基于模函数优化的PVD图像隐写MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供传统与改进的PVD图像隐写算法MATLAB实现。通过模函数优化嵌入策略，在提升隐写容量的同时保证图像质量，支持秘密信息的完整嵌入与提取。

详 情 说 明

基于模函数优化的PVD图像隐写算法研究与实现

项目介绍

本项目研究并实现了基于像素值差分(PVD)的图像隐写算法及其模函数优化改进版本。传统PVD算法通过调整像素对差值来嵌入秘密信息，而改进算法引入模运算优化嵌入策略，在保持图像视觉质量的同时显著提升隐写容量。项目提供完整的隐写嵌入、提取、分析和可视化功能，为图像隐写技术研究提供实用工具。

功能特性

• 传统PVD隐写算法：实现基于像素对差值的经典信息嵌入方法
• 模函数优化PVD算法：采用模运算优化嵌入策略，提高容量与图像质量
• 多格式支持：支持jpg、png、bmp等常见图像格式的彩色/灰度图像处理
• 灵活参数配置：可调整嵌入强度阈值、模基数、分块大小等关键参数
• 安全增强机制：支持密钥保护，增强隐写信息的安全性
• 完整分析评估：提供PSNR、SSIM、嵌入容量等性能指标计算
• 可视化对比：生成原始图像与隐写图像的差异热力图直观展示

使用方法

隐写嵌入

1. 选择载体图像和待嵌入的秘密信息（文本或二进制文件）
2. 设置算法参数：嵌入阈值、模基数、分块尺寸等
3. （可选）输入安全密钥增强保护
4. 执行嵌入操作，生成隐写图像和性能报告

信息提取

1. 加载隐写图像和对应的密钥（如使用）
2. 运行提取程序恢复秘密信息
3. 验证提取信息的完整性和准确性

性能分析

1. 对比原始图像与隐写图像的质量差异
2. 查看PSNR、SSIM等客观质量指标
3. 分析嵌入容量和算法鲁棒性测试结果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）
• 存储空间：500MB可用空间用于程序文件和临时数据

文件说明

main.m文件作为项目主入口，集成了算法核心功能模块，包括图像预处理、隐写嵌入与提取流程控制、参数配置界面、性能评估计算以及结果可视化生成。该文件协调各功能组件协同工作，提供完整的隐写操作管道和用户交互接口。