基于LSB信息隐藏算法的MATLAB实现

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。

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。

基于LSB图像隐藏系统的设计与实现

近几年来, 国际上提出一种新的关于信息安全的概念信息普遍存在的冗余特性, 将秘密信息隐藏到一般的非秘密数字媒体文件( 如图像、声音、文档文件, 通常称之为掩护媒体) 中, 从而不让对手发觉的一种方法
[ 1]
。
隐藏的动作称为嵌入, 掩护媒体经嵌入信息后称为伪装媒体。信息隐藏的本质是: 利用人眼( 或人耳 ) 是一个不太灵敏的检测器, 将信息本身的存在性隐藏起来, 使人察觉不到有信息隐藏在媒体之中。由于人对视觉的不敏感性及图像文件本身的数据量很大, 因此, 图像文件是信息隐藏很好的载体。实现图像隐藏的算法主要有空间域算法和变换域
收稿日期 : 2006- 08- 13 作者简介 : 邹处理技术。娟 ( 1978- ) , 女 , 辽宁大连人 , 硕士 , 助教 , 研究方向
为网络安全 ; 贾世杰 , 硕士 , 副教授 , 研究方向是网络与多媒体信息
第5期
邹
娟等 : 基于 LSB 图像隐藏系统的设计与实现
隐藏位数 1 2 3 4
信息隐藏比和峰值信噪比计算结果
信息隐藏比 0. 125 0. 25 0. 375 0. 5 峰值信噪比 ( PS NR ) 75. 4dB 69. 4dB 58. 2dB 33. 8dB
图5
参考文献 :
[ 1] [ 2]
基于5 可以看出, 隐藏 1~ 3 位后的图像与载体图像相比在视觉上没有什么差别或差别不大, 而隐藏 4 位后的图像出现比较明显的伪轮廓。
图4
反置乱处理结果
2
基于 m 序列的图像加密与解密算法
文中使用 Matlab 产生 15 位的 m 序列。在这里,

LSB数字图像加密技术

LSB数字图像加密技术实验一：LSB 信息隐藏实验【实验目的】：一、熟悉MATLAB 基本操作二、完成LSB 实验【实验内容】：（请将你实验完成的项目涂“■”）实验完成形式：■ 用MA TLAB 函数实现LSB 信息隐藏和提取■ 用MA TLAB 命令行方式实现LSB 信息隐藏和提取□ 其它：（请注明）实验选择载体：■ 256×256灰度图像■ 256×256RGB 图像■ 任意大小的RGB 图像实验效果和分析：■ 分析了LSB 算法的抗攻击能力■ 能随机选择嵌入位（考虑安全性因素）■ 嵌入位均匀分布于载体□ 信息提取的检错/纠错□ 其它：（请注明）【实验工具及平台】：■ Windows+Matlab ■ 其它：（请注明） WinHex【实验涉及到的相关算法】：1、RGB 图像的每个像素有三个颜色分量（r,g,b ）构成，且r,g,b 三个颜色分量都是取值（0,1）内的，为了便于计算机的“位”概念相联系，进行LSB 操作，我们想（0,1）与（0,255）进行对应。

10255doubleuint8图一在uint8中修改单位1，实际上就是相应修改像素值1/256=0.0039。

嵌入过程：for (i=1;i<=像素序列个数;i++)综合评分：i i s c →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 i i j j i s c m →?图二提取过程:For(i=1;i<=秘密消息长度;i++) {i i j ? //序选取()i i j m LSB c ← }图三本实验中LSB 认为是图片中每个像素的最低位bit 值【实验分析】：1、顺序隐藏，256*256灰度图，LSB=1原始图像隐藏信息的图像ＬＳＢ空域信息隐秘ＬＳＢ空域信息隐秘位置隐秘消息的像素未隐秘消息的像素隐藏的信息：左图是原始图像与隐写图像的区别，可以看到左边的白色部分是两幅图的不一样之处，也就是隐秘消息的地方，因为是顺序隐秘，所以很容易检测出。

