基于改进lsb信息图像隐藏

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LSB信息隐藏的RS分析

一，

实验目的：

了解RS隐写分析的原理，掌握一种图像LSB隐写算法的分析方法，设计并实现一种基于图像的LSB隐写的RS隐写分析算法。 二，

实验环境

（1）Windows 7操作系统； （2）MATLAB R2012b版本软件； （3）图像文件lena.bmp； （4）S-Tools工具； 三，

实验原理

1. RS隐写分析原理

RS主要是针对采用伪随机LSB嵌入算法进行攻击的一种方法。RS方法不但能检测出图像是否隐藏信息，而且还能比较准确地估算出隐藏的信息长度。

RS隐写分析算法考虑图像各个位平面之间具有一定的非线性相关性，当利用LSB隐写算法隐藏秘密信息后，这种相关性就会破坏。只要能找出衡量这一相关性的方法，并对隐藏秘密信息前后的情况加以对比，就有可能设计出隐写分析方法。

RS隐写分析方法的理论核心是：任何经过LSB隐写的图像，其最低比特位分布满足随机性，即0、1的取值概率均为1/2，而未经过隐写的图像不存在此特性。对于一个M?N像素的图片，设各个像素的值取自集合P，例如一个8bit的灰度图像，P?{0,1,2,,255}。将这些像素分为有着n个相邻像素的子集，例

如n可以取值为4，记为G?(x1,x2,x3

LSB信息隐藏的RS分析

一，

实验目的：

了解RS隐写分析的原理，掌握一种图像LSB隐写算法的分析方法，设计并实现一种基于图像的LSB隐写的RS隐写分析算法。 二，

实验环境

（1）Windows 7操作系统； （2）MATLAB R2012b版本软件； （3）图像文件lena.bmp； （4）S-Tools工具； 三，

实验原理

1. RS隐写分析原理

RS主要是针对采用伪随机LSB嵌入算法进行攻击的一种方法。RS方法不但能检测出图像是否隐藏信息，而且还能比较准确地估算出隐藏的信息长度。

RS隐写分析算法考虑图像各个位平面之间具有一定的非线性相关性，当利用LSB隐写算法隐藏秘密信息后，这种相关性就会破坏。只要能找出衡量这一相关性的方法，并对隐藏秘密信息前后的情况加以对比，就有可能设计出隐写分析方法。

RS隐写分析方法的理论核心是：任何经过LSB隐写的图像，其最低比特位分布满足随机性，即0、1的取值概率均为1/2，而未经过隐写的图像不存在此特性。对于一个M?N像素的图片，设各个像素的值取自集合P，例如一个8bit的灰度图像，P?{0,1,2,?,255}。将这些像素分为有着n个相邻像素的子集，例如n可以取值为4，记为G?(x1,x2,x3,

LSB信息隐藏的RS分析

一，

实验目的：

了解RS隐写分析的原理，掌握一种图像LSB隐写算法的分析方法，设计并实现一种基于图像的LSB隐写的RS隐写分析算法。 二，

实验环境

（1）Windows 7操作系统； （2）MATLAB R2012b版本软件； （3）图像文件lena.bmp； （4）S-Tools工具； 三，

实验原理

1. RS隐写分析原理

RS主要是针对采用伪随机LSB嵌入算法进行攻击的一种方法。RS方法不但能检测出图像是否隐藏信息，而且还能比较准确地估算出隐藏的信息长度。

RS隐写分析算法考虑图像各个位平面之间具有一定的非线性相关性，当利用LSB隐写算法隐藏秘密信息后，这种相关性就会破坏。只要能找出衡量这一相关性的方法，并对隐藏秘密信息前后的情况加以对比，就有可能设计出隐写分析方法。

RS隐写分析方法的理论核心是：任何经过LSB隐写的图像，其最低比特位分布满足随机性，即0、1的取值概率均为1/2，而未经过隐写的图像不存在此特性。对于一个M?N像素的图片，设各个像素的值取自集合P，例如一个8bit的灰度图像，P?{0,1,2,?,255}。将这些像素分为有着n个相邻像素的子集，例如n可以取值为4，记为G?(x1,x2,x3,

