顺序LSB算法：图像隐藏与信息嵌入实现

顺序LSB（Least Significant Bit）算法是一种在图像隐写术中常用的信息隐藏技术，它利用了图像像素的最低有效位（LSB）来嵌入秘密数据。在提供的代码片段中，我们看到一个 MATLAB 函数 `lsbhide` 实现了这一过程。该函数接受三个参数：原始图像（cover），包含秘密信息的文本文件（如 'test.txt'），以及目标嵌入信息后的隐藏图像（result.bmp）。以下是对这段代码的知识点详细解释： 1. **图像读取与预处理**： - `cover = imread('G:\\v\\̿\\ѧϰ\\\\531452d055f46\\test.bmp')`：读取名为 'test.bmp' 的图像作为原始数据源。 - `ste_cover = cover;`：将原始图像赋值给 ste_cover，保留原始图像的格式。 - `ste_cover = double(ste_cover);`：将图像转换为双精度浮点数，便于后续处理。 2. **打开文本文件并读取数据**： - `f_id = fopen('G:\\v\\̿\\ѧϰ\\\\531452d055f46\\test.txt','r');`：打开文本文件，以二进制模式读取。 - `[msg, len_total] = fread(f_id, 'ubit1');`：读取文件中的二进制数据（ubit1 表示单个无符号二进制位），存储在 msg 变量中，并获取总位数 len_total。 3. **信息嵌入**： - `m, n = size(ste_cover);`：获取图像的行数和列数。 - 使用两个嵌套循环，遍历图像的每个像素： - `ste_cover(f1,f2) = ste_cover(f1,f2) - mod(ste_cover(f1,f2), 2) + msg(p,1);`：将当前像素的最低有效位替换为隐藏信息（msg(p,1)），同时保持整数范围。 - `p = p + 1;`：每次循环后，移动到下一个隐藏位。 - 当 `p == len_total` 时，表示所有隐藏信息已嵌入，跳出循环。 4. **处理溢出**： - 判断嵌入的长度是否超过图像像素总数，若超过则抛出错误，防止数据丢失或破坏图像完整性。 5. **转换回图像格式并保存**： - `ste_cover = uint8(ste_cover);`：将处理后的数据转换回原图像的整数范围（uint8），确保图像不失真。 - `imwrite(ste_cover, 'G:\\v\\̿\\ѧϰ\\\\531452d055f46\\result.bmp');`：将嵌入信息后的图像写入 'result.bmp' 文件。 - 最后，使用 `subplot` 函数展示原始图像（未隐藏信息）和隐藏信息后的图像，便于对比查看。 总结来说，这个顺序LSB算法通过逐个替换图像的最低有效位来实现信息隐藏，具有良好的隐藏效果和图像质量保持。这是一种简单的但实用的隐写方法，适用于对图像数据进行轻度保护和秘密通信。