矩阵规则.png
龟壳矩阵.png
算法介绍
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我们知道，⼀张灰度图像的每个像素位值的范围位0~255，如图，当然这⾥假设这张图像是8×8的分辨率。 灰度图像.png
其次我们每次取两个像素位组成⼀个像素对，如上图，我们先选择(161,162)组成像素对，这个像素对对应到龟壳矩阵中的某个点，这个点必然是在龟壳上的某个位置（这⾥先不考虑边界情况，即不在龟壳上的点），如图。 image.png
接下来就是对于以上4种情况下，根据藏⼊的数据的不同来定义新的两个点，这两个点对应到龟壳矩阵上就是两个新的坐标点即两个像素对，这两个像素对的横坐标和纵坐标就是新⽣成的灰度图像对应位置的像素值了。这两个像素对我们⼜称为主像素对和辅助像素对。 举个栗⼦便携式小岛
假设(161,162)像素对对应龟壳的上龟背即上图的第⼀种情况，当我们需要藏⼊的数据范围在1~9这个区间时，我们以(161,162)这个坐标点为中⼼扩展出⼀个3×3的块，主像素对和辅助像素对分布如图所⽰；
智能一体机1~9.png
当藏⼊的数据范围在10~20区间时，主像素对和辅助像素对分布如图所⽰
10~20.png
双联齿轮油泵1、当v=5即藏⼊的数据为5时，我们可以发现主像素对位于原始像素对的右边，即(161+1,162)；辅助像素对位于原始像素对的左边，即(161-1,162)。所以(161+1,162)的横坐标和纵坐标，即⽣成的第⼀张结果图相应位置的像素值；(161-1,162)的横坐标和纵坐标，即⽣成的第⼆张结果图相应位置的像素值。
2、当v=11即藏⼊的数据为11时，这⾥因为(161,162)这个像素对我们已经藏⼊了数据5，所以遍历原始图像的第⼆组像素对为(157,163)。同理根据对应分布图的规律，可以得到主像素对为(156,163)；辅助像素对为(157,164)。同理这两个像素对的横、纵坐标即⽣成的两张图⽚对应位置的像素值。
ggg15这⾥有⼈会问藏⼊的数据⼀定要数字吗？答案是肯定的
任何数据都可以转换为⼆进制数据，假设我们需要藏⼊中⽂数据“美⼥”，我们先将该数据转换为⼆进制数据为
111001111011111010001110 111001011010010110110011，那么这⾥我们每次取4个bit进⾏⼗进制数值转换，过程跟上⾯例⼦⼀样，以此类推。。。
总结
以上只举了⼀种情况，对应其他三种情况类似，需要事先给定好分布规则，在根据藏⼊的数据进⾏主
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、辅助像素对的⽣成，以此⽣成隐写之后的图像。因为该算法给定好了各种规则，因此，我们当然也可以根据这些规则还原出原始图像和秘密数据了。
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