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  • 第一章 引言 多媒体数据数字化为多媒体信息存取提供了极大便利,同时也极大地提高了信息表达效率和准确性。...如今信息隐藏学作为隐蔽通信和知识产权保护等主要手段,正得到广泛研究与应用。
  • 信息隐藏于调色板/信息头与像素数据之间,需要修改文件长度和位图数据偏移地址【像素数据前】; 修改位图文件头或者信息头中保留字段信息;【未用到的保留字段】 利用图像像素字节宽度必须为4的倍数的特点,在补足...
  • 文中在分析了信息隐藏技术的特点和原理的基础上,提出基于PE文件的信息隐藏模型。即将隐藏信息先通过Rijidael加密与置乱,再通过PE文件的段内冗余空间进行隐藏,提出了一种基于PE文件的信息隐藏方案,并对此方案的安全...
  • 用于进行隐蔽通信图像信息隐藏算法可以分为两大类基于空域的信息隐藏算法和基于变换域的信息隐藏算法基于空域信息隐藏算法中典型算法是LSB算法该算法主要特点是在载体图像中嵌入隐藏信息数据量大但是嵌入...
  • 介绍了基于纠错码的信息隐藏的一般原理, 阐述了主要实现方法。针对一种基于纠错码编码冗余的信息隐藏算法框架, 给出了以JPEG图像为载体的实现方法, 并分析了其特点。最后指出了值得进一步研究的问题。
  • 信息隐藏技术与应用1

    2010-12-18 21:41:48
    信息隐藏技术概述:信息隐藏的概念、分类及特点、信息隐藏模型、算法
  • 基于PE文件格式的信息隐藏技术研究,方旺盛,郑剑,根据PE文件结构的特点,介绍了利用PE文件结构中的冗余空间,冗余字段和利用PE文件中静态分配的字符串存储空间进行信息嵌入的几种方
  • 音频信息隐藏算法

    千次阅读 2018-12-28 17:12:20
    1、最不重要位法(LSB) 对音频信号进行采样,将采样值最不重要的位(通常为最低位)用代表水印的二...在相位编码中,隐藏的信息是用相位谱中特定的相位或相对相位来表示的,可将音频信号分段,每段做离散傅里叶变换...

    1、最不重要位法(LSB)

    对音频信号进行采样,将采样值最不重要的位(通常为最低位)用代表水印的二进制位代替,以达到在音频信号中嵌入水印数据的目的。

    主要特点是:嵌入及提取水印速度快,算法简单,容易实现,音频信号中可编码的数据量大;其缺陷是稳健性差。

     

     

     

    2、相位隐藏法。

    在相位编码中,隐藏的信息是用相位谱中特定的相位或相对相位来表示的,可将音频信号分段,每段做离散傅里叶变换,信息只隐藏在第1段中,用代表秘密信息的参考相位替换第1段的绝对相位,保证信号间的相对相位不变,所有随后信号的绝对相位也同时改变。

    相位水印算法的特点是:当代表水印数据的参考相位急剧变化时,会出现明显的相位离差,会影响水印的隐蔽性以及增加水印解码的难度。当音频信号是较安静的环境时,嵌入数据量较少。

     

    离散傅立叶变换(DFT)算法

    主要方法是:先对音频信号进行DFT,然后选择其中频率范围为 2.4-6.4KHz的DFT系数嵌入水印,然后用表示水印序列的频谱分量来并替换相应的DFT系数。其主要特点是:具有定的稳健性,但嵌入量较小。

     

     

    3、直接扩频隐写原理

    直接扩频隐写是将秘密信息经过伪随机序列调制后, 选择合适的嵌入强度迭加到载体音频的整个频谱系数上的技术.传统的变换域包括了 FFT ,DCT , DWT ,随着 MDCT 在 MP3 , AAC 等音频编码中的应用,近年来也提出了基于MDCT 和 MCLT 变换域的直接扩频隐写方法[ 4] .

