- •Семестровый модуль 1. Содержательный модуль 1. Принципы построения цифрового изображения и методы его улучшения
- •Элементы зрительного восприятия человека
- •Цифровое изображение
- •Пространственные методы улучшения изображения. Некоторые градационные преобразования. Гистограмма изображения. Основы пространственной фильтрации
- •Преобразование Фурье
- •Основы фильтрации в частотной области
- •Модели шума
- •Геометрические преобразования
- •Вопросы
- •Литература
- •Введение
- •Возможные способы сжатия ци
- •Соответствие между параметрами двумерного сигнала в пространственной и частотной областях
- •Jpeg-сжатие цифрового изображения
- •Вопросы
- •Литература
- •Содержательный модуль 2. Общие понятия и принципы стеганографии
- •Введение
- •Цифровая стеганография. Предмет, терминология, области применения
- •Структурная схема стеганосистемы
- •Классификация стеганосистем
- •Требования, выдвигаемые при проектировании стеганосистемы
- •Некоторые практические вопросы встраивания данных
- •Вопросы
- •Литература
- •Атаки на стеганосистемы
- •Пропускная способность каналов передачи скрываемой информации
- •Стойкость стеганосистемы
- •Вопросы
- •Литература
- •Содержательный модуль 3. Общие требования к стеганографическим методам и алгоритмам и принципы их достижения
- •1. Понятие чувствительности стеганосообщения
- •2. Стеганопреобразование как возмущение матрицы контейнера
- •3. Стеганографический метод, использующий спектральное разложение матрицы контейнера
- •4. Связь стеганопреобразования и возмущений спектра и собственных векторов матрицы контейнера
- •Вопросы
- •Литература
- •1. Оценка свойств и сравнение стеганографических методов
- •2. Примеры использования нового метода
- •Вопросы
- •Литература
- •Способ пересылки и декодирования дополнительной информации
- •Условие устойчивости метода systema
- •Способ обеспечения малого числа обусловленности Скила матрицы произвольного изображения
- •Практическая реализация метода systema
- •Вопросы
- •Литература
- •Введение
- •Анализ возмущений сингулярных спектров цифровых изображений при различных возмущающих воздействиях
- •3. Анализ возмущений сингулярных векторов матриц (блоков матриц) цифровых изображений при разных возмущающих воздействиях
- •Среднее значение по tif-изображению при сжатии с различным коэффициентом качества
- •Среднее значение по tif-изображению при сжатии с различным коэффициентом качества
- •Вопросы
- •Литература
- •Использование особенностей возмущений сингулярных чисел матрицы цифрового изображения при организации стеганографического канала связи
- •Стеганолгоритмы, устойчивые к сжатию
- •Зависимость от значения коэффициента качества в стеганоалгоритме
- •Результаты декодирования ди стеганоалгоритмом
- •Значение при различных форматах стеганосообщения
- •Зависимость от значения коэффициента качества , используемого при атаке сжатием на сс, при различных способах определения диагональных элементов блока сс в алгоритме
- •Вопросы
- •Литература
Модели шума
Как и при улучшении ЦИ, конечной целью восстановления является повышение качества изображения в некотором заранее предопределенном смысле. Улучшение ЦИ является в большей степени субъективной процедурой, а процесс восстановления, в основном, имеет объективный характер. При восстановлении делается попытка реконструировать или воссоздать изображение, которое было до этого искажено, используя априорную информацию о явлении, которое вызвало ухудшение изображения. Поэтому методы восстановления основаны на моделировании процессов искажения и применении обратных процедур для воссоздания исходного изображения.
Этот подход обычно включает в себя разработку критериев качества, которые дают возможность объективно оценить полученный результат. Напротив, методы улучшения изображения в основном представляют собой эвристические процедуры, предназначенные для такого воздействия на изображение, которое позволит затем использовать преимущества, связанные с психофизическими особенностями зрительной системы человека.
Как
показано на рис.1.8, модель процесса
искажения предполагает действие
некоторого искажающего оператора
на исходное изображени
,
что после добавления аддитивного шума
дает искаженное изображение
.
Задача восстановления состоит в
построении некоторого приближения
исходного
изображения по заданному (искаженному)
изображению
,
некоторой информации относительно
искажающего оператора
,
и некоторой информации относительно
аддитивного шума
.
Желательно, чтобы приближение было как
можно ближе к исходному изображению.
Рис.1.8. Модель процесса искажения/восстановления изображения
Для простоты далее полагаем, что - тождественный оператор, и мы имеем дело только с искажениями, вызванными наличием шума.
Основные источники шума на цифровом изображении:
Процесс получения (оцифровки) ЦИ (работа сенсоров зависит от различных факторов, таких как внешние условия (например, уровень освещенности) в процессе видеосъемки и качество сенсоров (например, их температура));
Процесс передачи ЦИ (изображения в процессе передачи могут искажаться помехами, возникающими в канале связи. Например, при передаче изображения с использованием беспроводной связи оно может быть искажено в результате разряда молнии или других возмущений в атмосфере).
Подробно модели шума рассмотрены в соответствующем разделе МУ.Стего.
Геометрические преобразования
Геометрические преобразования изменяют пространственные взаимосвязи между пикселями на изображении. Геометрические преобразования часто называют преобразованиями резинового холста, поскольку их можно представить себе как процесс распечатки изображения на холсте из резины и дальнейшего растягивания этого холста в соответствии с определенными правилами.
С точки зрения цифровой обработки изображений геометрические преобразования состоят из следующих двух основных операций:
Пространственное преобразование, в результате которого происходит изменение расположения точек изображения в плоскости;
Интерполяция значений яркости, при которой происходит присвоение значений яркости точкам изображения, подвергнутого пространственному преобразованию.
Подробно геометрические преобразования рассмотрены в соответствующем разделе МУ.Стего.
