 |
52. Алгоритм вбудовування ЦВЗ із використанням широкосмугових сигналів.
|
|
|
|
52. Алгоритм вбудовування ЦВЗ із використанням широкосмугових сигналів.
Більшість розглянутих алгоритмів вбудовування ЦВЗ в просторову область зображень використовують широкосмугові сигнали (ШСС). Основною ідеєю застосування ШСС в стеганографії є вбудовування даних в шумовий сигнал малої потужності. Оскільки сигнал малої потужності, то для захисту ЦВЗ застосовують завадостійкі коди.
А8. Стегокодер із застосуванням ШСС зображений на рис. 11. Приховане повідомлення шифрується ключем 
і кодується завадостійким кодом, внаслідок чого виходить кодоване повідомлення 
. Це повідомлення модулюється псевдовипадковою послідовністю з виходу генератора, початкове заповнення якого дорівнює 
. З одержаним сигналом з розширеним спектром здійснюється перестановка відповідно до ключа 
і результат додається до зображення-контейнера. В декодері виконуються зворотні операції. Як детектор ЦВЗ використовують кореляційний приймач.
|
Рис. 11. Стегокодер на основі ШСС. |
Давачем псевдовипадкової послідовності найчастіше використовується генератор 
послідовності через хороші кореляційні властивості цієї послідовності.
53. Вибір перетворення для приховування даних.
У більшості методів приховування даних в зображеннях використовується та або інша декомпозиція зображення-контейнера. Серед всіх лінійних ортогональних перетворень найчастіше в стеганографії використовуються вейвлет-перетворення і ДКП, що пояснюється їх успішним застосуванням при стисканні зображень. Крім того, бажано застосовувати для приховування даних те ж перетворення зображення, як і те, яке буде використовуватися при можливому подальшому стисканні. У стандарті JPEG використовується ДКП, а в JPEG2000 – вейвлет-перетворення. Стегоалгоритм може бути робастним до подальшої компресії зображення, якщо він враховуватиме особливості алгоритму стискання. При цьому стегоалгоритм, який використовує ДКП, не обов'язково буде робастним по відношенню до вейвлетному алгоритму стискання. Стегоалгоритм, який використовує вейвлети, може бути неробастним до стискання із застосуванням ДКП. Ще більші труднощі з вибором перетворення під час приховування даних у відеопослідовностях. Причина в тому, що при стисканні відео основну роль відіграє кодування векторів компенсації руху, а не тільки нерухомого кадру. Робастний стегоалгоритм повинен враховувати це.
|
|
|
Відомо багато моделей для оцінки пропускної здатності каналу приховування даних. Розглянемо таку.
Нехай 
- початкове зображення (контейнер), 
- вбудоване. Тоді модифіковане зображення 
. Модифіковане зображення візуально не відрізняється від початкового і його можна стискати з втратами: 
, де 
- оператор компресії. Вбудовані біти потрібно одержати з 
. Необхідно знайти кількість біт, яку можна вбудувати в дане зображення і витягнути з нього з довільно малою ймовірністю помилки або, іншими словами, знайти пропускну здатність каналу приховування даних для даного алгоритму стискання
Блок-діаграма даного стегоканалу представлена на рис. 12.
Повідомлення 
передається по каналу. Канал має два джерела «шуму»: 
- зображення-контейнер і 
- «шум», що виникає при компресії/декомпресії. 
- можливо спотворене повідомлення.
|
Рис. 12. Блок-діаграма стегоканалу 54.
Рис. 13. Стуктурна схема стегосистеми |
Структурна схема стегосистеми наведена на рис. 13. Зображення ділиться на 
підсмуг. До кожної підсмуги «підмішується» прихована інформація. Після зворотного перетворення виходить модифіковане зображення 
. Після компресії/декомпресії виходить зображення . До нього застосовується пряме перетворення, і з кожної з підсмуг незалежно видобувається приховане повідомлення.
|
|
|
Реальні зображення не є випадковим процесом з рівномірно розподіленими значеннями величин. Відомо, що велика частина енергії зображень зосереджена в низькочастотній частині спектру. Тому здійснюють декомпозицію зображення на підсмуги. Cтегоповідомлення додається до підсмуг зображення. Низькочастотні підсмуги містять переважну частину енергії зображення і, отже, мають шумовий характер. Високочастотні підсмуги найкраще використовуються в різних алгоритмах обробки – стисканні або НЧ фільтрації. Для вбудовування повідомлення найкращими є середньочастотні підсмуги спектру зображення.
Стегоканал можна розділити на незалежні підканали. Це розділення здійснюється за рахунок виконання прямого і зворотного перетворення. У кожному з підканалів є по два джерела шуму. Нехай 
- дисперсія коефіцієнтів перетворення (шуму зображення) в кожному з підканалів. Тоді вираз для пропускної здатності каналу стегосистеми буде таким
,
де 
- візуальний поріг для 
-ої підсмуги. Іншими словами, 
- максимально допустима енергія стегоповідомлення, виходячи з вимог збереження візуальної якості зображення.
Шум обробки з'являється після квантування коефіцієнтів трансформанти. Значення цього шуму можна одержати для пари ДКП – JPEG, якщо відомі таблиці квантування. Проте, наприклад, для перетворення Адамара один коефіцієнт ДКП впливатиме на декілька коефіцієнтів Адамара. Шум обробки можна розглядати як зменшення кореляції між коефіцієнтами трансформанти початкового зображення і квантованими коефіцієнтами. Наприклад, при високих ступенях стискання може виникнути ситуація, коли будуть відкинуті цілі підсмуги. Тобто дисперсія шуму в цих підсмугах, взагалі кажучи, нескінченна.
Вибір значення візуального порогу грунтується на обліку властивостей СЛЗ. Відомо, що шум у ВЧ областях зображення прийнятніший, ніж в НЧ областях. Можна ввести деякі вагові коефіцієнти, 
, де 
і 
. Випадку 
відповідає рівномірний розподіл стего по всіх підсмугах, випадку 
відповідає розподіл стего відповідно до дисперсій підсмуг. Після деяких спрощень можна отримати вираз для пропускної здатності:
|
|
|
.
З цього виразу випливає, що при декомпозиція не впливатиме на пропускну здатність стегоканалу. При 
це не так. Таким чином, пропускна здатність зростає за рахунок того, що в області з низькою дисперсією (високочастотна) додається відносно більше енергії стегосигналу.
Ефективність застосування вейвлет-перетворення і ДКП для стискання зображень пояснюється тим, що вони добре моделюють процес обробки зображення в СЛЗ, відокремлюють «значущі» деталі від «незначущих». Тому їх доцільніше застосовувати у випадку активного порушника. Насправді, модифікація значущих коефіцієнтів може привести до неприйнятного спотворення зображення.
|
|
|