     

    离散余弦变换(DCT)算法

    主要方法是:首先根据伪随机序列重新排列音频采样信号,对序列进行修正离散余弦变换(MDCT,Modified Discrete Cosine Transform),通过对MDCT的系数进行改变以便嵌入水印,然后进行逆变换得到嵌入水印后的音频序列。

    DCT 算法的主要特点是:选择变换系数(低频、中频或高频),局部修改某些变换系数,以实现水印的嵌入。其透明性较好,能平滑功率谱密度,稳健性随所选频域嵌入系数而有所不同。

    基于DCT谱的频域变换方法,将信息嵌人到音频信号的频谱中去。首先将音频序列分段成一定长度的帧,并用DCT变换计算出该帧的频谱。同时将隐藏信息置乱或交织后串行化为bit流,一个bit的隐藏信息通过改写一个音频帧的频谱,使其符合相应的特征而被嵌入其中,然后对改写了的频谱作IDCT反变换得到复合音频序列。信息提取过程是计算出音频帧的DCT频谱,然后根据其频谱特征决定该帧的隐藏bit是0还是1

     

     

     离散小波变换(DWT)算法

    算法的主要方法是:用Daubechies-4 小波基对原始语音信号进行L级小波分解,对L级的粗糙分量保留不予处理,对L级的精细分量进行处理,以嵌入水印

    陈琦[36]等于 2002 年提出了利用小波变换将一枚签章的数字图像作为水印,嵌入到小波变换的第三层的精细分量中,并在信号嵌入时使用了检测同步信号,但检测时需要通过原始音频信号进行比较才能获得水印。其主要特点是:有较好的透明性、较强的鲁棒性

     

     

     

    4、基于振幅值修改的 wav 音频隐写算法

    算法将秘密音频通过随机数生成器置乱,通过比较原始音频每个采样点分组中振幅值之间的关系,结合待嵌入的秘密信息位进行嵌入修改,嵌入强度依据密钥进行调节。实验结果表明,该算法具有较大的嵌入容量,不可感知性良好,具有一定的抗隐写分析能力,并可实现盲提取。

    该算法根据每 3个采样点振幅值之间的关系,动态调整中间采样点的振幅值用于隐藏秘密信息。在增大嵌入容量的同时,能有效控制嵌入信息对音频质量产生的影响,取得了较好的实验效果

     

     

     

    5、基于回声的水印算法

    回声(Echo Hiding)算法是种经典算法,最初由Gruhl[23]等人于 1996 年提出。其主要方法是通过引入回声来将秘密数据嵌入到载体数据中,利用HAS的滞后掩蔽特性,即弱信号在强信号消失之后变得无法听见,它可以在强信号消失 50-200ms作用而不被人耳觉察。

    在回声隐藏的算法中,编码器将载体数据延迟一定的时间并叠加到原始的载体数据上以产生回声。编码器可以用两个不同的延迟时间来嵌入“0”和“1”。在实际的操作中,用代表“0”或“1”的回声内核与载体信号进行卷积来达到添加回声的效果。要想使嵌入后隐秘数据不被怀疑,并且能使接收方以较高的正确率提取数据,关键在于回声内核的选取。每个回声内核具有四个可调整的参数:原始幅值、衰减率、“1”偏移量和“0”偏移量。

    回声算法的特点是:透明性好,可盲水印检测;但提取水印的正确率不能令人满意。后来,赵朝[30]、Hyen[31]等学者对其进行改进。

    展开全文
  • 提供了一种以符号冗余编码保留隐藏信息的隐藏数据通信技术,以及与该方法相关数字水印嵌入、提取技术和载体文件显示技术。介绍了将符号编码成数字代码若干方法;隐藏通信数据加载与分离方法;特定字体文件...
  • 图像处理之信息隐藏

    千次阅读 2019-07-28 15:32:46
    在这里给大家介绍一种将文本信息隐藏在图像方法,这点也是利用了图像一个特点,改变像素点,在一定范围内,图像不会发生改变。其实现步骤和原理也是不难,下面来说说其实现步骤。 1.准备两张照片,一张照片img1...

