Алгоритмы встраивания ЦВЗ в области преобразования

При проведении исследований алгоритмов встраивания ЦВЗ учтено, что реальные изображения не являются реализациями случайного процесса с равномерно распределенными значениями величин. Хорошо известно, и это используется в алгоритмах сжатия, что большая часть энергии изображений сосредоточена в низкочастотной части спектра. Отсюда и потребность в осуществлении декомпозиции изображения на субполосы. Cтегосообщение добавляется к субполосам изображения. Низкочастотные субполосы содержат подавляющую часть энергии изображения и, следовательно, носят шумовой характер. Высокочастотные субполосы наиболее подвержены воздействию со стороны различных алгоритмов обработки, будь то сжатие или НЧ фильтрация. Таким образом, для вложения сообщения наиболее подходящими кандидатами являются среднечастотные субполосы спектра изображения.

На рисунке 2 показано типичное распределение дисперсии шума изображения и результата его обработки по спектру частот [14]. Шум обработки появляется в результате квантования коэффициентов трансформанты. Его можно рассматривать как уменьшение корреляции между коэффициентами трансформанты исходного изображения и квантованными коэффициентами. Например, при высоких степенях сжатия может возникнуть ситуация, когда будут отброшены целые субполосы. То есть дисперсия шума в этих субполосах может достигать значительной величины. Налицо уменьшение корреляции между коэффициентами субполосы до квантования и после. Для получения приемлемых результатов необходимо усреднить значение шума обработки по многим изображениям.

Преобразования можно упорядочить по достигаемым выигрышам от кодирования [13]: единичное, Адамара, Хаара, ДКП, вейвлет, Карунена-Лоэва (ПКЛ). Под выигрышем от кодирования понимается степень перераспределения дисперсий коэффициентов преобразования. Наибольший выигрыш дает преобразование ПКЛ, наименьший – разложение по базису единичного импульса (то есть отсутствие преобразования). Преобразования, имеющие высокие значения выигрыша от кодирования, такие как ДКП и вейвлет-преобразование, характеризуются резко неравномерным распределением дисперсий коэффициентов субполос. Высокочастотные субполосы не подходят для вложения из-за большого шума обработки, а низкочастотные – из-за высокого шума изображения. Поэтому приходится ограничиваться среднечастотными полосами, в которых шум изображения примерно равен шуму обработки. Поскольку таких полос немного, пропускная способность стегоканала невелика. В случае применения преобразования с более низким выигрышем от кодирования, например, преобразования Адамара или Фурье, имеется больше блоков, в которых шум изображения примерно равен шуму обработки. Для повышения пропускной способности стеганографического канала лучше применять преобразования с меньшими выигрышами от кодирования, хотя и плохо подходящие для сжатия.