Matlab-LSB資訊隐藏實驗

一、實驗内容

實驗完成形式：

用MATLAB函數實作LSB資訊隐藏和提取

實驗選擇載體：

512×512灰階圖像

實驗效果和分析：

1.完成基本的LSB資訊隐藏及提取

2.能随機選擇嵌入位進行資訊隐藏及提取（考慮安全性因素）

3.能夠計算PSNR，分析資訊隐藏圖像品質

4.完成對秘密資訊的圖像載體進行攻擊，采用的攻擊方法： jpeg壓縮，resize縮放

5.計算每種攻擊方法提取的秘密資訊誤碼率

二、實驗涉及到的相關算法

1．基本LSB資訊隐藏及提取算法——圖像的第一層是LSB層，替換後對原圖像的影響較小，第8層為MSB層對原圖像影響較大。

1)讀入圖像載體：gray=imread('lena_gray.bmp')；

2)讀入要隐藏的圖像，并轉換為二進制：woman=imread('woman_rgb.bmp'); woman_to_binary=im2bw(woman);

3)在圖像載體的第一層隐藏圖像：gray_set=bitset(gray,1,woman_to_binary);

4)提取隐藏的圖像：gray_get_1=bitget(gray_set,1);

算法實作源代碼：

gray=imread('lena_gray.bmp');
gray_8=bitget(gray,8);
gray_6=bitget(gray,6);
gray_7=bitget(gray,7);
woman=imread('woman_rgb.bmp');
woman_to_binary=im2bw(woman);
gray_set=bitset(gray,1,woman_to_binary);
gray_set_8=bitset(gray,8,woman_to_binary);
gray_get_8=bitget(gray_set_8,8);
gray_get_1=bitget(gray_set,1);
subplot(221),imshow(gray),title('原始圖像');
subplot(222),imshow(logical(gray_8)),title('原始圖像的第8層');
subplot(223),imshow(gray_set_8),title('在第8層隐藏資訊後');
subplot(224),imshow(logical(gray_get_8)),title('擷取隐藏的圖像');
figure,%新打開一個視窗
subplot(221),imshow(gray),title('原始圖像');
subplot(222),imshow(woman_to_binary),title('要隐藏的圖像');
subplot(223),imshow(gray_set),title('在第1層隐藏資訊後');
subplot(224),imshow(logical(gray_get_1)),title('擷取隐藏的圖像');

2.完成随機選擇嵌入位進行LSB資訊隐藏及提取算法。

Matlab-LSB資訊隐藏實驗

随機選擇嵌入位，嵌入水印資訊，input為載體圖像，file為要嵌入的文本檔案，output為嵌入水印後的圖像，key為随機數種子。

%2.随機選擇嵌入位
function [ste_cover,len_total]=rand_lsb_hide(input,file,output,key)
%讀入圖像矩陣
cover=imread(input);
ste_cover=cover;
ste_cover=double(ste_cover); 
%将文本檔案轉換為二進制
f_id=fopen(file,'r');
[msg,len_total]=fread(f_id,'ubit1');
%判斷嵌入的資訊量是否過大
[m,n]=size(ste_cover);
if len_total>m*n
  error('嵌入資訊量過大，請重新選擇圖像');
end
%p作為消息嵌入位計數器
p=1;
%調用随機間隔函數選取像素點
[row,col]=randinterval(ste_cover,len_total,key);
%在LSB隐藏資訊
for i=1:len_total
    ste_cover(row(i),col(i))=ste_cover(row(i),col(i))-mod(ste_cover(row(i),col(i)),2)+msg(p,1);
    if p==len_total
        break;
    end
    p=p+1;
end
ste_cover=uint8(ste_cover);
imwrite(ste_cover,output);
%顯示實驗結果
subplot(1,2,1);imshow(cover);title('原始圖像');
subplot(1,2,2);imshow(output);title('隐藏資訊的圖像');

