基于模运算的LSB隐写算法MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一种改进的LSB隐写技术，通过模运算和动态映射机制增强安全性。核心包括自适应像素分组与动态嵌入策略，可有效抵抗统计攻击，适用于隐蔽信息传输场景。

详 情 说 明

基于模运算的LSB隐写术系统设计与实现

项目介绍

本项目设计并实现了一种改进的最低有效位（LSB）隐写算法。通过引入模运算与动态映射机制，系统在传统LSB隐写基础上增强了抗直方图分析与统计攻击的能力。核心创新在于自适应像素分组策略和动态嵌入方法，能够根据秘密信息特征与模数关系智能调整嵌入策略，有效降低统计特征差异，提升隐写安全性。系统支持常见图像格式处理，并提供隐写分析性能验证。

功能特性

• 改进LSB算法：采用模运算动态映射，抵抗统计分析攻击
• 自适应像素分组：根据图像特征自动优化像素分组策略
• 动态嵌入策略：结合秘密信息与模数关系智能调整嵌入方式
• 多格式支持：兼容24位真彩色和8位灰度BMP/PNG图像
• 隐写分析验证：提供直方图对比和统计差异度评估报告
• 完整流程闭环：支持嵌入、提取、验证一体化操作

使用方法

基本操作流程

1. 准备输入文件：

- 选择载体图像（BMP/PNG格式） - 准备秘密信息（文本或二进制文件） - 设置参数（模数范围、嵌入强度阈值）

1. 执行隐写操作：

- 运行主程序启动隐写过程 - 系统自动完成像素分组和动态嵌入 - 生成含密图像和隐写分析报告

1. 信息提取验证：

- 输入含密图像进行信息提取 - 系统通过模运算反向解析还原信息 - 生成原始秘密信息验证文件

参数配置说明

• 模数范围：建议设置3-7以获得最佳安全性
• 嵌入强度阈值：控制嵌入强度，默认0.8平衡容量与隐蔽性

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux Ubuntu 16.04+
• 运行环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存需求：≥4GB RAM
• 存储空间：≥500MB可用磁盘空间
• 图像处理工具包：需要Image Processing Toolbox支持

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括图像格式识别与验证、秘密信息预处理、自适应像素分组计算、模运算动态映射执行、LSB嵌入与提取操作、隐写分析指标生成以及结果验证输出。该文件通过模块化设计实现了完整的隐写工作流程，确保各功能环节的协同运作与数据一致性。