RU2546558C2

RU2546558C2 - Способ встраивания информации в изображение, сжатое фрактальным методом, с учетом мощности пикселей домена

Info

Publication number: RU2546558C2
Application number: RU2013125616/08A
Authority: RU
Inventors: Владимир Алексеевич Иванов; Алексей Аркадьевич Двилянский; Дмитрий Александрович Кирюхин; Михаил Михайлович Снаров; Константин Геннадьевич Еменка; Владимир Евгеньевич Чириков; Иван Владимирович Иванов
Priority date: 2013-06-03
Filing date: 2013-06-03
Publication date: 2015-04-10
Also published as: RU2013125616A

Abstract

Изобретение относится к стеганографии. Техническим результатом является обеспечение возможности скрытой передачи конфиденциальных данных, используя контейнер, представленный в виде фрактально сжатого изображения. Способ включает этапы формирования вектора параметров сжатия изображения, ввода скрываемой информации, выделения доменов и ранговых областей, соотнесения ранговых областей и доменов, формирования конечного архива. В способе на этапе выделения доменов и ранговых областей мощность пикселей домена корректируется с учетом значения скрываемых бит информации. 2 ил.

Description

Изобретение относится к области стеганографии, а именно к способам встраивания сообщения в цифровое изображение, и может быть использовано для организации скрытого хранения и передачи конфиденциальной информации по открытым каналам связи.

Известен «Способ передачи дополнительной информации при фрактальном кодировании изображения» (патент RU 2339181 C2, МПК H04N 7/08, опубликовано: 20.11.2008), в котором встраивание осуществляется в индексы ориентации доменных блоков.

Недостатком данного способа является сильное искажение исходного изображения, в результате переориентации доменов при встраивании в них дополнительной информации.

Также известен «Способ передачи дополнительной информации при фрактальном кодировании изображения» (патент RU 2292662 C2, МПК H04N 7/08, опубликовано: 27.01.2007), в котором встраивание производится в младшие разряды индексов доменов.

Недостатком данного способа является то, что в результате такой вставки уменьшается пространство возможных доменов для отображения ранговому блоку, что снижает качество восстановленного изображения.

Наиболее близким по технической сущности и выполняемым функциям является «Способ передачи дополнительной информации при совместном использовании векторного квантования и фрактального кодирования изображений с учетом классификации доменов и блоков из кодовой книги» (патент RU 2327301 C2, МПК H04N 7/08, G06T 9/00, опубликовано: 27.12.2007), в котором в вектор индекса доменов или блока из кодовой книги, состоящий из n разрядов, вводится m разрядов дополнительной информации, вместо младших разрядов данного вектора.

Недостатком этого способа является смещение доменов относительно начального положения. Это приводит к наложению сегментов исходного изображения друг на друга, что является визуально заметным.

Задачей изобретения является создание способа встраивания информации в изображение, сжатое фрактальным методом, с учетом мощности пикселей домена, обеспечивающего возможность скрытой передачи конфиденциальных данных, используя контейнер, представленный в виде фрактально сжатого изображения.

Эта задача решается тем, что в способе встраивания информации в изображение, сжатое фрактальным методом, с учетом мощности пикселей домена, включающем этапы формирования вектора параметров сжатия изображения, ввода скрываемой информации, выделения доменов и ранговых областей, соотнесения ранговых областей и доменов, формирования конечного архива, введен этап скрытия информации, за счет коррекции мощности пикселей домена.

Проведенный анализ уровня техники позволил установить, что аналоги, характеризующиеся совокупностью признаков, тождественным всем признакам заявленного технического решения, отсутствуют, что указывает на соответствие заявленного способа условию патентоспособности «новизна».

Результаты поиска известных решений в данной и смежных областях техники с целью выявления признаков, совпадающих с отличительными от прототипа признаками заявленного объекта, показали, что они не следуют явным образом из уровня техники. Из уровня техники также не выявлена известность влияния предусматриваемых существенными признаками заявленного изобретения преобразований на достижение указанного технического результата. Следовательно, заявляемый способ соответствует условию патентоспособности «изобретательский уровень».

