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。
DCT变换的图像信息隐形水印技术资料
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。
信息隐藏实验报告总结(3篇)
第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展，信息安全问题日益突出。
信息隐藏技术作为一种隐蔽通信手段，在军事、商业、医疗等多个领域具有重要的应用价值。
本实验旨在通过实际操作，深入了解信息隐藏技术的基本原理，掌握其实现方法，并分析其在实际应用中的优缺点。
二、实验目的1. 理解信息隐藏技术的概念、原理和应用领域。
2. 掌握信息隐藏技术的实现方法，包括空域、频域和变换域等方法。
3. 分析信息隐藏技术的安全性、鲁棒性和可检测性。
4. 结合实际案例，探讨信息隐藏技术在各个领域的应用。
三、实验内容本次实验主要分为以下几个部分：1. 信息隐藏技术概述：介绍了信息隐藏技术的概念、原理和应用领域，并简要分析了信息隐藏技术的安全性、鲁棒性和可检测性。
2. 空域信息隐藏：通过将秘密信息嵌入到载体图像的像素值中，实现信息的隐蔽传输。
实验中，我们采用了基于直方图平移的算法，将秘密信息嵌入到载体图像中。
3. 频域信息隐藏：将秘密信息嵌入到载体图像的频域系数中，实现信息的隐蔽传输。
实验中，我们采用了基于DCT变换的算法，将秘密信息嵌入到载体图像的DCT系数中。
4. 变换域信息隐藏：将秘密信息嵌入到载体图像的变换域系数中，实现信息的隐蔽传输。
实验中，我们采用了基于小波变换的算法，将秘密信息嵌入到载体图像的小波系数中。
5. 信息隐藏技术的安全性、鲁棒性和可检测性分析：通过实验，分析了不同信息隐藏方法的优缺点，并探讨了如何提高信息隐藏技术的安全性、鲁棒性和可检测性。
6. 信息隐藏技术在各个领域的应用：结合实际案例，探讨了信息隐藏技术在军事、商业、医疗等领域的应用。
四、实验结果与分析1. 空域信息隐藏：实验结果表明，基于直方图平移的算法能够将秘密信息嵌入到载体图像中，且嵌入过程对图像质量的影响较小。
然而，该方法对噪声和压缩等攻击较为敏感。
2. 频域信息隐藏：实验结果表明，基于DCT变换的算法能够将秘密信息嵌入到载体图像的频域系数中，且嵌入过程对图像质量的影响较小。
《信息隐藏技术》复习资料
《信息隐藏技术》课程期末复习资料《信息隐藏技术》课程讲稿章节目录：第1章概论什么是信息隐藏信息隐藏的历史回顾技术性的隐写术语言学中的隐写术分类和发展现状伪装式保密通信数字水印信息隐藏算法性能指标第2章基础知识人类听觉特点语音产生的过程及其声学特性语音信号产生的数字模型听觉系统和语音感知语音信号的统计特性语音的质量评价人类视觉特点与图像质量评价人类视觉特点图像的质量评价图像信号处理基础图像的基本表示常用图像处理方法图像类型的相互转换第3章信息隐藏基本原理信息隐藏的概念信息隐藏的分类无密钥信息隐藏私钥信息隐藏公钥信息隐藏信息隐藏的安全性绝对安全性秘密消息的检测信息隐藏的鲁棒性信息隐藏的通信模型隐藏系统与通信系统的比较信息隐藏通信模型分类信息隐藏的应用第4章音频信息隐藏基本原理音频信息隐藏LSB音频隐藏算法回声隐藏算法简单扩频音频隐藏算法扩展频谱技术扩频信息隐藏模型扩频信息隐藏应用基于MP3的音频信息隐藏算法 