【图像隐写】基于Jsteg算法实现JPEG图像信息隐藏，可设置DCT系数 嵌入率附Matlab代码

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

物理应用             机器学习

🔥 内容介绍

图像隐写术是一种将秘密信息隐藏在数字图像中的技术，旨在实现信息传递的隐蔽性和安全性。近年来，随着信息技术的快速发展，图像隐写术在数字版权保护、军事保密、信息安全等领域发挥着越来越重要的作用。本文将介绍一种基于Jsteg算法实现JPEG图像信息隐藏的方法，该方法允许用户灵活设置DCT系数的嵌入率，从而在保证隐藏信息安全性的同时，尽可能地减少对图像质量的影响。

Jsteg算法概述

Jsteg算法是一种基于JPEG图像的隐写算法，其核心思想是利用JPEG图像压缩过程中使用的离散余弦变换 (DCT)系数来嵌入秘密信息。JPEG图像在压缩过程中，会将图像分成8x8的块，对每个块进行DCT变换。Jsteg算法通过修改DCT系数的最低有效位 (LSB)来嵌入秘密信息，由于LSB的变化不会明显影响DCT系数的值，因此嵌入后的图像质量不会受到明显的破坏。

算法实现步骤

1. 图像预处理： 首先，将待隐藏信息的二进制数据转换为一个字节数组。然后，对JPEG图像进行解码，获取图像的DCT系数矩阵。

2. 嵌入信息： 选择一个合适的嵌入率，根据嵌入率将秘密信息嵌入到DCT系数矩阵中。对于每个DCT系数，根据嵌入率决定修改其LSB的位数，从而将秘密信息的位嵌入其中。

3. 图像编码： 嵌入完秘密信息后，对修改后的DCT系数矩阵进行反变换，得到修改后的图像数据，并对图像进行重新编码，生成包含秘密信息的JPEG图像。

4. 信息提取： 接收方使用相同的Jsteg算法，对接收到的图像进行解码，并提取嵌入其中的秘密信息。

嵌入率设置

嵌入率是Jsteg算法中的一个重要参数，它决定了每个DCT系数可以嵌入的秘密信息位数。嵌入率越高，可以嵌入的信息量就越大，但同时也会对图像质量造成更大的影响。因此，在实际应用中需要根据具体的应用场景和对图像质量的要求，合理设置嵌入率。

算法优势

1. 隐蔽性强： Jsteg算法利用LSB嵌入信息，对图像质量影响较小，不易被察觉。

2. 嵌入效率高： 算法简单易实现，嵌入效率较高，适合大规模数据隐藏。

3. 可设置嵌入率： 用户可以根据实际情况灵活设置嵌入率，平衡安全性与图像质量。

算法局限性

1. 对压缩程度敏感： Jsteg算法对JPEG图像的压缩程度比较敏感，压缩程度过高或过低都会影响嵌入效果。

2. 易受攻击： Jsteg算法的安全性相对较低，一些常见的隐写分析方法可以用来检测和提取嵌入的秘密信息。

应用场景

Jsteg算法可以应用于各种场景，包括：

• 数字版权保护： 将版权信息嵌入到图像中，用于证明版权归属。

• 军事保密： 将秘密信息嵌入到图像中，进行隐蔽传递。

• 信息安全： 将重要信息嵌入到图像中，实现信息隐藏和安全传递。

总结

Jsteg算法是一种简单高效的JPEG图像信息隐藏方法，它能够在保证一定隐蔽性的前提下，实现信息的隐藏和安全传递。本文详细介绍了Jsteg算法的实现原理、嵌入率设置以及应用场景，希望能够为读者提供一些参考。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 汪萍,刘粉林,罗向阳,等.基于两域特征的图像信息隐藏通用分类算法[C]//第二届中国分类技术及应用学术会议.2007.

[2] 李卓.图像信息隐藏与隐写分析算法的研究[D].浙江大学,2010.

[3] 罗栋.JPEG图像隐写实用检测系统研究[D].上海交通大学,2011.DOI:CNKI:CDMD:2.2007.052585.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题

2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

、MPPT优化

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9  雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化