Page 1 Применение стеганографических методов для занесения идентифицирующей информации в растровые изображения Исполнитель: студент группы ИВТ-464 Попов.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Адаптивный метод встраивания данных в графические изображения Руководитель Абрамович Михаил Семенович доцент кафедры ММАД, канд. физ.-мат. наук Минск 2008.
Advertisements

1/22 СТЕГАНОГРАФИЧЕСКОЕ МАРКИРОВАНИЕ ГЕОГРАФИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ Подготовила магистрант Махоркина Наталья Научный руководитель к.т.н.
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Факультет радиофизики и электроники Кафедра кибернетики СТЕГАНОГРАФИЧЕСКАЯ.
Анализ встраивания информации в DC компонент формата JPEG. Цицаров Николай.
ОПТИМИЗАЦИЯ ЭТАПА КОДИРОВАНИЯ СТАНДАРТА JPEG НА ОСНОВЕ НЕЭТАЛОННОГО КРИТЕРИЯ КАЧЕСТВА Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова ДИПЛОМНАЯ.
Растровая графика. Понятие «Растровая графика» Понятие «пиксел» От англ. Picture Element Разновидности пикселов: Точка экрана (видео пиксел) Точка при.
Растровая и векторная графика. - область деятельности, в которой компьютеры используются как инструмент для создания изображений, так и для обработки.
Тамбовский государственный университет им. Г.Р.Державина Институт математики, физики и информатики Кафедра информатики и информационных технологий Медведев.
1 Отчет по выполнению работ в рамках проекта «Междисциплинарные задания» (МДЗ) Тема : Сквозной маршрут проектирования средствами САПР Synopsys «Электроника.
Витковский В.В., Жимаев И.В. Специальная Астрофизическая обсерватория РАН Ставропольский государственный университет.
Декомпозиция сложных дискретных систем, формализованных в виде вероятностных МП-автоматов. квалификационная работа Выполнил: Шляпенко Д.А., гр. ИУ7-83.
Спектральный анализ идентификации изображений в мультимедиа-контенте Выполнил Шебашов А. Ю.
Информационная система мониторинга и исследования структуры деятельности аспирантов Выполнил: Шарапов А. А. Руководители: Пиявский С. А. Штейнберг А.М.
Модифицированный критерий оценки качества восстановленных изображений Министерство образования и науки Российской Федерации Ярославский государственный.
Мультимедийные технологии обработки и представления информации.
1 Технологии компьютерной стеганографии Тема 3 Дисциплина «Специальные информационные технологии в правоохранительной деятельности»
информация, представленная в графической форме (рисунки, фото, анимация, чертеж и т.д.)
Декомпозиция сложных дискретных систем, формализованных в виде вероятностных МП-автоматов. квалификационная работа Выполнил: Шляпенко Д.А., гр. ИУ7-83.
Основные понятия компьютерной графики. Специальную область информатики, занимающуюся методами и средствами создания изображений с помощью программно-аппаратных.
Растровая графика Это изображение, представляющее собой сетку пикселей или цветных точек (обычно прямоугольную) на компьютерном мониторе, бумаге и других.
Транксрипт:

Page 1 Применение стеганографических методов для занесения идентифицирующей информации в растровые изображения Исполнитель: студент группы ИВТ-464 Попов Е. Ю. Научный руководитель: к.т.н., доцент кафедры САПР и ПК Садовникова Н. П. Волгоградский государственный технический университет Кафедра «Системы автоматизированного проектирования и поискового конструирования»

Page 2 Актуальность работы Широкое развитие мультимедийных технологий. Проблема защиты прав собственности на информацию, представленную в цифровом виде. Ограничение на использование криптосредств в ряде стран мира. 1

Page 3 Цель работы: минимизация визуальных искажений изображения при занесении в него идентифицирующей информации. Задачи: 1) Анализ методов встраивания данных в растровые изображения 2) Анализ программного обеспечения для встраивания данных в растровые изображения 3) Разработка метода занесения данных в растровые изображения 4) Реализация программного модуля занесения данных в растровые изображения. Реализация программного модуля извлечения данных из растровых изображений 5) Оценка визуальных искажений, вносимых разработанным методом встраивания данных в растровые изображения 1

Page 4 Обзор методов встраивания данных в растровые изображения Метод Область скрытия Максимальное отношение « сигнал/шум » Устойчивость к JPEG сжатию Устойчивость к JPEG2000 сжатию Метод НЗБ и его вариации пространственная д Бнеустойчивы Метод замены палитры пространственная 218 д Бнеустойчив Метод квантования пространственная 227 д Бнеустойчив Метод вариации яркости пространственная 90 дБ устойчив при малом коэффициенте сжатия (100% качество) устойчив при малом коэффициенте сжатия (100% качество) Методы, использующие ДКП частотная 52 – 120 дБ устойчивы при малом коэффициенте сжатия (100% качество) неустойчивы Методы, использующие вейвлет - преобразования частотная д Бнеустойчивы устойчивы при малом коэффициенте сжатия (100% качество) 1

