基于最低有效位（LSB）和离散余弦变换（DCT）算法的文本图片嵌入与提取

最新推荐文章于 2025-07-16 14:34:17 发布

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文章标签：算法计算机视觉人工智能 Matlab

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本文介绍了如何使用最低有效位（LSB）和离散余弦变换（DCT）算法在Matlab中实现文本图片的嵌入和提取。LSB算法通过修改图像像素的最低有效位隐藏信息，而DCT则利用频率分量嵌入信息，以降低对图像视觉质量的影响。提供了一组简单的Matlab源代码示例，但指出实际应用可能需要更复杂的算法来提升容量和安全性。

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基于最低有效位（LSB）和离散余弦变换（DCT）算法的文本图片嵌入与提取

在本篇文章中，我们将介绍如何使用最低有效位（LSB）和离散余弦变换（DCT）算法来实现文本图片的嵌入和提取。我们将使用Matlab编程语言来演示这些算法的实现过程。

LSB算法简介
最低有效位（LSB）算法是一种简单的隐写术，用于将信息嵌入到数字图像中。该算法利用了图像中像素的颜色值是由红、绿、蓝三个分量组成的特点。对于每个像素的RGB值，LSB算法将信息嵌入到最低有效位中，从而不会对图像的视觉质量产生明显的影响。
DCT算法简介
离散余弦变换（DCT）是一种广泛应用于图像和视频压缩中的技术。DCT将图像分解为一组频率分量，其中包含了图像的能量。对于图像隐写术而言，我们可以利用DCT的特性，将信息嵌入到低频分量中，以保证嵌入的信息对图像的视觉效果影响较小。

下面是使用LSB和DCT算法实现文本图片嵌入和提取的Matlab源代码：

%% 图片嵌入
function stego_image = embed_text(image, text)
% 将文本转换为二进制
binary_text = dec2bin(text, 8);
binary_text = binary_text(😃';

% 获取图像的尺寸
[height, width, ~] = size(image);

% 计算需要嵌入的文本的长度
text_length = length(binary_text);

% 确定每个像素嵌入的比特数（这里我们选择LSB嵌入一个比特）
bits_per_pixel = 1

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