基于改进LSB算法的QR条码数字水印

何小龙 安虎 张无忌 李科 杨文 （四川大学 锦江学院，四川 眉山 620860）

摘 要 讨论了基于LSB的数字水印算法，并对其改进，实现了灰度图像的二维条码QR码在Matlab7.0下用改进LSB算法进行了水印的嵌入和提取，最后把此算法与通用LSB算法提取的水印结果进行了鲁棒性的测试。 关键词 数字水印；二维条码；QR码；LSB；MATLAB

1 引言

如今二维条码技术在信息领域被广泛应用，各种二维条码也都有自己的一套完整编码体系。虽然条码的查错能力和纠错能力都比较完善，但条码水印技术还不太成熟，特别是在基于条码自身的水印上还没有一个较为健全的具有强鲁棒性的水印方法。这在很大程度上是因为一般的二维条码在计算机中都是以黑白的二值图像存储的，其优点是占用的存储空间少，但作为载体而言这是不可行的，而对于多级颜色深度的灰度图像就不存在此类问题。如果单从条码图片本身考虑，可采用基于图像本身黑白的二值图像进行0，1的编码水印。但这样做对于大量数据（特别是不规则的二进制数据）和高纠错级别的二维条码而言，反而会加大其水印信息，进而要增大载体的容量。本文是基于二维条码本身嵌入水印，

目 录

第一章 引言 .............................................................................................................................. 1 第二章 信息隐藏技术概述 ...................................................................................................... 1 2.1信息隐藏技术的基本概念 ............................................................................................... 1 2.2信息隐藏技术的研究现状 ............................................................................................... 2 2.3信息隐藏的基本原理和模型 ...........................

考虑压缩处理带来的影响是视频信息隐藏设计的重要问题。新的图像或视频压缩标准采用自适应的量化方案。针对这种情况,提出一种改进的DCT信息隐藏算法。根据不同的量化步长自适应地在单个块内选择隐藏信息的嵌入位置和强度,保证了视觉质量而不失稳健性。能实现低失真隐秘通信

一种无损的压缩视频/图像信息隐藏方法1

叶登攀,戴跃伟,王执铨

南京理工大学自动化系(210094)

E-mail: yedp2001@http://www.77cn.com.cn

摘 要： 考虑压缩处理带来的影响是视频信息隐藏设计的重要问题。新的图像或视频压缩标准采用自适应的量化方案。针对这种情况，提出一种改进的DCT信息隐藏算法。根据不同的量化步长自适应地在单个块内选择隐藏信息的嵌入位置和强度，保证了视觉质量而不失稳健性。能实现低失真隐秘通信，在特殊应用中（如军事、医疗）能实现无损隐藏。算法简单快速，安全性良好。宜于MPEG编码、传输到解码实时操作。仿真实验结果显示，该算法能实现不同应用的功能要求，并适当地容忍MPEG再压缩等一些常规视频处理。

关键词：自适应量化压缩，JPEG，MPEG，DCT信息隐藏

1引言

由于多媒体信息隐藏技术的广泛用途，数字水印和隐秘通信技术引起人们的极大兴趣。同时随着

信息隐藏技术 实验报告

实验名称 日期 实验人

一、实验目的

（1）理解频域变换信息隐藏算法的基本思想 （2）理解离散余弦变换技术的基本理论

（3）掌握基于DCT变换信息隐藏的编码和解码过程

实验4 基于DCT变换的信息隐藏算法 2013-05-18 专业班级 学号 11信安1班 二、实验内容

载体图像为24位bmp图像LenaRGB.bmp，嵌入的秘密信息为从屏幕上随机输入的文本信息，要求对载体图像LenaRGB.bmp进行颜色分量分解与离散余弦变换，将秘密信息转换成二进制流并嵌入到载体图像的DCT变换域中，显示原载体图像、需要嵌入的秘密信息及其相应的二进制流、嵌入了秘密信息的伪装载体，提取的秘密信息。（编程语言不限）