    在这里给大家介绍一种将文本信息隐藏在图像的方法,这点也是利用了图像的一个特点,改变像素点,在一定范围内,图像不会发生改变。其实现步骤和原理也是不难,下面来说说其实现步骤。

    1.准备两张照片,一张照片img1用来辅助另一张照片img2隐藏文本信息,两张照片大小一下。

    2.在img1照片上写上要隐藏的文本信息。

    3.将img2上的所有像素点变成偶数,如果是奇数就减一。

    4.遍历img1的所有像素点,如果该在该位置的像素点等于文本信息的像素点,img2对应位置的像素点加一,变成偶数。

    5.用numpy生成一种全0的照片,遍历img2的所有像素点,如果像素点为偶数,那么在生成的照片的该位置写入新的像素点。

    ps:处理img2的一个通道数即可,代码处理的是第一个通道。

    import cv2 as cv
    import numpy as np
    
    
    img1 = cv.imread('2.jpg',1)
    
    img2 = cv.imread('11.jpg',1)
    
    redcolor = (0,0,255)
    
    h = img1.shape[0]
    w = img1.shape[1]
    
    cv.putText(img1,"hello,word",(20,100),cv.FONT_HERSHEY_PLAIN,3.0,redcolor,thickness=2)
    #信息的隐藏  b ,g ,r
    cv.imshow('img1',img1)
    for i in range(0,h):
        for j in range(0,w):
            if(img2[i,j,0]%2==1):
                img2[i,j,0] = img2[i,j,0] - 1
    for i in range(0,h):
        for j in range(0,w):
            if(img1[i,j,0],img1[i,j,1],img1[i,j,2])==redcolor:
                img2[i,j,0] = img2[i,j,0] +1
    cv.imshow('img2',img2)
    #解密信息
    dst = np.zeros((h,w,3),np.uint8)
    for i in range(0,h):
        for j in range(0,w):
            if(img2[i,j,0]%2)==1:
                dst[i,j,0] = 255
    cv.imshow('dst',dst)
    
    cv.waitKey(0)
    

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    到这里就完成我们的信息隐藏,是不是很简单,赶快自己动手试试吧!!

    thank for your reading !!!

    展开全文
  • 利用LSB算法隐藏文字信息的MATLAB实现

    万次阅读 热门讨论 2016-03-20 15:13:19
    详见WiKi:https://en.wikipedia.org/wiki/Least_significant_bit隐写术隐写术是一种关于信息隐藏的技术,通常利用位图的RGB三种颜色值(0~255)在微小改变的情况下难以被人眼察觉的特点。每种颜色值都可以用8位二...

    LSB算法——隐藏文字信息


    LSB(Least Significant Bit)最低有效位,指二进制中最低位数值。
    详见WiKi:https://en.wikipedia.org/wiki/Least_significant_bit


    隐写术

    隐写术是一种关于信息隐藏的技术,通常利用位图的RGB三种颜色值(0~255)在微小改变的情况下难以被人眼察觉的特点。每种颜色值都可以用8位二进制来表示,而最低有效位LSB技术就是通过修改最低几位的数值来将信息嵌入到图片中去。
    详见WiKi:https://en.wikipedia.org/wiki/Steganography


    相关方法

    LSB方面的论文有很多,在此利用以下这篇

    Chan C K, Cheng L M. Hiding data in images by simple LSB substitution[J]. Pattern recognition, 2004, 37(3): 469-474.
    http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S003132030300284X

    其具体的思路如下:
    1. 设图像像素为MC×NCMC×NCCC表示原8-bit图像

    C={xij|0i<MC,0j<NC,xij{0,1,...,255}}C={xij|0≤i<MC,0≤j<NC,xij∈{0,1,...,255}}
    MM为n-bit待隐藏的消息
    M={mi|0i<n,mi{0,1}}M={mi|0≤i<n,mi∈{0,1}}

    2. 将MM重排为MM′
    M={mi|0i<n,mi{0,1,...,2k1}}M′={mi′|0≤i<n′,mi′∈{0,1,...,2k−1}}
    其中n<MC×NCn′<MC×NC ,则mm′ 可以表示为:
    mi=Σk1j=0mi×k+j×2k1jmi′=Σj=0k−1mi×k+j×2k−1−j

    3. 从原图中按照既定规则挑选出nn′ 个像素:
    {xl1,xl2,...,xln}{xl1,xl2,...,xln′}
    ,嵌入过程是通过用mm′ 替换xlixlikk 位LSBs,则xlixli 会被替换成
    xli=xli(xli mod 2k)+mixli′=xli−(xli mod 2k)+mi′

