在MATLAB环境下，如何利用LSB算法进行图像隐藏与提取，并确保隐藏信息的安全性？请提供详细的步骤和代码实现。

为了更好地掌握LSB算法在图像隐藏与提取中的应用，并确保信息的安全性，推荐参考《MATLAB实现的LSB图像隐藏与提取技术》这一资源。这份资料将为你提供深入的分析和应用指导，直接关联到你当前的问题。

参考资源链接：[MATLAB实现的LSB图像隐藏与提取技术](https://wenku.csdn.net/doc/29efid8mh1?spm=1055.2569.3001.10343)

LSB算法（最小显著位算法）是一种简单有效的数字图像隐写技术，它通过替换图像像素值的最低有效位来隐藏信息，这样做的优势是不会对图像的整体外观造成显著的影响，从而达到隐写的目的。

在MATLAB中实现LSB算法的基本步骤如下：

1. 读取载体图像和秘密图像，并确保它们具有相同的尺寸和数据类型。
2. 将秘密图像的像素值转换为二进制序列。
3. 对载体图像的每个像素的最低有效位进行修改，将秘密图像的二进制信息嵌入其中。
4. 保存修改后的图像，即为含有隐藏信息的新图像。
5. 提取过程则是上述过程的逆向操作，即从含有隐藏信息的图像中提取出秘密图像的二进制序列，并转换回图像格式。

在MATLAB代码中，这个过程可以通过以下伪代码来实现（代码片段）：

    % 读取图像
    carrierImage = imread('carrier.jpg');
    secretImage = imread('secret.png');
    
    % 确保图像尺寸一致
    [rows, cols, ~] = size(carrierImage);
    [rows, cols, ~] = size(secretImage);
    
    % 转换图像到二进制
    carrierBin = im2bin(carrierImage);
    secretBin = im2bin(secretImage);
    
    % 嵌入信息
    stegoBin = carrierBin;
    stegoBin(1:secretBin.length) = secretBin(1:secretBin.length);
    
    % 转换回图像并保存
    stegoImage = bin2im(stegoBin);
    imwrite(stegoImage, 'stego.jpg');
    
    % 提取信息（已知载体和隐写过程）
    % ...

注意，在实际应用中，为了提高安全性，可以采用密钥技术来进一步隐藏嵌入信息的位置，或者使用更复杂的隐写算法来提高抗分析能力。

在掌握了LSB算法的MATLAB实现之后，如果你想进一步深入了解图像处理和信息安全相关的知识，特别是数字水印、编码技术等方面的内容，继续探索《MATLAB实现的LSB图像隐藏与提取技术》会是一个很好的选择。这份资料不仅覆盖了基础的实现步骤，还提供了对算法安全性的分析，能够帮助你构建更加稳固的隐写方案。

参考资源链接：[MATLAB实现的LSB图像隐藏与提取技术](https://wenku.csdn.net/doc/29efid8mh1?spm=1055.2569.3001.10343)