實作效果：

Matlab-LSB資訊隐藏實驗

讀取嵌入的水印資訊，output為嵌入水印後的圖像，goalfile為提取出的水印檔案，key與嵌入水印時的值相同：

function result = rand_lsb_get(output,len_total,goalfile,key)
ste_cover=imread(output);
ste_cover=double(ste_cover);
%判斷嵌入資訊量是否過大
[m,n]=size(ste_cover);
if len_total>m*n
  error('嵌入資訊量過大，請重新選擇圖像');
end
frr=fopen(goalfile,'a');
%p作為消息嵌入位計數器,将消息序列寫回文本檔案
p=1;
%調用随機間隔函數選取像素點
[row,col]=randinterval(ste_cover,len_total,key);
for i=1 :len_total
    if bitand(ste_cover(row(i),col(i)),1)==1
        fwrite(frr,1,'ubit1');
        result(p,1)=1;
    else
        fwrite(frr,0,'ubit1');
        result(p,1)=0;
    end
    if p ==len_total
        break;
    end
    p=p+1;
end
fclose(frr);

随機數生成算法：

%書上50頁
function [row,col]=randinterval(matrix,count,key)
%計算間隔的位數
[m,n]=size(matrix);
interval1=floor(m*n/count)+1;
interval2=interval1-2;
if interval2==0
    error('載體太小，不能将私密資訊隐藏進去');
end
%生成随機序列
rand('seed',key);
a=rand(1,count);
%初始化
row=zeros([1 count]);
col=zeros([1 count]);
%計算row,col
r=1;
c=1;
row(1,1)=r;
col(1,1)=c;
for i=2:count
    if a(i)>=0.5
        c=c+interval1;
    else
        c=c+interval2;
    end
    if c>n
        r=r+1;
        if r>m
            error('載體太小，不能私密資訊隐藏進去');
        end
        c=mod(c,n);
        if c==0
            c=1;
        end
    end
    row(1,i)=r;
    col(1,i)=c;
end

3.計算誤碼率的算法——分别對含有秘密資訊的圖像載體進行攻擊，攻擊方式為jpeg壓縮，resize縮放，根據不同的壓縮比例，縮放比例的分别計算誤碼率并顯示如下：

這部分代碼是參考别人的部落格編寫的：https://blog.csdn.net/cheeseandcake/article/details/52997903?locationNum=11&fps=1

function ber_resize=calcute_resize_ber(input,messagefile,len_total,key)
for resize =0.5:1:10
%讀取已經隐藏資訊的圖像。
fp=imread(input);
%使用 imresize 函數對圖像進行縮放，設定縮放比例。
output=imresize(fp,resize,'bicubic'); %利用雙三次插值方法将 Ifp放大 size 倍
intchanged=double(output);
%p作為消息嵌入位計數器,将消息序列寫回文本檔案
p=1;
%調用随機間隔函數選取像素點
[row,col]=randinterval(intchanged,len_total,key);
for i=1 :len_total
    if bitand(intchanged(row(i),col(i)),1)==1
        result(p,1)=1;
    else
        result(p,1)=0;
    end
    if p ==len_total
        break;
    end
    p=p+1;
end
%讀取原檔案，即隐藏的資訊，以二進制讀取。并取得消息長度
message=fopen(messagefile,'r'); 
%按位以二進制形式讀取文本内容與長度
[msg,len_total]=fread(message,'ubit1');
%比較取得的資訊和原資訊的每一位，記錄不相等位數的個數。
bit_error=find(result~=msg); %尋找不相等的位置 
bit_error_count=size(bit_error,1); %統計不相等的個數
%用不相等個數除以總長度即可得到誤碼率ber
ber_resize(resize+0.5)=bit_error_count/len_total;
end
% plot參數說明： 
% 參數1是橫坐标自變量，參數2是縱坐标自變量，參數3是指用說明形式描點，參數4和5代表把散點連結起來 
resize=0.5:1:10; 
plot(resize,ber_resize,'*',resize,ber_resize); 
title('基于圖檔縮放品質的誤碼率圖表');