MP3编码算法MP3解码算法基于MIDI信息隐藏MIDI文件简介MIDI数字水印算法原理第5章图像信息隐藏时域替换技术流载体的LSB方法伪随机置换利用奇偶校验位基于调色板的图像基于量化编码的隐藏信息在二值图像中隐藏信息变换域技术DCT域的信息隐藏小波变换域的信息隐藏第6章数字水印与版权保护数字水印提出的背景数字水印的定义数字水印的分类从水印的载体上分类从外观上分类从水印的加载方法上分类从水印的检测方法上分类数字水印的性能评价数字水印的应用现状和研究方向数字水印的应用数字水印的研究方向第7章数字水印技术数字水印的形式和产生数字水印框架图像数字水印技术水印嵌入位置的选择工作域的选择脆弱性数字水印技术软件数字水印技术软件水印的特征和分类软件水印简介软件水印发展方向音频数字水印技术时间域音频数字水印变换域音频数字水印压缩域数字水印音频数字水印的评价指标音频水印发展方向视频数字水印技术视频水印的特点视频水印的分类第8章信息隐藏分析隐写分析分类根据适用性根据已知消息根据采用的分析方法根据最终的效果信息隐藏分析的层次发现隐藏信息提取隐藏信息破坏隐藏信息隐写分析评价指标信息隐藏分析示例LSB信息隐藏的卡方分析基于SPA的音频隐写分析第9章数字水印的攻击数字水印攻击的分类去除攻击表达攻击解释攻击法律攻击水印攻击软件一、客观部分：（一）单项选择题：1.下列关于回声隐藏算法描述不正确的是( )。
信息隐藏
第一章1 什么是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C（cover）的信息中得到隐藏载体（Stego Cover）S，多用的载体可以是文字，图像，声音及视频等。
2 信息隐藏与密码技术的区别密码技术主要是研究如何将机密信息进行特殊的编码，以形成不可识别的密文进行传递；而信息隐藏则主要研究如何将某一机密信息隐藏于另一公开的信息中，然后透过公开信息的传输来传递机密信息。
3 信息隐藏技术的分类①按载体类型分：包括基于文本，图像，声音和视频的信息隐藏技术②按密钥分：若嵌入和提取采用相同密钥，则称为对称隐藏算法，否则称为公钥隐藏算法③按嵌入域分：主要可分空域（或时域）方法和变换域方法④按提取要求分：若在提取隐藏信息是不需要利用原始载体C，则称为盲隐藏：否则称为非盲隐藏，目前主要采用的是盲隐藏技术。
⑤按保护对象分：主要可分为隐写术和水印技术4 隐写术与数字水印技术的区别①隐写术的目的是在不引起任何怀疑的情况下秘密传送消息，因此它的主要要求是不被检测到和大容量等。
②数字水印是指嵌在数字产品中的数字信号，可以是图像，文字，符号，数字等一切可以作为标记和标志的信息，其目的是进行版权保护、所有权证明、指纹和完整性保护等，因此它的要求是鲁棒性和不可感知性等。
5 信息隐藏技术的特点①透明性invisibility 也叫隐蔽性②鲁棒性robustness 是指不因图像文件的某种改动而导致隐藏信息丢失的能力③不可检测性undetectability 指隐藏载体和原始载体具有一致的特性④安全性security 指隐藏算法有较强的抗攻击能力⑤自恢复性：由于经过一系列操作或变换后，可能会使原图产生较大的破坏，如果只从留下的片段数据仍能恢复隐藏信号，而且恢复过程不需要宿主信号，则可称为所谓的自恢复性⑥对称性：通常信息的隐藏和提取过程具有对称性⑦可纠错性：为了保证隐藏信息的完整性，使其在经过各种操作和变换后仍能很好地恢复，通常采用纠错编码方法6 图 1.3 信息隐藏和提取系统的模型解释隐藏过程：首先对消息M可以做预处理，这样形成消息M’，为加强整个系统的安全性，在预处理过程中也可以使用密钥来控制，然后用一个隐藏嵌入算法和密钥K1把与处理后的消息M’隐藏到载体C中，从而得到隐藏载体S提取过程：使用提取算法和密钥K2从隐蔽载体S中提取消息M’，然后使用相应的解密或扩频解调等解预处理方法由M’恢复出真正的消息M7 信息隐藏算法的空域算法和频域算法空域算法：是将信息嵌入到随机选择的图像点中最不重要的像素位（LSB）上，可保证嵌的信息是不可见的。
基于Arnold变换的二值图像算法
基于Arnold变换的二值图像算法摘要：在数字水印方案中，单纯地用各种信息隐藏算法对秘密信息进行加密是不安全的，因为攻击者只要破解了加密算法，就可能直接提取出秘密信息。
