LSB隐写术

这是一个利用最低有效位 (LSB) 技术实现图像隐写的MATLAB代码。该代码文件格式为.m，可在MATLAB环境中运行。

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。

基于LSB的图像水印算法是通过MATLAB实现的，包含有实现的源代码和论文。该算法通过最低有效位（LSB）技术，嵌入水印信息于图像中，确保视觉质量不受影响，同时实现信息的隐藏与传输。

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。

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。

Matlab加密代码单独使用时，常见的安全机制（如加密和隐写术）可能存在弱点。通常，为了提高安全性，需要额外的排列/扩散处理，这会导致更高的加密/解密时间复杂度。因此，迫切需要一种有效的安全机制，可以在提供充分安全性的同时不显著增加加密/解密的时间成本。提出了一种混合机制，该机制结合了基于混沌的加密方案和改进的位平面复杂度分割隐写算法来处理数据。此机制应用于MATLAB中，通过仿真验证其效果。结果显示，该方案具有高嵌入能力、高安全性和较低的PSNR值，且计算速度较快。

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。