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利用Java技术,对LSB位图隐写进行实现。

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简介:
通过使用Java编程语言,完成了lsb隐写技术的实现。该程序配备了一个简化的图形用户界面,并将其隐写和解密功能模块化设计,使得路径的调整更加灵活便捷。具体的操作路径可以在源代码中进行相应的修改和调整。

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客服
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  • LSBJava
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    本项目为使用Java语言实现的一种 LSB(最不显著位)图像隐写算法。它允许用户在常见图片格式中嵌入隐藏信息以达到数据传输的目的。 使用Java语言实现的LSB隐写技术包含一个简单的图形界面。该系统将隐写和解密功能模块化设计,并允许用户在代码中自行调整文件路径。
  • JavaLSB及提取
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    本项目采用Java编程语言实现了基于LSB(最低有效位)算法的图像隐写与信息提取技术。该技术能有效地隐藏文本信息于图片之中,同时保证了较好的隐蔽性和安全性,在不破坏原图视觉效果的情况下实现信息的加密传输和存储。 使用Java实现LSB图片隐写与提取功能的两个类可以直接通过JDK编译运行,并输入相应的参数进行操作。
  • Java语言LSB顺序
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    本研究探讨了利用Java编程语言实现基于LSB(最不显著位)顺序隐写的图像信息隐藏技术,旨在提升数据隐蔽性和安全性。 算法核心: 1. 读取图片A并获取其RGB三个通道的数据,将其转换为矩阵a1, a2, a3。 2. 将文件B转成比特流b。 3. 遍历比特流b中的每一个比特(如b1、b2等),将这些比特依次嵌入到矩阵a1、a2和a3的元素最低位中。 具体实现: 隐写: - 使用Java ImageIO读取图片,获取其RGB通道信息。 - 利用Java NIO读取文件B并将其转换为byte数组。接着需要把得到的每个字节进一步处理成形如10101这样的二进制序列(例如63被转化为00111111)。同时记录下这个文件的大小信息。 - 按照算法,遍历上述生成的比特流: - 如果当前值为0,则将对应的RGB矩阵元素与十六进制数0xfe进行位运算,使得该位置变为零; - 若当前值为1,则执行或操作(即用0x01与其做按位或),确保最低位是1。 - 最后生成新的图片文件。 读取: - 使用Java ImageIO再次加载含有嵌入信息的图像,并获取其RGB通道数据。 - 根据隐写过程中记录下来的被隐藏文件大小,遍历像素矩阵以提取出比特流(即0101...这样的序列),并将其每8位组合成一个字节数组。 - 将上述步骤得到的二进制序列转换回原始的byte类型数据。例如将“00111111”转为63,而“10111111”则对应于-63。 - 最终创建一个新的文件,并以与隐写时读取相同的格式保存这些字节。 程序使用方法: - 安装Java 8环境; - 在命令行中进入包含jar包的目录执行 `java -jar [你的Jar文件名]` 命令; - 根据提示输入需要嵌入和被隐藏的文件路径。
  • 基于LSB算法的数字
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    本研究探讨了利用LSB算法进行数字图像中的信息隐藏技术,分析其安全性与鲁棒性,并提出了一种改进方案以提高数据嵌入量和隐蔽性。 经典的LSB算法主要用于对BMP图像进行数字隐写。由于不同的图像压缩算法,目前仅支持BMP格式的图片。未来将更新以支持JPEG和GIF格式的图像版本。
  • LSB的MATLAB
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    本文介绍了基于MATLAB平台的LSB图像隐写技术的实现方法,探讨了如何在保持图片视觉效果的同时嵌入秘密信息。 LSB图片隐写技术的MATLAB实现方法。
  • LSB算法在Matlab中像与视频的_代码_下载
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    本资源提供基于LSB算法的图像和视频隐写技术的Matlab实现代码。通过修改最低有效位嵌入秘密信息,确保数据隐藏的安全性和不可见性。适合研究学习使用。 在 MATLAB 中使用 LSB 算法实现图像隐写术的步骤如下: 1. 运行 `hideGui.m` 脚本以将输入文本段落件隐藏到输入图像中。 2. 提供文件名并点击“Hide”按钮,生成名为 secret.bmp 的隐形图。 对于视频隐写术: 1. 运行 `videoSteganography.m` 脚本来在输入视频中隐藏输入的文本段落件。 2. 输入文件名称,并点击“Hide”按钮以生成输出为 output.avi 的隐形视频和 key.txt 格式的密钥。 3. 若要提取数据,请运行 `retrieveGui.m` 并使用隐形图像作为源,留空密钥框。
  • LSB的MATLAB
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    本项目提供了一种在MATLAB环境下实现 LSB(最低有效位)图像隐写的工具与方法,适用于信息隐藏和数字水印技术的研究。 LSB(最低有效位)隐写术是一种数据隐藏技术,它利用数字图像的每个像素的最低位来存储秘密信息。这种技术在不显著改变原始图像外观的情况下,可以将秘密信息嵌入到图像中。MATLAB作为一种强大的数学计算和可视化工具,非常适合用于实现LSB隐写术。 我们需要理解LSB隐写的原理:在二进制表示的图像中,每个像素由红、绿、蓝三个通道组成,每个通道又包含若干位来表示颜色深度。LSB隐写就是将秘密信息的二进制流替换掉原始图像像素的最低位,从而达到隐藏信息的目的。这种方法对人眼来说几乎察觉不到图像的变化,但可以有效地隐藏信息。 在MATLAB中实现LSB隐写通常包括以下步骤: 1. **读取原始图像**:使用`imread`函数读取图像,并将其转换为二进制矩阵形式。 ```matlab originalImage = imread(lena.bmp); ``` 2. **处理秘密信息**:将秘密信息(如文本或图像)转化为二进制形式。如果是文本,可以先用`uint8`函数转换为ASCII码,再转换为二进制;如果是图像,则直接读取其二进制数据。 3. **嵌入秘密信息**:遍历图像的每一个像素,并根据需要隐藏的信息长度选择合适的像素位置替换LSB。 ```matlab % 假设我们有隐藏代码文件hidden_data.txt hiddenData = uint8(fileread(hidden_data.txt)); for i = 1:size(originalImage, 1) for j = 1:size(originalImage, 2) % 取出R、G、B通道的LSB rLSB = bitand(originalImage(i,j,1), 1); gLSB = bitand(originalImage(i,j,2), 1); bLSB = bitand(originalImage(i,j,3), 1); % 将隐藏数据的二进制位替换LSB if ~isempty(hiddenData) rNewLSB = hiddenData(1); gNewLSB = hiddenData(2); bNewLSB = hiddenData(3); originalImage(i,j,1) = bitand(originalImage(i,j,1), 0b1111_1100) | (rNewLSB << 1); originalImage(i,j,2) = bitand(originalImage(i,j,2), 0b1111_1000) | (gNewLSB << 2); originalImage(i,j,3) = bitand(originalImage(i,j,3), 0b1111_0000) | (bNewLSB << 3); hiddenData(4:end); % 移除已使用的位 end end end ``` 4. **保存嵌入信息后的图像**:使用`imwrite`函数将修改后的图像保存。 ```matlab watermarkedImage = uint8(originalImage); imwrite(watermarkedImage, lsb_watermarked.bmp); ``` 5. **提取隐藏信息**:通过读取水印图像并恢复LSB,可以提取出隐藏的信息。提取代码通常与嵌入代码类似,只是方向相反。 ```matlab % 提取代码位于extract_data.txt extractedData = []; for i = 1:size(watermarkedImage, 1) for j = 1:size(watermarkedImage, 2) rLSB = bitand(watermarkedImage(i,j,1), 0b0000_0001); gLSB = bitand(watermarkedImage(i,j,2), 0b0000_1111) >> 3; bLSB = bitand(watermarkedImage(i,j,3), 0b1111_0000) >> 4; extractedData = [extractedData; rLSB, gLSB, bLSB]; end end % 将二进制数据转换回原格式 extractedText = char(uint8(extractedData)); disp(extractedText); ``` 以上就是基于MATLAB的LSB隐写术实现过程。这种技术在信息安全、版权保护等领域有一定的应用,但需要注意的是,LSB隐写术并不是一种绝对安全的隐藏方法,因为有些图像处理技术可能会破坏隐藏的信息。因此,在实际应用中需要结合其他加密和安全措施来提高安全性。
  • MATLABLSB算法的数字水印(含源码)-第3163期.mp4
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    本视频讲解如何使用MATLAB通过LSB算法进行图像隐写和数字水印嵌入,包含完整代码分享。适合初学者快速入门该领域。观看者可直接实践操作,掌握基本的数字信息隐藏技术。 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码,这些代码均能运行且经过验证可用,适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m以及用于调用的功能m文件。无需额外操作即可直接查看程序运行结果。 2. 运行环境为Matlab 2019b版本;如遇问题,请根据提示进行修改或寻求帮助。 3. 使用步骤如下: - 步骤一:将所有代码文件放置于Matlab当前工作目录中; - 步骤二:双击打开main.m文件; - 步骤三:点击运行,等待程序执行完毕以获取结果。 4. 若需要更多服务或帮助,请联系博主。提供的服务包括但不限于: 1. 博客或资源的完整代码提供 2. 期刊论文中的Matlab实现复现 3. 客制化Matlab程序开发 4. 科研项目合作
  • LSBPython程序将文件通过最低有效转换为
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    本项目采用Python编程实现LSB(最底有效位)隐写技术,能够将秘密信息嵌入到图片的二进制数据中,并从其中提取出来,确保数据隐蔽传输。 LSB隐写术是一种利用最低有效位技术在图像文件中隐藏数据的方法,并通过Python程序实现。该方法的基本原理是将待隐藏的信息存储于每个像素的RGB分量的第一位上,因为人眼对这种细微变化不易察觉。如果第一个有效位不足以容纳所有信息,则会继续使用第二、第三等后续的有效位。 为了执行LSB隐写术,我编写了一个名为“LSBSteg”的模块,它基于OpenCV库来操作图像中的数据存储。该程序首先尝试利用每个像素的第一位进行信息隐藏;只有当这些位置被占满后,才会转向使用第二、第三等后续的有效位。 主要功能包括: 1. `encode_text`:此函数接收一个字符串作为输入,并将其通过LSB隐写技术嵌入到图像中。 2. `encode_image`:该功能允许用户将另一张图片的数据隐藏进目标图像内,同样采用的是基于像素RGB分量的最低有效位来实现数据隐蔽。
  • LSB和RSA.zip
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    本资料包探讨了两种广泛使用的加密算法——LSB(最低有效位)与RSA在图像隐藏中的应用。内含相关理论介绍、代码实例及实验分析,适合对信息安全感兴趣的读者深入学习研究。 基于LSB和RSA的图片隐藏技术适用于24位位图。