基于matlab的信息隐藏代码实现

Matlab期中作业标题：基于matlab的信息隐藏代码实现姓名：********班级：********学号：********目录摘要----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- - 2 -前言----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- - 2 -一、图像隐藏技术的研究现状 ------------------------------------------------------------------------------------ - 2 -二、实现图像隐藏的主要算法 ------------------------------------------------------------------------------------ - 4 -三、基于行列变换的图像置乱与反置乱算法 ---------------------------------------------------------------- - 4 -3.1 图像置乱算法 ----------------------------------------------------------------------------------------------------- - 4 -3.2 图像反置乱算法-------------------------------------------------------------------------------------------------- - 5 -四、基于m序列的图像加密与解密算法----------------------------------------------------------------------- - 5 -五、相关程序代码及运行结果 ------------------------------------------------------------------------------------ - 5 -5.1 源代码 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- - 5 -5.2 运行结果 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ - 7 -六、参考文献------------------------------------------------------------------------------------------------------------ - 8 -七、总结 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ - 8 -摘要【摘要】近几年来，国际上提出一种新的关于信息安全的概念——信息隐藏技术。

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。

基于LSB图像之加密信息隐藏应用实现

基于LSB图像之加密信息隐藏应用实现摘要随着Internet的发展，人们越来越频繁的传递信息，在给人们带来便利的同时，也给人们的安全和隐私带来了隐患。

从很久以前，人们就开始了解如何保护自己的信息，发展到现在，信息安全主要分为两方面，密码学和信息隐藏。

本文在密码学这块的研究主要是RSA算法、AES算法和3DES算法。

RSA 是在1977年被提出来的，属于非对称加密算法，广泛用于公钥加密和电子商务中。

而对于信息隐藏技术方面，本文主要研究LSB算法。

LSB（LeastSignificant Bits）算法：一种常见的空间域数据隐藏算法，它替换了最低有效位以隐藏秘密信息。

通过LSB算法隐藏的信息一般来说肉眼察觉不出来，能很好地的保护秘密信息。

RSA算法可以将信息加密成密文，而LSB算法可以将加密后的密文隐藏到图片之中，人们的肉眼根本分辨不出来，将两者结合起来，可以更有效的保护信息安全。

关键词：加密，信息隐藏，LSB算法，RSA算法Implementation of encrypted information hiding based on LSB imageAbstractWith the development of the Internet, people are passing information more and more frequently, which brings convenience to people, but also brings hidden dangers to people's security and privacy. From a long time ago, people began to understand how to protect their own information. From now on, information security is mainly divided into two aspects, cryptography and information hiding. The research on cryptography in this article is mainly about RSA algorithm, AES algorithm and 3DES algorithm.RSA was introduced in 1977 and belongs to asymmetric encryption algorithm, which is widely used in public key encryption and e-commerce.As for the information hiding technology, this paper mainly studies the LSB algorithm. LSB (LeastSignificant Bits) algorithm: a common spatial data hiding algorithm, which replaces the least significant bit to hide secret information. The information hidden by the LSB algorithm is generally invisible to the naked eye, and can well protect secret information. The RSA algorithm can encrypt information into ciphertext, and the LSB algorithm can hide the encrypted ciphertext in the picture, people can't distinguish it by the naked eye. Combining the two can effectively protect information security.Keywords: encryption, information hiding, LSB algorithm, RSA algorithm目录一、前言 (2)（一）本设计的目的、意义及应达到的技术要求 (3)（二）本设计在国内外的发展概况及存在的问题 (3)（三）主要研究目标和内容 (4)（四）本设计应解决的主要问题 (4)二、系统需求分析 (5)（一）用户需求分析 (5)（二）功能需求分析 (5)（三）性能需求分析 (5)（四）可靠性需求分析 (5)（五）安全性需求分析 (6)三、可行性分析 (6)（一）技术可行性分析 (6)（二）经济可行性分析 (6)（三）操作可行性分析 (6)（四）性能可行性分析 (7)（五）安全可行性分析 (7)四、相关技术 (7)（一）信息隐藏概述 (7)（二）信息隐藏模型 (8)1．嵌入对象 (8)2．掩体对象 (8)3．隐藏对象 (9)4．密钥 (9)（三）信息隐藏的分类 (9)（四）信息隐藏的特点 (9)1．透明性 (10)2．不可检测性 (10)3．鲁棒性 (10)4．自恢复性 (10)5．安全性 (10)6．对称性 (10)7．可纠错性 (10)（五）信息隐藏技术与密码学技术 (10)（六）LSB算法 (12)（七）RSA算法 (12)1．算法描述 (12)2.RSA的安全性 (14)3.RSA的优缺点 (15)（八）AES算法 (15)1.AES简述 (15)2.AES的总体结构 (15)3.AES的详细结构 (17)（九）3DES算法 (19)1.3DES算法简述 (19)2.3DES算法的安全性 (22)五、系统设计 (22)（一）研究的基本思路和方法 (22)（二）总体设计 (22)（三）加密隐藏功能模块 (23)（四）提取解密功能模块 (24)六、系统测试 (25)（一）RSA加密和解密测试 (27)（二）AES加密测试 (29)（三）AES解密测试： (31)（四）3DES加密测试： (31)（五）3DES解密测试 (33)（六）LSB算法隐藏测试 (34)七、总结 (40)参考文献 (41)致谢 ..................................................................................................... 错误!未定义书签。

