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【圖像隱藏】基于LSB算法的數(shù)字水印嵌入攻擊提取附Matlab代碼

2023-11-17 12:38 作者:Matlab工程師  | 我要投稿

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?? 內(nèi)容介紹

圖像隱藏一直是數(shù)字水印領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。數(shù)字水印技術(shù)可以在不影響原始圖像質(zhì)量的情況下,將一些隱秘信息嵌入到圖像中,以實(shí)現(xiàn)身份認(rèn)證、版權(quán)保護(hù)、內(nèi)容完整性驗(yàn)證等功能。LSB(Least Significant Bit)算法是一種常用的數(shù)字水印嵌入技術(shù),它通過(guò)修改圖像像素的最低有效位來(lái)嵌入水印信息。

然而,正是因?yàn)長(zhǎng)SB算法的普遍應(yīng)用,使得圖像隱藏系統(tǒng)更容易受到攻擊。攻擊者可以通過(guò)一些技術(shù)手段來(lái)提取嵌入在圖像中的數(shù)字水印,從而破壞數(shù)字水印的安全性。因此,對(duì)LSB算法的攻擊提取技術(shù)進(jìn)行研究和分析具有重要意義。

在進(jìn)行LSB算法的攻擊提取研究時(shí),首先需要了解LSB算法的原理和實(shí)現(xiàn)方式。LSB算法是通過(guò)將水印信息嵌入到圖像像素的最低有效位中,來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的隱藏。攻擊者可以通過(guò)分析圖像的像素值,提取出嵌入的水印信息。常見(jiàn)的攻擊提取技術(shù)包括統(tǒng)計(jì)分析、差異分析、噪聲干擾等方法。

統(tǒng)計(jì)分析是一種常見(jiàn)的LSB算法攻擊提取技術(shù)。攻擊者可以通過(guò)對(duì)圖像像素值的統(tǒng)計(jì)分布進(jìn)行分析,從而提取出嵌入的水印信息。差異分析則是通過(guò)比較原始圖像和水印圖像的差異來(lái)提取水印信息,這種方法對(duì)嵌入水印的影響較小,但需要大量的計(jì)算資源。噪聲干擾是通過(guò)向圖像中添加噪聲來(lái)破壞水印信息,從而提取出水印信息。

除了攻擊提取技術(shù),LSB算法的安全性還受到一些其他因素的影響。例如,圖像的壓縮、格式轉(zhuǎn)換、旋轉(zhuǎn)等操作都可能導(dǎo)致嵌入的水印信息丟失或損壞,從而影響數(shù)字水印的可靠性。因此,在設(shè)計(jì)圖像隱藏系統(tǒng)時(shí),需要綜合考慮這些因素,以提高數(shù)字水印的安全性和穩(wěn)定性。

總的來(lái)說(shuō),LSB算法是一種常用的數(shù)字水印嵌入技術(shù),但也容易受到攻擊。攻擊者可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析、差異分析、噪聲干擾等技術(shù)來(lái)提取嵌入的水印信息,從而破壞數(shù)字水印的安全性。因此,對(duì)LSB算法的攻擊提取技術(shù)進(jìn)行研究和分析具有重要意義,可以幫助提高數(shù)字水印系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性。希望未來(lái)能夠有更多的研究關(guān)注于數(shù)字水印領(lǐng)域,為數(shù)字水印技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用提供更多的支持和保障。

?? 部分代碼

%讀取圖像clear all;clc;file_name='Lena3.jpg';cover_object=imread(file_name);Res =isgray(cover_object); % 判斷是否為灰度圖,若為0則不是灰度圖if Res == 0 ?cover_object= rgb2gray(cover_object); end %讀入信息file_name1='4.jpg';message=imread(file_name1);Res =isgray(message); % 判斷是否為灰度圖,若為0則不是灰度圖if Res == 0 ?message= rgb2gray(message); end figure subplot(2,2,1);imshow(cover_object);title('載體圖像');hold on;subplot(2,2,2);imshow(message);title('信息圖像');hold on;LSB_bit=4;m1=size(message,1);n1=size(message,2);[cover_object1,message2]=LSB_encode(cover_object,message,LSB_bit);subplot(2,2,3);imshow(uint8(cover_object1));title('嵌入圖像(LSB)');hold on;[Img1]=LSB_decode(m1,n1,cover_object1,LSB_bit);Img1=uint8(Img1);subplot(2,2,4);imshow(Img1);title('提取信息');hold on; PSNR=psnr(cover_object1, cover_object);%1:63.6979,0.9567,0.3442;2:57.5525,0.7440,0.3485;3:51.5839,0.4897,0.3366;4:45.8109,0.2716,0.3306;% ? j=imnoise(uint8(cover_object1),'gaussian',0,0.5^2/255^2); ? ?j=imnoise(uint8(cover_object1),'salt & pepper',0.01); figuresubplot(2,2,1);imshow(uint8(cover_object));title('載體圖像');hold on;subplot(2,2,2);imshow(uint8(message));title('信息圖像');hold on;subplot(2,2,3);imshow(j);title('嵌入圖像(LSB,加高斯噪聲/椒鹽)');hold on;j=double(j);[Img1]=LSB_decode(m1,n1,j,LSB_bit)Img1=uint8(Img1);subplot(2,2,4);imshow(Img1);title('提取信息');hold on; ?Img1=double(Img1);message=double(message);error=length(find((Img1-message)~=0))/(size(message,1)*size(message,2));

?? 運(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

[1] 王東東,王福明.基于LSB數(shù)字水印算法的研究與實(shí)現(xiàn)[J].山西電子技術(shù), 2014(5):2.DOI:10.3969/j.issn.1674-4578.2014.05.033.

[2] 黃仿元.基于LSB的數(shù)字水印算法及MATLAB實(shí)現(xiàn)[J].現(xiàn)代機(jī)械, 2008(2):3.DOI:10.3969/j.issn.1002-6886.2008.02.025.

?? 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn),若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除

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1 各類(lèi)智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車(chē)間調(diào)度、發(fā)車(chē)優(yōu)化、水庫(kù)調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車(chē)間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、LSTM、支持向量機(jī)(SVM)、最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)、極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)、核極限學(xué)習(xí)機(jī)(KELM)、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車(chē)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問(wèn)題(TSP)、車(chē)輛路徑問(wèn)題(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題、車(chē)輛協(xié)同無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車(chē)間布局優(yōu)化

4 無(wú)人機(jī)應(yīng)用方面

無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配、無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無(wú)線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號(hào)處理方面

信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置

8 元胞自動(dòng)機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長(zhǎng)

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合




【圖像隱藏】基于LSB算法的數(shù)字水印嵌入攻擊提取附Matlab代碼的評(píng)論 (共 條)

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