function ber_jpeg=calcute_jpeg_ber(input,output,messagefile,len_total,key)
for compressibility=10:10:100 
%Compressiblity是圖像的品質因子，可設定在0-100範圍内
%compressibility=90;
%讀取已經隐藏資訊的圖像。
fp=imread(input);
%使用 imwrite 函數對圖像進行壓縮，設定壓縮比例。
imwrite(fp,output,'quality',compressibility);
intchanged=imread(output);
intchanged=double(intchanged);
%p作為消息嵌入位計數器,将消息序列寫回文本檔案
p=1;
%調用随機間隔函數選取像素點
[row,col]=randinterval(intchanged,len_total,key);
for i=1 :len_total
    if bitand(intchanged(row(i),col(i)),1)==1
        result(p,1)=1;
    else
        result(p,1)=0;
    end
    if p ==len_total
        break;
    end
    p=p+1;
end
%讀取原檔案，即隐藏的資訊，以二進制讀取。并取得消息長度
message=fopen(messagefile,'r'); 
%按位以二進制形式讀取文本内容與長度
[msg,len_total]=fread(message,'ubit1');
%比較取得的資訊和原資訊的每一位，記錄不相等位數的個數。
bit_error=find(result~=msg); %尋找不相等的位置 
bit_error_count=size(bit_error,1); %統計不相等的個數
%用不相等個數除以總長度即可得到誤碼率ber
ber_jpeg(compressibility/10)=bit_error_count/len_total;
end
% plot參數說明： 
% 參數1是橫坐标自變量，參數2是縱坐标自變量，參數3是指用說明形式描點，參數4和5代表把散點連結起來 
compressibility=10:10:100; 
plot(compressibility,ber_jpeg,'*',compressibility,ber_jpeg); 
title('基于圖檔壓縮品質因子的誤碼率圖表');

4.計算水印相關系數PSNR——PSNR值越大，圖像品質越好：

function PSNR=calcute_psnr(input,inputchange)
img=imread(input);  
[h,w]=size(img);  
%imgn=imresize(img,[floor(h/2) floor(w/2)]);  
%imgn=imresize(imgn,[h w]); 
imgn=imread(inputchange);
img=double(img);  
imgn=double(imgn);  
%編碼一個像素用多少二進制位    
B=8;  
%圖像有多少灰階級  
MAX=2^B-1;         
MES=sum(sum((img-imgn).^2))/(h*w);     %均方差  
PSNR=20*log10(MAX/sqrt(MES));           %峰值信噪比

Matlab-LSB資訊隐藏實驗

一、實驗内容

二、實驗涉及到的相關算法

繼續閱讀

【信号隐藏】基于離散餘弦變換DCT-SVD變換音頻數字水印嵌入提取matlab源碼

怎樣編寫健壯的代碼

Javascript設計模式學習（一）封裝和資訊隐藏

【圖像隐藏】基于高斯模型實作圖像隐寫附Matlab代碼

資訊隐藏技術與應用期末複習

【信号隐藏-文本】基于LSB實作文本語音嵌入提取含Matlab源碼

資訊隐藏低4位替換

【圖像隐藏】基于小波變換+SURF、RANSAC、LT碼、CRC碼多種算法實作圖像隐藏（抗多種攻擊）matlab源碼

如何隐藏nginx中的Server版本資訊？

CTF misc 知識架構

【資料隐寫】基于matlab四叉樹分割和直方圖平移的可逆圖像資料隐藏【含Matlab源碼 2143期】

EMD資訊隐藏算法的MATLAB實作（基礎）

面向對象的javascript系列文章（2）封裝——資訊隐藏

隐蔽通道、圖像基礎

抽象與封裝差別