MATLAB实现可逆图像数据隐藏痕迹隐藏的源代码

资源摘要信息:"matlab代码左移-hideridh:“隐藏可逆图像数据隐藏所留下的痕迹的第一步”的源代码" 1. 数据隐藏技术概览: 数据隐藏技术是一种在数字媒体（如图像、音频和视频）中嵌入秘密信息的方法，旨在不易被第三方察觉。数据隐藏技术的其中一个重要分支是可逆图像数据隐藏（RIDH），它能够在提取隐藏信息之后完美地恢复原始图像，即保持信息的可逆性。RIDH技术的关键在于不留下明显的痕迹，从而避免引起注意。 2. 基于直方图移位的可逆图像数据隐藏: 直方图移位（Histogram Shifting, HS）是一种常见的RIDH技术。基本原理是在图像直方图的某些区间内嵌入数据，而不影响图像的视觉质量。当这些数据被提取后，图像能够恢复到其原始状态。在预测误差扩展（Prediction Error Expansion, PEE）的框架下结合直方图移位，可以实现更高效的隐藏容量和更好的隐蔽性。 3. PEE-HS RIDH方法: PEE-HS RIDH方法是该领域的一种创新技术，它结合了预测误差扩展和直方图移位两种策略。该方法通过扩展预测误差来嵌入数据，同时利用直方图移位来确保图像恢复后的质量。通过这种方法，可以隐藏在嵌入过程中因预测误差扩展所留下的痕迹，使数据隐藏更加隐蔽。 4. MATLAB脚本解读: 项目提供的MATLAB脚本包括多个部分，每个脚本负责 RIDH 方法中的一个关键步骤。 - demo.m: 展示PEE-HS RIDH方法的演示脚本，能够隐藏嵌入轨迹同时保持图像的可逆性。 - PEHypthosis.m: 绘制预测误差直方图及其假设拉普拉斯模型的函数，这有助于分析预测误差分布特性。 - detParaCap2.m: 用于计算并找到嵌入容量参数（T_l 和 T_r），这些参数定义了数据嵌入的界限。 - embed.m: 实现将数据有效负载嵌入到图像封面的功能。 - jsdiv.m: 计算两个分布之间的Jensen-Shannon散度（JS散度），用于评估分布之间的相似度。 - mockErrDet.m: 生成替代预测错误的函数，用于构建更准确的隐藏模型。 - recovery.m: 负责数据提取和图像恢复的功能，确保提取信息后能够重建原始图像。 5.RIDH在安全领域的应用: RIDH技术在数字版权管理、秘密通信、信息隐藏、数字水印等安全领域有着广泛的应用前景。它不仅保证了信息的机密性，而且在信息被读取后，原始数据载体的内容不会受到影响，保障了数据载体的完整性。 6. 项目开源与合作: 该项目是开源的，这意味着任何研究者和开发者都可以自由地下载、使用和修改源代码，以满足不同的研究和商业需求。同时，项目维护者也鼓励用户提出疑问和建议，通过发送电子邮件至作者李东的官方邮箱进行交流和合作，有助于技术的持续改进和创新。 7. 系统环境配置: 源代码是使用Matlab R2017a版本编写的，因此用户在尝试运行这些脚本之前需要确保安装了相应版本的Matlab环境，这包括Matlab的开发工具箱、图像处理工具箱等。 总结以上内容，该资源为研究和应用RIDH技术提供了一个重要的工具集，通过PEE-HS技术结合直方图移位，能够在不改变图像外观的前提下，隐藏数据并保持可逆性。此外，该项目的开源性质为计算机安全领域的研究人员和工程师提供了一个合作与共享的平台。