Результат интеллектуальной деятельности: СПОСОБ ВСТРАИВАНИЯ ИНФОРМАЦИИ В ИЗОБРАЖЕНИЕ, СЖАТОЕ ФРАКТАЛЬНЫМ МЕТОДОМ, НА ОСНОВЕ СФОРМИРОВАННОЙ БИБЛИОТЕКИ ДОМЕНОВ

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 встраивания сообщения в цифровое изображение» (патент RU 2407216 С1, опубликован 20.12.2010 г.), в котором встраивание осуществляется за счет замены наименее значащего бита в байтах исходного цифрового изображения, при этом наименее значащему биту в байтах исходного цифрового изображения присваивают флаговое значение «единица» при совпадении части битов байта сигнала цифрового изображения и битов сигнала сообщения, либо флаговое значение «ноль» при несовпадении.

Недостатком данного способа является невозможность его применения для графического изображения, сжатого фрактальным методом.

Известен «Способ передачи дополнительной информации при фрактальном кодировании изображения» (патент RU 2292662 C2, МПК H04N 7/08, опубликовано 27.01.2011 г.), в котором встраивание производится в младшие разряды индексов доменов.

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

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 г.), 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 искажение исходного изображения за счет переориентации доменов, их смещения относительно начального положения, из-за замены как минимум двух битов информации. Это в свою очередь 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, на основе сформированной библиотеки доменов, 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, на основе сформированной библиотеки доменов, 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 путем кодирования битов через координаты доменов.

Проведенный анализ уровня техники позволил установить, что аналоги, характеризующиеся совокупностью признаков, тождественных 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» способа обусловлена наличием языков программирования, позволяющих реализовать данную концепцию в виде программного обеспечения.

Заявленный способ встраивания информации в изображение, сжатое фрактальным методом, на основе сформированной библиотеки доменов поясняется чертежами, на которых показано:

фиг.1 - пример разбиения изображения на домены, где прямоугольники представляют собой возможные выделенные домены, при этом показана возможность их пересечения друг с другом, а также возможность формирования сегментов различного размера;

фиг.2 - метод классификации доменов по алгоритму Фишера, заключающийся в разбиении домена на четыре равные области и расчете их параметров, где A1, А2, A3, А4 - математические ожидания интенсивности пикселей конкретных областей данных сегментов;

фиг.3 - пример разбиения изображения на ранговые области, на котором линиями разграничены ранги и представлена возможность формирования сегментов различных размеров, а также необходимость полного заполнения исходного изображения;

фиг.4 - метод квадродерева, позволяющий осуществить разбиения ранга на четыре равные области, в случае если для первоначального ранга не было найдено подходящего домена, где цифрами представлен метод нумерации формируемых областей, а также метод кодирования новых ранговых областей;

фиг.5 - обобщенный алгоритм фрактального сжатия изображений;

фиг.6 - алгоритм, реализующий предложенный способ;

фиг.7 - пример использования предложенного способа.

Реализация предложенного способа состоит во включении в процесс фрактального сжатия этапа встраивания информации. Общий алгоритм фрактального сжатия (фиг.5) первоначально подразумевает ввод параметров сжатия. В качестве параметров сжатия выступают минимальный размер домена, минимальный шаг домена, значение порога среднеквадратического отклонения (СКО), глубина квадродерева, а также вводится в качестве параметра встраиваемая информация.

После ввода параметров сжатия в систему загружается исходное изображение, предназначенное для сжатия. Первым этапом реализуется разбиение изображения на домены (фиг.1). 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 (фиг.3) (Y. Fisher, Ed., Fractal Image Compression - Theory and Application: New York: Springer, 1994). Классификация позволяет выделить 72 класса. Под значениями А подразумевается математическое ожидание интенсивностей пикселей соответствующих областей:

1 класс A₁≥A₂≥A₃≥A₄

2 класс А₁≥A₂≥А₄≥A₃

3 класс А₁≥А₄≥А₂≥А₃

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 (фиг.3). 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. Он реализуется путем подбора соответствующих рассматриваемому рангу доменов. За счет предварительной классификации данный этап выполняется быстрее 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 (Y. Fisher, Ed., Fractal Image Compression - Theory and Application: New York: Springer, 1994). 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 (фиг.4) (Y. Fisher, Ed., Fractal Image Compression - Theory and Application: New York: Springer, 1994), при котором ранговая область разбивается на 4 равные части и с ними проводятся аналогичные действия.

В разработанном способе предлагается использовать разбиение полученной библиотеки доменов на две области, соответствующие нулевому и единичному биту (фиг.6). Разбиение происходит путем деления изображения на две половины по вертикали, причем левая половина отвечает за единичный бит, а правая - за нулевой. Соответственно домены, координаты левого верхнего угла которых по оси абсцисс меньше половины ширины изображения, отвечают за единичный бит и наоборот. Таким образом, одним из параметров сжатия изображения предлагается использовать встраиваемую информацию. Данная информация переводится в двоичный вид и на этапе соотнесения доменов с ранговыми областями происходит ее считывание. В случае появления на входе компрессора единичного бита используются домены с координатой по оси x, не превышающей половину ширины изображения, оставшаяся половина используется при появлении нулевого бита. Выделение информации происходит в ходе декомпрессии за счет считывания данных, касающихся соответствующего ранга, в случае если координаты домена входят в левую область, выводится единица и наоборот.

Соответственно после выполнения этапа соотнесения рангов и доменов формируется архив, состоящий из заголовка, в котором указаны параметры сформированного сжатого файла, и поля данных, содержащих 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 очень сложно.

Реализация предложенного способа встраивания информации показала эффективность его применения (фиг.7). Основные методы стеганографического анализа, применяемые на сегодняшний день, не позволяют выявить факт встраивания информации при использовании данного способа, так как статистика распределения битов практически не изменяется. При этом объемы передаваемой информации в процентном соотношении составляют около 1% от общего объема файла-контейнера. Полученный процент высчитывается на основе отношения количества ранговых областей в изображении к общему размеру файла. В ходе эксперимента использовалось изображение, размером 617 кб. При разбиении данного изображения было сформировано около 50000 ранговых областей. Соответственно объем встроенной информации составляет 50000 бит (6250 байт), а отношение 6250/617000=0,0101 (1,01%).