信息隐藏实验报告一图像的位平面,LSB和MSB

信息隐藏实验报告一实验名称：图像的位平面，LSB 和MSB一、实验目的图像的位平面，LSB 和MSBLSB(Least Significant Bits)：最不重要位（或最低有效位） MSB(Most Significant Bits)：最重要位。

二、实验内容⑴用“按位与”运算清image 的第2、3、4、5、6、7位，结果分别保存在图像矩阵data02、 data03、 data04、 data05、 data06、 data07中，并显示所得结果；⑵用“按位与”运算取image 的第2、3、4、5、6、7位，结果分别保存在图像矩阵data12、 data13、 data14、 data15、 data16、 data17中，并显示所得结果；⑶用“按位与”运算清image 的第1-2、1-3、1-4、1-5、1-6、1-7位，结果分别保存在图像矩阵data02、 data03、 data04、 data05、 data06、 data07中，并显示所得结果； ⑷用“按位与”运算取image 的第3-8、4-8、5-8、6-8、7-8位，结果分别保存在图像矩阵data13、 data14、 data15、 data16、 data17中，并显示所得结果；⑸将彩色图像dsc.jpg 读入图像矩阵image ，重做上面的⑴－⑷项要求；⑹取彩色图像矩阵image 的某个分量(R 、G 、B 均可)，重做上面的⑴－⑷项要求；三、实验环境matlab7.0四、基本原理（算法思想）时域是对应于变换域而言的，即不对信号做任何频率变换而得到的信号域就是时域。

对于图像载体，其信号空间也就是像素的取值空间。

我们选择了RGB 颜色空间下的像素作为分析对象。

在RGB 颜色空间中，每一个像素都有三个分量，即红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)分量。

五、实验结果与结论（主要的程序代码、运行结果）⑴用“按位与”运算清image 的第2、3、4、5、6、7位，结果分别保存在图像矩阵data02、 data03、 data04、 data05、 data06、 data07中，并显示所得结果；教师签名2007．11实验时间成绩评定信息隐藏课程名称同组人姓名 05软件工程班级计算机科学与技术系别⑵用“按位与”运算取image的第2、3、4、5、6、7位，结果分别保存在图像矩阵data12、data13、 data14、 data15、 data16、 data17中，并显示所得结果；⑶用“按位与”运算清image的第1-2、1-3、1-4、1-5、1-6、1-7位，结果分别保存在图像矩阵data02、 data03、 data04、 data05、 data06、 data07中，并显示所得结果；⑷用“按位与”运算取image的第3-8、4-8、5-8、6-8、7-8位，结果分别保存在图像矩阵data13、 data14、 data15、 data16、 data17中，并显示所得结果；⑸将彩色图像dsc.jpg读入图像矩阵image，重做上面的⑴－⑷项要求；代码略清image的第2、3、4、5、6、7位取image的第2、3、4、5、6、7位清image的第1-2、1-3、1-4、1-5、1-6、1-7位⑹取彩色图像矩阵image的某个分量(R、G、B均可)，重做上面的⑴－⑷项要求；代码image=imread('dsc.jpg');%将彩色图像读入图像矩阵image A=image(:,:,1);下略清image的第2、3、4、5、6、7位取image的第2、3、4、5、6、7位清image的第1-2、1-3、1-4、1-5、1-6、1-7位六、实验总结通过这次实验使我对图像的位平面有了一定的认识。

基于LSB的数字水印算法及MATLAB实现

基于LSB 的数字水印算法及MATLAB 实现加密算法宗岳，王恺山东科技大学山东，中国 ***************摘要—LSB 是一种简单传统的信息隐藏算法，属于数字水印技术中的一种。

本文首先介绍了LSB 技术的原理和特点，然后讨论了基于LSB 的数字水印算法。

最后利用MATLAB 2010 b2对这一算法的加密过程进行了仿真。

关键词：LSB 数字水印信息隐藏 MATLABI. 介绍随着计算机应用逐渐广泛、网络技术的迅速发展，使音频、视频等多媒体信息都能以数字形式传输和播放，从而使大规模非授权拷贝成为了可能，而这样会损害音乐、电影、书籍和软件等出版业的发展，为了保护知识产权引发了一个很有意义的研究方向：信息隐藏。