针对这一点，提出在秘密信息隐藏之前，先对其进行置乱处理，使其失去本身原有的面目，再隐藏到载体中，以确保信息的安全性。
以Fibonacci变换和Arnold变换的实验结果阐述了数字图像置乱方法在数字水印中的作用，并提了出一种利用Arnold反变换恢复图像的方法。
关键词：数字水印；图像置乱；Fibonacci变换；Arnold变换；Arnold反变换0 引言在数字水印方案中，置乱技术是非常重要的。
如果单纯地用各种信息隐藏算法对秘密信息进行隐藏保密，那么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，就很有可能提取出秘密信息。
但如果在秘密数据隐藏之前，先对其进行置乱处理，使其失去本身原有的面目，然后再隐藏到载体中，这样所要传输的秘密信息就更安全了，即使攻击者将秘密数据从载体中提取出来了，也无法分辫该数据到底隐藏着什么内容。
1 数字图像置乱的目的到目前为止，比较成熟的信息隐藏算法基本上都是以图像作为载体的。
图像置乱，顾名思义，就是把图像打乱，隐藏原始图像的真实内容。
数字图像置乱和信息加密思想类似，它主要是通过对数字图像的像素位置做变换来“扰乱”图像，使其变得面目全非、杂乱无章，从而隐藏图像所要表达的真实信息。
图像置乱可以达到两个目的：（1）加密处理。
图像置乱变换是一种基于内容的图像加密方法，与不知道密钥对已加密信息进行解密一样，倘若不知道图像置乱所采用的算法，同样难以恢复原始图像的信息。
（2）增强图像伪装的鲁棒性。
置乱技术作为信息隐藏的预处理手段，可以大大增强图像信息伪装的鲁棒性。
主要体现在3个方面：①图像置乱以后，将得到一幅杂乱无序的图像，没有内容，没有纹理，也没有形状，从中无法读取出有意义的信息。
我们将这样一幅“三无”图像嵌入到另一幅普通图像里时就不易引起这幅图像在内容、纹理、形状上的太大改变，甚至觉察不出发生了改变，这样人眼就不易识别，从而逃出了第三方的视线，可以更好地保证水印信息的隐蔽性。
信息隐藏技术ppt课件
图像位平面越高,对灰度值的贡献越大
2.3 数字图像隐写-- LSB图像密写方法
LSB密写嵌入的基本方法：
LSB密写提取的基本方法
直接提取出最低比特位
1. 将欲嵌入的秘密信息转化为比特流
MN
d(m,n)2
MS=Em=1n1 MN
其中, d (m ,n )是位置(m ,n)上隐写图像和原始图像的像
素值的差值
10
3.2 基于LSB的隐写技术
隐写的图像质量评价方法:
PSNR(peak signal-to-noise ratio)
峰值信噪比
P= S -1 N 2 1 2 0 M 5 R m M = l 1 n N 1 5 o d N ( m , n g ) 2
2. Bmp图像的基本结构是什么？
3. 数字图像的像素是怎样定义位平面的？ 4. LSB算法的嵌入规则是什么？具有哪些优点？ LSB有如下缺点： 1) 嵌入消息较大时，所花时间较长。 2) 只能处理简单的流格式的文件。 3) 为了满足水印的不可见性，允许嵌入的水印强度较低，对空域的各种操作较为敏感。 4) 基本的LSB算法抗JPEG压缩能力弱。 5) 鲁棒性差。 LSB算法有如下优点： 1) 算法简单，易于实现，计算速度也快。 2) 在基础算法上能够很快的进行改进，并在脆弱性水印中应用广泛。 3) 由于能在最低有效位（一般是最后两位）进行嵌入，故对于256色（8位）的RGB图像 在3层图像中均可插入1/8到1/4的消息，总的来说，容量还是足够大的。
型、文件大小、偏移字节等信息； 2 位图信息头数据结构（40字节），它包含有BMP图像的长、
二值图像信息隐藏算法评估方案
应 的指 标权 重 ， 算法进 行综合 评估 。该评 估 方案 不仅 能 对新 的二值 图像 隐藏 算 法进 行 性能 对 评 估 ， 可 以从 已知算法 中选择 最优 算法 ， 还 并为进 一 步 的研 究 与改进 提 供方 向。
