Пояснительная записка (1209785), страница 4

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 4)

Проблема устойчивости к глобальным геометрическим атакам имеет свое решение, в отличие от проблемы устойчивости к локальным изменениям изображения. Данный вид атак основан на малой чувствительности человеческой зрительной системы к небольшим локальным изменениям в изображении.

1. Разновидности геометрических атак на цифровые водяные знаки

Стандартные преобразования изображений, такие как поворот, масштабирование, сдвиг, обрезание и деформация, рассматриваются как геометрические атаки на изображение, поскольку они нарушают исходную композицию пикселей изображения, и могут препятствовать распознаванию встроенного водяного знака. Ниже рассматриваются выборка стандартных атак, которые мешают подсчету пикселей в изображении.

Рассмотрим кадрирование, также известное как обрезка по рисунку.

Важной особенностью изображения является соотношение сторон, то есть соотношение между шириной и высотой изображения. Его также можно определить как отношение между горизонтальным и вертикальным размерами изображения, которое считается серьезной проблемой в приложениях, имеющих отношение к широковещанию. Таким образом, обрезка видеокадров с заданным прямоугольником изменяет пропорции изображения, и тем самым повреждает водяной знак.

Еще одной основной геометрической атакой является поворот видео на заданный угол.

На рисунке 2.1 изображен пример атаки с поворотом кадра, которая затрудняет распознавание цифрового водяного знака.

Рисунок 2.1 – Пример атаки с поворотом кадра

Категория геометрических атак также включает аффинную атаку, используемую для оценки устойчивости алгоритма водяных знаков. Аффинное преобразование сохраняет коллинеарность и соотношение расстояний. Коллинеарность в данном случае означает, что все точки, лежащие на одной линии изначально, лежат на одной линии и после преобразования. Соотношение расстояния означает, что середина отрезка, лежащего на линии, остается серединой отрезка и после преобразования.

Атакой при помощи масштабирования называется сдвиг в пространственном или временном направлении в видеокадрах.

Атака с размытием изображения обычно делает изображение несфокусированным. При размытии кадров можно применять специально подобранный фильтр Гаусса со стандартным отклонением (показано на рисунке 2.2).

Рисунок 2.2 – Пример атаки с размытием при помощи гауссовского фильтра (слева – оригинал)

Еще одной атакой является увеличение резкости изображения.

Эффект увеличения резкости изображения (оно же увеличение четкости) противоположен размытию. Его достигают, используя фильтр усиления контрастности, который создается из отрицательного значения лапласианского фильтра с параметром «альфа».

При атаке с использованием сдвига положение изображения изменяется при атаке с использованием сдвига, что является проверкой надежности алгоритма ЦВЗ. При осуществлении сдвига исходное положение элемента (x1, y1) в оригинале смещается в новое положение (x2, y2) в последующем выходном изображении.

Принцип атаки с контрастным растяжением (также известным как нормализация) описан ниже.

Улучшение контрастности – это двухэтапная процедура: указывается значение нижнего пикселя и значения верхнего пикселя требуемого диапазона, а затем, чтобы улучшить контрастность изображения, на вышеуказанный выбранном диапазоне растягивается значение интенсивности пикселей на изображении. Как правило, граничными будут те минимальные и максимальные значения пикселей, которые допускает данный тип изображения. Например, для 8-битных черно-белых изображений нижним и верхним пределами могут быть соответственно 0 и 255.

Атака при помощи увеличения и уменьшения частоты дискретизации также относится к категории геометрических атак. Ее пример показан на рисунке 2.3.

Обычно используемый метод обработки изображений для сохранения одного и того же двумерного представления изображения даже после увеличения разрешения – это увеличение частоты дискретизации. Уменьшение частоты дискретизации имеет обратный эффект. Уменьшение частоты дискретизации обычно проводится как предварительная фильтрация сигнала с помощью линейного фильтра, а затем уменьшение частоты дискретизации дискретного во времени сигнала путём удаления его отсчётов (численных значений амплитуды сигналов в определённый момент времени).

Рисунок 2.3 – Пример атаки с использованием дискретизации

Пример атаки при помощи сглаживания приведен на рисунке 2.4.

Эффект сглаживания, достигается преобразованием кадров в цветовое пространство NTSC, а затем увеличением цветового диапазона из видимого спектра.

Рисунок 2.4 – Пример атаки с использованием сглаживания (слева оригинал)

Эта геометрическая атака, называемая отражением (изображена на рисунке 2.5) заключается в переворачивании столбцов кадров слева направо.

Рисунок 2.5 – Пример атаки с отражением

1. Атаки на цифровые водяные знаки, реализуемые при обработке сигналов

Эффективная атака с водяными знаками – это шумовая атака. Одной из эффективных атак на цифровые водяные знаки является атака с зашумлением кадров. Она реализуется при помощи атаку с использованием гауссовского и соле-перцового шума (одна из форм шума, который как правило встречается на графических и видео изображениях; он представляет собой случайно возникающие белые и черные пиксели. Очень часто для проверки видео фильтров данный шум используют как тестовый, добавляя к сигналу. В обычных же условиях шум Salt and pepper возникает в изображения при быстрых переходных процессах, таких как неправильная коммутация. Эффективным способом подавления этого типа шума является использование медианного фильтра).

Еще одной атакой является атака с шумоподавлением.

Обычно шумоподавление изображений представляет собой трехэтапный процесс:

• изображение преобразуется в некоторую область, где компонент шума легче идентифицировать;

• затем шум удаляется путем применения пороговой операции;

• изображение без шума создается путем выполнения обратного преобразования.

