Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

在本本科毕业设计项目中，主要实现了两个关键的技术——图像隐写分析与隐写去除，这两部分都是信息安全领域的重要研究方向。项目利用了深度学习技术，特别是神经网络模型，为图像隐写术提供了高效的解决方案。 我们来讨论图像隐写分析。隐写术是一种在数字图像中隐藏信息的技术，通常用于保密通信或者版权保护。而隐写分析则是反向过程，即检测和提取这些隐藏的信息。在这个项目中，采用了SRNet（Super-Resolution Network）网络模型进行隐写分析。SRNet是一种基于深度学习的超分辨率重建网络，它能够通过学习图像的高阶特征来提升图像的分辨率。在这里，SRNet被改编并应用于隐写检测，其强大的特征提取能力有助于识别出图像中可能存在的隐写痕迹，从而实现有效的隐写分析。 接下来，我们关注隐写去除环节，这里使用的是DDSP（Deep Dct Sparsity Prior）网络模型。DDSP模型是针对图像隐写去除设计的，它利用离散余弦变换（DCT）的稀疏性特点，结合深度学习的方法，来恢复被隐写篡改后的原始图像。在DDSP模型中，网络会学习到图像DCT系数的稀疏分布特性，并通过反向传播优化，尽可能地还原未被隐写篡改的图像内容，达到去除隐写信息的目的。 此本科毕业设计项目的实施，不仅展示了深度学习在图像处理领域的强大能力，还体现了在信息安全领域的应用潜力。SRNet和DDSP网络模型的结合使用，提供了一套完整的从检测到去除的隐写处理流程，对于理解和研究图像隐写技术具有重要的参考价值。同时，这也是一次将理论知识转化为实际应用的良好实践，对于提高学生的动手能力和解决实际问题的能力大有裨益。 在实际操作中，项目文件“ahao3”可能是包含了该项目代码、数据集、训练脚本等相关资料的文件或文件夹，具体的内容可能包括模型的训练记录、测试结果、源代码等，这些资料对于复现和理解这个项目至关重要。通过深入研究这些文件，可以更深入地了解SRNet和DDSP模型的工作原理以及如何在图像隐写分析和去除任务中应用它们。 这个本科毕业设计项目是对深度学习应用于图像隐写分析和去除的积极探索，不仅对学术研究有所贡献，也为实际的安全防护工作提供了新的思路和技术支持。

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【图像隐写】基于LSB+DWT+DCT三种算法实现图像和音频水印嵌入提取含Matlab源码

图像隐写学习资料

任务目标： 本选题需要学习经典的图像信息隐藏算法，包括基于空域的隐写算法和数字水印算法。 接着你将使用某种编程语言实现这些算法，实现在图片中嵌入一些信息，例如字符串和一些 文件。除此之外，还需要尝试一些基础的隐写检测方法，用于分析图像是否被嵌入了隐藏信 息。最后，将这些算法封装成多个模块，并设计一个友好的 GUI 界面，使用户能方便地进行使用。 任务要求： 1、学习信息隐藏的概念，掌握基本的图像隐写算法； 2、实现 LSB 隐写、DCT 隐写和 F5 隐写，其中 LSB 隐写必须实现，其他两种隐写算法至少选择一个实现，学有余力可以实现其他更好的算法； 3、掌握并实现任意一种 LSB 隐写检测方法，例如基于值对现象的检测方法； 4、设计一个 GUI 界面集成这些功能，可以实现字符串或文件的隐写和读取； 5、还有时间的情况下，实现图片嵌入盲水印的功能。 演示须知： 本次实例使用Pycharm开发 python版本为3.6  特色 1，通过大量调研，学习掌握了信息隐藏的概念，掌握基本的图像隐写算法； 2，实现了基于LSB的隐写术，其他隐写算法实现了原理阐释； 3，设计出了两种

【图像隐藏】基于 DCT的图像隐写matlab源码1.zip

基于PyQt5+SRnet+SSDP网络实现图像隐写分析以及隐写去除_pytorch源码+项目说明.zip 项目主要任务为实现图像隐写分析以及隐写去除，其中隐写分析采用SRNet网络模型，隐写去除采用DDSP网络模型。 ​ 项目中有4个文件夹，分别为: 0.SRNet、1.GUI、2.DDSP、3.SRNet 其中0.SRNet为图像隐写分析，使用Jessica教授的官方源码，框架为tensorflow；1.GUI为隐写嵌入以及隐写分析可视化演示系统，由PyQ5实现；2.DDSP为图像隐写去除，pytorch实现；3.SRNet为图像隐写分析，pytorch实现。其中自己复现的SRNet网络模型其性能弱于官方代码。 本项目隐写分析中使用的隐写术为: S-UNIWARD、HUGO、WOW三种图像空域隐写算法，采用的隐写嵌入率为：0.4bpp、0.7bpp和1.0bpp三种。 为了更好的演示如何实现隐写嵌入和隐写分析，使用PyQt5编写了可视化界面，调用现有的隐写术和训练好的隐写分析模型进行操作。

补一下档

十进制小数转二进制matlab代码图像隐写术 隐写术 它是一种将数字数据（例如音频/图像/视频）隐藏在普通的简单非保密文件（例如音频/图像/视频）中的技术。 详细了解隐写术。 关于该项目 这是使用LSB （最低有效位）技术进行图像隐写术的简单实现。 使用MATLAB实现。 该项目包括两个实现： ：将一个图像隐藏在另一个图像中。 ：在图像中隐藏纯文本。 目录 img2img 斯蒂格诺 解密 前景色.png message.png txt2img 斯蒂格诺 解密 b2d.m d2b.m get_char.m put_to_img.m cover.png 文件描述 img2img / ：运行此文件可将图像隐藏到另一个文件中。 确保前景和背景图像相同的尺寸（foreground.png和message.png增加供参考）。 该文件生成一个新的图像文件作为输出。 ：运行此文件以从stegano.m生成的图像中获取隐藏图像。 txt2img / ：运行此文件以将纯文本隐藏到图像中（添加cover.png以供参考）。 该文件生成一个新的图像文件作为输出。 ：运行此文件以从stegano.m生成的图像