matlab实现gpc隐写算法

GPC（Generalized Pixel Complexity）是一种基于像素复杂度的隐写算法，其实现步骤如下：

1. 读入载体图像和秘密信息图像，将它们转换为灰度图像。

2. 对秘密信息图像进行二值化处理，得到二值秘密信息图像。

3. 对载体图像进行分块处理，每个块的大小与秘密信息图像相同。

4. 对每个块中的像素进行GPC值的计算。GPC值是对每个像素的二进制表示进行异或操作并统计1的个数。

5. 将二值秘密信息图像嵌入到GPC值最小的那些块中，嵌入的方式是对载体图像中GPC值最小的像素进行修改，使其与秘密信息图像中对应位置的像素值相同。

6. 将处理后的载体图像输出。

下面是一个简单的 Matlab 实现：

% 载入载体图像和秘密信息图像
carrier = imread('carrier.jpg');
secret = imread('secret.jpg');

% 转换为灰度图像
carrier_gray = rgb2gray(carrier);
secret_gray = rgb2gray(secret);

% 对秘密信息图像进行二值化处理
secret_bw = im2bw(secret_gray);

% 分块处理
block_size = size(secret_bw);
carrier_blocks = mat2cell(carrier_gray, block_size(1)*ones(1,size(carrier_gray,1)/block_size(1)), block_size(2)*ones(1,size(carrier_gray,2)/block_size(2)));

% 计算GPC值
gpc_values = cellfun(@(block) bitcount(bitxor(block(:), 255)), carrier_blocks);

% 找到GPC值最小的块
[min_gpc, min_gpc_index] = min(gpc_values(:));
[min_gpc_row, min_gpc_col] = ind2sub(size(gpc_values), min_gpc_index);

% 嵌入秘密信息
secret_bit = secret_bw(min_gpc_row, min_gpc_col);
carrier_blocks{min_gpc_row, min_gpc_col}(1) = bitset(carrier_blocks{min_gpc_row, min_gpc_col}(1), 1, secret_bit);

% 合并块为图像
result = cell2mat(carrier_blocks);

% 输出处理后的图像
imwrite(result, 'result.jpg');

需要注意的是，由于 GPC 算法嵌入秘密信息时只修改了一个像素，因此嵌入的秘密信息量比较小，适用于一些小型的秘密信息隐藏场景。