СТЕГАНОГРАФИЧЕСКОЕ ВСТРАИВАНИЕ ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ ДАННЫХ В СНИМКИ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДА QIM С ПЕРЕМЕННЫМ ШАГОМ КВАНТОВАНИЯ В ЧАСТОТНОЙ ОБЛАСТИ

Author:

Евсютин Олег Олегович,Кокурина Анна Сергеевна,Мещеряков Роман Валерьевич

Abstract

Актуальность. Одно из направлений обработки цифровых изображений, в том числе снимков дистанционного зондирования Земли, связано со встраиванием в них дополнительной информации различного назначения. Встраивание дополнительной информации в цифровое изображение приводит к искажению естественной модели цифрового изображения, а также к возможному возникновению визуальных артефактов. В случае снимков дистанционного зондирования Земли такие искажения могут повлечь, например, искажение границ объектов, в результате чего дальнейший анализ снимков приведёт к некорректным результатам. Поэтому актуальными являются исследования, направленные на поиск новых способов уменьшения искажений, вызванных встраиванием дополнительной информации. Цель: повышение качества стеганографического встраивания информации в коэффициенты дискретного косинусного преобразования снимков дистанционного зондирования Земли за счёт разработки улучшенного алгоритма встраивания, основанного на методе QIM и обеспечивающего корректировку искажений естественной модели изображения в частотной области. Объекты: алгоритмы стеганографического встраивания информации в коэффициенты дискретного косинусного преобразования цифровых изображений. Методы: стеганографический метод QIM, методы математической статистики, вычислительные эксперименты. Результаты. Предлагается новый подход к минимизации искажений естественной модели цифрового изображения в области дискретного косинусного преобразования, основанный на изменении шага квантования в зависимости от локальных характеристик изображения в частотной области. Результатом работы является улучшенный алгоритм встраивания информации в область дискретного косинусного преобразования снимков дистанционного зондирования Земли, объединяющий данный подход с подходом к обеспечению безошибочного извлечения встроенной информации, предложенным авторами ранее. Результаты экспериментов показывают, что разработанный алгоритм наряду с обеспечением безошибочности извлечения позволяет существенно уменьшить искажения, вносимые в частотные коэффициенты, и обеспечить статистическую неразличимость исходных изображений и стегоизображений в 75 % случаев.

Publisher

National Research Tomsk Polytechnic University

Subject

Management, Monitoring, Policy and Law,Economic Geology,Waste Management and Disposal,Geotechnical Engineering and Engineering Geology,Fuel Technology,Materials Science (miscellaneous)

Cited by 1 articles. 订阅此论文施引文献 订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3