«Промышленная применимость» изобретения обусловлена тем, что устройство, реализующее предложенный способ, может быть осуществлено с помощью современной элементной базы, с достижением указанного в изобретении назначения.

Заявленный способ встраивания информации в изображение, сжатое фрактальным методом, с учетом мощности пикселей домена, поясняется чертежами, на которых показано:

фиг.1 - алгоритм, реализующий предложенный способ;

фиг.2 - результат стеганографического анализа.

Реализация предложенного способа состоит во включении в процесс фрактального сжатия этапа встраивания информации. Общий алгоритм фрактального сжатия первоначально подразумевает ввод параметров сжатия (Уэлстид С. Фракталы и вэйвлеты для сжатия изображений в действии: Учебное пособие. Пер. с англ. - М.: «Издательство Триумф», 2003. - С.78). В качестве параметров сжатия выступают минимальный размер домена, минимальный шаг домена, значение порога среднеквадратического отклонения (СКО), глубина квадродерева.

После ввода параметров сжатия в систему загружается исходное изображение, предназначенное для сжатия. Первым этапом реализуется разбиение изображения на домены (Уэлстид С. Фракталы и вэйвлеты для сжатия изображений в действии: Учебное пособие. Пер. с англ. - М.: «Издательство Триумф», 2003. - С.81). Минимальный размер домена указан в начальных параметрах. Также выделяются домены большего размера, причем для более эффективного расчета, каждые следующие группы доменов больше предыдущих в два раза. Максимально возможный размер домена выбирается в соответствии с размерами исходного изображения. После выделения доменов, осуществляется их классификация по алгоритму Фишера (Уэлстид С. Фракталы и вэйвлеты для сжатия изображений в действии: Учебное пособие. Пер. с англ. - М.: «Издательство Триумф», 2003. - с.120). Классификация позволяет выделить 72 класса. Под значениями А подразумевается математическое ожидание интенсивностей пикселей соответствующих областей.

1 класс А₁≥A₂≥A₃≥А₄

2 класс A₁≥A₂≥А₄≥А₃

3 класс A₁≥A₄≥A₂≥A₃

Также в каждом из трех классов выделяется еще по 24 класса, в соответствии со значениями дисперсии.

На следующем этапе происходит выделение ранговых областей, при этом они должны полностью заполнять все изображение и не пересекаться друг с другом. Ранговые области в соответствии с алгоритмом меньше доменов по ширине в два раза.

После формирования библиотеки доменов и определения рангов, осуществляется основной этап соотнесения ранговых областей и доменов (Уэлстид С. Фракталы и вэйвлеты для сжатия изображений в действии; Учебное пособие. Пер. с англ. - М.: «Издательство Триумф», 2003. - С.86). Он происходит путем подбора соответствующих рассматриваемому рангу доменов. За счет предварительной классификации данный этап сокращается в 72 раза, так как ранги также отбираются по алгоритму классификации Фишера.

Схожесть доменов и рангов определяется по методу наименьших квадратов (МНК). Исследуемый домен подвергается аффинным преобразованиям для обеспечения максимального сходства с рангом, после чего по значению, полученному по МНК, принимается решение о продолжении поиска соответствия. Аффинные преобразования подразумевают под собой такие операции над сегментами изображения, как зеркальное отображение, поворот на углы в 90, 180, 270 градусов (Уэлстид С. Фракталы и вэйвлеты для сжатия изображений в действии: Учебное пособие. Пер. с англ. - М.: «Издательство Триумф», 2003. - с.51). Также возможно применение масштабирования. В параметрах сжатия заранее указывается минимальный порог СКО, получаемый при расчете значения по МНК, чем он ниже, тем качественнее будет сжатое изображение, но увеличивается время компрессии и наоборот. В случае, если для ранговой области не будет найден подходящий домен, реализуется метод квадродерева (Уэлстид С. Фракталы и вэйвлеты для сжатия изображений в действии: Учебное пособие. Пер. с англ. - М.: «Издательство Триумф», 2003. - С.83), при котором ранговая область разбивается на 4 равные части и с ними проводятся аналогичные действия.

