1 LSB 替换隐写
【实验目的】
1. 了解信息隐藏中最常用的 LSB 算法的特点，掌握 LSB 算法原理；
2. 设计并实现一种基于 BMP 灰度图像的 LSB 隐写算法；
3. 了解如何通过峰值信噪比来对图像质量进行评价，并计算峰值信噪比；
4. 考察在 BMP 图像的多个位平面嵌入消息时，图像质量的变化情况。
【实验环境】
1. 不限
【实验原理及方法】
1． LSB 替换隐写
BMP 图像由像素组成，每个像素有一个灰度值。灰度值是介于 0 到 255 之间的整数，0
代表黑色，255 代表白色，灰度值越大表示亮度越高。在灰度 BMP 图像中，像素灰度用 8
比特二进制数表示，其中最高位对图像的贡献最大，最低位对图像的贡献最小，称其为最低
比特位（least significant bit，LSB）。将一幅图像所有像素的比特位抽取出来，就构成了 8 个
不同的位平面（bit plane），图 1 给出了 Peppers.bmp 图像 8 个位平面的二值图表示。从图中
可见，位平面越高，对图像的贡献越大，相邻比特的相关性也越强，所以往往能显示出良好
的规律性，最高位平面显示出了 Peppers.bmp 原貌，而最低位平面则类似于随机噪声。
(a）第 1（最高）位平面 (b）第 2 位平面 (c）第 3 位平面 (b）第 4 位平面
(e）第 5 位平面 (f）第 6 位平面 (g）第 7 位平面 (h）第 8（最低）位平面
图 1 Peppers.bmp 图像的 8 个位平面
LSB 替换隐写的基本思想是：用欲嵌入的秘密信息取代载体图像的最低比特位，原来
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