信息隐藏基础实验定制版

April 17, 2021, 9:14 a.m. 文档页面

【文章导读】实验一 基于图像的LSB信息隐藏算法 一、 实验目的 1、 了解和熟悉数字图像的读入和显示等基本操作。 2、 了解不同“位平面”对图像质量的影响。 3、 掌握不同图像格式之间的转换方法。 4、 熟悉和掌握基于图像的LSB信息隐藏算法。 5、 掌握对LSB算法的不

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【正文内容】

实验一基于图像的LSB信息隐藏算法 一、实验目的 1、了解和熟悉数字图像的读入和显示等基本操作。 2、了解不同“位平面”对图像质量的影响。 3、掌握不同图像格式之间的转换方法。 4、熟悉和掌握基于图像的LSB信息隐藏算法。 5、掌握对LSB算法的不可感知性的客观评价。 6、掌握LSB提取算法。 二、实验内容 1、结合EXZAMPLE.M,查看不同“位平面”对图像质量的影响。 (1)运行example.m程序,将“位平面”的第7、8位设置为‘0’,得到如下结果,如图所示: 由图分析得:去掉第7、8为,此两位(低位)对图像质量没有明显影响,没有携带图像的有用信息。 (2)运行example。

m程序,将“位平面”的第3、4位设置为‘0’,得到如下结果,如图所示: 由上图分析:对比左右两幅图像,可以看出去掉第3、4位对图像质量有较为明显的影响,携带有图像的有用信息。 (2)运行example.m程序,将“位平面”的第1、2位设置为‘0’,得到如下结果,如图所示: 由图分析:对比左右两幅图像,可以看出去掉第1、2位对图像质量产生非常大的影响,携带有图像的大量有用信息。由此程序可以得出,不同“位平面”对图像的质量有不同程度的影响,第1、2位携带有有用信息,而第7、8位不含有图像的有用信息。 2、运行water.m程序,理解不同图像格式之间的转换方法。 运行water.m程序。

得到如下结果,如图所示: 分析:可以在图像不同格式(RGB、灰度、二值)之间进行转换。 3、阅读并"完善"imbed.m内容,掌握基于图像的LSB信息隐藏算法。 (1)填写完善imbed.m程序,填写部分如下所示: (2)运行已完善的imbed.m程序,得到如下结果,如下图所示: 分析:将水印嵌入灰度图像的“位平面”第N=6位,得到上图右图所示,与原图视觉效果没有区别,嵌入成功。 4、编写matlab函数:sse(f,f0)、mse(f,f0)、psnr(f,f0),实现对上述算法不可感知性的客观评价。 (1)编写完成see(f,f0)函数,编写完毕如下所示: 然后。

在command窗口输入如下程序: Imgimbeded=imread(Imgimbeded.bmp); Imgcover=imread(lena.bmp); Imgsse=sse(Imgimbeded,Imgcover)运行得到图像的总方差值: (2)编写完成mse(f,f0)函数,编写完毕如下所示: 然后,在command窗口输入如下程序: Imgmse=mse(Imgimbeded,Imgcover)运行得到图像的总方差值: (3)编写完成psnr(f,f0)函数,编写完毕如下所示: 然后,在command窗口输入如下程序: Imgpsnr=psnr(Imgimbeded。

Imgcover)运行得到图像的峰值信噪比值: 单位为dB(分贝) 分析:对伪装后的图像和载体图像进行不可感知性的客观评价,可以看出这种隐藏的峰值信噪比比较大,效果不是很好! 5运行detect.m程序,理解和掌握LSB提取算法的实现。 运行detect.m程序,得到如下结果: 容易看出所隐藏的信息被成功的提取出来,算法正确! (3)当取“位平面”N=8,运行 Imbeddedm.m和dectect.m程序,得到如下结果,如图所示: 嵌入效果稍比N=6好些,提取出的秘密信息也正确! 进行不可感知性评价,运行sse(f,f0)、mse(f,f0)、psnr(f,f0)函数。

得到如下结果: 与N=6相比其峰值信噪比增大,不可感知性更加好。故可得出,将秘密信息隐藏在最低位效果比较能取得较好的嵌入效果。 三、分析及讨论 通过这个实验,了解和掌握了LSB的隐藏算法以及提取算法,这是将每个像素点化为8位的“位平面”,在低位嵌入秘密信息,以达到隐藏信息的目的。 此方法存在一种缺陷,即提取信息时须知道信息隐藏“位”,抗攻击能力不高。此外,在编程中应特别注意变量的类型,否则会造成错误。 实验二基于变换域的信息隐藏算法 一、实验目的 1、复习理解基于变换域的信息隐藏技术相关内容。 2、掌握基于变换域的信息隐藏方法。 3、了解DCT变换及其系数分布。 4、了解掌握相应的秘密信息提取思路。