В предлагаемом способе вводится этап встраивания информации во фрактально сжатое изображение (фиг.1). Реализация данного этапа происходит следующим образом. Информация, предполагаемая для встраивания вводится в двоичном виде. При осуществлении встраивания происходит побитное считывание данных. Каждый бит встраивается в ходе реализации этапа соотнесения ранговая область - домен. Поступая на фрактальный кодер значение встраиваемого бита идентифицируется. В предлагаемом способе рассматривается запись одного бита на ранговую область, в связи с этим возможно значение «единица» и «ноль». В случае поступления на вход кодера «единицы», алгоритм предполагает расчет суммы мощностей пикселей соответствующего исследуемой ранговой области домена. Если суммарная мощность пикселей домена четное число, то изменений не производится и алгоритм переходит к рассмотрению следующего бита встраиваемой информации и следующей по счету ранговой области. Если сумма мощностей пикселей соответствующего домена, нечетное число, то предполагается исправление значения суммарной мощности на единицу. То есть отслеживается соответствующий данной ранговой области домен, который описывается некоторым количеством пикселей, в зависимости от его размера. Исходное изображение априори является 24 битным BMP, таким образом каждый пиксель описывается в виде трех составляющих RGB. Алгоритм выбирает первый по счету пиксель и инвертирует значение младшего бита, описывающего этот пиксель. Таким образом суммарное значение мощностей пикселей домена становится четным. Аналогичные действия производятся при появлении на входе фрактального кодера «нуля», единственным отличием является то, что необходимо суммарное значение мощностей пикселей домена привести к нечетному. Для увеличения объема встраиваемой информации возможно встраивание 2 и более бит на ранговую область, для этого необходимо приводить суммарную мощность пикселей домена к числам, имеющим необходимое значение по модулю 4 для 2 бит, по модулю 8 для 3 бит и т.д. Естественно, с увеличением количества встраиваемых бит исходное изображение будет сильнее искажаться.

После выполнения этапа соотнесения рангов и доменов, формируется архив, состоящий из заголовка, в котором указаны параметры сформированного сжатого файла, и поля данных, содержащего координаты соответствующих доменов, коэффициенты аффинных преобразований и значения яркости и контрастности.

Эффективность функционирования предлагаемого способа по сравнению с прототипом состоит в том, что в исходный файл практически не вносятся визуальные изменения и факт наличия встроенной информации определить сложно.

Реализация предложенного способа встраивания информации показала эффективность его применения. На основе сформированной в среде MatLab модели фрактально сжатого изображения с информацией, встроенной предложенным способом, были получены следующие результаты (фиг.2). Видно, что стеганографический анализ, проведенный посредством специальных программ, не дал результатов при встраивании одного бита на ранговую область. При этом объемы передаваемой информации в процентном соотношении составляют от 1% и выше. В частности, если проверять значение суммы мощностей пикселей домена по модулю 4, возможно встраивание 2 бит в каждую ранговую область, при этом искажение исходного файла будет расти. Полученный процент высчитывается на основе отношения количества ранговых областей в изображении к общему размеру файла. В ходе эксперимента использовалось изображение размером 345 кБ. При разбиении данного изображения было сформировано около 27840 ранговых областей. Соответственно, объем встроенной информации составляет 27840 бит (3480 байт), а отношение 3480/345000=0,011 (1,1%).

Claims

Способ встраивания информации в изображение, сжатое фрактальным методом, с учетом мощности пикселей домена, включающий этапы формирования вектора параметров сжатия изображения, ввода скрываемой информации, выделения доменов и ранговых областей, соотнесения ранговых областей и доменов, формирования конечного архива, отличающийся тем, что на этапе выделения доменов и ранговых областей мощность пикселей домена корректируется с учетом значения скрываемых бит информации.