基于LSB算法的数字水印嵌入与提取系统

资 源 简 介

该项目旨在利用MATLAB平台实现基于最低有效位（LSB）原理的数字水印技术。其核心逻辑是将秘密信息（如二值化图像或字符信息）嵌入到载体图像像素值的最低比特位中。由于最低位对比度贡献极小，修改该位不会引起人眼可察觉的视觉变化，从而实现信息的隐匿。系统具体包含以下流程：首先对载体图像进行位平面分解，定位至最低有效位平面；同时对输入的水印图像进行预处理，包括灰度化与二值化操作，确保水印信息以0和1的比特流形式存在。接着，利用逻辑运算或位替换函数，将载体图像第1个位平面的像素点替换为水印数据。在水印还原阶段，系

详 情 说 明

基于LSB算法的数字水印嵌入与提取系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台开发的数字图像处理系统。系统采用经典的最低有效位（Least Significant Bit, LSB）算法实现数字水印的嵌入与提取。其基本原理是利用图像像素值中最低位的比特对视觉感知影响微弱的特性，将二值化的秘密信息隐藏于载体图像中。该系统不仅实现了完整的水印处理流程，还集成了专业的图像质量评估模块，用于分析水印嵌入后的隐蔽性和提取效果。

功能特性

1. 交互式图像加载：支持通过图形化界面自主选择载体图像，并具备兼容性处理，可自动将彩色RGB图像转换为灰度图像。
2. 动态生成水印：系统内置了二值化水印生成逻辑，能够根据载体图像尺寸自动生成一个几何交叉形状的逻辑矩阵作为水印信号。
3. 位平面操作：利用位逻辑处理技术，精准定位载体图像的第1位平面，并执行比特替换。
4. 闭环提取机制：无需原始图像辅助，系统即可直接从含水印图像中恢复出隐藏的二进制数据。
5. 综合性能评价：定量计算含水印图像与原图之间的失真度，并评估提取出的水印与原始水印的相似度。
6. 多维可视化演示：提供处理前后的对比图谱以及底层位平面的深度分解视图，直观展示算法原理。

系统要求

1. 运行环境：MATLAB R2016a 或更高版本。
2. 硬件需求：具备图形显示能力的通用计算机。
3. 依赖组件：系统内置了兼容性函数，即使在未安装额外图像处理工具箱的环境下，也能通过内部逻辑完成核心指标计算。

实现逻辑与程序流程

系统通过一个集成化的脚本执行，具体流程如下：

1. 环境初始化与资源获取：

脚本启动后首先清空工作区变量并打开文件选择器。若用户未选择特定图像，系统将默认调用内置的测试图像。随后将图像统一转换为灰度模式，这是因为LSB算法针对单个位平面进行操作。

1. 水印信息的生成与预处理：

系统根据载体图像的行列尺寸，创建一个同比例的二维零矩阵。通过在矩阵中心区域绘制横纵重叠的矩形块，生成一个具有代表性的二值逻辑图。该步骤模拟了实际应用中经过二值化处理后的敏感信息或标识。

1. LSB嵌入算法实现：

这是系统的核心环节。程序调用比特设置函数，将载体图像中每个像素点的二进制表示形式中的最低位（第1位）替换为对应坐标的水印比特。由于LSB位对应的数值权重极小（仅占0-255中的1），因此生成的含水印图像在肉眼观察下与原图几乎完全一致。

1. 自动提取流程：

提取过程是嵌入的逆向操作。系统利用位屏蔽技术，通过位提取函数直接获取含水印图像中每个像素的第1位数据。提取出的0-1序列被重新格式化为逻辑图，从而还原出隐藏的水印内容。

1. 质量评估计算：

系统从三个维度对性能进行量化：

• 峰值信噪比(PSNR)：通过计算均方误差(MSE)评估载体受损程度，数值越高代表图像保真度越好。
• 结构相似性(SSIM)：通过内部实现的精简版算法，从亮度、对比度和结构三个方面衡量图像之间的特征相似性。
• 归一化相关系数(NC)：用于衡量提取出的水印与原始水印之间的吻合程度。

关键算法与实现细节分析

1. 像素级位替换逻辑：

系统巧妙地使用了位处理函数。在嵌入阶段，使用 bitset 函数将载体图像矩阵与水印逻辑矩阵进行按位结合；在提取阶段，使用 bitget 函数孤立出目标位。这种方式比普通的加减运算更具稳定性，避免了溢出导致的错误。

1. 图像相似度评估算法：

考虑到不同MATLAB环境的兼容性，系统中内置了自定义的 SSIM 计算函数。该函数通过获取两幅图像的均值、方差以及互相关系数，计算亮度分量和结构分量的乘积。C1 和 C2 常数的设置参考了学术界的通用标准，确保了评估结果的鲁棒性。

1. 结果呈现技术：

系统通过两个独立的窗口进行结果展示。第一个窗口展示宏观效果，包括原始载体、水印、含水印图像以及提取后的水印结果；第二个窗口展示微观细节，通过循环遍历展示原始图像与含水印图像的前三个位平面（Bit 1-3），用户可以清晰地观察到水印是如何仅存在于第1位平面而完全不影响更高位平面的。