基于指纹图像的数据隐藏和提取matlab仿真

1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

2.算法运行软件版本

matlab2022a

 

3.部分核心程序

（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）

`%step2:Categorize the points in P into n different bins bini

sets = bins(5,:);

[V,I]= sort(sets);

bins_set = bins(1:4,I(2:20));

p

for i = 1:size(bins_set,2)

    %得到每个point

    dat= bins_set(1:end,i);

    p  = polyfit([1:LEN2],dat',LEN2);

    x1 = [1:0.1:LEN2];

    y1 = polyval(p,x1);

    XYbin{i} = [x1;y1];

    Pbin{i}  = [p];

end

%%

%step3:Form a set of candidate point lists which consists of all the combinations by selecting one point from each bin.

%step4:Reed-Solomon decoder to reconstruct the polynomial,这个步骤是获得多项式P

%选择坐标点进行RSdecoder构建参数P

                                         

for i = 1:length(XYbin)

    codeNoi  = [XYbin{i}];

    err      =[ ];

    for j = 1:1

        [ErrorPosPolyCalc, SigmaCalc] = RsDecodeIterate(round([codeNoi(1,j:1+j),codeNoi(2,j:1+j)]));

        err(j) = mean(ErrorPosPolyCalc);

    end

    errx(i)=mean(err);

end

idx=find(errx==min(errx));%选择译码误差最小的进行构建

p_est = Pbin{idx(1)};

 

 

%%

%step5:Compute the CRC bits

t1=polyval(p_est,1);

t2=polyval(p_est,2);

t3=polyval(p_est,3);

t4=polyval(p_est,4);

datr=round([t1,t2,t3,t4]);

data2=[];

for i = 1:length(datr)

    data = dec2bin(datr(i),3);

    data2=[data2,str2num(data(1)),str2num(data(2)),str2num(data(3))];

end

s3                            = data2;

[output_after_check,indicate] = crc_check(s3,3);

 

disp('原来的信息');

message

disp('提取的数据信息');

output_after_check(1:length(message))`

4.算法理论概述

       指纹图像作为一种独特的生物特征图像，具有高度的个体差异性和稳定性。在当今信息安全需求日益增长的背景下，利用指纹图像进行数据隐藏成为了一种重要的信息隐藏手段。数据隐藏是将秘密信息嵌入到载体（如指纹图像）中，使其在外观上难以察觉变化，并且能够在需要时准确地提取出隐藏信息。这一技术在数字版权保护、秘密通信、医疗数据安全等众多领域有着广泛的应用前景。

 

       而指纹图像主要由脊线和谷线组成，其灰度值在脊线处相对较高，在谷线处相对较低。指纹图像具有局部方向性、纹理丰富性以及一定的噪声特性。这些特性既为数据隐藏提供了可能，也带来了挑战。例如，利用指纹纹理的复杂性可以将数据隐藏在纹理细节中，但指纹图像中的噪声可能会干扰数据隐藏与提取的准确性。