本文首先介绍了了数字水印技术的原理和分类，接着对LSB 算法原理及LSB 算法实现进行了介绍，最后使用MATLAB 对其加密过程进行了仿真。

II. 数字水印技术的基本原理数字水印的主要目的是将特定的信息加入到需要保护的媒体信息中，加入的信息一般是能够代表媒体信息版权的内容，如公司标志、媒体作者、特定代码等，而且要保证数字水印能够抵抗一定的攻击，而不被轻易的破坏和修改，同时数字水印要能够被提取或者能够被检测到。

数字水印的具体内容、算法、提取或检测过程根据实际应用有不同的要求。

数字水印的嵌入和提取过程如图1，图2所示。

图1 数字水印的嵌入过程图2 数字水印的提取过程图1是数字水印的嵌入过程，加入密钥可以提高数字水印的隐蔽性、抗攻击性，而并非是必须的。

根据用途不同，，嵌入的水印有些是需要还原的，而有些则只需验证水印的存在性，前者需要数字水印的提取算法，而图2需要数字水印的检测算法，根据具体的水印算法，嵌入或提取的过程可能有所不同。

III. 数字水印的分类数字水印技术可以从不同的角度进行分类，因此有多种分类方法。

按数字水印的特性可分为鲁捧数字水印和脆弱数字水印。

鲁棒数字水印主要用于标识数字媒体信息的版权信息，它要求嵌入的水印能够抵抗对媒体的常规编辑和恶意攻击，在对媒体进行如：裁剪、旋转、缩放、压缩的变换后水印信息不受到较大损害。

完整word版,LSB算法实现

LSB算法实现实验报告一、实验环境1、计算机一台；2、Windows XP操作系统、MATLAB7.5二、实验内容与原理LSB（Least Significant Bit）算法是将秘密信息嵌入到载体图像像素值的最低有效位，也称最不显著位，改变这一位置对载体图像的品质影响最小。

LSB算法的基本原理：对空域的LSB做替换，用来替换LSB的序列就是需要加入的水印信息、水印的数字摘要或者由水印生成的伪随机序列。

由于水印信息嵌入的位置是LSB，为了满足水印的不可见性，允许嵌入的水印强度不可能太高。

然而针对空域的各种处理，如游程编码前的预处理，会对不显著分量进行一定的压缩，所以LSB算法对这些操作很敏感。

因此LSB算法最初是用于脆弱性水印的。

LSB算法基本步骤：1、将得到的隐藏有秘密信息的十进制像素值转换为二进制数据；2 、用二进制秘密信息中的每一比特信息替换与之相对应的载体数据的最低有效位；3、将得到的含秘密信息的二进制数据转换为十进制像素值，从而获得含秘密信息的图像。

图1. LSB原理示意图三、实验步骤3.1信息嵌入Picture=imread(‘c:\\test.tif’); %读入载体图像Double_Picture=Picture;Double_Picture=double(Double_Picture);%将图像转换为二进制‘c:\\test.txt’_id=fopen(‘c:\\test.txt’,'r'); %读取秘密信息文件[msg,len]=fread(‘c:\\test.txt’_id,'ubit1');[m,n]=size(Double_Picture);p=1; %p 为秘密信息的位计数器for f2=1:nfor f1=1:mDouble_Picture(f1,f2)=Double_Picture(f1,f2)-mod(Double_Picture(f1,f2),2)+msg(p,1);%将秘密信息按位隐藏入连续的像素中if p==lenbreak;endp=p+1;endif p==lenbreak;endendDouble_Picture=uint8(Double_Picture);imwrite(Double_Picture,‘c:\\result.tif’); %生成秘密信息subplot(121);imshow(Picture);title(' 未嵌入信息的图片');subplot(122);imshow(Double_Picture);title(' 嵌入信息的图片');图2. 嵌入信息前后结果图3.2 信息提取Picture=imread(‘c:\\result.tif’); %读入隐秘信息的图像Picture=double(Picture);[m,n]=size(Picture);frr=fopen(‘c:\\result.txt’,'a');len=8; %设定隐秘信息长度p=1;for f2=1:nfor f1=1:mif bitand(Picture(f1,f2),1)==1%顺序提取图像相应像素LSB 的秘密信息fwrite(frr,1,'bit1');result(p,1)=1;elsefwrite(frr,0,'bit1');result(p,1)=0;endif p==len %判断秘密信息是否读完break;endp=p+1;endif p==lenbreak;endendfclose(frr);图 3 提取结果四、结论基于Matlab 实现了图像的LSB 信息隐藏算法，并讨论了两种图像像素选择算法，通过比较可以发现，使用随机选择算法会将秘密信息均匀地嵌入到整个图像中，增强了秘密信息的不可见性和破解的难度，而顺序选择算法则容易受到视觉攻击。

