隐写算法(OPAP: Optimal Pixel Adjustment Process)

原创已于 2024-03-15 22:56:41 修改 · 1.7k 阅读

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#OPAP隐写算法

于 2019-07-15 21:37:37 首次发布

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本文介绍了OPAP隐写算法的基本原理及其实现过程。通过将秘密信息嵌入到图像像素的最低有效位来实现信息隐藏，同时为减少图像失真，文章详细解释了OPAP方法的具体调整策略。

设像素值为 $160=(10100000)_{2}$ ，假定待嵌入的二进制为 $\left ( 101 \right )_{2}$ ，则嵌入数据的位数 $r=3$ ，值为 $s=5$ 。把秘密二进制替换到像素点最右边的 $r$ 最低位得 $v^{'}=(10100101)_{2}=165$ 。其中像素值最右边的 $r$ 最低位 $v^{r}=v^{3}=(000)_{2}=0$ ， $v^{3} - s = 0 - 5<-2^{3-1}$ ，于是 $v^{''}=v^{'}-2^{3}=165-8=157=(10011101)_{2}$ 。因此， $(101)_{2}$ 嵌入到 $r$ 最低位，即157为嵌入秘密二进制的像素值。提取时，只需要提 $r$ 最低位二进制。

OPAP方法中，为了减少图像的失真，则相应 $v^{'}$ 的调整如下：

其中， $v^{'}$ 是像素点 $v$ 最右边 $r$ 位被秘密信息二进制替换的结果； $r$ 为待嵌入二进制位数， $v^{r}$ 为像素值 $v$ 最右边 $r$ 位二进制， $s$ 为待嵌入二进制信息的十进制值。

OPAP隐写算法的Matlab实现源：https://github.com/YMilton/steganography/blob/master/OPAP.m

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