MatLab实现图片LSB算法数字水印隐写功能源码下载

资源摘要信息:"该资源是一份完整的课程设计项目，主题是利用MatLab编程实现LSB（最低有效位）算法，并通过这一算法完成图片数字水印的隐写功能。该项目不仅源码齐全，还包括了详细的项目资料和说明文档，可以作为计算机及相关专业学生的参考材料。该资源的特点如下： 1. 高分项目源码：该项目源码得到了导师的悉心指导，并在答辩中获得了95分的高度评价，证明了项目的高质量和深度。 2. 测试运行成功：所有代码在上传之前都经过了详尽的测试，保证了功能上的完整性和预期效果，用户可以无后顾之忧地下载使用。 3. 适用人群广泛：该项目不仅适合计算机相关专业的学生和教师，如软件工程、计算机科学、区块链、人工智能、电子信息、物联网、通信工程、自动化等专业，还可以作为毕业设计、课程设计、作业或项目初期立项的参考材料。对于编程初学者来说，这也是一个非常有价值的学习资源。 4. 代码灵活性高：对于有一定编程基础的用户，可以在现有代码的基础上进行个性化修改，以实现额外的功能。同时，该项目也可直接用于学术和实践用途，如毕业设计、课程设计或作业。 文件名称列表中包含'部署说明文档.md'，这可能是一份详细的文档，用于说明如何部署和使用该资源。此外，'***.zip'文件可能包含了项目的所有相关文件和资源，而'LSBInformationHiding-main'目录则可能是项目的主要工作目录，包含了源代码和其他重要文件。 关于LSB算法，它是一种数字隐写术中常用的隐写技术。隐写术是指通过隐藏信息在不引人注意的载体中传输信息的技术。LSB算法的基本原理是利用数字图像文件中像素值的最低有效位来隐藏信息，因为最低有效位的改变通常不会影响到图像的视觉效果，从而达到隐写的目的。通过替换图片中像素值的最低有效位来嵌入水印信息，之后再从该图片中提取出隐藏的信息，这是LSB算法的核心步骤。 LSB算法的应用场景广泛，比如数字版权保护、信息隐藏通信、隐蔽标识等。这种技术的实现需要具备一定的图像处理和编程技能。MatLab作为一种强大的工程计算和数学分析软件，特别适合进行此类图像处理相关的算法实现和实验验证。通过MatLab可以更直观地观察图像处理的效果，并进行算法的快速实现和调整。 总的来说，这份资源是一个高质量的学习项目，不仅可以为学习者提供一个实用的工具，还可以加深对数字图像处理和隐写术的理解，对那些希望提高编程和图像处理能力的学生非常有帮助。"