．DCT图像隐写实验。 1）提前准备载体图像（如lena600.bmp或其它灰度图）和待隐藏信息（以文本文件的形式准备好，内容不得重复，文件小一点，最好不要超过0.3KB）； 2）编写DCT图像隐写算法，将待隐藏的信息隐写至载体图像，得到伪装图像； 3）在视觉上对载体图像和伪装图像进行比较，进一步用差异图、直方图等方式对二者进行更详细的比较和分析。

DCT（离散余弦变换）图像隐写是一种将信息嵌入载体图像的技术。下面是一个简单的Python代码示例，可以实现DCT图像隐写。

1. 准备载体图像和待隐藏信息

首先，我们需要准备载体图像和待隐藏信息。载体图像可以是任何灰度图像，我们以lena600.bmp为例。待隐藏信息可以是文本文件，内容不能重复，最好不要超过0.3KB。

2. 编写DCT图像隐写算法

接下来，我们编写DCT图像隐写算法来将待隐藏信息嵌入载体图像中，并生成伪装图像。

from PIL import Image
import numpy as np

# 载入载体图像和待隐藏信息
img = Image.open('lena600.bmp').convert('L')
msg = open('message.txt', 'r').read()

# 将待隐藏信息转换为二进制
msg_bin = ''.join(format(ord(i), '08b') for i in msg)
msg_len = len(msg_bin)

# DCT变换
dct = np.asarray(img).astype(np.float32)
dct = np.round(np.fft.dct(np.fft.dct(dct.T, norm='ortho').T, norm='ortho'))

# 将待隐藏信息嵌入DCT系数中
for i in range(dct.shape[0]):
    for j in range(dct.shape[1]):
        if msg_len > 0:
            dct[i][j] = dct[i][j] + int(msg_bin[0])
            msg_bin = msg_bin[1:]
            msg_len -= 1
        else:
            break

# 逆DCT变换
idct = np.round(np.fft.idct(np.fft.idct(dct.T, norm='ortho').T, norm='ortho'))
img_secret = Image.fromarray(idct.astype(np.uint8))

# 保存伪装图像
img_secret.save('lena_secret.bmp')

3. 对载体图像和伪装图像进行比较和分析

最后，我们可以对载体图像和伪装图像进行比较和分析。可以使用差异图、直方图等方式来比较二者。例如，我们可以使用以下代码生成差异图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成差异图
diff = np.abs(np.asarray(img) - np.asarray(img_secret))
plt.imshow(diff, cmap='gray')
plt.show()

差异图可以显示出载体图像和伪装图像之间的差异。我们还可以通过直方图来比较二者。例如，我们可以使用以下代码生成载体图像和伪装图像的直方图：

# 生成载体图像和伪装图像的直方图
plt.hist(np.asarray(img).ravel(), bins=256, range=[0, 256], color='r', alpha=0.5)
plt.hist(np.asarray(img_secret).ravel(), bins=256, range=[0, 256], color='g', alpha=0.5)
plt.legend(['Original', 'Stego'])
plt.show()

直方图可以显示载体图像和伪装图像之间的像素值分布。