    4. 提取消息的方法为:
    mi=xli mod 2kmi′=xli′ mod 2k

    MATLAB相关函数解释

    1. imread( ) 用于读取需要嵌入隐藏信息的图片,并存储为 uint8 类型的三维RGB矩阵,每个数值都位于0~255间
    2. strcat( ) 用于字符串连接
    3. unicode2native( ) 将 unicode 编码转化为相应的数字字节,相对应的 native2unicode( ) 是将数字字节转化为对应的 unicode 编码
    4. dec2bin( ) 将十进制数转化为二进制,可选参数为最少几位二进制,相应的 bin2dec( ) 是将二进制转化为十进制
    5. strjoin( ) 将元胞中的字符串数组组合成一个单字符串
    6. double( ) 将字符转化成相应的 ASCII 码,相应的 char( ) 将 ASCII 码转化成字符
    7. imwrite( ) 将矩阵存成图片

    注意事项

    1. MATLAB的 imwrite() 函数存成图片时,若选用 .jpg 格式则会出现一定程度的失真,导致无法提取出正确信息,因此最好存为 .png 或其他格式
    2. 以下给出的代码以EOF作为嵌入结束的标志
    3. 以下代码适用于2-LSB
    4. 以下代码有选择地将信息嵌入红、绿、蓝中的一层

    源码

    CSDN的显示效果太差了,可以查看我的GitHub:
    https://github.com/kemingy/Cryptography/tree/master/LSB%20steganography

    嵌入函数

    function [] = LSB_embed(name, message, lsb, color)
    % LSBembed(name, message, lsb)  LSB in steganography (embed)
    % name: the picture's path and name
    % message: the data you want to hide in the picture
    % lsb: lsb-rightmost LSBs
    % color: 1-red, 2-green, 3-blue
    %
    % Author: Moming
    % 2016-03-16
    
    image = imread(name);
    msg_origin = unicode2native(strcat(message, char(4)), 'UTF-8');  % UTF-8 encode, 'EOT' is the end tag
    msg_bin = dec2bin(msg_origin, 8);  % convert to binary
    msg = strjoin(cellstr(msg_bin)','');
    
    len = length(msg) / lsb;
    while len ~= fix(len)
        strcat(msg, char(4));
        len = length(msg) / lsb;
    end
    tmp = blanks(len);
    for i = 1 : len
        tmp(i) = char(bin2dec(msg((i - 1) * lsb + 1 : i * lsb)) + '0');  % '0' is a kind of placeholder
    end
    
    % use Red, Green or Blue
    layer = image(:, :, color);
    for i = 1 : len
        layer(i) = layer(i) - mod(layer(i), 2^lsb) + double(tmp(i) - '0');  % only to be consistent with front
    end
    
    % save the picture
    image_result = image;
    image_result(:, :, color) = layer;
    imshow(image_result);
    imwrite(image_result, 'result.png');  % jpg would lose some information
    
    end

    提取函数

    function [msg_origin] = LSB_extract(name, lsb, color)
    % LSB_extract(name, lsb)  LSB in steganography (extract)
    % name: the picture's path and name
    % lsb: lsb-rightmost LSBs
    % color: 1-red, 2-green, 3-blue
    %
    % Author: Moming
    % 2016-03-17
    
    image = imread(name);
    
    layer = image(:, :, color);
    tmp = blanks(0);
    n = prod(size(layer));
    
    % if lsb ~= 2, then you need to change something below
    for i = 1 : n * lsb / 8
        tmp((i - 1) * 4 + 1 : i * 4) = mod(layer((i - 1) * 4 + 1 : i * 4), 2^lsb);
        msg((i - 1) * 8 + 1 : i * 8) = dec2bin(tmp((i - 1) * 4 + 1 : i * 4), lsb)';
        msg_origin(i) = bin2dec(msg((i - 1) * 8 + 1 : i * 8));
        if msg_origin(i) == 4  % EOT is the end tag
            break;
        end
    end
    
    msg_origin = native2unicode(msg_origin,'UTF-8');
    msg_origin = msg_origin(1:end-1);
    
    end

    改进:嵌入到RGB三层中

    由于单个像素点的值表示成二进制为8位,为了方便进行嵌入,补上一位,凑成9位,分别嵌入到RGB三层中,且补上的一位以‘0’、‘1’、‘0’、‘1’的顺序出现,以达到‘0’、‘1’平衡,最后一个字符嵌入时对其补上的一位取反,作为结束标记

