【图像隐藏】基于多级小波变换DWT图像隐写（含PSNR MSE）附Matlab代码和报告

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义：图像隐写的核心需求与技术挑战

在信息安全领域，图像隐写技术作为 “信息隐藏” 的重要分支，通过将秘密信息（如文本、密钥、图像）嵌入载体图像中，实现信息的隐蔽传输与存储，广泛应用于军事通信、版权保护、隐私数据加密等场景。与传统加密技术不同，图像隐写的核心目标是 **“不可感知性”（嵌入信息后载体图像无视觉失真）与“鲁棒性”（面对压缩、噪声、裁剪等攻击时，秘密信息仍可准确提取），同时需兼顾“嵌入容量”**（单位载体图像可承载的秘密信息数量）。

当前图像隐写技术面临两大核心挑战：一方面，传统空域隐写（如 LSB 算法）虽实现简单，但嵌入信息后载体图像的像素值直接修改，易被视觉检测或隐写分析工具（如 StegExpose）识别，不可感知性差；另一方面，频域隐写虽通过变换域（如 DCT、DWT）嵌入信息，降低了视觉失真，但单级变换域的嵌入深度有限，难以平衡嵌入容量与鲁棒性 —— 嵌入信息过多易导致载体图像高频细节丢失，嵌入过少则无法满足大量秘密信息传输需求。

多级小波变换（Multi-level Discrete Wavelet Transform，Multi-level DWT）凭借其 “多分辨率分析” 特性，可将载体图像分解为不同频率尺度的子带（低频近似子带与高频细节子带），且分解层级越高，频率划分越精细。将多级 DWT 应用于图像隐写，能够在高频子带中实现秘密信息的 “分散式嵌入”—— 既避免了对低频近似子带（决定图像整体视觉效果）的修改，保证不可感知性，又可通过多尺度高频子带的协同嵌入提升容量，同时高频子带对常见图像处理攻击的抗性更强，进一步增强鲁棒性。此外，通过峰值信噪比（PSNR）与均方误差（MSE）的量化分析，可精准评估隐写后载体图像的失真程度，为技术优化提供客观依据，具有重要的理论研究价值与工程应用意义。

二、核心理论基础：多级小波变换（DWT）与隐写原理

（一）小波变换（DWT）的基本原理

小波变换通过 “伸缩” 与 “平移” 操作，将图像从空域转换至频域，实现多分辨率分析。其核心思想是：利用低通滤波器（LPF）与高通滤波器（HPF），对载体图像进行迭代分解，每次分解生成 4 个子带：

• LL 子带（低频近似子带）：保留图像的整体轮廓与低频信息，决定图像的视觉主体，修改后易产生明显失真；

• LH 子带（水平高频细节子带）：记录图像水平方向的边缘、纹理细节，如文字边缘、物体轮廓线条；

• HL 子带（垂直高频细节子带）：记录图像垂直方向的细节信息，如建筑竖直线条、树木枝干；

• HH 子带（对角高频细节子带）：记录图像对角方向的细节，如阴影过渡、纹理颗粒。

（二）多级 DWT 的分解特性与优势

多级 DWT 是单级 DWT 的迭代过程：对首次分解得到的 LL 子带，再次进行 DWT 分解，生成 LL2（二次低频子带）、LH2、HL2、HH2 子带；若进行 N 级分解，则可得到 LLN 子带与 N 层高频子带（LH1~LHN、HL1~HLN、HH1~HHN）。其核心优势体现在：

1. 频率尺度精细划分：分解层级越高，高频子带的频率分辨率越高，如 3 级 DWT 可将载体图像的高频信息划分为 3 个尺度，每个尺度对应不同频率范围的细节，为秘密信息的 “分层嵌入” 提供空间；

1. 视觉失真可控：多级 DWT 的高频子带（尤其是高层高频子带，如 LH3、HL3）对应图像的细微细节，人类视觉系统（HVS）对该区域的像素变化敏感度低，嵌入秘密信息后无明显视觉失真；

1. 鲁棒性增强：高频子带的信息在图像压缩（如 JPEG）、噪声干扰等处理中，丢失比例远低于空域像素，且多级分解后的高频子带具有 “冗余性”，即使部分子带受损，仍可通过其他子带提取秘密信息。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% inset result's LL3

% save and show result

% read images

cover = imread('circ.jpg');

wm = imread('disco.jpg');

fam = 'db3'; % wavelet family

lvl = 3; % wavelet depth

k = 1; % 0.2, 0.6, 1.0, 1.4, 1.8

q = 0.01; % 0.009, 0.01

% show images

%figure

%subplot(1,2,1);

%imshow(cover);

%title("Cover");

%subplot(1,2,2);

%imshow(wm);

%title("Watermark");

% convert to grayscale

%cover = rgb2gray(cover);

%wm = rgb2gray(wm);

🔗 参考文献

[1] 李卓.图像信息隐藏与隐写分析算法的研究[D].浙江大学,2010.

[2] 王帮元.基于 RSA加密和 DS算法嵌入的 DWT变换域图像隐写[J].佳木斯大学学报：自然科学版, 2014, 32(5):4.DOI:10.3969/j.issn.1008-1402.2014.05.028.

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