【图像隐写】基于LSB隐写和抗RS分析的隐写方式（含隐写率 R,S比率）附Matlab代码

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🔥 内容介绍

图像隐写技术通过将秘密信息嵌入载体图像的冗余空间，实现隐蔽通信，在信息安全、版权保护等领域具有重要应用。最低有效位（LSB）隐写因实现简单、嵌入容量大而成为主流方法，但易被RS 分析（Reed-Solomon Analysis） 等隐写分析技术检测。本文将系统解析 LSB 隐写的原理、RS 分析的检测机制，提出抗 RS 分析的改进策略，并详细说明隐写率及 R、S 比率的计算方法，为设计安全可靠的图像隐写系统提供参考。

一、LSB 隐写原理：利用图像冗余的信息嵌入

LSB 隐写通过修改图像像素值的最低有效位（LSB）嵌入秘密信息，因人类视觉系统（HVS）对像素值的细微变化不敏感，可实现隐蔽性与大容量的平衡。

（一）像素值的二进制表示

数字图像的每个像素通常由红（R）、绿（G）、蓝（B）三个通道组成，每个通道的灰度值用 8 位二进制数表示（范围 0-255）。例如，灰度值 156 的二进制为10011100，其中最高有效位（MSB）为1（影响最大），最低有效位（LSB）为0（影响最小）。

LSB 隐写的核心是用秘密信息的二进制位替换像素通道的 LSB：

• 若秘密信息位为1，将像素 LSB 设为1；

• 若秘密信息位为0，将像素 LSB 设为0。

例如，像素值 156（10011100）嵌入秘密位1后变为 157（10011101），灰度值仅变化 1，人眼无法察觉。

（二）嵌入流程

1. 载体图像预处理：选择灰度图或彩色图（通常优先使用绿色通道，因 HVS 对绿色更不敏感）；

1. 秘密信息编码：将文本、图像等秘密信息转换为二进制流（如 ASCII 编码），并添加校验位（如 CRC）确保完整性；

1. 顺序嵌入：按行或列遍历像素，用秘密信息位依次替换像素的 LSB；

1. 生成载密图像：完成嵌入后，将修改后的像素值重新组合为图像格式（如 PNG、BMP）。

（三）提取流程

提取过程为嵌入的逆操作：

1. 遍历载密图像的像素，提取每个像素的 LSB；

1. 将提取的二进制流转换为原始秘密信息；

1. 通过校验位验证信息完整性。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function [sum] = getPixelCorrelation(col)

    len = size(col,1);

    sum = 0;

    for z = 2:len

        sum = sum + abs(col(z-1) - col(z));

    end

end

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