    嵌入算法

    function [] = LSB_embed(name, message)
    % LSBembed(name, message, lsb)
    % name: the picture's path and name
    % message: the data you want to hide in the picture
    % LSB in steganography (embed)
    %
    % Author: Moming
    % 2016-03-20
    
    lsb = 3;
    image = imread(name);
    msg_origin = unicode2native(message, 'UTF-8');  % UTF-8 encode
    msg_bin = dec2bin(msg_origin, 8);  % convert to binary
    msg = blanks(9);
    for i = 1 : size(msg_bin, 1)
        msg(i, :) = strcat(msg_bin(i, :), char(mod(i, 2) + '0'));
    end
    msg = strjoin(cellstr(msg)','');
    msg(end) = char(mod(size(msg_bin, 1) + 1, 2) + '0');  % change the last bit as the end tag
    
    len = length(msg) / lsb;
    tmp = blanks(len);
    for i = 1 : len
        tmp(i) = char(bin2dec(msg((i - 1) * lsb + 1 : i * lsb)) + '0');  % convert to decimal
    end
    
    % use RGB
    result = image;
    rgb = 1;
    [len_R, len_G, len_B] = size(result);
    
    for R = 1 : len_R
        for G = 1 : len_G
            for B = 1 : len_B
                if rgb <= len
                    % only to be consistent with front: '0'
                    result(R, G, B) = result(R, G, B) - mod(result(R, G, B), 2^lsb) + double(tmp(rgb) - '0');
                    rgb = rgb + 1;
                end
            end
        end
    end
    
    imshow(result);
    imwrite(result, 'result.png');  % jpg would lose some information
    
    end

    提取算法

    function [msg_origin] = LSB_extract(name)
    % LSB_extract(name, lsb)
    % name: the picture's path and name
    % LSB in steganography (extract)
    %
    % Author: Moming
    % 2016-03-20
    
    image = imread(name);
    
    lsb = 3;
    index = 1;
    rgb = zeros(0);
    [len_R, len_G, len_B] = size(image);
    flag = char('0');  % use to detect the end tag
    
    for R = 1 : len_R
        for G = 1 : len_G
            tmp = blanks(0);
            for B = 1 : len_B
                tmp = strcat(tmp, mod(image(R, G, B), 2^lsb) + '0');  % '0' is useful!!! Placeholder...
            end
            tmp_bin = dec2bin(tmp - '0', 3)';
            rgb(index) = bin2dec(tmp_bin(1 : 8));
            if flag + tmp_bin(9) ~= 97  % '0'/'1' is the end tag
                msg_origin = native2unicode(rgb, 'UTF-8');
                return;
            end
            index = index + 1;
            flag = tmp_bin(9);
        end
    end
    
    end
    展开全文
  • 算法根据人耳对音频倒置不敏感和音频幅度值为正的采样点在总采样点中所占的比例比较稳定的特点,通过倒置的方法调整该比例的大小嵌入秘密信息。实验表明,含有秘密信息的混合语音不仅具有良好的不可感知性,而且对...
  • 该方法首先将待隐藏的信息加密后转换为十六进制的Unicode码,然后通过算法选择可用于隐藏信息的XML部件,并创建无用属性,最后将转换后的字符串作为无用属性的属性值写入,从而达到信息隐藏的目的。实验表明,该方法...
  • 针对协同开发环境的特点,结合Lamport 提出的一次性口令方案给出了在协同开发环境下的一种高效加密传输机制。机制中借鉴了滑动窗口协议的思想,并揉进了一个能够对客户和服务器进行相互认证的加密认证算法。给出了...
  • 后面六章从内容上可分为两部分,分别介绍信息隐藏的原理、信息隐藏的基本算法以及信息隐藏的攻击,数字水印的原理、数字水印算法和对数字水印的攻击。本书适合作为信息安全专业本科高年级学生及研究生的专业课教材,...
  • 利用lαβ域对颜色控制力和图像位平面嵌入策略特点,按照提出组合位平面规则l、α、β分量图进行改变。在l中嵌入鲁棒参数,以RAID4方式在α和β中嵌入隐藏信息。应用混沌映射和遗传算法提高信息与载体一致性,...
  • 3.实现LSB信息隐藏 【实验内容】: ■一、图像翻转 ■二、LSB顺序嵌入和提取 ■三、LSB随机嵌入和提取 一.图像翻转 1)使用库函数imread()读取图片; 2)提取图片size:h,w,ch(高度,宽度,通道数); 3)初始...