LSB算法的MATLAB实现

LSB算法的MATLAB实现LSB（Least Significant Bit）算法是一种隐写术，用于在图像或音频中隐藏秘密信息。

在这种方法中，最不显著的比特位被用来存储隐藏的数据，这样可以尽量不对原始图像或音频造成明显的变化。

下面是MATLAB中实现LSB算法的步骤：1. 读入原始图像：使用`imread`函数将图像读入到MATLAB中。

例如，`image = imread('original_image.png');`2. 将图像转换为灰度图像：如果原始图像是彩色图像，则需要将其转换为灰度图像。

可以使用`rgb2gray`函数实现。

例如，`gray_image = rgb2gray(image);`3.将隐藏信息转换为二进制：将要隐藏的信息转换为二进制，并将其存储为一个向量或字符串。

4.检查隐藏信息长度：检查隐藏信息的长度是否小于图像中可用的像素数量。

如果隐藏信息过长，可能无法完全嵌入到图像中。

如果需要，可以考虑压缩或加密隐藏信息。

5.将隐藏信息嵌入到图像中：对于每个像素，在最不显著的比特位中存储隐藏信息。

可以使用位操作和移位操作来实现。

例如，如果要将隐藏信息的第一个比特位嵌入到像素的最不显著比特位上，可以使用以下代码：```matlabbit = 1; % 要嵌入的隐藏信息比特pixel = 100; % 图像中的一个像素值new_pixel = bitset(pixel, 1, bit); % 将bit设置为pixel的第一个比特位```6.将修改后的像素重新组装为图像：重复上述步骤，对每个像素进行处理，然后将修改后的像素重新组装为一个新的图像。

7. 保存隐藏信息的图像：使用`imwrite`函数将隐藏信息的图像保存到硬盘上。

例如，`imwrite(new_image, 'hidden_image.png');`8.提取隐藏信息：如果需要，可以使用类似的方法从隐藏信息的图像中提取出隐藏的信息。

信息隐藏LSB算法实验报告

本科生课程考试答题本考生姓名＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿考生学号＿＿＿＿＿＿＿专业班级＿＿＿＿＿＿＿＿指导老师＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿考试科目＿＿＿＿＿＿＿＿＿考试日期＿＿年＿＿月＿＿日目录一、实验任务和要求 (2)1.1实验任务 (2)1.2实验要求 (2)二、实验算法LSB原理 (2)三、实验环境和采用的工具 (3)四、具体实现步骤 (3)4.1 LSB算法水印嵌入 (3)4.2 LSB算法水印提取 (4)4.3 LSB算法实验测试 (5)五、源码分析 (5)5.1 LSB算法水印嵌入 (5)5.2 LSB算法水提取 (9)5.3 计算PSNR值 (12)六、实验测试 (13)6.1 LSB水印的嵌入 (13)6.2 水印的提取 (14)6.3 对水印进行鲁棒性测试 (14)6.4 对水印进行有效性测试 (14)6.5 对水印计算PSNR值 (14)6.6 对水印容量进行分析 (15)七、结论 (15)一、实验任务和要求1.1实验任务•信息载体：每个人自己的一张外景照片；•水印信息：每个人将学号、姓名按上下两列写在白纸上，然后手机拍摄，转化为黑白图片，作为水印信息；•信息隐藏方法：LSB算法（空域或频域）。

1.2实验要求实验可采用matlab6.5以上版本（C++、Java等），程序分为嵌入与检测两部分，最好有友好的操作方式；程序代码需要注释，编码简洁可靠明了，易检查。

实验测试要求有：•需对信息处理进行鲁棒性测试；•对水印嵌入的有效性进行测试；•计算嵌入前后的PSNR值；•对水印容量进行分析。

二、实验算法LSB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 最低有效位法(Least Significant Bit；LSB)是运用人类视觉系统无法觉察细微变化之掩蔽效果，将秘密信息隐藏在图像像素的最低位，具有计算速度快且容易秘密信息隐藏在图像像素的最低位，具有计算速度快且容易实现有点。

