选取像素点[row,col]=randinterval(ste_cover,len_total,2001);%在LSB隐秘消息for i=1:len_totalste_cover(row(i),col(i))=ste_cover(row(i),col(i))-mod(ste_cover(row(i),col(i)),2)+msg (p,1);if p==len_totalbreak;endp=p+1;endste_cover=uint8(ste_cover);imwrite(ste_cover,'lena2.bmp');%显示实验结果subplot(1,2,1);imshow(cover);title('原始图像');subplot(1,2,2);imshow('lena2.bmp');title('隐藏信息的图像');（2）编写函数比较两幅图像区别%文件名:compare.m%函数功能:本函数完成显示隐秘前后两幅图像的区别%输入格式举例:F=compare(′blenna.bmp′,′scover.bmp′) %参数说明:%original是原始载体图像%hided是隐秘后的图像%F是差值矩阵function F=compare(original,hided)%读取原始载体图像矩阵W=imread('lena.bmp');W=double(W)/255;%读取隐秘后图像矩阵E=imread('lena2.bmp');E=double(E)/255;%将两图像矩阵相减,显示效果F=E-W;%注意,MATLAB中矩阵相减只支持double型imshow(mat2gray(F))（3）隐秘消息的提取%文件名:randlsbget.m%函数功能:本函数将完成提取隐秘于LSB上的秘密消息%输入格式举例:result=randlsbget(′scover.jpg′,56,′secret.txt′,2001) %参数说明:%output是信息隐秘后的图像%len_total是秘密消息的长度%goalfile是提取出的秘密消息文件%key是随机间隔函数的密钥%result是提取的消息function result=randlsbget(output,len_total,goalfile,key)ste_cover=imread('lena2.bmp');ste_cover=double(ste_cover);%判断嵌入消息量是否过大[m,n]=size(ste_cover);frr=fopen('2.txt','a');%p作为消息嵌入位数计数器,将消息序列写回文本文件p=1;%调用随机间隔函数选取像素点[row,col]=randinterval(ste_cover,128,2001);for i=1:128if bitand(ste_cover(row(i),col(i)),1)==1fwrite(frr,1,'bit1');result(p,1)=1;elsefwrite(frr,0,'bit1');result(p,1)=0;endif p==128break;endp=p+1;endfclose(frr);2、顺序选取图像载体像素，实现隐秘消息的嵌入与提取（1）隐秘消息的嵌入%文件名:lsbhide.m%函数功能:本函数将完成在LSB上的顺序信息隐秘,载体选用灰度BMP图%输入格式举例:[ste_cover,len_total]=lsbhide(′glenna.bmp′,′message.txt′,′scover.bmp′)%参数说明:%input是信息隐蔽载体图像,为灰度BMP图%file是秘密消息文件%output是信息隐秘后生成图像%ste_cover是信息隐秘后图像矩阵%len_total是秘密消息的长度,即容量function[ste_cover,len_total]=lsbhide(input,file,output,key)%读入图像矩阵cover=imread('lena.bmp');ste_cover=cover;ste_cover=double(ste_cover);%将文本文件转换为二进制序列f_id=fopen('1.txt','r');[msg,len_total]=fread(f_id,'ubit1');%判断嵌入消息量是否过大[m,n]=size(ste_cover);if len_total>m*nerror('嵌入消息量过大,请更换图像');end%p作为消息嵌入位数计数p=1;%调用随机间隔函数选取像素点%[row,col]=interval(ste_cover,len_total,2001);%在LSB隐秘消息for f1=1:mfor f2=1:nste_cover(f1,f2)=ste_cover(f1,f2)-mod(ste_cover(f1,f2),2)+msg(p,1); if p==len_totalbreak;endp=p+1;endif