    实验一:MATLAB基本操作实验

    【实验目的】:

    1.熟悉matlab基本功能;
    2.熟悉matlab对图片矩阵的操作;
    3.实现LSB信息隐藏

    【实验内容】:

    ■一、图像翻转
    ■二、LSB的顺序嵌入和提取
    ■三、LSB的随机嵌入和提取

    一.图像翻转
    1)使用库函数imread()读取图片;
    2)提取图片size:h,w,ch(高度,宽度,通道数);
    3)初始化旋转之后的图片矩阵;
    4)根据旋转的特点,将矩阵中的值根据向量旋转的特点赋给新矩阵;
    pp = round(R*(p-c)+c);
    5)选择区域进行图像处理;
    对角线分割:if h>=w: image_new = image;
    指定位置切割:if h >=150 && h<=300 && w>=150 && w<=300: image_new = image;
    6)图像结果显示。
    Subplot(331);subplot(332);subplot(333);…subplot(339);

    二.LSB的顺序嵌入和提取
    1)读取message.txt中的信息,并转化为二进制形式;

    f_id = fopen(file,'r');
    [msg,len_total] = fread(f_id,'ubit1');
    

    2)读取图像,将图像LSB按位赋值为message中提取的信息;

    ste_cover(f1,f2,1) = ste_cover(f1,f2,1) - mod(ste_cover(f1,f2,1),2) + msg(p,1);
    

    3)将新图像写入。
    4)注意!!!!!!!!!!不要使用.jpg格式!!!!!!!!!!!
    5)将新图像读入(准备进行信息提取);
    6)将新图像的LSB提取,并写入新的.txt文件

    if bitand(ste_cover(f1,f2,1),1) == 1
                 fwrite(frr,1,'ubit1');
                 result(p,1) = 1;
             else
                 fwrite(frr,0,'ubit1');
                 result(p,1) = 0;
    

    7)查看.txt文件结果,与原文件比对。
    8)查看加入隐写噪声后的图片。
    在这里插入图片描述

    三.LSB的随机嵌入和提取
    大致内容与上一个实验类似,只不过在选择LSB的时候不是顺序选择位置插入,而是经过了一个位置生成算法randinterval。

    [row,col] = randinterval(ste_cover,len_total,key);

    randinterval不是内置库函数,是实验手册上的一个随机数生成器,它可以根据key的值唯一的生成随机数序列。这样,只要隐写方和提取方都知道这个key,就可以加密传输数据了。
    嵌入:

    ste_cover(row(i),col(i),1) = ste_cover(row(i),col(i),1)-mod(ste_cover(row(i),col(i),1),2) + msg(p,1);
    

    提取:

    if bitand(ste_cover(row(i),col(i),1),1) == 1
                 fwrite(frr,1,'ubit1');
                 result(p,1) = 1;
             else
                 fwrite(frr,0,'ubit1');
                 result(p,1) = 0;
    

    最终结果也是成功的…

    【实验分析】:

    性能方面没有测试,不过从结果上说还是比较成功。
    其中有一个小插曲,就是我在使用.jpg图片格式进行隐写的时候,通过动态调试发现隐写过程没有任何问题,但在获取的时候,调用库函数imread之后立刻对图像矩阵进行取值分析发现,与所期望的值有些区别。百思不得其解之后,我选择用教材上的.bmp文件形式再做尝试,结果一次成功。
    合理分析原因,可能是因为.jpg图片文件在生成时会进行压缩,也许会对LSB有影响。
    总体来说是一次成功的实验,希望以后能继续努力!

    【实验代码】

    information_hiding

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