Пояснительная записка (ПЗ) (1210512), страница 5

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

Текст из файла (страница 5)

Подробная классификация стеганографических методов преобразованияграфической информации представлена на рис. 2.1.24Методы, использующиеграфические контейнерыМетоды использования матрицпромежуточных вычисленийпроцесса сжатия графическойинформацииМетоды сокрытияв наименьшихзначащих битахМетоды сокрытияс использованиемнелинейноймодуляциивстраиваемогосообщенияМетоды сокрытия,основанные навейвлетпреобразованииграфическойинформацииМетоды сокрытияна основемодификациииндексногоформатапредставленияМетоды сокрытияна основеавтокорреляционной функцииМетоды сокрытияс использованиемзнаковоймодуляциивстраиваемогосообщенияПо типу модуляцииМетоды сокрытия наоснове распределенияпо спектруПо приему сокрытияМетоды сокрытия впространственно-временной областиМетоды сокрытия,основанные накосинусномпреобразованииграфическойинформацииПо методу сжатияПо способу сокрытияРисунок 2.1 – Классификация методов стеганографическогопреобразования графической информацииМетоды непосредственной замены используют избыток информационнойсреды в пространственной области, заменяя малозначительную часть контейнерабитами секретного сообщения, а спектральные методы, к которым, в определенной мере, можно отнести и методы сокрытия на основе распределения по спектру, используют спектральные представления элементов среды, в которую встраиваются скрываемые данные (например, в разные коэффициенты массивов дискретно-косинусных преобразований, преобразований Фурье, Карунена-Лоева ит.

д.).Основным направлением цифровой стеганографии является использованиесвойств именно избыточности контейнера-оригинала, но стоит учитывать, что врезультате преобразования данных происходит искажение некоторых статистических свойств контейнера и нарушения его структуры.25В особую группу можно выделить так называемые форматные методы, которые используют специальные свойства форматов представления файлов: зарезервированные для расширения поля файлов, которые часто заполняются нулями и не учитываются программой; удаление файловых заголовков-идентификаторов и т.

д.К таким методам относятся: метод дописывания данных в конец BMP-файла(искусственное задание значения поля заголовка изображения «смещение данных» и запись данных в полученный таким образом участок) и метод сокрытияв палитре BMP-файла (запись данных в последний байт элемента палитры, который равен нулю и не используется, первые три используются для кодированияцвета).Форматные методы устойчивы к преобразованию графических данных, ноприсутствие скрываемого сообщения легко обнаружить.Больший интерес представляют неформатные методы10, сравнительная характеристика которых представлена в табл. 2.1.Таблица 2.1 – Сравнительная характеристика стеганографических методовпреобразования графической информацииСтеганографическийметодМетод сокрытия внаименьших значащих битахКраткая характеристикаметодаОснован на записи сообщения в наименьшиезначащие биты исходного изображенияМетод сокрытия наоснове модификациииндексного форматапредставленияОснова на редукции (замене) цветовой палитрыи упорядочивании цветов в пикселях с соседними номерамиНедостаткиНевысокаяскрытность передачи сообщения.Низка устойчивость к искажениямПрименяетсяпреимущественно к сжатым изображениям.Невысокаяскрытность передачи сообщенияПреимуществаДостаточно высокая емкостьконтейнера (до25 %)Сравнительновысокая емкостьконтейнераНеформатные методы сокрытия – методы, использующие непосредственно сами данные,которыми изображение представлено в этом формате.1026Окончание таблицы 2.1СтеганографическийметодМетод сокрытия наоснове использованияавтокорреляционнойфункцииМетод сокрытия наоснове использованиянелинейной модуляции встраиваемого сообщенияМетод сокрытия наоснове использованиязнаковой модуляциивстраиваемого сообщенияМетод сокрытия наоснове вейвлет-преобразованияМетод сокрытия наоснове использованиядискретного косинусного преобразованияКраткая характеристикаметодаОснован на поиске сприменением автокорреляционной функции областей, содержащихсходные данныеОснован на модуляциипсевдослучайного сигнала сигналом, содержащим скрываемую информациюОснован на модуляциипсевдослучайного сигнала биполярным сигналом, содержащим скрываемую информациюОснован на особенностях вейвлет-преобразованийОснован на особенностях дискретного косинусного преобразованияНедостаткиПреимуществаСложность рас- Устойчивость кчетовбольшинству нелинейных преобразований контейнераНизкая точДостаточно выность детекти- сокая скрытрования.ность сообщенияИскаженияНизкая точность детектирования.ИскаженияДостаточно высокая скрытность сообщенияСложность рас- Высокая скрытчетовностьСложность рас- Высокая скрытчетовностьКак видно из таблицы, стеганографические методы скрытия данных в пространственной области изображения уступают более сложным и совершеннымметодам, основанным нас изменении спектра или использовании особенностеймеханизмов сжатия, так как являются нестойкими к большинству из известныхвидов искажений.

