Характеристики взаимного расположения сингулярных векторов , и n-оптимального вектора

Формат ЦИ
TIF	0,88	0,77	0,66	5,84	4,29	3,76
JPEG		0,61	0,48	0,31	5,89	4,31	3,74
	0,65	0,55	0,39	5,91	4,33	3,76
	0,78	0,58	0,39	5,95	4,36	3,80
	0,84	0,60	0,51	5,95	4,36	3,81
	0,85	0,70	0,58	5,88	4,32	3,78
	0,86	0,74	0,66	5,87	4,32	3,78
	0,89	0,77	0,69	5,88	4,32	3,72

Из табл.8.4 видно, что все рассмотренные в ходе эксперимента характеристики ( , , , , , ) взаимного расположения векторов , , n-оптимального сравнимы для различных форматов и различного качества сжатия. Дополнительным подтверждением этого являются результаты, представленные в таблице 8.5, полученные в ходе вычислительного эксперимента, в котором тестировалось 300 цифровых изображений в формате без потерь (TIF), 300 изображений в формате JPEG, полученных различными фотокамерами (без привязки к коэффициенту сжатия), 300 изображений в формате JPEG2000, полученных при помощи пересохранения ЦИ из первой группы (TIF).

Проверим, насколько возмущения СНВ, отвечающих максимальным СНЧ блоков матрицы ЦИ, в пределах окрестности n-оптимального вектора обеспечивают надежность восприятия возмущенного изображения. Для этого в среде MATLAB был проведен вычислительный эксперимент, в котором было задействовано 300 ЦИ (из базы NRCS, которая является традиционной для тестирования стеганоалгоритмов) в разных форматах (с потерями, без потерь). В каждом блоке каждого цифрового изображения сингулярные векторы или(какой именно из них, выбиралось случайным образом) поворачивался до совпадения с n-оптимальным. Полученные в результате ЦИ сохранялись в формате без потерь (BMP). Эти ЦИ сохраняли надежность восприятия, устанавливаемую путем субъективного ранжирования, при этом среднее значение составило по 300 ЦИ34.7 dB. Типичный иллюстративный пример приведен на рис.8.8, где при описаном возмущении ЦИ .

Таблица 8.5