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LSB顺序隐写被用Java实现。

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简介:
没有积分的私聊,我保证将您收到的所有消息百分之百地发送给您。 1、算法的核心在于:首先,读取图片A,并从中提取其RGB三个通道的数据,随后将这些数据转换成三个矩阵,分别标记为a1、a2和a3。其次,读取文件B,将其转换为比特流b。最后,对比特流b进行逐位遍历,得到比特 b1、b2、b3、b4、b5、b6等一系列数据,并将这些数据依次替换为矩阵a1第一个元素的最低位、a2第一个元素的最低位、a3第一个元素的最低位,以此类推;同样地,将b4替换为a1第二个元素对应的最低位。 2、具体实现如下: 1、隐写技术应用:利用Java的ImageIO库读取图片,从而获取其RGB通道的信息。 2、文件嵌入处理:借助Java NIO库读取被嵌入的文件,并将其转换为字节数组。需要强调的是,原生方法得到的字节数组是字节类型的数据结构;然而为了满足算法的精细化要求,还需要对得到的字节数组进行进一步的转换和封装处理,最终将其转化为形如“10101”的二进制数组。例如,如果读取到的文件字节数组的第一个元素值为63(十进制),则需要将其转换为“00111111”的二进制数组。同时需妥善保存文件的总长度信息。 3、按照预定算法流程遍历二进制数组:当遍历到的数值为0时,将矩阵对应的元素与十六进制值0xfe进行按位与运算操作(与运算),从而将该元素的最低位设置为0;当遍历到的数值为1时, 将矩阵对应的元素与十六进制值0x01进行按位或运算操作(或运算),从而将该元素的最低位设置为1. 4、生成含隐写信息的图像:完成上述步骤3的操作后, 将经过隐写处理后的矩阵写成一张全新的图片。 3、读取操作的具体步骤如下: 1、使用Java ImageIO库读取图片并获取其RGB通道信息。 2、利用隐写技术步骤3中得到的文件长度信息, 遍历图片的像素矩阵。值得注意的是, 为了后续步骤能够顺利进行, 需要对得到的“100100......”序列进行封装处理, 将每八位二进制序列封装为一个数组;最终会得到一系列包含八位二进制序列的数组集合. 3、对步骤2中获得的数组集合进行转换处理: 例如,“00111111”应该转换为一个表示数值63的字节类型数据, “ “ 应该转换为-63 (十六进制)。这一步将会得到一个字节类型的数据数组. 4 、将步骤3中得到的字节类型数据数组写入文件. 需要特别指出的是, 写入的文件格式应与隐写模块步骤二中读入的文件格式保持一致. 5 、程序运行环境要求: 1.安装Java8开发环境。 2.进入包含可执行jar文件的目录, 使用命令行执行命令 `java -jar 2016115130.jar` 。 3.按照提示输入嵌入和被嵌入的文件名, 并注意路径问题的设置。

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客服
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  • Java语言LSB技术
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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。
  • LSB位图Java
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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。
  • 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。
  • JavaLSB图像及提取技术
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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。
  • LSB图像的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。
  • 在MATLAB中LSB与检测
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    本研究探讨了在MATLAB环境中通过LSB(最不显著位)技术进行图像隐写及检测的方法。实验分析了不同场景下的信息隐藏效率和安全性,为数字信息安全领域提供了有价值的参考。 实现了MATLAB的LSB隐写及检测功能。主要的检测代码包括直方图分析和RS检测方法。
  • LSB_LSB替代_lionvpo__
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    Lionvpo提出了一种基于LSB替代的图像隐写技术,该方法通过优化LSB位的替换策略,实现了更高的信息隐藏量和更好的鲁棒性。 LSB(Least Significant Bit,最低有效位)隐写术是一种数据隐藏技术,它利用了数字图像在二进制表示中最不重要的位来进行信息的隐藏。“LSB替换”指的是通过修改图像像素的最低有效位来嵌入秘密信息的过程。这里,“lionvpo”的具体含义未明。 隐写术是信息安全领域的一个分支,其目标是在不引起他人注意的情况下,在载体(如图像、音频或文本)中嵌入秘密数据。 LSB隐写术的工作原理如下:每个像素在计算机内部都是用多个二进制位来表示的,这些位按照重要性从高到低排列。LSB隐写术选择图像的每个像素的最低有效位,并将其替换为要隐藏的信息的一个位。由于最低有效位对于人眼感知图像颜色的影响最小,因此这种操作几乎不会改变图像的视觉效果,从而实现了秘密信息的隐藏。 具体实现步骤如下: 1. **预处理**:需要准备待隐藏的信息(如文本、图像或音频)和承载信息的载体图像。载体图像应足够大以容纳所有秘密信息。 2. **信息编码**:将秘密信息转换成二进制形式,如果必要的话使用分块编码方式来确保全部信息都能被隐藏。 3. **位替换**:遍历每个像素,并取出其RGB通道的最低有效位进行替换。用秘密信息相应部分的二进制位代替这些位置上的值。 4. **保存结果**:完成上述操作后,将修改后的图像保存下来。对于其他人来说,这个图像看起来与原始图像几乎无异,但实际上它包含了隐藏的信息。 5. **信息提取**:接收者需要知道哪些图像是被用来隐藏信息的,并使用相同的方法读取这些位以逆向解码得到秘密数据。 然而,LSB隐写术并非绝对安全。由于信息隐藏在最低有效位中,在进行图像压缩、缩放或滤波等操作时容易导致信息丢失或者破坏。此外,专业的检测工具和分析人员可以识别出这种痕迹,因此实际应用中通常会结合其他更复杂的隐写技术以提高安全性。 LSB隐写术是一种基础的隐写技术,虽然直观且易于实现,在实际使用中需要考虑其安全性和鲁棒性。对于信息安全的研究者和爱好者来说,理解和掌握这种技术有助于理解信息隐藏的基本原理,并为进一步研究高级隐写术奠定基础。
  • 基于LSB算法的BMP图片
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    本研究探讨了利用LSB算法在BMP图像中嵌入隐藏信息的技术,详细描述了该隐写方法的设计与实现过程。 基于LSB算法的BMP图片隐写,使用Python实现,通过取RGB值的最后一位来存储信息。
  • 基于LSB算法的数字技术
    优质
    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。