基于图像的LSB隐写算法的实现

将重要信息隐藏于公开信息的冗余部分，通过公开信息的
传输来传递秘密信息，从而达到安全传递秘密信息的目的。
图１隐写系统的一般模型
２隐写术的基本原理和分类
隐写技术是利用人类感觉器官的不敏感（感觉冗余），以
该隐写系统模型的安全性取决于被动攻击者丙是否有能力检测出从公开信道获取的数据中是否存在秘密信息
甲～竺堕一Ｉ］ｚ
。
喜
同时，也带来了大量的负面影响，例如信息篡改、版权侵
犯等等。如何保证信息传播的安全，成为了近年来的热门
研究方向。隐写术是信息隐藏（０ｏｍａｉｎ１ｆｒｔｏＨｉｉｇ）ｄｎ的一个
（ｈｏｏｐｉ／Ｅｃ／ｌｎｏｐｔｎＡｅｇＵｉｒｔｆＳａｈｉｏｃｎｅａｄＴｃｏｇ，ＳａｈｉｏｏＪＣｉＳｏｆＯｔａｌｔｂｄＣｍｕｒＥｇｅ￣，ｎｅｉｏｎａｆＳｅｎｅｈｌｙｈｎａｚｏｇ，ｈａｃｌｃ－ｅｒａａｅｒｖｓｙｈｇｒｉｃｎｏｇｎ
ＴｈＩｌｍｅｔｏｆｅｍｐｅｎＬＳＢＳｔｇｎｒｐｙｅａｏｇａｈＡｌｏｉｈｇｒｔｍｂｓｏＩｇａｅｄｎｍａｅ
Ｌｏ，ＺＡＧｉ－ｈｉ × ａ－ｓｉＷＡＧｕｉＩＹｕＨＮＤｎｇｕ，ＵＳｉａ，ＮＹ－ｐｇｎ

Matlab编程实现LSB信息的隐藏与提取

2010.111引言信息隐藏作为一门新兴学科越来越受到人们的重视，而如今成熟的信息隐藏算法基本上都是基于图像的，其中信息隐藏在图像空域中是一种最简单、有效的实现信息隐藏的手段。

Matlab 是由美国MATHWORKS 公司设计的强大的矩阵运算工具，它包含了大量的矩阵运算函数，以其强大的分析处理能力和运算能力而闻名，用以实现图像的处理非常适合。

在此介绍了一种简单的图像空域隐藏算法—LSB （最不重要位）隐秘算法。

主要是将隐秘信息嵌入到图像最不容易发觉的像素位，即最不重要位。

使用此算法的优点是隐藏效果好，不会破坏原图像的效果，隐藏信息多等，从而达到隐藏信息的目的。

2隐秘原理LSB 的嵌入方法是首先将要隐藏的信息以二进制的形式读入，再按照一定的算法选择它们要嵌入的位置。

如果要隐藏的信息的某一位为1，则它要嵌入的载体图像相应位置的像素值mod2的值为1；如果要隐藏的信息的某一位为0，则它要嵌入的载体图像相应位置的像素值mod2的值为0。

LSB 的提取方法是首先将确定隐藏信息嵌入的位置。

如果该位置的像素值mod2的值为1，则此处隐藏的信息为1；如果该位置的像素值mod2的值为0，则此处隐藏的信息为0。

但是选择选择嵌入的位置不同，抗攻击的能力是不同的，下面将介绍两种嵌入算法，并对其进行隐写分析比较。

算法一：顺序选择图像像素LSB 的嵌入算法，即将选取的像素点的最不重要位依次替换成秘密信息。

秘密消息的嵌入：for (i=1；i<=像素序列的个数；i++）Si ←Ci //Ci 为整个图像的像素集合，Si 是我们顺序选取的要隐//藏信息的像素的集合end forfor (i =1；i<=秘密信息长度；i++)S ji ←C ji ←Mi //将秘密信息Mi 存入选取的像素点Sjiend for秘密消息的提取：for (i=1；i<=像素序列的个数；i++)i ←→ji //计算存放第i 个消息位的指针jiMi ←LSB(Cji)//计算Cji 的LSB 位，恢复秘密信息end for算法二：随即选取像素点嵌入算法，即选出的嵌入信息的像素位置是随机的，这样可以增加隐秘信息的不可见性。

lsb隐写分析实验

lsb隐写分析实验实验三：LSB 隐写分析实验【实验⽬的】：1、理解LSB 隐写分析的思想和⽅法；2、掌握基于视觉分析的LSB 的隐写分析⽅法，以及基于卡⽅检验的LSB 隐写分析⽅法；3、能够分析上述隐写分析⽅法的能⼒；4、能够独⽴编写上述两种隐写分析matlab 程序并实现分析。