p==len_totalbreak;endp=p+1;endste_cover=uint8(ste_cover);imwrite(ste_cover,'lena2.bmp');%显示实验结果subplot(1,2,1);imshow(cover);title('原始图像');subplot(1,2,2);imshow('lena2.bmp');title('隐藏信息的图像');（2）调用函数compare.m比较两幅图像区别%文件名:compare.m%函数功能:本函数完成显示隐秘前后两幅图像的区别%输入格式举例:F=compare(′blenna.bmp′,′scover.bmp′) %参数说明:%original是原始载体图像%hided是隐秘后的图像%F是差值矩阵function F=compare(original,hided)%读取原始载体图像矩阵W=imread('lena.bmp');W=double(W)/255;%读取隐秘后图像矩阵E=imread('lena2.bmp');E=double(E)/255;%将两图像矩阵相减,显示效果F=E-W;%注意,MATLAB中矩阵相减只支持double型imshow(mat2gray(F))（3）隐秘消息的提取%文件名:lsbget.m%函数功能:本函数将完成提取隐秘于LSB上的秘密消息%输入格式举例:result=lsbget(′scover.bmp′,56,′secret.txt′) %参数说明:%output是信息隐秘后的图像%len_total是秘密消息的长度%goalfile是提取出的秘密消息文件%result是提取的消息function result=lsbget(output,len_total,goalfile,key)ste_cover=imread('lena2.bmp');ste_cover=double(ste_cover);%判断嵌入消息量是否过大[m,n]=size(ste_cover);frr=fopen('2.txt','a');%p作为消息嵌入位数计数器,将消息序列写回文本文件p=1;%调用随机间隔函数选取像素点[row,col]=interval(ste_cover,128,2001);for f1=1:128for f2=1:128if bitand(ste_cover(f1,f2),1)==1fwrite(frr,1,'bit1');result(p,1)=1;elsefwrite(frr,0,'bit1');result(p,1)=0;endif p==128break;endp=p+1;endif p==128break;endp=p+1;endfclose(frr);实验小结：通过实验使我们掌握经典信息隐藏算法，在Matlab环境下，编写基于图像的LSB 信息隐藏算法程序。
空域信息隐藏算法（完成基于LSB的图像信息隐藏）
空域信息隐藏算法（完成基于LSB的图像信息隐藏）最近在上信息隐藏，做⼀个记录⼀，实验要求（1）了解信息隐藏算法的分类⽅式和分类依据（2）理解空域信息隐藏算法的基本思想（3）掌握最低有效位算法原理（4）完成基于LSB的图像信息隐藏⼆、实验内容载体图像为24位真彩⾊bmp图像Lena.bmp，嵌⼊的秘密图像为⿊⽩的bmp图像LSB.bmp，要求采⽤空域信息隐藏算法，将LSB.bmp嵌⼊到Lena.bmp的最低有效位中，同屏显⽰原载体图像、需要嵌⼊的秘密图像、嵌⼊了秘密图像的伪装载体、提取的秘密图像。
以下为实验材料：lena.bmp 和 LSB.bmp隐体：三、实验步骤和设计思想1，使⽤pyhton库，skimage来完成相关的⼟图像处理2，通过skimage库打开隐体，发现只有两个值【255，和 0】所以，其实隐藏时，只要⽤⼀位就可以隐藏隐体，将255使⽤1代替，0不变，将其藏在载体的最后⼀位即可。
3，因为隐体为RGB三通道图像，为了隐藏的更好，使⽤随机数将0和1，随机选定⼀个图层进⾏隐藏，当然为了能够还原原图像，使⽤⼀个seed作为key，这样产⽣的随机数就可以顺序提取。
4，隐藏和提取时，使⽤位运算可轻松的实现数字的⾼低位的存取。
5，将变换后的图⽚进⾏保存，再使⽤相同的key和隐藏信息后的载体，进⾏提取。
6，为了⽅便使⽤，将隐藏的⽅法和过程使⽤，⾯向对象的思想，封装为类。
