【图像隐藏】基于改进的LSB实现图像嵌入提取附Matlab代码

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🔥 内容介绍

近年来，随着互联网和数字技术的飞速发展，数字图像在信息传递和存储中扮演着越来越重要的角色。然而，图像的版权保护问题也日益突出。图像隐藏技术作为一种重要的信息安全技术，可以将秘密信息嵌入到载体图像中，从而实现信息的隐蔽传输和存储。

本文将介绍一种基于改进的LSB（最低有效位）算法实现的图像嵌入提取技术。该技术通过对LSB位的选择和修改进行优化，提高了嵌入信息的容量和抗攻击能力。

1. 引言

LSB算法是一种经典的图像隐藏技术，其原理是将秘密信息嵌入到载体图像的LSB位中。由于LSB位对图像的影响很小，因此嵌入信息不会明显改变图像的视觉质量。然而，传统的LSB算法存在一些缺陷，例如嵌入信息的容量较低，抗攻击能力较弱等。

为了克服这些缺陷，本文提出了一种改进的LSB算法。该算法通过对LSB位的选择和修改进行优化，提高了嵌入信息的容量和抗攻击能力。

2. 改进的LSB算法

2.1 LSB位选择

传统的LSB算法通常选择所有LSB位进行嵌入。然而，这种方法容易受到攻击。例如，攻击者可以通过对图像进行简单的处理，例如平滑或压缩，来破坏嵌入的信息。

为了提高抗攻击能力，本文提出了一种自适应LSB位选择方法。该方法根据图像的局部特征选择LSB位进行嵌入。例如，在图像的平滑区域，可以选择较少的LSB位进行嵌入，而在图像的纹理区域，可以选择较多的LSB位进行嵌入。

2.2 LSB位修改

传统的LSB算法通常直接将秘密信息嵌入到LSB位中。然而，这种方法容易导致图像的视觉质量下降。例如，如果秘密信息与LSB位不匹配，则会导致图像出现噪点或伪影。

为了提高图像的视觉质量，本文提出了一种基于误差扩散的LSB位修改方法。该方法通过将秘密信息与LSB位之间的误差扩散到周围的像素，来减少嵌入信息对图像的影响。

3. 实验结果

本文对改进的LSB算法进行了实验验证。实验结果表明，该算法能够有效提高嵌入信息的容量和抗攻击能力，同时保持较高的图像视觉质量。

4. 结论

本文介绍了一种基于改进的LSB算法实现的图像嵌入提取技术。该技术通过对LSB位的选择和修改进行优化，提高了嵌入信息的容量和抗攻击能力。实验结果表明，该算法能够有效提高嵌入信息的容量和抗攻击能力，同时保持较高的图像视觉质量。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

 [1]邹娟,贾世杰.基于LSB图像隐藏系统的设计与实现[J].计算机技术与发展, 2007, 17(5):3.DOI:10.3969/j.issn.1673-629X.2007.05.035.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

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2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

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2.16 时序、回归预测和分类

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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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2.图像处理方面

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3 路径规划方面

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4 无人机应用方面

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5 无线传感器定位及布局方面

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6 信号处理方面

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7 电力系统方面

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8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

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