LSB_extract

LSB_extract是一种隐写术中的技术，它用于从数字图像中提取最低有效位（Least Significant Bit）中隐藏的信息。在这种技术中，最低有效位通常被用作隐藏信息的容器。通过对图像的像素进行修改，将隐藏的信息嵌入到最低有效位中。然后，使用LSB_extract算法可以检测和提取出嵌入在图像中的隐藏信息。这种技术常用于数字水印、隐写和加密等应用领域。

相关问题

lsb隐写matlab

LSB隐写术（Least Significant Bit Steganography）是一种将信息隐藏在图像中最低有效位上的技术。在Matlab中进行LSB隐写可以使用LSBembed函数来嵌入信息，使用LSB_extract函数来提取信息。嵌入信息的过程首先需要输入待隐藏的信息，然后选择图像和LSB参数进行嵌入操作。提取信息的过程则是通过提取图像像素的LSB位并将其转换为相应的Unicode编码来获取隐藏的信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【语音隐写】基于matlab LSB语音隐藏【含Matlab源码 431期】](https://blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/114296638)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [基于MATLAB的空域替换算法的信息隐写系统(LSB/MLSB/随机替换/调色板替换)](https://blog.csdn.net/baiduwaimai/article/details/106634308)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python LSB隐写术 pillow

LSB隐写术是一种将信息隐藏在图像中的方法，其中信息位被嵌入到图像像素的最低有效位中，以避免对图像质量的显著影响。Pillow是Python的一个图像处理库，可用于在Python中实现LSB隐写术。

下面是一个使用Pillow库实现LSB隐写术的示例代码：

from PIL import Image

# 将文本信息转换为二进制字符串
def text_to_bits(text):
    bits = bin(int.from_bytes(text.encode('utf-8'), 'big'))[2:]
    return bits.zfill(8 * ((len(bits) + 7) // 8))

# 将二进制字符串转换为文本信息
def bits_to_text(bits):
    n = int(bits, 2)
    return n.to_bytes((n.bit_length() + 7) // 8, 'big').decode('utf-8', errors='replace')

# 将信息嵌入到图像中
def embed_message(image_path, message):
    image = Image.open(image_path)
    pixel_list = list(image.getdata())
    message_bits = text_to_bits(message)
    if len(message_bits) > len(pixel_list):
        raise ValueError('Message too long to embed in image')
    for i in range(len(message_bits)):
        pixel = pixel_list[i]
        new_pixel = tuple((pixel[j] & 254) | int(message_bits[i][j]) for j in range(3))
        pixel_list[i] = new_pixel
    stego_image = Image.new(image.mode, image.size)
    stego_image.putdata(pixel_list)
    return stego_image

# 从图像中提取信息
def extract_message(image_path):
    image = Image.open(image_path)
    pixel_list = list(image.getdata())
    message_bits = ''
    for pixel in pixel_list:
        message_bits += bin(pixel[0] & 1)[2:]
        message_bits += bin(pixel[1] & 1)[2:]
        message_bits += bin(pixel[2] & 1)[2:]
    message = bits_to_text(message_bits)
    return message

使用示例：

# 将信息嵌入到图像中
stego_image = embed_message('original_image.png', 'This is a secret message')
stego_image.save('stego_image.png')

# 从图像中提取信息
message = extract_message('stego_image.png')
print(message)

需要注意的是，使用LSB隐写术嵌入信息会对图像造成一定程度的失真，因此需要根据实际需求选择合适的图像和信息长度。