四，### 代码from skimage import ioimport numpyclass IMG_LSB:def __init__(self, key):self.key = keydef show(self, img):"""显⽰图⽚:param img: 显⽰的图⽚矩阵:return: none"""io.imshow(img)io.show()def create_cover(self, img_cover_name, img_info_name, save_img_name):"""使⽤LSB算法对图像进⾏隐藏，隐藏到使⽤key作为种⼦⽣成的随机数指定的RGB通道中:param img_cover_name: 载体图⽚名:param img_info_name: 隐体图⽚名:param save_img_name: LSB⽣成后的图⽚保存位置以及名字:return: LSB⽣成后的图⽚矩阵"""img_info = io.imread(img_info_name)img_cover = io.imread(img_cover_name)self.show(img_info)self.show(img_cover)self.ls_info = img_info.shape[0] # 得到隐体图⽚的长和宽self.ls_cover = img_cover.shape[0] # 得到载体的长和宽if self.ls_info > self.ls_cover:print("载体太⼩")# 开始隐藏numpy.random.seed(self.key)for i in range(0, self.ls_info):for j in range(0, self.ls_info):if img_info[i][j] == 255 : # 如果隐体为255则藏在R层最低为置为1img_cover[i, j, numpy.random.randint(0, 3)] |= 1 # 随机选定⼀个通道进⾏隐藏else:img_cover[i, j, numpy.random.randint(0, 3)] &= 254 # 如果隐体为0则藏在R层最低为置为0self.show(img_cover)io.imsave(save_img_name, img_cover)return img_coverdef extract_img(self, blmb_name, save_img_name):"""对隐体进⾏提取并显⽰:param blmb_name: LSB⽣成的含有隐体的载体名:param save_img_name: 提取后的隐体存储的位置:return: 提取后的隐体的矩阵"""blmb = io.imread(blmb_name)matrix = [[255 for i in range(self.ls_info)] for i in range(self.ls_info)] # ⽣成与隐体相同⼤⼩的矩阵，并赋值为255re_info_img = numpy.array(matrix, dtype=numpy.uint8) # 将⽣成的矩阵转化为可存储图像的8位格式self.show(re_info_img)# 开始提取numpy.random.seed(self.key)for i in range(0, self.ls_info):for j in range(0, self.ls_info):randint_value = numpy.random.randint(0, 3) # 使⽤seed控制随机数的⽣成保证与之前隐藏时，⽣成的随机数⼀致 blmb[i, j, randint_value] &= 1 # 取出最后⼀位if blmb[i, j, randint_value] == 0:re_info_img[i][j] &= 0 # 如果最后⼀位为0则隐体原处为0，为1则为255else:re_info_img[i][j] |= 255io.imsave("img/re_img.bmp", re_info_img)self.show(re_info_img)return re_info_img# 测试if __name__ == '__main__':img = IMG_LSB(123) # key为123img.create_cover("img/Lena.bmp", "img/LSB.bmp", "img/blmb2.bmp")img.extract_img("img/blmb2.bmp", "img/re_img.bmp")。
一种基于LSB图像信息隐藏的改进算法
一种基于LSB图像信息隐藏的改进算法李桂芸;邓桂英;赵逢禹【摘要】介绍并分析了传统的LSB信息隐藏算法原理,详细阐述了图像置乱技术的原理和一种传统的混沌图像置乱方法.在此基础上,提出了一种新的图像信息隐藏算法:基于图像向量索引奇偶性进行信息隐藏的算法.试验结果及分析结果表明,该算法实现简单,有很好的视觉掩蔽性和较高的信息隐藏容量,并提高了信息隐藏的安全性.%The LSB is the traditional information hiding methods, At first, this paper Presented and analyzed its principle. Then elaborated the principles of image scrambling technology . On his basis, we proposed a new image information hiding algorithm, the experiment and analysis results show that the algorithm is simple, having a good visual masking, high information hiding capacity and good security.