关 键 词 ： 值 图像 ； 息 隐 藏 ； 觉 效 果 ； 二 信 视 图像 失 真 ； 合 评 估 综 中 图 分 类 号 ： Ｎ ｌ Ｔ ９８ 文 献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ ｌ ０ ７ （ ０ １ ０ ０ ６ ０ １７ 一 ６ ３ ２ １ ） ３— ２ ３— ５
（ ｎｔｕｅｏ ｎｏｍａｉｎＥｎ ｉｅ ｒｎ ，Ｉｆｒ ｔ ｎ Ｅ ｇｎ ｅｉｇＵ ｉｅｓｔ，Ｚ ｅ ｇｈ ｕ４ ０ ０ Ｉｓｉ ｔ ｆＩｆｒ ｔ ｇｎ ｅｉｇ ｎｏｍａｉ ｎ ｉｅ ｒ ｎｖ ｒｉ ｔ ｏ ｏ ｎ ｙ ｈ ｎ ｚｏ ５ ０ ２，Ｃ ｉａ ｈｎ ）
Ａｂｓｒ ｔ Ｔｈ ｓｐ ｐ ｒ ｐ ｅ ｅ ｔ ｎ ｉｄ ｘ ｓ ｔｆｒｅ ａｕ ｔ ｇ ｉ ｆｒ ａｉｎ ｈ ｄ ｎ ｌ ｏ ｉ ｍ ｓｂ ｓ ｄ ｏ ｉ ｔａｃ ： ｉ ａ ｅ ｒ ｓ ｎ ｓａ ｎ ｅ ｅ ｏ ｖ ｌ ａ ｉ ｎ ｍ ｔ ｉ ｉ ｇ ａｇ ｒｔ ｎ 值 图像 隐 藏 算 法 的 特 点 和 应 用 需 求 ， 出 了评 估 二 值 图 像 隐 藏 算 法 的 指 标 首 提
集 ， 指标 集包括 隐藏 容量 、 该 视觉 效果 、 图像 失真 、 入效 率 、 计特 性和 时间复 杂度。其 次 ， 嵌 统 应
用 该 指 标 集 对 ５种 典 型 的 二 值 图像 隐 藏 算 法 进 行 评 估 和 比 较 。 最 后 根 据 实 际 应 用 需 求 设 定 相
Ａ ｓ ｅ ｓ ｅ ｏ ｒ ｍ ｆＩ ｏ ｍ ａ ｉ ｎ Ｈ ｉ ｎｇ ｓ ｓ ｍ ｎｔＰｒ ｇ ａ ｏ ｎｆ ｒ ｔｏ ｄｉ Ａ ｌ ｏ ｉｈｍ ｓＢａ ｅ ｎ Ｂｉ ｒ ｍ ａ ｅ ｇ ｒｔ ｓ ｄ ｏ ｎａ ｙ Ｉ ｇ
《信息隐藏技术》 课件 第5章 基于数字图像的信息隐藏算法
第五章基于数字图像的信息隐藏算法
3.抗分析性分析
在隐藏区域的选取上,lαβ-CGBP算法对载体图像进行两 次lαβ颜色分解,隐藏区域较为隐蔽,且目前专门针对lαβ颜色
空间进行有效分析的信息隐藏分析方法较少。
4.隐藏信息量分析
嵌入信息量取决于lαβ-CGBP算法选择的载体图像以及
第五章基于数字图像的信息隐藏算法
3.信息隐藏的流程与步骤
基于lαβ与组合广义位平面的信息隐藏算法的信息隐藏
共分为五个算法
图5-5-基于lαβ和 CGBP的信息隐藏算法流程
第五章基于数字图像的信息隐藏算法 4.信息的提取 根据隐藏信息时的步骤,提取隐藏信息的过程分为以下
色分解,对β分量进行灰度转换,并进行位平面分解,按照规则3
隐藏信息的Hash(记为RH)。接收方利用RH 与RL中嵌入信息 Hash值的比较可以快速判断含密图像是否被篡改。
第五章基于数字图像的信息隐藏算法
4.信息的提取
根据隐藏信息时的算法,提取信息的过程分为五个步骤: (1) 对含密图像进行CL多小波变换,得到LL1子图的4个分 量子图。
第五章基于数字图像的信息隐藏算法
第五章 基于数字图像的信息 隐藏算法
1. 基于lαβ与组合广义位平面的信息隐藏算法
2. 基于 CL多小波与 DCT的信息隐藏算法 3. 空间域与变换域在信息隐藏算法中的联合应用方法 4. 基于 GHM 与颜色迁移理论的信息隐藏算法 5. 基于 CARDBAL2与颜色场结构法的信息隐藏算法
如图 5-1(c)所示。抽取与转化过程如式(5-1)所示:
其中,R、G、B 为载体图像的RGB分量值,R"、G"和B"为对l分
信息隐藏技术-2图像载体基本知识
灰度图像描述示例
RGB 图像
