تقنية إخفاء الملفات داخل الصور باستخدام Matlab

في عالم البرمجة ومعالجة الصور، يعد استخدام Matlab لإخفاء ملف بحجم 1 ميجابايت داخل صورة بحجم 512×512 بكسل تحديًا شيقًا يستفيد من مفاهيم فنية معينة. يُعرف هذا العملية بتسمية “Watermarking” أو “إضافة علامة مائية”. في هذا السياق، سأستعرض لك الخطوات الأساسية التي يمكن اتخاذها باستخدام Matlab لتحقيق هذا الهدف.

أولًا وقبل البداية في الكود، يجب عليك فهم بعض المفاهيم في مجال معالجة الصور. يمكننا أن نفترض أن كل بكسل في الصورة يتمثل بقيمة في نطاق معين، على سبيل المثال، من 0 إلى 255 في حال كانت الصورة بالألوان الرمادية. سنستخدم هذه القيم لتخزين البتات القيمة التي تحتوي على الملف.

أولاً، قد تكون خطوة تحميل الصورة والملف مهمة. يمكنك استخدام دالة imread في Matlab لتحميل الصورة و fileread لقراءة الملف النصي. بمجرد ذلك، يمكنك تحويل المصفوفات إلى مصفوفات من الأرقام للتلاعب بها.

matlabCopy code
image = imread('your_image.png');
fileContent = fileread('your_file.txt');

بعد ذلك، يمكنك البدء في تعديل قيم البكسل في الصورة. سنركز على إزالة البتات القيمة من الصورة التي تحتوي على ضوضاء غير قيمة.

matlabCopy code
% تحويل الملف إلى مصفوفة من الأرقام
binaryFile = uint8(fileContent);

% تحديد البكسلات التي سيتم تغييرها
invaluableBits = image < threshold; % حد قد يتم تحديده يدويًا

% استبدال البتات في الصورة بالبتات من الملف
image(invaluableBits) = bitset(image(invaluableBits), 1, bitget(binaryFile, 8));

% حفظ الصورة المعدلة
imwrite(image, 'watermarked_image.png');

يجب عليك ضبط الحد (threshold) والطريقة التي تحدد بها البتات القيمة في الصورة. بعد إضافة العلامة المائية، يمكنك حفظ الصورة النهائية باستخدام imwrite.

لاحقًا، عندما ترغب في استرجاع الملف، يمكنك استخدام نفس الفكرة لقراءة البتات المخفية وإعادتها إلى الملف الأصلي.

هذا مجرد نظرة عامة، ويفضل دائمًا استشارة مصادر إضافية ودراسة مفصلة لمفهوم Watermarking في سياق Matlab.

بالطبع، دعونا نوسع على الخطوات المذكورة ونضيف بعض التوضيحات حول عملية إخفاء الملف داخل الصورة باستخدام Matlab.

1. تحديد حجم الصورة:
قد تحتاج إلى ضبط حجم الصورة الهدف إلى 512x512 بكسل، كما ذكرت في السؤال. يمكنك استخدام دالة imresize لتغيير حجم الصورة إذا كانت أصغر أو أكبر من الحجم المستهدف.

matlabCopy code
targetSize = [512, 512];
resizedImage = imresize(image, targetSize);

2. تحويل الملف إلى بيانات بت:
بمجرد قراءة الملف، يجب تحويل محتواه إلى تمثيل بيت لتكوين البتات التي ستُخفى في الصورة.

matlabCopy code
binaryFile = uint8(fileContent);
binaryBits = dec2bin(binaryFile, 8);

3. تخزين البتات في الصورة:
تمثل كل قيمة بكسل في الصورة الخاصة بك مجموعة من البتات. يمكنك استخدام حلقة لتحديد وتخزين البتات في الأماكن المناسبة.

matlabCopy code
[row, col] = size(resizedImage);
bitIndex = 1;

for i = 1:row
    for j = 1:col
        pixelValue = resizedImage(i, j);
        if bitIndex <= numel(binaryBits)
            pixelValue = bitset(pixelValue, 1, str2double(binaryBits(bitIndex)));
            bitIndex = bitIndex + 1;
        end
        resizedImage(i, j) = pixelValue;
    end
end

4. حفظ الصورة المعدلة:
بعد إضافة العلامة المائية، يمكنك حفظ الصورة النهائية كملف جديد.

matlabCopy code
imwrite(resizedImage, 'watermarked_image.png');

5. استخراج الملف من الصورة:
لاحقًا، عندما تريد استرجاع الملف، يمكنك استخدام نفس الأفكار. يجب عليك قراءة البتات من الصورة وتحويلها إلى ملف.

matlabCopy code
extractedBits = '';

for i = 1:row
    for j = 1:col
        pixelValue = resizedImage(i, j);
        extractedBits = [extractedBits, num2str(bitget(pixelValue, 1))];
    end
end

% تحويل البتات إلى ملف
extractedFile = char(bin2dec(reshape(extractedBits, 8, []).').');

6. حفظ الملف المستخرج:
أخيرًا، يمكنك حفظ الملف المستخرج باستخدام دالة fwrite.

matlabCopy code
fid = fopen('extracted_file.txt', 'w');
fwrite(fid, extractedFile, 'char');
fclose(fid);

تأكد من أن الحد الذي تستخدمه لتحديد البتات غير المهمة (threshold) يكون مناسبًا لتحقيق توازن بين حجم الملف المخفي وجودة الصورة. يمكنك أيضًا تكامل هذه الخطوات في دوال لجعل الكود أكثر تنظيمًا وقابلية لإعادة الاستخدام.