MATLAB实现小波域LSB替换的图像隐写系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台，运用小波变换与LSB替换技术实现高效的图像隐写。系统可在载体图像的小波系数中嵌入秘密信息，经过逆向小波变换生成含密图像，并支持接收端完整提取隐藏数据。适用于信息安全研究领域。

详 情 说 明

基于小波域LSB替换的图像隐写术系统

项目介绍

本项目实现了一种在离散小波变换（DWT）域中应用最低有效位（LSB）替换技术的图像隐写系统。该系统能够将秘密信息（如文本或二进制文件）嵌入到载体图像的小波系数中，生成视觉上难以察觉的含密图像，并能够在接收端准确无误地提取出隐藏信息。通过利用小波变换的多分辨率特性，本方法相较于传统空域LSB隐写具有更好的隐蔽性和抗检测能力。

功能特性

• 小波域隐写：在图像的小波变换域进行信息嵌入，提升隐写安全性。
• 灵活参数配置：支持选择不同的小波基（如haar、db4等）和嵌入强度（1-4位LSB替换）。
• 数据纠错编码：对隐藏信息进行编码处理，增强提取过程的鲁棒性。
• 性能评估：自动计算并输出峰值信噪比（PSNR）和嵌入容量等关键性能指标。
• 多格式支持：支持常见的图像格式（PNG, BMP等）作为载体。

使用方法

1. 隐写（信息嵌入）：

* 准备好载体图像和待隐藏的秘密数据文件（如secret.txt）。 * 运行主程序，选择嵌入模式。 * 根据提示输入或选择所需参数，包括小波基类型和嵌入强度。 * 程序将生成含密图像和一份包含PSNR、嵌入容量等指标的隐写分析报告。

1. 提取（信息还原）：

* 运行主程序，选择提取模式。 * 选择需要分析的含密图像。 * 确保提取时使用与嵌入时相同的小波基和嵌入强度参数。 * 程序将从图像中提取出秘密数据并保存。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Wavelet Toolbox

文件说明

主程序文件集中实现了系统的核心功能，包括整个隐写与提取流程的控制逻辑。其主要能力涵盖：驱动用户交互界面以获取操作指令与必要参数；调度图像读取、小波变换与反变换、小波系数的最低有效位替换与信息提取等核心算法模块；执行秘密数据的编码、解码以及错误校验；计算并展示隐写过程的性能评估指标。