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2012(021)004【总页数】5页(P156-160)【关键词】LSB;信息隐藏;图像置乱;视觉掩蔽性;信息隐藏容量【作者】李桂芸;邓桂英;赵逢禹【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093【正文语种】中文随着Internet技术和多媒体技术的飞速发展，多媒体信息的传输也越来越方便，人们可以通过 Internet方便快速地获得其想要的数字化产品。
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：课程名称保密技术实验实验课时实验项目名称和序号1.LSB图像信息隐藏实验同组者姓名实验目的1. 掌握对图像的基本操作。
2. 能够用 LSB 算法对图像进行信息隐藏3. 能够用 LSB 提取算法提取隐藏进图像的信息4. 能够反映 jpeg 压缩率与误码率之间的关系实验环境Windows+matlab实验内容和原理1．用 MATLAB 函数实现 LSB 信息隐藏和提取2．分析了 LSB 算法的抗攻击能力3．能随机选择嵌入位（考虑安全性因素）实验步骤方法关键代码实验算法 1：LSB 嵌入1.读取一副 256*256 大小的图片，判断是否为 RGB 图像。
若为 RGB 图像，则读取图像的一层信息（如 R 层）。
通过读取图像的尺寸大小来判断是否为RGB图像。
RGB图像是三维多彩图，size有3个参数，最小参数是3，只要判断读取到的图像大小大于2，就确定读入的是RBG图像2.以二进制形式读取要嵌入到图片里的消息。
并读取消息的长度（嵌入消息的长度不能超过图像位数）。
3.产生与消息长度一致的一串随机数（不能相同）。
自定义一个randinterval函数来实现伪随机数的生成产生的伪随机数是代表消息要隐藏的像素位置（行和列的信息）随机数代码：function [row,col]=randinterval(matrix,count,key)%randinterval.m%参数说明%matrix是载体矩阵，即要隐藏信息的图层%cout为要嵌入信息的像素数量%key为自定义秘钥，随机种子[m,n] = size(matrix);interval1 = floor(m * n/(count+eps)) + 1;interval2 = interval1 - 2;if interval2 == 0error('载体太小不能把秘密信息隐藏进去');endrand('seed',key);a = rand(1, count);row = zeros([1 count]);col = zeros([1 count]);r = 1;c = 1;row(1,1) = r;col(1,1) = c;for i =2:countif a(i) >= 0.5c = c + interval1;elsec = c + interval2;endif c > nr = r + 1;if r > merror('载体太小不能把秘密信息隐藏进去');endc = mod(c, n);if c == 0c = 1;endendrow(1, i) = r;col(1, i) = c;end4.按照产生的随机数的序列依次将图片层的最后一位改为消息的信息。
基于LSB的工程图信息隐藏方法
、 、
Au
to
CA D
、
特序 列 填 充 到 这 些 像 素 的最 低 位 上
，
t
S ig n if i c
，
a n
t
B it
) 隐写 方 法 是 出现 较 早
。
特或j
比 特信 息
可 以 使 得 信 息嵌 入 量 大大增加 但 同时
。
，
的
一
种 时域 隐写 技术 其 实 现 比较 容 易
， ，
LSB
方 法 虽 然抗
却将 破 坏 载 体 图 像 的 质 量 在 提取 过 程 中 找 出被选择 载 体 图 像 的 像 素序 列 将
J，
巾
，
不 同 分 为 空 域 隐藏算 法 和 变 换 域 隐藏 算 法 空 域 隐 藏 算 法 采 用 直 接 改 变 图像 元 素值 的 力法 的 亮 度 或 色度 中加 入 隐 藏 的 内容
只 需 对 隐秘 载 体进 行 很 小 的
，
、
( 2 )提 取 过 程
fo
r
=
：
，
收 是在 图 像 元 素
。
一
般 是 先用 软件 设 计 出 三 维 模 型 然 后 再 转 换 出
，
最 低 比特 位 ( L S B ) 隐写 方 t
j ：就
各 个 零件 的二
，
维丁 程 图
。
Au
to
CA D
是 当今 最流 行 的二 维绘
。
藏算 法
。
