MATLAB图像信息隐藏鲁棒性测试平台

资 源 简 介

本项目实现了一个基于MATLAB的图像信息隐藏算法综合测试系统，通过模拟JPEG压缩、空域滤波和噪声攻击等常见图像处理操作，评估隐藏信息在不同攻击条件下的鲁棒性和抗干扰能力。

详 情 说 明

基于图像攻击模拟的信息隐藏鲁棒性测试平台

项目介绍

本项目实现了一个针对图像信息隐藏算法的综合测试系统。系统通过模拟多种常见图像处理操作对含隐藏信息的载体图像进行攻击，量化评估信息隐藏算法的鲁棒性。平台集成了JPEG压缩、空域/频域滤波、几何变换等多种攻击模块，并提供可视化的分析结果，为信息隐藏算法的性能评估提供可靠依据。

功能特性

• 多模式攻击模拟：支持JPEG有损压缩、线性滤波（均值滤波、高斯滤波等）、噪声添加（椒盐噪声、高斯噪声）及几何攻击（旋转、缩放、裁剪）
• 量化分析指标：计算峰值信噪比（PSNR）评估图像质量，统计误码率（BER）分析信息恢复效果
• 可视化对比：并排显示原始图像与攻击后图像，直观展示失真程度
• 灵活参数配置：支持自定义压缩质量因子、滤波核尺寸、噪声参数、几何变换参数等
• 标准化输出：生成PNG格式的攻击后图像和详细的信息恢复分析报告

使用方法

1. 准备输入文件

- 载体图像：放置RGB/灰度格式的JPG或PNG图像文件于指定目录 - 隐藏信息：准备文本或二进制数据文件（需符合预设编码规则）

1. 配置攻击参数

- 修改参数配置文件，设置压缩质量因子(0-100)、滤波类型与核大小、噪声密度、旋转角度等参数

1. 执行测试

- 运行主程序启动测试流程 - 系统将自动执行隐藏信息嵌入、攻击模拟和信息提取操作

1. 查看结果

- 在输出目录查看攻击后的失真图像文件 - 分析信息恢复报告中的误码率统计和对比矩阵 - 通过可视化界面观察图像质量对比和PSNR指标

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux Ubuntu 16.04+
• 运行环境：MATLAB R2018b 或更新版本
• 内存需求：≥4GB RAM
• 存储空间：≥1GB 可用磁盘空间

文件说明

主程序文件包含了系统的核心功能实现：负责协调整个测试流程的调度，包括图像与隐藏数据的输入加载、信息隐藏算法的执行、多种图像攻击模块的调用、攻击后图像的质量评估与保存、隐藏信息的提取与恢复效果分析，以及最终结果的可视化展示与报告生成。