5.3.2.9. 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	0	1	1	1	1	3	3	38	54
Средняя абсолютная pазность. AD	0	0.494						4.588	17.704
Нормированная средняя абсолютная разность, NAD	0							0.050	0.137
Среднеква-ратическая ошибка. МSE	0	0.494				0.017		235.708	456.887
Нормированная средне- квадратическая ошибка, NMSE	0								0.019
L^P-норма. p=2	0	0.703	0088	0.077	0.079	0.132	0.097	11.301	21.375
Лапласова среднеквад-ратическая ошибка, LMSE	0							0.240	0.420
Отношение 'сигнал/шум", SNR								192.271	53.746
Максимальное отношение "сигнал/шум PSNR								509.139	142.322
Качество изображения IF	1	0.999980				0.999999		0.994799	0.981394
Нормированная взаимная корреляция, NС	1	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	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	62	42.4	39.7	7.6	19.6	41.8	57.3
Нормированное отношение "сигнал/ ошибка" NSЕR	256	60	165	175	179	241	214	111	83.5
Подобие гистограмм HS	0	3918	176	138	154	184	150	2068	10372