Другие методы скрытия данных в пространственной области

Нетрадиционным является алгоритм, основанный на копировании блоков из одной случайно выбранной текстурной области в другую, которая имеет подобные статистические характеристики [14], что приводит к появлению в изображении полностью идентичных блоков. Эти блоки могут быть обнаружены таким образом:

• анализ автокорреляционной функции стеганоизображения и определение ее пи ков;

• сдвиг изображения в соответствии с этими пиками и вычитание изображения из его сдвинутой копии;

• разница в местах размещения копированных блоков должна быть близкой к нулю. Поэтому можно выбрать некий порог и значения, не превышающие этот порог по абсолютной величине, считать искомыми блоками.

Поскольку копии блоков идентичны, они изменяются одинаково при преобразованиях всего изображения. Если сделать размер блоков достаточно большим, алгоритм будет стойким к большинству из негеометрических искажений. В проведенных авторами экспериментах была подтверждена стойкость алгоритма к фильтрации, компрессии, вращению изображения [14].

Основным недостатком алгоритма, по-видимому, является исключительная сложность нахождения достаточного количества областей, блоки из которых могут быть заменены без заметного ухудшения качества изображения. Кроме того, в данном алгоритме в качестве контейнера могут использоваться только достаточно текстурированные изображения.

Алгоритм, предложенный в [102], позволяет встраивать информацию в блоки 8x8 изображения-контейнера. В начале алгоритма создается маска (х,у), размерность которой отвечает размерности массива контейнера, а элементами являются псевдослучайно распределенные 0 и . Каждый блок Б в зависимости от значения элементов маски делится на два подмассива Б₁ и Б₂, для каждого из которых вычисляются средние значения яркости — и Бит скрываемого сообщения встраивается следующим образом:

(5.14)

где Е — некоторое значение порога (необходимая разница между указанными сред- i ними значениями яркости).

В тех случаях, когда условие (5.14) не выполняется, соответствующим образом модифицируют значение яркости пикселей одного из подмассивов (Б₁ или Б₂). Для извлечения бита скрытого сообщения проводится вычисление соответствующих j средних значений яркости подмассивов — и . Разница между ними позволяет определить значения скрытого бита:

(5.15)

Таблица 5.1 Показатели визуального искажения в случае скрытия данных в пространственной области изображения

Название показателя искажания	Оригинал	Методы скрытия в пространственной области
		НЗБ	ПС интервал	ПСП	Блочного кодирова-ния	Замены палитры	Квант-ования	Куттера- Джор-дана	Дарм-стадта-ра-Дэлэйг-ла
Максималь- ная разность, МD
Средняя абсолютная pазность. AD		0.494						4.588	17.704
Нормированная средняя абсолютная разность, NAD								0.050	0.137
Среднеква-ратическая ошибка. МSE		0.494				0.017		235.708	456.887
Нормированная средне- квадратическая ошибка, NMSE									0.019
LP-норма. p=2		0.703		0.077	0.079	0.132	0.097	11.301	21.375
Лапласова среднеквад-ратическая ошибка, LMSE								0.240	0.420
Отношение 'сигнал/шум", SNR								192.271	53.746
Максимальное отношение "сигнал/шум PSNR								509.139	142.322
Качество изображения IF		0.999980				0.999999		0.994799	0.981394
Нормированная взаимная корреляция, NС		0.999439	0.999992	0.999998	0.999988	0.999942	1.000001	0.988343	0.942705
Качество корреляции, CQ	190.182	190.076	190.181	190.182.	190.180	190.172	190.183	187.966	179.286
Структурное содержание, SC		1.001103	1.000016	1.000004	1.000025	1.000114	0.999999	1.018447	1.106175
Общее сигма-отношение "сигнал/шум", GSSNR								187.522	31.555
Сигма-отношение "сигнал/шум, SSNR		142.5		42.4	39.7	7.6	19.6	41.8	57.3
Нормированное отношение "сигнал/ ошибка" NSЕR									83.5
Подобие гистограмм HS