RGB 图像仅是一类图像的总称。这类图像不使用单独的调色板, 每一个 像素的颜色由存储在相应位置的红、绿、蓝颜色分量共同决定。 RGB 图像是24 位图像, 红、绿、蓝分量分别占用8 位, 理论上可以包含 16M种不同颜色, 由于这种颜色精度能够再现图像的真实色彩, 所以又称 RGB 图像为真彩图像。 在MATLAB 中, 一幅RGB 图像由一个uint8, uint16 或双精度类型的m× n× 3 数组( 通常称为RGB 数组) 来描述, 其中, m 和n 分别表示图像的宽 度和高度。在一个双精度类型的RGB 数组中, 每一个颜色分量都是一个 [ 0, 1] 范围内的数值, 颜色分量为( 0, 0, 0) 的像素将显示为黑色, 颜色分 量为( 1, 1, 1) 的像素将显示为白色。每一个像素三个颜色分量都存储在 数据数组的第三维中。 例如, 像素( 10,5 ) 的红、绿、蓝色分量都存储在RGB( 10, 5 , 1 ) , RGB( 10, 5, 2) , RGB( 10, 5, 3) 中。
图像表示
二维平面图像：二维函数I=f(x,y)，其中，
1、灰度图像是一个二维灰度 （或亮度）函数f(x,y)，灰度值， 即相应物体在每个坐标点的 明暗程度。 x,y是空间坐标， f(x,y)是点（x,y）的幅值，f表示相应实际物体在 该点某个性质的度量值，所有点的度量值的有序集合构成图像I。
y
2、连续的：照片、绘画（模拟图像）
矢量图
矢量文件只存储图像内容的轮廓部分, 而不存储图像数 据的每一点。 如, 对于一个圆形图案, 只要存储圆心的坐标位置和半 径长度, 以及圆形边线和内部的颜色即可。 该存储方式的缺点是经常耗费大量的时间做一些复杂 的分析演算工作 但图像的缩放不会影响显示精度, 即图像不会失真, 而 且图像的存储空间较位图文件要少得多。 所以, 向量处理比较适合存储各种图表和工程设计图。
信息隐藏技术课件第三章图像信息隐藏与水印
• 其他方法来隐藏信息: 对于调 色板中的每一种颜色，可以通 过修改颜色的蓝色分量（人眼 对于绿色分量最为敏感，对蓝 色分量最不敏感）来增加一种 接近的但不完全相同的颜色， 这样就形成一个扩展的调色板。
• 嵌入算法如下: 对调色板中所 有颜色，把像素点的蓝色分量 增加，然后将这种颜色添加到 调色板中形成一个扩展调色板。 根据需要嵌入的消息长度，随 机选取隐藏的位置，当嵌入0
• Patchwork是指从载体数据中 选择一些数据组成两个集合, 然后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 和奇偶性关系等。
• 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。Patchwork方法最 大优点之一就是可以实现盲检 测。Patchwork可以适用于时/ 空域、变换域和压缩域, 本节 主要介绍时域下的典型 Patchwork方法。
• BMP灰度图像的位平面图如右, 每 个像素值为8bit二进制值, 表示 该点亮度。
• 不同位平面对视觉影响不同, 可 用下面系列图像表示。
• 去除第一位平面的图像和第一位 平面
去除第1-7位平面的Lena图像和第1-7位平面
去除第1-4位 平面的图像和 第1-4位平面
• 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。
【实验步骤】
• 1.嵌入秘密信息
• 2.提取秘密信息
• 原始图像和携密图像从视觉 效果上几乎相同。提取时, 首 先 将两个图像块集合的样本 分别 求平均值, 计算两个样 本均值 的差来判断水印信息 是否存在。
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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。