【实验内容】：（请将你实验完成的项⽬涂“■”）实验完成形式：■⽤MATLAB 函数实现LSB 隐写分析□⽤MATLAB 命令⾏⽅式实现LSB 隐写分析□其它：（请注明）实验选择载体：■ 512×512灰度图像□ 256×256RGB 图像□任意⼤⼩的RGB 图像实验效果和分析：■分析了视觉攻击对空域LSB 算法隐写分析的能⼒■分析了⼴义卡⽅检测对空域LSB 算法隐写分析的能⼒□分析了⼴义卡⽅检测对频域LSB 算法隐写分析的能⼒■⽐较不同隐写攻击抗⼴义卡⽅检测的能⼒■其它：分析了不同嵌⼊信息、不同参数下及使⽤了不同嵌⼊⽅法后⼴义卡⽅检测的分析能⼒【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、视觉攻击的流程图：2、⼴义卡⽅检测法流程图【实验分析】⼀、视觉攻击说明：本实验分别⽤图1嵌⼊30%的信息、图2嵌⼊60%的信息，来作最后⼀个位平⾯的⽐较图1 图2图3 原图为图1，嵌⼊率为30%图4 原图为图2，嵌⼊率为60%结论：通过视觉攻击分别对原图和隐写图的最后⼀个位平⾯的提取，可以很清晰的看出来，不含隐藏信息的平⾯的0和1是随机地均匀的分布；⽽隐藏了信息的平⾯的左边部分有明显的整齐的横条，它们是LSB被修改后像素值2i<->2i+1变化后形成的图像特征；⽽且嵌⼊率不同，横条占有的区域⾯积也不同。

单看隐写图的平⾯，就可以看出图像有异样（被划分成两部分），含整齐横条的部分则为嵌⼊了信息的部分。

⼆、空域⼴义卡⽅检测⽅法1、分析结果图表说明：⼀下四个图和表格，是嵌⼊了不同⽐例的信息量的图像分割成5*5个⼤⼩相同的样本进⾏检测的分析结果，其中嵌⼊信息为伪随机序列。

本科毕业设计-基于lsb的信息隐藏技术的实现

引言信息隐藏将在未来网络中保护信息不受破坏方面起到重要作用,信息隐藏是把机密信息隐藏在大量信息中不让对手发觉的一种方法。

信息隐藏的方法有很多种，基于图象的信息隐藏检测技术是隐写分析技术的基础，对于保障网络信息安全和提高信息隐藏算法的安全性具有重要意义。

最低有效位算法LSB（Least significant bit）是一种简单而通用的信息隐藏方法，大部分的多媒体文件（如图像、音频和视频文件等）都可作为LSB算法中的载体。

本文讨论以图像为载体的LSB隐藏算法。

第一章绪论1.1 信息隐藏技术的来源随着互联网的迅速发展，网上提供服务越来越丰富，人们如今可以通过因特网发布自己的作品、重要信息和进行网络贸易等，但是随之而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。

计算机和通信网技术的发展与普及，数字音像制品以及其他电子出版物的传播和交易变得越来越便捷，但随之而来的侵权盗版活动也呈日益猖獗之势。

因此如何既充分利用因特网的便利，又能有效地保护知识产权，已受到人们的高度重视。

信息隐藏技术作为网络安全技术的一个重要新兴课题，内容涉及数据隐藏、保密通信、密码学等相关学科领域，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。

为了打击犯罪，一方面要通过立法来加强对知识产权的保护，另一方面必须要有先进的技术手段来保障法律的实施。

信息隐藏技术以其特有的优势，引起了人们的好奇和关注。

人们首先想到的就是在数字产品中藏入版权信息和产品序列号，某件数字产品中的版权信息表示版权的所有者，它可以作为侵权诉讼中的证据，而为每件产品编配的唯一产品序列号可以用来识别购买者，从而为追查盗版者提供线索。

此外，保密通信、电子商务以及国家安全等方面的应用需求也推动了信息隐藏研究工作的开展。

中国自古就有这样的谚语，叫做“耳听是虚，眼见为实”，“百闻不如一见”，英语中也有“Seeing is believing”的说法。

这些都表明人们往往过分相信自己的眼睛，而这正是信息隐藏技术得以存在和发展的重要基础，在这一研究领域，大量事实告诉人们：眼见不一定为实！1.2信息隐藏技术的发展1.2.1历史上的隐写术现代信息隐藏技术是由古老的隐写术(Steganography)发展而来的，隐写术一词来源于希腊语，其对应的英文意思是“Covered writing”。