Так, например, использование операции сжатия с потерями(например, JPEG-компрессия) приводит к частичному или полному уничтожениевстроенной в контейнер информации.Существует несколько способов представления изображения в частотной области. При этом используется та или иная декомпозиция изображения, используемого в качестве стеганоконтейнера. Наибольшее распространение среди всехортогональных преобразований в стеганографии получило дискретное косинусное преобразование, которое лежит в основе алгоритма JPEG сжатия данных, икоторое планируется использовать для реализации стеганографического метода.272.2 Основы алгоритма JPEG сжатия изображенийJPEG был разработан как метод сжатия непрерывно-тоновых образов. Основные преимущества метода JPEG состоят в следующем: высокий коэффициент сжатия, особенно для изображений, качество которых расценивается как хорошее или отличное; большое число параметров, позволяющих добиться необходимого балансасжатие/качество; хорошие результаты для любых типов непрерывно-тоновых изображенийнезависимо от их разрешения, пространства цветов, размера пикселов илидругих свойств.Алгоритм преобразования графического изображения JPEG состоит из нескольких этапов, выполняемых над изображением последовательно, один за другим: преобразования цветового пространства; поддискретизации; дискретного косинусного преобразования (ДКП); квантования; кодирования.В процессе сжатия изображения шаги выполняют в прямом порядке, а приего чтении в обратном.

Схемы алгоритмов представлены на рис. 2.2 и 2.3.Рисунок 2.2 – Общая схема алгоритма сжатия JPEG28Рисунок 2.3 – Общая схема алгоритма разжатия JPEGНа этапе преобразования цветового пространства осуществляется преобразование изображения из цветового пространства RGB (Red-Green-Blue) в YCbCr(где Y – яркость, а Cb и Cr – синяя и красная цветоразностные компоненты):Y = 0,299R + 0,587G + 0,114B,Cb = −0,1687R − 0,3313G + 0,5B,Cr = 0,5R − 0,4187G − 0,0813B.Применение пространства YCbCr вместо привычного RGB объясняется физиологическими особенностями человеческого зрения, а именно тем, что нервная система человека обладает значительно большей чувствительностью к яркости (Y), чем к цветоразностным составляющим (в данном случае Cb и Cr).

Обратное преобразование цветового пространства (из YCbCr в RGB) имеет следующий вид:R = Y + 1,402Cr,G = Y − 0,34414Cb − 0,71414Cr,B = Y + 1,772Cb.Алгоритм сжатия JPEG позволяет сжимать изображения с различными размерами цветовых плоскостей. Обозначим через xi и yi ширину и высоту i-й цветовой плоскости изображения. Пусть X = max(xi), Y = max(yi), определим длякаждой плоскости коэффициенты Hi = X / xi и Vi = Y / yi.

Наибольшее значениедля X и Y, согласно алгоритму JPEG, равно 216, а для Hi и Vi – 22. Таким образом,ширина и высота цветовых плоскостей может быть от одного до четырех разменьше размеров наибольшей плоскости. Для обычных RGB изображений размеры всех цветовых плоскостей равны.29Поддискретизация состоит в уменьшении размеров плоскостей Cb и Cr,наиболее распространено уменьшение в два раза по ширине и в два раза по высоте. Для этого Cb и Cr плоскости изображения разбиваются на блоки размеромдве на две точки, и блок заменяется одним отсчетом цветоразностных компонент(на место имевшихся четырех отсчетов ставится их среднее арифметическое длякаждого блока, что позволяет уменьшить размер исходного изображения в двараза).Примеры результатов наиболее распространенных типов поддискретизациипоказаны на рис.

2.4.Рисунок 2.4 – Распространенные типы поддискретизацииЗатем отдельно для каждого компонента цветового пространства Y, Cb и Crосуществляется прямое дискретное косинусное преобразование. Для этогоизображение делится на блоки с размером восемь на восемь точек, и каждыйблок преобразуется согласно формуле1(2x+1)uπ416F(u, v) = C(u)C(v)[∑7x=0 ∑7y=0 f(x, y)cos() ∙ cos((2y+1)vπ16)],1, при z = 0,где C(z) = {√21, при z ≠ 0.Применение дискретного косинусного преобразования позволяет перейти отпространственного представление изображения к спектральному. Обратное дискретное косинусное преобразование имеет вид1(2x+1)uπ416f(u, v) = [∑7u=0 ∑7v=0 C(u)C(v)F(x, y)cos() ∙ cos((2y+1)vπ16)].30После этого можно переходить к квантованию полученной информации.Идея квантования состоит в отбрасывании некоторого объема информации. Известно, что глаз человека менее восприимчив к высоким частотам (особенно квысоким частотам цветоразностных компонент), большинство фотографическихизображений содержит мало высокочастотных составляющих.

Кроме того, появление высоких частот является следствием процесса оцифровки, т. е. вследствиепоявления сопутствующих дискретизации и квантования шумов. На этом этапеиспользуются таблицы квантования Q(u, v) – матрицы, состоящие из целых положительных чисел, размером восемь на восемь, на элементы которых делятсясоответствующие частоты блоков изображения, результат округляется до целогочисла:F Q (u, v) = round(F∗ (u,v)Q(u,v)).В процессе деквантования используются те же таблицы, что и при квантовании. Деквантование состоит в умножении квантованных частот на соответствующие элементы таблицы квантования:F ∗ (u, v) = F Q (u, v) ∙ Q(u, v).Таким образом, при увеличении коэффициента квантования увеличиваетсяобъем отбрасываемой информации.

Характеристики

Список файлов ВКР