三、实验步骤和设计思想

1. 对图片进行DCT变换，DCT以8x8的像块为单位进行，生成的是8x8的DCT系数数据块。

2. 量化：量化过程就是以某个量化步长去除DCT系数，对一个8x8的DCT变换块中的64个DCT变换系数采用不同的量化精度，以保证尽可能多地包含特定的DCT空间频率信息，又使量化精度不超过需要。DCT变换系数中，低频系数对视觉感应的重要性较高，因此分配的量化精度较细；高频系数对视觉感应的重要性较

LSB信息隐藏算法实现

一． LSB信息隐藏原理

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。其信息嵌入过程是将待隐藏信息转化为二进制数据码流，然后将BMP文件图像数据部分的每个字节的奇偶性与上述二进制数码流进行比较。最后通过调整字节最低位的“0”或“1”，改变字节的奇偶性，使之与上述二进制数据流一致，即将信息嵌入到24位BMP图像中。

二、LSB信息隐藏与提取步骤

（1）、 LSB算法嵌入步骤

1、将原始载体图像的空域像素值由十进制转换到二进制表示 ，以大小的块图像为例 ：

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，假设待嵌入的二进制秘密信息序列为[ 0 1 1 0 0 0 1 0 0 ]，则替换过程如图所示。

第 1 页

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，如图所示。

（2）、 LSB算法提取步骤

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，如图所示

2、将二进制数据的最低有效位提取出来，即为秘密信息序列[ 0 1 1 0 0 0 1 0 0 ]。如图所示。

第 2 页

三．源码说明

1、信息

天津职业技术师范大学

Tianjin University of Technology and Education

毕 业 设 计

专 业：

班级学号：

学生姓名：

指导教师：

二○一二 年 六 月

天津职业技术师范大学本科生毕业设计

基于灰度图像的阈值分割改进方法

Based on gray image threshold segmentation

method improvement

专业班级：

学生姓名：

指导教师：

系 别：

2012年6月

摘 要

通常人们只对图像的某个部位感兴趣，为了能够把感兴趣的部分提取出来，就得对图像进行分割。图像分割就是把图像分成一些具有不同特征而有意义的区域，以便进一步的图像分析和理解。图像增强就是突出人们感兴趣有用的部分，或者是改善图像的质量，使它尽可能的逼近原图像。本论文分析了传统的灰度阈值图像分割，即双峰法、迭代法和最大类间方差法在细节部分分割上的缺点，然后，结合图像增强中的微分梯度，对原有图像的细节进行锐化增强，然后在使用这三种方法进行分割，得到的分割结果和传统的分割方法得到的结果进行比较，该方法确实达到了改善分割后图像细节的效果。

该方法在matlab2008环境下进行了实现，实验结果表明，与传统的阈值分割方法相比，本文

基于改进样本块的数字图像修复算法研究

摘要：针对已有的基于样本块的纹理合成修复算法存在修复误差累积高的问题，重点研究了一种改进的基于样本块的数字图像修复算法。通过块匹配法与边缘驱动填充顺序的结合、全局搜索与局部搜索的结合，充分发挥修补过程中填充优先权的作用，有效地修补了图像受损区域的纹理和结构信息。仿真实验结果测试表明，与已有的传统算法相比，受损图像的修补更加完善，修复的误差累积得到了较好的改善。 关键词：图像修复；纹理合成；Criminisi算法；样本块；优先级 0引言

图像修复是根据已知信息推断缺损信息的过程。对数字图像进行修复，修复的内容是对数字化的图像作品进行处理，其中对图像作品的处理主要针对原图中损坏的部分，如划痕、污点等，将其从原图中擦除，然后对该区域进行修复，使得在与原图图像保持一致的前提下，具有较好的观赏效果。

目前，国内外学者对图像修复技术的研究[1]主要集中在一下几个方面：基于样本块操作的方法、基于像素操作的方法和基于图像分解的方法[2]。相对其他方法，基于样本块的图像修复算法是一种综合效果表现优良的图像修复方法，最常用的算法是基于样本块的纹理合成算法[3]（简称Criminisi算法）。它是一个单独有效的