首 先读 取 出图片 中每 个 点 的 像 素值 把 信 息 的 比
，
图软件 它 在 二 维 绘 图领 域拥 有 广 泛 的用 户群
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《信息隐藏技术》实验
实验三：基于LSB的信息隐藏算法
学生姓名:学号：
学院: 计算机学院
专业: 信息安全
班级:
指导教师：
2015年 12 月 16 日
目录
1 实验目的 (2)
2 实验环境及内容 (2)
3 实验原理 (2)
4 实验步骤 (3)
5 实验思考和总结 (12)
1实验目的
该实验为验证性实验。
目的是通过实验使学生掌握经典隐藏算法，在MATLAB环境下，编写基于图像的LSB信息隐藏算法程序。
用MATLAB 函数实现LSB信息隐藏，并进行分析。
2实验环境及内容
●实验环境
安装MATLAB7.0的计算机
●实验内容
首先学会提取图片的八个位平面，然后再将信息隐藏在最低位平面中。
3实验原理
LSB(least significant bit)算法是最早提出的一种典型的空间域信息隐藏算法。
它使用特定的密钥通过伪随机序列发生器产生随机信号，然后按一定的规则排列成二维水印信号，并逐一插到原始图像相应像素值的最低几位。
由于水印信号隐藏在最低位，相当于叠加了一个能量微弱的信号，因此在视觉和听觉上很难察觉。
作为大数据量的信息隐藏方法，LSB在隐藏通信中仍占据相当重要的地位。
隐秘算法核心是将我们选取的像素点的最不重要位依次替换成秘密信息,以达到信息隐秘的目的。
嵌入过程包括选择一个图像载体像
素点的子集{j1,…,jl(m)},然后在子集上执行替换操作像素cji←→mi,即把cji的LSB与秘密信息mi进行交换(mi可以是1或0)。
一个替换系统也可以修改载体图像像素点的多个比特,例如,在一个载体元素的两个最低比特位隐藏两比特、三比特信息,可以使得信息嵌入量大大增加但同时将破坏载体图像的质量。
在提取过程中,找出被选择载体图像的像素序列,将LSB(最不重要位)排列起来重构秘密信息,算法描述如下:
嵌入过程:for(i=1;i<=像素序列个数;i++)
si←ci
for(i=1;i<=秘密消息长度;i++)
//将选取的像素点的最不重要位依次替换成秘密信息 sji←cji←→mi
4实验步骤
提取位平面源代码
a = imread('1.jpg');
b = rgb2gray(a);
%将彩色图像转换为灰度图像
c = bitand(b, 1);
figure(1);
imshow(c);
d = bitand(b, 2);
figure(2);
imshow(d);
e = bitand(b, 4); figure(3);
imshow(e);
f = bitand(b, 8); figure(4);
imshow(f);
i = bitand(b, 16); figure(5);
imshow(i);
g = bitand(b, 32); figure(6);
imshow(g);
h = bitand(b, 64); figure(7);
imshow(h);
i = bitand(b, 128); figure(8);
imshow(i);
提取位平面结果
信息隐藏源代码
x = fopen('wyw.txt', 'r');
%(1)将秘密信息读入
[msg, length] = fread(x, 'ubit1'); %(2)转化为二进制，并计算秘密信息长度
a = imread('1.jpg');
a = rgb2gray(a);%%将彩色图像转换为灰度图像
c = a;
[m, n] = size(a);
%(3)计算图像容量
figure(1);
imshow(a);
%将原始图像展示出来
if(length > m * n)
error('the txt error');
end
%(4)判断秘密信息长度是否大于图像的容量
k = 1;
for j = 1:n
for i = 1:m
c(i, j) = a(i, j) - mod(a(i, j), 2) + msg(k); k = k + 1;
if(k == length)
break
end
end
if(k == length)
break
end
end
d = a - c;
figure(2);
imshow(c);
figure(3);
imshow(d, []);
imwrite(c, '2.jpg');
%(6)存储为图像
原图
第10页共12页
●隐藏后图片
●检验图片
第11页共12页
5实验思考和总结
通过实验使我们掌握经典信息隐藏算法，在MATLAB环境下，编写基于图像的LSB信息隐藏算法程序。
用MATLAB函数实现LSB信息隐藏，并进行分析。
我们在实验前要做好充分准备，复习实验所涉及的知识点，才能更好的理解实验过程。
实验时注意记录实验过程中产生的数据、出现的问题及解决方案。
第12页共12页。