了解並實現常見的lsb隱寫分析法。
■實現針對lsb隱寫的卡方隱寫分析演算法，並分析其效能。
■實現針對lsb隱寫的rs隱寫分析演算法，並分析其效能。
1.卡方隱寫分析演算法
主要針對影象所有畫素點的lsb全嵌入情況；利用數理統計假設檢驗中的卡方檢驗模型來分析。
設影象中灰度值為j的象素數為hj，其中0≤j≤255。如果載體影象未經隱寫，h2i和h2i+1的值會相差很大。秘密資訊在嵌入之前往往經過加密，可以看作是0、1 隨機分布的位元流，而且值為0與1的可能性都是1/2。如果秘密資訊完全替代載體影象的最低位，那麼h2i和h2i+1的值會比較接近，可以根據這個性質判斷影象是否經過隱寫。
嵌入資訊會改變直方圖的分布，由差別很大變得近似相等，但是卻不會改變h2i+h2i+1的值，因為樣值要麼不改變，要麼就在h2i和h2i+1之間改變。
令
當2h2i*較大時，根據中心極限定理，下式成立：
所以，
結合卡方分布的密度計算函式計算載體被隱寫的可能性為：
如果p接近於1，則說明載體影象中含有秘密資訊。
2.rs隱寫分析演算法
對於乙個m*n畫素的，設各個畫素的值取自集合p，例如乙個8bit的灰度影象，p=。將這些畫素分為有著n個相鄰畫素的子集，例如n可以取值為4，記為g=（x1，x2，x3，x4）。進一步利用如下函式表示影象塊的空間相關性
定義集合p上的3個函式：
交換函式f1：
偏移函式f-1：
恒等變換f0：
引入偽裝m，它的取值範圍是-1，0，1。對應著
f-1，f0，f1三個變換函式。
當在載體中嵌入了秘密資訊的話，就會有下面的式子成立：
1.卡方分析
使用matlab來實現卡方分析演算法。
首先，將資訊隱藏進一張灰度圖中，注意首席資訊官度要足夠，否則會導致嵌入率過低引發的檢測失敗。
在這裡稍微分析一下kafang.m這個檔案。
與演算法的結構幾乎一模一樣，
上圖為計算卡方統計量和自由度的迴圈。
這裡則是計算
的部分**。
最後，根據p的值決定其是否為隱藏資訊後的。
當資訊的長度不足時，或者設定的判斷值p0不合理時，很容易出現判斷出錯。總的來說，不論是從我的**還是從演算法本身，卡方分析我認為僅僅適用於那種接近滿嵌的，他不適用於實際使用，但可以作為乙個評判標準。
2.rs分析
老規矩先來討論一下rs分析的實現。
我們使用的是跟上乙個實驗相同的嵌入函式，在這裡我覺得這並不影響我們的結果。
這裡是我自己寫的乙個rstest.m，其中包括獲取，利用rs演算法思想計算其嵌入率以及是否是嵌入資訊的。
我們不妨對照一下完全沒有嵌入的的結果，看得出來還是比較可觀的。
之所以結果是-0.07是因為，畢竟只是乙個估算值，應該允許其誤差。結果與0已經足夠接近了。
這部分是計算嵌入率的，與演算法中的思想完全一致，甚至引數我都沒有更換他們的名字。
這部分對應的是rs分析的三個函式，我都分別做了注釋，其中，**中的getpixelcorrelation是乙個外部函式：
其實很簡單，就是下圖的步驟：
在迴圈中，我們可以看到在不斷計算更新rn,rp,sn,sp的值，最後將作為rs.m的返回值返回給rstest.m。
當然需要解釋一下的是，img和img_1分別對應著原影象矩陣與lsb位取反的影象矩陣。
效能分析：
rs分析演算法相比於卡方分析，從實現的角度來說難了不少，必然有其存在的意義，他不僅能檢測是否是嵌入資訊的，還能夠估算出嵌入率。
但我覺得我個人的實現**比較粗糙，從效能的角度來說，演算法本身的效能必然是非常快速的，因為它不存在什麼迭代和巢狀迴圈。除此之外，由於本次實驗時間有限，我都是進行的灰度影象的檢測，rgb影象的檢測在之後的學習中有機會再進一步完善。
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