MATLAB图像信息隐藏：基于LSB的隐写术

LSB算法实现信息隐藏演示平台适合新手学习图像处理、隐写术和数字水印。本平台基于MATLAB的GUI界面，使得用户可以轻松操作并理解图像信息隐藏的基本原理。新手可以通过此平台掌握基本的隐写术应用及MATLAB界面操作，提升信息隐藏技术的实践能力。

本研究提出了一种基于混沌系统的图像信息隐藏方案，抵御RS统计分析。通过动态补偿处理嵌入后的图像，该方案利用混沌系统生成随机序列选择嵌入位置，并进行LSB嵌入。即使嵌入率接近100%，经过动态补偿处理后的图像仍能保持低于判决阈值，从而有效防止RS统计分析的错误判决。混沌系统的初值和动态补偿参数进一步增强了系统的安全性。实验验证显示，该方案能有效对抗经典RS方法及其多种改进分析方法。

统计分析方法是图像隐藏信息检测中常用的手段，相较于特定隐写分析，其更为灵活，能够快速适应新的或未知的隐写算法。为解决高维特征属性问题，采用粗糙集属性约简技术，有效降低数据规模。实验结果显示，该方法在不影响分类精度的情况下显著提升了检测速度。

MATLAB图像处理代码包含图像隐写术代码片段。[1] 这些代码提供了各种隐写术方法的实现示例，尽管程度不同。最低有效位隐写术可以将数字水印隐藏在容器中，但其鲁棒性较低，仅占容器大小的约1/8。隐藏的水印可被精确恢复。SimpleComparison.m 提供了在嵌入和提取前后对容器和水印进行指标比较的功能。Kutter-Jordan-Bossen提出的方法具有高带宽和较强的鲁棒性，但提取准确性较低。建议使用灰度图像进行隐藏。共有三对脚本用于不同类型的嵌入和提取操作。嵌入器生成的密钥文件包括bin_wmark_size.csv、coords.csv和wmark_size.csv。

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合初学者；1、代码压缩包包含主函数：main.m；调用其他函数：其他m文件；无需运行即可查看运行效果；2、代码适用于Matlab 2019b版本；如有运行问题，请根据提示进行调整；若不明白，可联系博主；3、操作步骤包括将所有文件放置到Matlab的当前文件夹中；打开main.m文件；点击运行按钮，等待程序运行完成并查看结果；4、如需其他仿真服务，请私信博主或查看博客文章末尾的QQ联系方式；4.1提供博客或资源的完整代码；4.2支持期刊或文献的重现；4.3定制化Matlab程序；4.4开展科研合作。

在一张更大的图像中嵌入或隐藏一张或多张图像。此代码能够确定源图像嵌入的百分比，使您能够在多个图像之间进行选择。

【图像隐藏】基于wow算法实现的图像自适应隐写matlab源码已经开发完毕。

本项目提供音频水印嵌入和提取的MATLAB代码，采用LSB算法。该代码适用于多个领域，包括智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等，帮助用户实现高效的仿真和应用。

介绍了一种基于FLICM的局部信息聚类算法，用于实现Matlab代码中的图像分割。此算法结合了智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、路径规划和无人机等多领域技术，提高图像处理的精度和效率。