并编写提取程序。 5、总结DCT变换信息隐藏的思想并改进之。 二、实验内容 1、复习教材中基于变换域的信息隐藏(数字水印)技术相关内容。 目前主要使用的变换域方法有:离散余弦变换(DCT)、离散小波变换(DWT)、离散傅里叶变换(DFT)等。本实验主要探讨离散余弦变换(DCT),DCT变换首先将载体图像分为8x8的像素块,然后进行而为DCT变换,得到8x8的DCT系数这些DCT系数从低频到高频按照ZigZag次序排列,左上角部分为直流和低频系数,右下角部分为高频系数,中间区域为中频系数。一般将隐藏信息嵌入在载体中的中频部分,保持了图像的可视性。 2、认真阅读,并运行调试dctimbed。

m内容,并思考该方法能否实现秘密信息的盲检测? 调试运行程序,得到如下结果如图所示: 分析:该程序的核心语句如下: 在选定的中频系数中叠加秘密信息并没有采用所选择的DCT系数,而是直接对秘密信息编码后乘以嵌入强度,因此可以判断出嵌入秘密信息时不需要载体图像的参与,为盲检测。 3、对应dctimbed.m编程思路,编写相应的秘密信息提取程序dctdetect.m,实现watermarkedimage.bmp中所嵌秘密信息的提取。 编写程序完毕,如下: 运行该程序,得到提取信息的结果,如下图所示: 秘密信息提取成功,说明算法是正确的。 4、在dctimbed.m和dctdetect。

m的基础上进一步改进该DCT域隐藏算法。 嵌入秘密信息和提取信息 (1)嵌入信息程序编写完毕其中关键部分如下: 运行程序,得到如下结果: 实现了秘密信息的嵌入。 (2)提取信息程序编写完毕,其中关键部分如下: 运行程序得到如下结果: 秘密信息提取成功,说明程序正确。 (3)可通过改变嵌入信息强度k值来改善伪装图像的质量,若令k=50,则得到如下结果: 图像质量较以前有所改观。 运行秘密信息提取程序,得到如下结果如图示: 由图可以看出,提取信息过程中出现了一些错误,故此条件下秘密信息嵌入强度较低。 三、分析及讨论 通过这个实验,了解和掌握了基于DCT变换域的秘密信息的隐藏和提取算法。

将秘密信息隐藏在中频部分,既不较大影响图像质量,也具有一定的抗攻击能力。嵌入中也需考虑嵌入强度的影响,若选择不当就影响了图像的提取和传输中的抗攻击能力。 实验三回声隐藏算法 一、实验目的 1、了解“回声隐藏”的基本原理和数学模型。 2、了解“倒谱”的计算方法。 3、了解音频信号在matlab环境里的读、写、显示。 4、掌握在“回声隐藏”基础上进行秘密信息的隐藏和提取方法。 二、实验内容 1、复习教材中有关“回声隐藏”的基本原理和数学模型的相关知识。

在数字声音中隐藏信息有一种方法是回声隐藏发,它主要是利用了人耳在一个较强声音后的极短时间内的较弱声音的不可觉察性。 回声隐藏方法是在数字声音信号中引入回声,引入回声的不同方法就代表了秘密信息。生成的伪装信号为,通过选择不同的延迟来达到对秘密信息编码的目的,比如,秘密信息为“0”,选择延迟为;秘密信息为“1”,选择延迟为。为了在一段语音信号中隐藏多个秘密信息比特,需要把连续载体语音信号先分成L(m)个短序列块,每一个语音块利用回声隐藏方法隐藏一比特秘密信息。在每一块之间用一些不用的取样点隔开,并且间隔大小事随机选取的,这些间隔不会引起听者的察觉,并使得检测和提取秘密信息更加困难。 在接受端提取秘密信息时。

必须采取某种同步措施,使得接受者能够得到L(m)个信号块的起止位置,然后,在每一个信号块中采用快速傅里叶变换得方法,求得信号的自相关函数,自相关函数在延迟时间或者上出现峰值,就得到了隐藏的秘密信息。 2、熟悉并掌握“倒谱”的计算方法。 由于每段隐写声音信号都是一个卷积性组合信号,直接从时域或频域确定回声延时存在一定困难,可采用卷积同态滤波系统来处理,将这个卷积性组合信号变为加性组合信号。传统方法大都用倒谱分析来确定回声延时: 其中:F和分别为傅立叶变换和逆变换。在信号的倒谱中,延迟时间d处会出现幅度为a的峰值,然后根据峰值出现位置的不同可确定嵌入回声的延时大小,从而进一步确定隐藏信息是“0”或是“1”。

3、阅读“myecho.m”,实现“回声隐藏”法。 将myecho.m程序填写完整,如下所示: 运行此程序,得到如下结果: 由图可以看出,采用回声隐藏并没有太大影响语音波形,并可以看到最后一个采样点的倒谱峰值。 4、在回声隐藏的基础上编写程序,实现回声隐藏算法。 编程将20bit秘密信息隐藏在manvoice.wav中,编程完毕如下所示: 运行此程序,得到如下结果: 由图可以看出,秘密信息隐藏前后语音波形并没有产生太大的变化,提取出的秘密信息中发生了一位误码,说明这种隐藏算法也存在着不足。 三、分析及讨论 通过此次实验,熟悉和掌握了基于回声隐藏的语音信号的信息隐藏算法。

了解了语音信号的读入、写和显示,通过嵌入秘密信息前后语音质量的对比,没有对语音质量造成太大的影响;但在提取过程中出现了一位的错误信息,说明语音信号的隐藏比图像隐藏要更困难些。

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