Диплом ЦВЗ (1221233), страница 7

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

Текст из файла (страница 7)

Высокую визуальную стойкость показал алгоритм Kox. Вследствие неравномерности распределения синей компоненты, некоторые выбранные коэффициенты ДКП отличаются друг от друга больше чем на единицу, из-за этого значение параметра разности было увеличено (P=2). Незначительное увеличение параметра P не привело к серьёзным искажениям изображения.

Хорошие результаты показал алгоритм Smith, уступив Kox незначительно в качестве изображения и в средней абсолютной разности значений пикселей.

В целом неплохие результаты показал алгоритм Kutter. Высокий показатель яркости позволил снизить коэффициент энергии сигнала в 5 раз ( ), а относительно высокая степень предсказуемости значения пикселей изображения позволила снизить количество встраиваний до 50. В итоге получено приемлемое отношение «сигнал-шум» и относительно небольшое изменение значений пикселей, а, следовательно, и слабая визуальная заметность встраивания (коэффициент качества около 99%).

4.1.2.3 Стегосистемы с контейнером Hockey.jpg

Это изображение является фотографией, сделанной на любительскую фотокамеру. Движение камеры привело к некоторой смазанности изображения. Из-за технического несовершенства камеры цвета довольно тусклые, изображение нечёткое. Размер изображения 1600x1200 пикселей. Красная, синяя и зелёная компоненты имеют примерно одинаковые неравномерные распределения. Полученные значения параметров визуального искажения для данного изображения приведены в таблице 4.4.

Таблица 4.4 - Показатели визульного искажения при встраивании в изображение Hockey.jpg

По значению средней абсолютной разности лидером является алгоритм Kutter, что связано с низкими показателями яркости контейнера. Но из-за нечёткости изображения статистический декодер работает неэффективно, поэтому для правильного извлечения пришлось увеличивать количество встраиваний до 250. Тем не менее этот факт не так сильно сказался на искажении вследствие большего по сравнению с другими изображениями размера.

Близкие друг к другу результаты показали стегосистемы, использующие алгоритмы Cox и Smith. Лучшие показатели первой из них связаны с тем, что это изображение сжато в формате JPEG.

4.1.2.4 Стегосистемы с контейнером Lena.bmp

Данное изображение является портретом в формате BMP (точечный рисунок) с небольшим разрешением 512x512. Формат BMP обеспечивает максимальное качество изображения, так как не предусматривает сжатие.

Любой портрет содержит достаточно большое количество мелких деталей. Цвета приглушены (снимок сделан в середине XX века). Доминирует красная компонента, зелёная и синяя выражены средне. Полученные значения параметров визуального искажения для данного изображения приведены в таблице 4.5.

Таблица 4.5 - Показатели визульного искажения при встраивании в изображение Lena.bmp

Лучшие показатели визуального искажения имеют алгоритмы LSB и Smith. Хорошие показатели имеет и алгоритм Kutter. Это связано с не самой высокой яркостью изображения и высокой корреляцией между соседними пикселами.

Худшие показатели имеет алгоритм Kox, использующий ДКП, в то время как формат изображения его не использует. Но главной проблемой для Kox стал небольшой размер изображения, что резко понизило отношение “сигнал-шум” и привело к визуальной заметности встраивания. От использования данного алгоритма рекомендуется отказаться.

4.1.2.5 Стегосистемы с контейнером Napoleon.png

Изображение Napoleon является цифровой репродукцией картины в формате PNG размером 1200x801 пикселей. Репродукции картин характеризуются невысокой яркостью и наличием большого количества деталей. Изображение затемнённое, цвета не насыщены. Доминирующей цветовой компоненты нет. Полученные значения параметров визуального искажения для данного изображения приведены в таблице 4.6.

Таблица 4.6 - Показатели визульного искажения при встраивании в изображение Napoleon.png

Алгоритмы LSB, Kutter и Smith показывают практически идеальные результаты. Причём, Kutter показывает самый низкий показатель среднего абсолютного изменения значений пикселей (вследствие низкой яркости изображения). Любой из этих алгоритмов может быть применён для встраивания ЦВЗ в данное тестовое изображение.

А вот алгоритм Kox применять не стоит. Выбранные среднечастотные коэффициенты ДКП близки друг к другу по значению и их необходимо изменять, что и приводит к искажениям изображения. Это связано с особенностями формата и низкой яркостью изображения.

4.1.2.6 Стегосистемы с контейнером Logo.png

Изображение Logo является логотипом, созданным в графическом редакторе и сохранённым в картинке формата PNG. Изображение является полностью искусственным, сглаживание отсутствует (наблюдается эффект«лесенки»). Картинка представлена всего 570 цветами, распределение цветовых компонент равномерное, контрастность максимальная. Разрешение изображения-контейнера 468x508. Полученные значения параметров визуального искажения для данного изображения приведены в таблице 4.7.

Таблица 4.7 - Показатели визульного искажения при встраивании в изображение Logo.png

Алгоритмы LSB, Kox и Smith показывают результаты, близкие к эталонным. Высокие результаты алгоритма Kox связаны с высокой контрастностью изображения, а потому, и достаточно большим разбросом коэффициентов ДКП. Для алгоритма Kox показатель разности коэффициентов ДКП P был увеличен до 2 для верного определения сообщения. Для уменьшения визуальных искажений алгоритма Kutter количество встраиваний было уменьшено до 170 , но даже с уменьшенным количеством встраиваний этот метод не следует применять для встраивания ЦВЗ в данное изображение. Высокие показатели искажения связаны с большим (практически максимальным) значением яркости для некоторых пикселей и белым фоном изображения, на котором заметны даже малые искажения, а также с малым размером изображения, в которое осуществляется встраивание.

4.1.2.7 Стегосистемы с контейнером MilkyWay.tiff

MilkyWay является изображением, полученным с одного из космических телескопов, и сохранённым в формате TIFF без сжатия с разрешением 650x487 пикселей. Изображение содержит большое количество контрастных деталей. Доминирующая компонента-красная, синяя представлена довольно слабо и неравномерно, зелёная компонента насыщенная, но распределена неравномерно. Некоторые области практически бесцветны (чёрные области). Полученные значения параметров визуального искажения для данного изображения приведены в таблице 4.8.

Таблица 4.8 - Показатели визульного искажения при встраивании в изображение MilkyWay.tiff

Результаты, близкие к идеальным показывают алгоритмы LSB и Kox. Благодаря тёмному общему фону изображения, а следовательно, и большей заметности деталей удалось понизить количество встраиваний в алгоритме Kutter до 180. Отставание от первых двух алгоритмов вызвано небольшой пропускной способностью при большом количестве повторных встраиваний для данного малого изображения.

Слабая мощность ЦВЗ привела к проблемам с верным декодированием сообщения в Smith. Эту проблему удалось решить лишь усилением мощности сигнала в 20 раз, что повлекло за собой значительное ухудшение качества изображения. Встраивание в другие цветовые компоненты не меняет ситуацию. От использования алгоритма Smith в данном случае следует отказаться.

4.1.2.8 Подведение итогов исследования

Для подведения итогов введём некоторую шкалу оценок результатов экспериментов. За лучший результат по критерию качества изображения алгоритму начисляется 4 балла, за второй результат-3 балла, за третий -2, за четвёртый -1, и, если алгоритм не рекомендовано применять -0 баллов.

Результаты исследования приведём в таблице 4.9.

Таблица 4.9 - Результаты исследования устойчивости алгоритмов к визуальным искажениям

Характеристики

Список файлов ВКР