Существуют следующие атаки на системы цифровых водяных знаков с применением фильтрации: симметричная фильтрация, гауссовская фильтрация (приведена на рисунке 2.6), атака с использованием сглаживающего фильтра для цветных видеофильмов с фильтрацией Винера, адаптивная фильтрация и атаки с медианными фильтрами для шкалы серого.

Рисунок 2.6 – Пример атаки с использованием гауссовской фильтрации

Ниже приведена атака с удалением пикселей (пример на рисунке 2.7).

Удаление некоторых пикселей из видеокадров может привести к повреждению водяного знака. При реализации таких атак решается, какие пиксели будут удаляться: четные, нечетные, а также их количество.

Рисунок 2.7 – Пример атаки с удалением пикселей

Пример атаки по принципу сжатия (известного также как компрессия) можно увидеть на рисунке 2.8.

Сжатие является мощной атакой, которую можно реализовать, используя традиционное программное обеспечение. Сжатие изображения способно изменить внешний вид водяного знака, внедренного в видеопоследовательность или изображение. Сжатие видео при помощи формата JPEG (Joint Photographic Experts Group) можно рассматривать как атаку сжатия.

Рисунок 2.8 – Пример атаки со сжатием по формату JPEG

1. Распространенные атаки на системы цифровых водяных знаков

Одной из распространенных атак на системы цифровых водяных знаков является усреднение кадров.

Усреднение кадров является широко используемым математическим процессом для оценки надежности алгоритма водяных знаков. Это мощная атака на водяные знаки в видеопоследовательностях, способная повредить содержимое видеофайла. Ее суть заключается в том, что среднее значение текущего кадра и ближайших двух соседей заменяет текущий кадр.

Пример атаки с отбрасыванием кадров приведен на рисунке 2.9.

Между соседними кадрами существует минимальная разница. Отбрасывание кадров – стандартная атака, принятая исследователями для проверки надежности видео с водяными знаками.

Рисунок 2.9 – Пример атаки с отбрасыванием кадров

В обычных условиях отбрасывание кадров случается, если в процессе захвата видео драйверы устройства не сумели вовремя скопировать следующий кадр из буфера оцифровщика в оперативную память, и этот кадр «отбрасывается», поскольку оцифровщик записывает поверх него в буфер следующий кадр. Вследствие этого в оцифрованном видео появляется «пустой» кадр – такой кадр, который идентичен предшествующему «отброшенному». Резкость движений в получившемся видеофрагменте объясняется именно наличием большого количества таких «отброшенных» кадров. Поэтому когда происходит видеозахват стараются сделать так, чтобы не было «отброшенных» кадров.

Главными причинами «отбрасывания» кадров являются следующие: недостаточная производительность центрального процессора для сжатия, недостаточная производительность дисковой подсистемы для записи видео с текущим битрейтом и плохое качество аналоговых сигналов источника видео.

Рокировка кадров – еще одна атака на ЦВЗ.

Так как смена кадров меняет динамическую композицию видео, она также рассматривается как атака на водяной знак [11]. Порядковый номер кадров при этом не меняется. Это является причиной неправильного расположения блоков водяного знака.

Некоторые алгоритмы встраивания в видеофайлы водяных знаков основаны на смене фона. Поэтому изменение фона в видео может повредить встроенные водяные знаки и потому рассматривается как атака на ЦВЗ. Алгоритм обнаружения изменений фона, реализуется следующим образом: края кадров обнаруживаются, а их значения яркости сравниваются с порогом для определения смены сцены.

Атака с изменением частоты кадров видео или временной синхронизации также часто применяется.

Мерой движения отображаемого видео является FPS (кадры в секунду). Различные алгоритмы встраивания водяных знаков в видеопоследовательность основаны на временной синхронизации, поэтому это одна из основных атак для проверки надежности алгоритма.

Еще одной атакой является атака хроматической выборки.

Алгоритмы водяных знаков, доступные в литературе, также основаны на компоненте яркости, поскольку человеческое зрение менее чувствительно к изменениям цвета, чем яркости. Таким образом, выборка цветности является важной атакой, которая должна быть применена для проверки эффективности работы алгоритма генерирования водяных знаков.

Ниже описан принцип действия атаки обесцвечивающей и растворяющей кадры.

Обнаружение переходов, происходящих между сценами или кадрами, является регулярным процессом видеоанализа. Некоторые алгоритмы внедрения водяного знака основаны на этих переходах и зависят от яркости пикселей. Поэтому важно применять обесцвечивающую и растворяющую атаку, чтобы оценить надежность алгоритма. Обесцвечивание – это процесс, в котором кадр видеопоследовательности постепенно становится темным и заменяется другим кадром. Когда информация о картинке постепенно исчезает, оставляя пустой экран, это переход затухания. Растворение представляет собой комбинацию затухания и постепенного возникновения, наложенного на ту же пленку.

Атака со стимуляцией размытия движения приведена ниже.

Размытие движения – это артефакт, по которому быстро движущиеся объекты появляются размытыми. (Артефакт – это результат плохой реализации компрессии текстур. Если наблюдается сжатая текстура, и некоторые ее части кажутся «смазанными», то это и будет артефактом. На двумерных и трехмерных изображениях артефакты могут образовываться на стыке цветов.) Фильтр, который размывает изображение вдоль указанной оси, чтобы дать эффект движения, используется для достижения эффекта размытия движения.

Еще одной разновидностью атак является межкадровая фильтрация.

Характеристики

Список файлов ВКР