时空域信息隐藏LSB算法和仿真

１．２信息隐藏的含义信息隐藏ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＨｉｄｉｎｇ是利用人类感觉器官对数字信号的感觉冗余，将一个消息隐藏在另一个消息中，而由于在隐藏后外部表现的只是遮掩消息的外部特征，故并不改变遮
信息隐藏技术在迈向实用化中不可缺少的应用环境。另外，信息隐藏技术发展到今天，还没有找到自己的理论依据，没有形成理论体系。目前，使用密码加密仍是网络上主要的信息安全传输手段，信息隐藏技术在理论研究、技术成熟度和实用
时空域信息隐藏ＬＳＢ算法和仿真
张素芳
摘要
王芳莲
河南・郑州４５１４５０）
（郑州电子信息职业技术学院
信息隐藏是一门新兴学科，是各国研究者所关注和研究的热点。其原理是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。本论文的核心部分是时空域信息隐藏ＬＳＢ算法仿真实现。实现工具：ＭＡＴＬＡＢ。主要分提取以及隐藏前后的比较，随机选
１引言
文献标识码：Ａ
合发起的全国信息隐藏学术研讨会，至今已经举行了三届全１．１信息隐藏技术的研究背景国学术会议，研讨会集中了国内从事信息隐藏研究的著名专随着信息技术的迅猛发展，一方面人们对信息隐藏技术家学者，促进了我国的信息隐藏学术研究及其应用。但国内研究的逐渐深入，确实取得了可喜的成果；而另一方面人们也的研究也主要是集中在数字水印方面的研究。到目前为止，清楚的意识到信息攻击者所采用的攻击手段也在不断高明，在信息隐藏领域还没有统一而合理的中文术语。能否很好地保证我们的信息安全，是一个不得不让我们担忧经过多年的努力，信息隐藏技术的研究已经取得了很大的问题。网络与安全本身就是矛盾的两方面，如何提高我们进展，国际上先进的信息隐藏技术现已能做到：使隐藏有其它的信息安全性，这是现今乃至今后很长一段时间内我们所要信息的信息不但能经受人的感觉检测和仪器设备的检测，而面临的问题。信息安全技术经过多年的发展，我们对信息的且还能抵抗各种人为地蓄意攻击。但总的来说，信息隐藏技保护已从密码技术发展到了隐藏技术。信息隐藏技术是一种术尚未发展到完善得可实用的阶段，仍有不少技术性问题需要解决。同时，水印验证体系的建立、法律的保护等因素也是重要的信息安全技术，是各国研究者所关注和研究的热点。

LSB图片信息隐藏隐藏实验

上海电力学院高级程序设计（C）课程设计报告LSB信息隐藏实验题目：院系：计算机科学与技术学院专业年级：信息安全2012级学生姓名：涂桂花学号：指导教师：魏为民2015年4月14日目录一、实验目的 0二、实验内容和步骤 01. 操作环境 02. 系统配置 03. 操作步骤 04. 程序源代码 (3)三、实验结果 (3)1. 测试图片 (3)2. 测试结果 (3)3.截屏 (4)四．实验小结 (4)1. 遇到的问题总结合分析： (4)2. 未解决的问题 (4)3. 实验效果和分析 (4)4. 总结： (5)附件： (5)上海电力学院实验报告课程名称实验项目姓名学号班级专业同组人姓名指导教师魏为民实验日期一、实验目的1.用MATLAB函数实现LSB信息隐藏和提取。

2.了解信息隐藏的作用和实现方法原理。

3.学会分析了解隐藏算法。

二、实验内容和步骤如操作环境、系统配置、操作步骤、程序源代码等。

1.操作环境操作系统 Windows 7 旗舰版 64位 SP1 ( DirectX 11 )2.系统配置处理器AMD E1-2100 APU with Radeon HD Graphics 双核3.操作步骤1)打开MATLAB软件，新建文件夹名为“ LSB ”。

2)在“Command Window”窗口里输入“guide”，回车。

a.如下图所示建立图形界面。

将5个push button控件的“String”属性设置为下图相应显示的名字，Tag属性设置为pbt+String名的格式。

将4个axec控件的Tag属性设置为如下图所显示的名字。

3)分别右键点击5个push button控件，View Callbacks->CallBacks.信息安全 LSB信息隐藏实验涂桂花20123333 201225信息安全无给每个控件添加Callback代码。

再添加代码之前要为该fig文件命名。

我在本次实验命名为LSB3333.fig。

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。