【图像隐写】基于小波变换算法的隐写术的信息安全附matlab代码

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🔥内容介绍

一、引言

在数字化信息交互日益频繁的今天，信息安全已从 “加密传输” 向 “隐蔽传输” 延伸 —— 相较于传统加密技术将敏感信息转化为密文（易引发攻击者关注），图像隐写术通过将秘密信息隐藏于载体图像的冗余空间，实现 “无感知传输”，成为军事通信、隐私保护、版权认证等领域的关键技术。传统隐写算法（如 LSB 替换）直接修改图像空间域像素值，易导致图像失真、抗检测能力弱，难以应对现代隐写分析技术的攻击。

小波变换作为一种多分辨率分析工具，能够将图像分解为低频近似分量与高频细节分量，其频域分离特性与人类视觉系统（HVS）的感知特性高度契合 —— 高频分量对噪声不敏感，适合嵌入秘密信息且不易被察觉。基于小波变换的图像隐写术，通过在频域空间自适应嵌入信息，兼顾了隐藏容量、不可感知性与抗攻击能力，成为当前信息隐藏领域的研究热点。本文将深入剖析小波变换隐写术的核心原理，聚焦信息安全关键问题（如不可感知性、抗检测性、数据完整性），提出优化的隐写安全机制与防御策略，为敏感信息的隐蔽传输提供可靠技术支撑。

二、核心技术原理：小波变换与隐写机制

2.1 小波变换的多分辨率分析特性

小波变换（Wavelet Transform, WT）通过伸缩与平移操作，将图像信号分解为不同尺度、不同频率的分量，其核心优势在于 “时间 - 频率局部化”—— 既能捕捉图像的低频全局特征，又能精细刻画高频局部细节，完美适配图像的冗余信息分布特性。

2.1.1 离散小波变换（DWT）实现流程

针对数字图像的隐写需求，通常采用二维离散小波变换，具体步骤：

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% function psnr = psnr(recpixel,orgpixel,row,col);

% recpixel=double(recpixel);

% orgpixel=double(orgpixel);

% e2=(recpixel - orgpixel).^2;

% MSE=sum(sum(e2))/(row*col);

% psnr=10*log10(255^2/MSE)

function psnr = psnr(Watermark,AttackedWatermark)

x=Watermark;

y=AttackedWatermark;

if x== y

error('Images are identical: PSNR has infinite value')

end

x=double(x(:,:,1));

y=double(y(:,:,1));

d = mean( mean( (x(:)-y(:)).^2 ) );

m1 = max( abs(x(:)) );

m2 = max( abs(y(:)) );

m = max(m1,m2);

psnr = 10*log10( m^2/d );

🔗 参考文献

[1]赵刚,李建平,唐真,等.基于小波变换和Feistel密码结构的图像置乱技术[J].后勤工程学院学报, 2008(03):59-62+81.DOI:10.3969/j.issn.1672-7843.2008.03.014.

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2.16 时序、回归预测和分类

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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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