MATLAB实现LSB数字水印算法源代码解析

"LSB算法在数字水印中的应用" LSB（Least Significant Bit，最低有效位）算法是数字水印领域中的一个经典方法，主要用于图像隐藏和保护版权信息。此算法的原理是利用图像像素值的最低位进行信息嵌入，因为这些位对人眼感知图像质量的影响最小，因此可以在不明显改变图像视觉效果的情况下，有效地隐藏数据。 在提供的MATLAB代码中，我们可以看到一个简单的LSB算法实现过程： 首先，通过`clearall`清除所有变量，确保程序开始时的环境干净。然后，使用`cputime`记录程序开始时间，以便计算处理时间。 接下来，程序读取两幅图像：`cover_object`代表原始图像（被嵌入水印的图像），`message`则包含要嵌入的水印信息。这里，`imread`函数用于读取图像，并将它们转换为适当的数据类型。`message`被转换为`double`类型，然后除以2并取整，目的是将其数值范围限制在0和1之间，便于与图像像素的LSB位进行匹配。 为了适应图像的大小，`message`的尺寸被调整以适应嵌入到`cover_object`中。使用嵌套循环，将水印信息逐个像素地嵌入到原始图像的最低有效位中。这个过程由`for`循环完成，对于原始图像的每个像素，用其对应位置的水印信息替换其最低位。 嵌入水印后的图像被保存为`'lsb_watermarked.bmp'`，同时，原始图像和带有水印的新图像被显示出来，以便于比较。使用`subplot`函数创建一个图窗，其中包含两个子图，分别显示原始图像和带有水印的图像。 最后，程序计算处理时间(`elapsed_time`)以及嵌入水印后图像的峰值信噪比（PSNR，Peak Signal-to-Noise Ratio），这是一项衡量图像质量的重要指标。PSNR值越高，表示图像质量越好，这里通过`psnr`函数计算。 这段MATLAB代码演示了如何使用LSB算法在数字图像中嵌入和隐藏水印信息，展示了LSB算法在数字水印应用中的基本操作。这种方法虽然简单，但在实际应用中可能会受到一些攻击，如图像压缩、滤波等，这些都可能导致水印信息的丢失或破坏。因此，在更高级的应用中，通常会结合其他技术来增强水印的鲁棒性。