基于LSB算法的WAV音频图像信息隐藏系统

资 源 简 介

该项目利用最低有效位（LSB）算法在WAV音频文件的采样数据中嵌入二值图像信息。系统首先读取原始音频信号和目标二值图像，将图像像素矩阵转换为一维二进制比特流。随后，通过修改音频信号每个采样点量化值的最后一位或几位，将隐秘信息顺序写入，确保音频信号的幅值变化极小，从而达到感官上的不可察觉性。在嵌入过程中，系统会根据音频的采样深度（如16位量化）精确操作内存数据，并在嵌入完成后重新封装成符合格式标准的WAV文件。在提取端，系统能够直接从含密音频的最低有效位中还原比特序列，并按照原始图像的维度信息重新构建出二值

详 情 说 明

基于MATLAB的WAV音频LSB二值图像信息隐藏系统

项目介绍

本项目是一个基于最低有效位（Least Significant Bit, LSB）算法的数字水印与隐写实验系统。系统采用MATLAB编写，实现了将二值图像（秘密信息）嵌入到WAV格式音频载体中的完整流程。通过微调采样数据的幅值，在保证听觉感知不产生明显差异的前提下，实现信息的隐密传输。系统包含了从载体生成、信息嵌入、秘密提取到性能量化评估的完整功能链路。

功能特性

1. 16位高精度处理：系统将音频信号严格限定在16位有符号整数（int16）范围内进行位操作，模拟标准PCM编码格式。
2. 自动化信息生成：程序自带测试载体（正弦波音频）与秘密信息（几何图形二值图像）的生成逻辑。
3. 动态容量检查：具备容量校验功能，自动核对音频采样点数量是否足以容纳待隐藏的位流量。
4. 综合性能评估：内置误码率（BER）计算与信噪比（SNR）分析模块，量化评估隐藏算法的透明度。
5. 多维度可视化：提供原始图与提取图对比、时域波形局部对比、量化噪声分布波形等直观反馈。

使用方法

1. 环境准备：确保安装了MATLAB R2016a或更高版本。
2. 运行系统：直接运行主脚本文件，系统将自动执行模拟流程。
3. 流程观测：

- 脚本会自动生成一个5秒的正弦波音频作为载体。 - 自动构造一个64x64的二值图像并将其嵌入音频。 - 控制台将实时输出处理进度、嵌入比特总数、误码率及信噪比。 - 弹出图形窗口展示图像还原情况和波形差异。

1. 结果产出：系统运行结束后，会在当前目录下生成一个名为stego_audio.wav的含密音频文件。

系统要求

• 软件环境：MATLAB (包含信号处理或图像处理相关基础工具箱)。
• 操作系统：Windows, macOS 或 Linux 均可。
• 硬件要求：具有输出音频文件的权限，内存满足音频数据处理需求。

实现逻辑与算法细节

#### 1. 载体与信息预处理 系统首先通过数学公式生成440Hz的采样频率为44100Hz的正弦波，并将其线性缩放至16位整数范围（-32768到32767），这是为了能够直接操作二进制位。 对于秘密二值图像，系统将其转换为逻辑矩阵，并采用“展平”策略将二维像素矩阵重组为一维二进制比特流，以便顺序嵌入。

#### 2. LSB嵌入算法 核心算法采用LSB替换法。在嵌入阶段，系统遍历比特流中的每一位：

• 定位音频采样点：将每个像素值分配给一个待处理的音频采样点。
• 位操作：利用bitset函数，逻辑性地修改采样点16位二进制数据中的最低位（第1位）。
• 幅值还原：嵌入后的整数数据被重新归一化到-1.0至1.0之间，确保符合标准音频文件的存储规范。

#### 3. 提取与重构方案 提取过程是嵌入的逆向操作。系统读取生成的含密音频并重新量化为16位整数：

• 位捕获：利用bitget函数逐个读取音频采样点的最低有效位。
• 维度恢复：根据预记录的原始维度信息，将提取出的长序列比特流重新重塑（reshape）为矩阵形式。
• 类型转换：将比特流还原为布尔（logical）类型，从而恢复原始二值图像。

#### 4. 性能分析指标 系统通过两个核心指标来衡量隐藏系统的有效性：

• 误码率（BER）：通过计算原始像素比特与提取比特之间的差异比例，验证传输的准确性。
• 信噪比（SNR）：通过原始音频信号能量与嵌入噪声（LSB修改产生的偏差）能量的比值，计算以分贝（dB）为单位的信噪比。SNR值越高，代表隐藏的痕迹越小，透明度越高。

#### 5. 可视化分析 窗口界面通过四部分展示结果：

• 图像对比：直观展示提取出的图像是否与原始图像一致。
• 波形对比：将原始和含密音频在微秒级别进行叠加对比，证明宏观上的波形重合度。
• 误差分布：提取出由于隐藏信息而产生的“残留噪声”，反映量化变化的纹理。