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我正在尝试实现一种基本的速记技术,其中我用消息图像的 MSB 替换载体图像的 LSB。 LSB 可以属于任何 RGB channel 。
我的方法非常幼稚,因为我正在循环 message_matrix 并将其特定 RGB channel 的 MSB 存储在 carrier_matrix 的相应 LSB 中。由于图像大小不超过 1024 * 1024,因此执行此操作的时间复杂度为 O(n^2),但由于我使用的是 python,因此与 Java 相比,所花费的时间非常高。
可以以更优化的方式执行相同的操作吗?
def hide_using_bpcs(self, carrier_path, message_path, index, color_index):
carrier_matrix = self.image_to_matrix(carrier_path)
message_matrix = self.image_to_matrix(message_path) #use np.zeros
for row_index, row in enumerate(message_matrix):
for pixel_index, pixel in enumerate(row):
color = message_matrix[row_index][pixel_index][color_index]
msb = (color & 0xff) >> 7
carrier_pixel = carrier_matrix[
row_index][pixel_index][color_index]
carrier_matrix[row_index][pixel_index][
color_index] = self.set_bit(carrier_pixel, index, msb)
stegano_image = self.matrix_to_image(carrier_matrix)
return stegano_image
def display_bit_plane(self, path, color_index, color_bit):
matrix = self.image_to_matrix(path)
matrix = matrix.astype(int)
result_matrix = self.image_to_matrix(path)
mask = 1 << color_bit
for row_index, row in enumerate(matrix):
for pixel_index, pixel in enumerate(row):
for iterator in range(0, 3):
result_matrix[row_index][pixel_index][iterator] = 0
color = matrix[row_index][pixel_index][color_index]
result_matrix[row_index][pixel_index][color_index] = self.set_bit(0, 7, ((color & mask) != 0))
stegano_image = self.matrix_to_image(result_matrix)
return stegano_image
def display_bit_plane_optimised(self, path, color_index, color_bit):
message_matrix = self.image_to_matrix(path)
change_index = [0, 1, 2]
change_index.remove(color_index)
message_matrix[:, :, change_index] = 0
mask = 1 << color_bit
message_matrix = message_matrix & mask
message_matrix[message_matrix == 1] = 1 << 7
stegano_image = self.matrix_to_image(message_matrix)
return stegano_image
最佳答案
任何适用于整个数组的东西都可以被矢量化。如果您只想对数组的一部分应用操作,请将其切片。
我提供了完整的代码,所以不要对 image_to_matrix()
做出假设和 matrix_to_image()
方法。从那里拿走它。
否则我保持你的逻辑完整,但如果你只是打算在 LSB 中嵌入 secret ,你可以放弃 pixel_bit
,将其值设置为零并简化由此产生的任何常数。例如,在 embed()
你会得到mask = 0xfe
, 而任何位移 0 都是无关紧要的。
import numpy as np
from PIL import Image
class Steganography:
def embed(self, cover_file, secret_file, color_plane, pixel_bit):
cover_array = self.image_to_matrix(cover_file)
secret_array = self.image_to_matrix(secret_file)
# every bit except the one at `pixel_bit` position is 1
mask = 0xff ^ (1 << pixel_bit)
# shift the MSB of the secret to the `pixel_bit` position
secret_bits = ((secret_array[...,color_plane] >> 7) << pixel_bit)
height, width, _ = secret_array.shape
cover_plane = (cover_array[:height,:width,color_plane] & mask) + secret_bits
cover_array[:height,:width,color_plane] = cover_plane
stego_image = self.matrix_to_image(cover_array)
return stego_image
def extract(self, stego_file, color_plane, pixel_bit):
stego_array = self.image_to_matrix(stego_file)
change_index = [0, 1, 2]
change_index.remove(color_plane)
stego_array[...,change_index] = 0
stego_array = ((stego_array >> pixel_bit) & 0x01) << 7
exposed_secret = self.matrix_to_image(stego_array)
return exposed_secret
def image_to_matrix(self, file_path):
return np.array(Image.open(file_path))
def matrix_to_image(self, array):
return Image.fromarray(array)
plane = 0
bit = 1
cover_file = "cover.jpg"
secret_file = "secret.jpg"
stego_file = "stego.png"
extracted_file = "extracted.png"
S = Steganography()
S.embed(cover_file, secret_file, plane, bit).save(stego_file)
S.extract(stego_file, plane, bit).save(extracted_file)
display_bit_plane_optimised()
进行了合理优化,但如果
color_bit
则存在错误不是0。这条线
message_matrix = message_matrix & mask
color_bit
是 0,值将是 2 的其他幂。所以当你来到
message_matrix[message_matrix == 1] = 1 << 7
message_matrix[message_matrix != 0] = 1 << 7
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