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我正在为一个类项目开发一个隐写术应用程序，它允许用户在另一个图像中编码一个秘密消息图像。Bitmap.getPixel(x,y)在修改像素整数值以包含消息值后，我使用它来检索像素信息。然后我Bitmap.setPixel(x,y)将修改后的像素放在位图中。在解码图像并检索隐藏消息后，我注意到一些像素变色。我发现某些像素在修改后不包含正确的值。如果我使用

int before = encoded_value;
bitmap.setPixel(x,y, before);
int after = bitamp.getPixel(x,y);

对于大多数像素之前==之后但是在一些之前！=之后。如果我通过添加或减去一个来不断修改之前（这只会稍微改变消息图像中的颜色）然后再次设置像素，那么之前和之后的值仍然不同。在解码图像中减少几个像素并不是什么大问题。但是，当问题像素之一出现在我对消息图像信息（图像尺寸）进行编码的位置时，解码后的尺寸通常会包含一个非数字值，例如“2q3x300”。当应用程序尝试将此字符串转换为整数值时，它将通过异常。我也尝试使用整数缓冲区获取和设置像素，但是相同的像素会导致问题。也通过一些调试我' 我们发现，如果我使用双维字符串“213213x300300”对图像进行编码，则某些像素会导致问题，而某些值会导致问题，该字符串会从图像中解码为“2q32q3x300300”。我不确定这是否是从图像文件解码位图时开始的问题，还是 getPixel() 和 setPixel() 方法中的错误。似乎某些像素会导致有点偏离。在上面的示例中，1（包含 49 或 00110001 的 ascii 值）被解码为 q（包含 113 或 01110001 的 ascii 值）只有一个位值与集合不同，但它可能导致位问题。位图位于 ARGB_8888 中，因此应该能够包含也可以包含在整数值中的任何值。为了使立体成像起作用，我正在修改 alpha 的至少 2 位，红色，绿色和蓝色值存储 1 个字节。我将消息图像减少到 RGB_332，以便它可以包含在最少的位中。另一个示例是尝试将像素设置为 -53029643。

I put           -53029643 = 1111 1100 1101 0110 1101 0100 1111 0101
and get returns -53029387 = 1111 1100 1101 0110 1101 0101 1111 0101
                ----------------------------------------------------XOR
                          = 0000 0000 0000 0000 0000 0001 0000 0000 = 256

尽管这两者仅在绿色值的最低位上有所不同。通过从每个位中获取至少 2 位来解码此整数值产生 00100101 而不是 00100001 字节的形式为 RRRGGGBB 因此绿色值从 000 变为 001 并且生成的位图将包含一个绿色值为001000 而不是 000000，因为解码的位图在 RGB_565 中，因此绿色的十进制值是 8 而不是 0。这里的 3 个 png 图像第一个是载体图像（将消息图像编码到其中的图像）第二个是消息图像（在载体图像中编码的图像），第三个是从载体图像解码后的消息图像。

载体图像

载体图像

留言图片

留言图片

解码的消息图像。此图像为 8 位颜色，红色或绿色较多的像素是受此错误影响的像素。

解码消息

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4 回答 4

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android api 中的这个缺陷似乎与我遇到的相同问题有关。由于在从像素数组创建位图或解码为消息图像时无法解决此问题，因此我不得不在图像解码后使用图像过滤。我正在使用经过修改以针对问题像素的中值滤波器，这里是具有和不具有中值滤波器的图像的示例。

未经过滤的

未经过滤的

过滤

过滤

于 2011-05-06T16:55:19.760 回答
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这看起来很像我遇到的一个问题，其中（仅在某些设备上）从 drawables 文件夹加载的位图会稍微改变。我通过将位图放在“原始”文件夹（例如 res\raw）中解决了这个问题。希望有帮助。

于 2012-07-17T23:45:13.463 回答
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您的位图可能设置为 565，即红色 5 位，绿色 6 位，蓝色 5 位。因此，红色/蓝色只能有 32 个不同的值，绿色只能有 64 个不同的值。

如果需要更高的精度，则需要创建 8888 位图。

例子：

Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(128, 128, Bitmap.Config.ARGB_8888);
于 2011-03-03T00:48:29.233 回答
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我知道这是一篇旧文章，但我能够通过交替从 ARGB 整数中的每个不正确字节中加减 1 来解决这个问题，直到每个字节的最低有效位是正确的。我相信这是像素在每个字节的最低有效位正确的情况下可以获得的最接近的最佳值。

此外，我已经向谷歌报告了这个错误。

于 2017-09-28T20:27:30.200 回答