Методы встраивания цифровых данных в монохромные и цветные изображения

• Автор: Кайнарова, Елена Михайловна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 126 с. : ил.

Содержание

Список сокращений и условных обозначений

Введение

1. Стеганографические системы

1.1 Обзор литературы

1.2 Общая схема стеганографической системы

1.3 Методы ЬБВ и аддитивное встраивание

1.4 Задачи защиты медиа информации

Выводы по главе

2. Избыточность цифрового изображения

2.1 Представление цифрового изображения
2.2 Меры корреляции и искажения
2.3 Разложение на битовые плоскости и плоскости Грея
2.4 Ортогональные преобразования
Выводы по главе
3. Полутоновый контейнер
3.1 Встраивание бинарного изображения в битовые плоскости
3.2 Встраивание в плоскости Грея
3.3 Сжатие с потерей
3.4 Слепое детектирование из плоскостей Грея
Выводы по главе
4. Цветной контейнер
4.1 Изображение с палитрой
4.2 Встраивание путем перестановки строк палитры

4.3 Цветовые модели
4.4 Встраивание в цветовом пространстве 1ЮВ и УСЬСг
Выводы по главе
5. Встраивание с секретным ключом
5.1 Гистограммная атака
5.2 Выбор ключа
5.3 е-секретность
5.4 Секретность двух алгоритмов встраивания
Выводы по главе
Заключение
Литература

Список сокращений и условных обозначений
ЦВЗ (digital watermark) — цифровой водяной знак С (cover work) — контейнер
S (stegowork) — стегоконтейнер (заполненный контейнер)
М (message) — сообщение, цифровой водяной знак
К (key) — ключ, случайная бинарная матрица
Е (embedding) — алгоритм встраивания ЦВЗ в контейнер
D (detecting) — алгоритм детектирования ЦВЗ из стегоконтейнера
DCT (Discrete Cosine Transform) — дискретное косинус преобразование
DWT (Discrete Wavelet Transform) — дискретное вейвлет преобразование
JPEG (Joint Photographic Experts Group) — формат сжатия изображений
RMSE (Root Mean Square Erros) — евклидово расстояние
PSNR (Peak Signal Noise Ration) — отношение сигнал к шуму
Q(C||S) — относительная энтропия
LSB (Least Bit Significant) - наименее значащий бит
bitget (A,V) — функция в Matlab, выделяет из А бит V

ровом формате все они представляются с помощью матриц, С = {С[т,п]}, т= 1,М,п — 1,...N. Матричный элемент i = С[т, п] в литературе называют пиксел, а его величину i - яркость. Яркость пиксела принимает ряд значений, которые часто выбирают целыми числами, например, {0,1,... 2k — 1}, где k = 1,2, Величину k называют битовая глубина, которая равна количеству бит (максимальная энтропия), требуемых для хранения всех значений яркости.
Бинарное изображение. Представляется матрицей, каждый пиксел которой принимает только два значения 0 и 1, они могут соответствовать, например, двум градациям серого: черному и белому. Несмотря на скромность градаций серого, бинарное изображение играет большую роль в приложениях.
Полутоновое изображение. Представляется матрицей, где пиксел принимает 2к значений, которые служат для воспроизведения 2к градаций серого. Часто выбирают k — 8, что позволяет закодировать 256 градаций.
Изображение с палитрой. Также его называют индексированным. Состоит из двух матриц / и Р, где / - массив данных или индексов, Р - палитра. Массив данных может представлять некоторое полутоновое изображение. Палитрой служит матрица L х 3, она сопоставляет яркости пиксела i = 1[т, п три числа, кодирующие цвет. В приложениях часто выбирают L = 256, что отвечает палитре с 256 цветами. Палитру используют такие графические форматы как GIF (Graphics Interchange Format), PNG (Portable Network Format) и другие.
Цветное изображение. Представлено не менее, чем тремя матрицами. В случае RGB изображения — это три матрицы R, G и В, они имеют одинаковый размер и связаны операцией конкатенация F — cat(3,R,G, В). В трехмерном массиве F элементы F = {F[m,n,z]}, z — 1,2,3 определяется соотношением F[m,n, 1] = R[m,n], F[m,n, 2] = G[m,n], F[m,n, 3] = В[т,п]. Три матрицы R,G, В служат для представления цвета и являются полутоновыми изображениями. Если битовая глубина цветовых составляющих равна £,.то