Page 5 Обзор программного обеспечения для встраивания данных в растровые изображения Название Поддерживаемые форматы файлов изображений Цена Используемый метод скрытия Steganos Privacy Suite 11*.bmp69,95$НЗБ S-Tools 4*.bmp, *.gifбесплатноНЗБ ImageSpyer 2009*.bmp, *.tiffбесплатно Собственная реализация НЗБ JSTEG*.jpgбесплатно НЗБ в отличных от нуля квантованных коэффициентах блоков изображения Gifshuffle*.gifбесплатно Метод замены палитры 1

Page 6 Двумерная версия дискретного косинусного преобразования (ДКП) C(x, y) – элементы оригинального изображения размерностью NxN; S(x, y) – элементы восстановленного по коэффициентам ДКП изображения размерностью NxN; x, y – пространственные координаты пикселей изображения; Ω(u, v) – массив коэффициентов ДКП; u, v – координаты в частотной области Прямое ДКП: Обратное ДКП: 1

Page 7 Алгоритм скрытия данных в изображении 1. Представить данные для встраивания в виде последовательности бит. 2. Перевести изображение из цветовой модели RGB в модель YCbCr (YUV). 3. Разбить матрицу яркости Y на блоки 8x8 пикселей. 4. Выполнить ДКП над каждым блоком. 5. Выбрать в каждом блоке две пары коэффициентов ДКП из низкочастотной или среднечастотной области. 6. Встроить два бита данных в блок коэффициентов ДКП. 7. Провести обратное ДКП над каждым блоком. 8. Перевести изображение из цветовой модели YCbCr (YUV) в модель RGB. 1

Page 8 Перевод изображения из цветового пространства RGB в пространство YCbCr (YUV) Выполнение ДКП над блоком 8x8 матрицы яркости Y 1

Page 9 Встраивание бит данных в блок коэффициентов ДКП 1)Выбор порогового значения P разности модулей коэффициентов ДКП 2)Занесение бита данных: - модуль 1-го коэффициента ДКП - модуль 2-го коэффициента ДКП - биты данных для встраивания - модуль 3-го коэффициента ДКП - модуль 4-го коэффициента ДКП, 1

Page 10 Модификация блока коэффициентов ДКП - низкочастотные компоненты - среднечастотные компоненты - высокочастотные компоненты - первая пара коэффициентов ДКП - вторая пара коэффициентов ДКП - модифицированные коэффициенты ДКП Встраиваемые биты данных: 0 для первой пары коэффициентов ДКП; 1 для второй пары коэффициентов ДКП. Пороговое значение разности коэффициентов ДКП P = 5 Исходный блок ДКПМодифицированный блок ДКПБлок матрицы Y 1

Page 11 Функциональная структура модуля встраивания данных 1

Page 12 Функциональная структура модуля извлечения данных 1

Page 13 Структура программы 1

Page 14 Экранные формы работы программы 1

Page 15 Оценка визуальных искажений, вносимых разработанным методом встраивания данных в растровые изображения Мера вносимой ошибки: Максимальное отношение « сигнал/шум » : N – число пикселей в изображении; - значения пикселей исходного и восстановленного изображений соответственно 1

Page 16 Оценка визуальных искажений, вносимых разработанным методом встраивания данных в растровые изображения P = 5; PSNR = 72,3 дБ Исходное изображение 800x599 пикселей Объем на диске: байт Изображение со скрытым текстом объемом 113 байт 800x599 пикселей Объем на диске: байт 1

Page 17 Сравнение разработанного метода с проанализированными Метод Область скрытия Максимальное отношение « сигнал/шум » Устойчивость к JPEG сжатию Устойчивость к JPEG2000 сжатию Метод НЗБ и его вариации пространственная д Бнеустойчивы Метод замены палитры пространственная 218 д Бнеустойчив Метод квантования пространственная 227 д Бнеустойчив Метод вариации яркости пространственная 90 дБ устойчив при малом коэффициенте сжатия (100% качество) устойчив при малом коэффициенте сжатия (100% качество) Методы, использующие ДКП частотная 52 – 120 дБ устойчивы при малом коэффициенте сжатия (100% качество) неустойчивы Методы, использующие вейвлет - преобразования частотная д Бнеустойчивы устойчивы при малом коэффициенте сжатия (100% качество) Разработанный метод частотная~70 дБ устойчив при среднем коэффициенте сжатия (75-100% качество) неустойчив 1

Page 18 Основные результаты и выводы 1)Произведен анализ методов встраивания данных в растровые изображения. 2)Произведен анализ программного обеспечения встраивания данных в растровые изображения. Выявлен недостаток коммерческих продуктов с устойчивыми к JPEG сжатию алгоритмами работы. 3)Разработан метод встраивания данных в растровые изображения, минимизирующий визуальные искажения. 4)Реализован и апробирован программный модуль встраивания данных в изображения. Реализован и апробирован программный модуль извлечения данных из изображения. 5)Проведена оценка визуальных искажений изображения, вносимых разработанным методом. 1

Page 19 Перспективы дальнейшего развития 1)Разработка алгоритма встраивания данных в видеофайлы на основе разработанной методики. 2)Разработка алгоритмов занесения информации в аудиофайлы. 3)Создание единой системы занесения данных в мультимедийные файлы. 4)Применение разработанного метода для защиты программного обеспечения. 1

Page 20 Спасибо за внимание! 1