LSB数字图像加密技术.docx

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LSB数字图像加密技术

综合评分：

实验一：

LSB信息隐藏实验

【实验目的】：

一、熟悉MATLAB基本操作

二、完成LSB实验

【实验内容】：

（请将你实验完成的项目涂“■”）

实验完成形式：

■用MATLAB函数实现LSB信息隐藏和提取

■用MATLAB命令行方式实现LSB信息隐藏和提取

□其它：

（请注明）

实验选择载体：

■256×256灰度图像■256×256RGB图像■任意大小的RGB图像

实验效果和分析：

■分析了LSB算法的抗攻击能力

■能随机选择嵌入位（考虑安全性因素）

■嵌入位均匀分布于载体

□信息提取的检错/纠错

□其它：

（请注明）

【实验工具及平台】：

■Windows+Matlab■其它：

（请注明）WinHex

【实验涉及到的相关算法】：

1、RGB图像的每个像素有三个颜色分量（r,g,b）构成，且r,g,b三个颜色分量都是取值（0,1）内的，为了便于计算机的“位”概念相联系，进行LSB操作，我们想（0,1）与（0,255）进行对应。

图一

在uint8中修改单位1，实际上就是相应修改像素值1/256=0.0039。

嵌入过程：

for（i=1;i<=像素序列个数;i++）

For（i=1;i<=秘密消息长度;i++）

//将选取的像素点的最不重要位依次替换成秘密信息

图二

提取过程:

For（i=1;i<=秘密消息长度;i++）

{

//序选取

}

图三

本实验中LSB认为是图片中每个像素的最低位bit值

【实验分析】：

1、顺序隐藏，256*256灰度图，LSB=1

左图是原始图像与隐写图像的区别，可以看到左边的白色部分是两幅图的不一样之处，也就是隐秘消息的地方，因为是顺序隐秘，所以很容易检测出。

隐藏的信息：

提取的信息：

局部矩阵验证：

提取成功！

2、随机嵌入与提取

经验证，提取无误，验证方法如上，不再赘述。

3、随机嵌入与提取，隐藏位lsb的选取与隐写图像不可见性的关系

为了使效果明显，我们将隐藏信息加长，存为alphabet.txt。

观察结论：

本试验中LSB表示的是每像素的像素值的最后一位，即默认的LSB=1,加入将LSB值改为2，3，...，8，明显发现随便修改位的增加，图像的失真越来越明显。

4、JPEG压缩与隐秘信息误码率的关系，顺序嵌入与提取。

[msg,result]=jpgandlsb（'lenna_gray_256_jpg.jpg','alphabet.txt','alphabet2.txt'）;

[msg,result]=jpgandlsb（'lena_gray_256_tif.tif','alphabet.txt','alphabet2.txt'）;

[msg,result]=jpgandlsb（'lenna_gray_256_bmp.bmp','alphabet.txt','alphabet2.txt'）;

jpeg压缩对lsb算法的破坏是毁灭性的。

JPEG压缩对LSB算法的影响

5%10%

15%20%

30%45%

85%100%

5、各种大小和类型（RGB）

lenna_gray_512_jpg.jpg

lenna_color_256_jpg.jpg

lenna_color_512_jpg.jpg

归纳一下LSB的优缺点：

LSB（LSB:

leastsignificantbits）:

将信息嵌入到随机选择的图像点中最不重要的像素位上，这可保证嵌入的隐写信息是不可见的。

优点：

操作简单，实现容易，隐藏信息量相对比较大。

缺点：

由于使用了图像不重要的像素位，算法的鲁棒性差，隐写信息很容易为滤波、图像量化、几何变形的操作破坏。