Вадим Грибунин - Цифровая стеганография
Модель стегосистемы, не требующей наличия исходного сигнала в декодере представлена на рис. 6.3.
Рис. 6.3 Модель «слепой» стегосистемы
Передаваемое сообщение m имеет ограниченную энергию для выполнения требования его незаметности. Помехами являются исходный сигнал и еще одна гауссовская помеха — шум обработки (квантования). Кодеру исходный сигнал известен, декодер должен извлечь ЦВЗ m без знания обеих составляющих помех. В работе [40] Костасом предложен метод борьбы с помехами, который, однако, является непрактичным в силу необходимости выполнения полного перебора кодовых слов в книге большого размера. Поэтому, были предложены многочисленные улучшения метода Костаса, заключающиеся в применении различных структурированных квантователей (например, решетчатых или древовидных).
Как было показано в главе 5, наиболее предпочтительно внедрение информации в спектральную область изображения. Если при этом используются линейные методы, то встраивание ЦВЗ производят в средние полосы частот. Это объясняется тем, что энергия изображения сосредоточена, в основном, в низкочастотной (НЧ) области. Следовательно, в детекторе ЦВЗ в этой области наблюдается сильный шум самого сигнала. В высокочастотных (ВЧ) областях большую величину имеет шум обработки, например, сжатия. В отличие от линейных, нелинейные схемы встраивания информации могут использовать НЧ области, так как мощность внедряемого ЦВЗ не зависит от амплитуды коэффициентов. Это объясняется тем, что в нелинейных алгоритмах скрытия не используется корреляционный детектор, коэффициенты малой и большой амплитуды обрабатываются одинаково.
Итак, как показано на рис. 6.3, внедряемый ЦВЗ m определенным образом модулируется и складывается с исходным сигналом x, в результате чего получается заполненный контейнер s(x,m). Этот контейнер может рассматриваться и как ансамбль функций от x, проиндексированных по m, т. е. sm(x). Эти функции обладают следующими свойствами:
— каждая из них должна быть близка, визуально неотличима от x;
— точки одной функции должны находиться на достаточном расстоянии от точек другой функции, чтобы обеспечить возможность робастного детектирования ЦВЗ.
В качестве таких функций может выступать семейство квантователей. Число всевозможных m определяет необходимое число квантователей; индекс m определяет используемый квантователь для представления ЦВЗ m. Для случая m = 2 мы получаем бинарный квантователь. На рис. 6.4 поясняется принцип встраивания информации с применением модуляции индекса квантования (МИК). Для вложения бита , точка изображения отображается в одно из близлежащих кодовых слов. Минимальное расстояние между кодовыми словами различных квантователей определяет робастность схемы ЦВЗ.
В работе [38, 39] рассматривается применение в схеме МИК так называемого дизеризованного квантователя. Дизеризация заключается в том, что перед квантованием к сигналу добавляется некоторое число di, которое вычитается после квантования:
. (6.30)
Рис. 6.4. Отображение точки изображения в близлежащее кодовое слово
Таким образом, семейство дизеризованных квантователей образуется на основе одного квантователя Q и вектора дизеризации d длиной L. Рассмотрим для примера бинарный скалярный равномерный квантователь Q с размером шага . Семейство дизеризованных квантователей может быть получено, например, путем генерации в качестве вектора d(1) случайной равномерно распределенной последовательности длиной L, члены которой принимают значения из диапазона . В качестве вектора d(2) выбираем
. (6.31)
Интересной особенностью рассмотренного дизеризованного квантователя является то, что ошибка квантования не зависит от входного сигнала [43].
Дизеризованный квантователь может применяться и в развитии техники расширения спектра сигнала в стеганографии. Изменение обычного метода встраивания с расширением спектра заключается в простой замене сложения на операцию квантования. Вложение информации при помощи сигналов с расширением спектра может быть представлено как
, (6.32)
где u — нормализованный псевдослучайный вектор. Это выражение может быть переписано в виде
, (6.33)
где - проекция сигнала x на вектор u: . Теперь заменим операцию сложения на операцию квантования. Тогда формула для встраивания ЦВЗ будет иметь вид
. (6.34)
6.2.2. Обзор алгоритмов встраивания ЦВЗ с использованием скалярного квантования
А31 (C.-J. Chu [44]). В данном алгоритме к цветному изображению первоначально применяется пятиуровневое целочисленное вейвлет-преобразование. ЦВЗ представляет собой последовательность ±1. Модификации подвергаются только высокочастотные коэффициенты голубой компоненты, так как человеческий глаз наименее чувствителен к искажениям в этой области спектра. Перед встраиванием ЦВЗ двоичное представление коэффициентов сдвигается вправо, а после встраивания — влево. За счет этого достигается робастность к возможному последующему квантованию. Коэффициенты встраиваются в соответствии со следующей формулой:
, (6.35)
где определяет мощность ЦВЗ wi, а яркость соответствующего пиксела изображения — .
Извлечение ЦВЗ происходит в отсутствие исходного изображения, а искаженный коэффициент голубого канала оценивается на основе близлежащих коэффициентов. При этом находится разность между принятым коэффициентом и его оценкой, и бит ЦВЗ определяется исходя из ее знака:
(6.36)
А32 (Hsu [42]). В этом алгоритме в качестве ЦВЗ используется бинарное изображение размером вдвое меньше исходного. Оба изображения подвергаются кратномасштабному разложению: контейнер декомпозируется при помощи вейвлет-преобразования (фильтр Добеши-6, два уровня), а ЦВЗ преобразуется при помощи понижающей разрешение функции, описанной в стандарте JBIG (Joint Binary Image Group). Таким образом, к каждому изображению применяется соответствующее ему преобразование. ЦВЗ с уменьшенным разрешением будем называть остаточным. Остаточный ЦВЗ интерполируется (то есть между всеми пикселами вставляются нули) и вычитается из начального ЦВЗ. В результате получается разностный ЦВЗ, энергия которого значительно меньше остаточного.
И разностный и остаточный ЦВЗ встраиваются в вейвлет-образ исходного изображения. При этом внедрение осуществляется только в ВЧ-НЧ и НЧ-ВЧ области. Область НЧ-НЧ не используется, так как значения коэффициентов большие, а значит велик шум изображения, а область ВЧ-ВЧ не используется, так как в ней большую величину имеет шум обработки: коэффициенты в ней малы и будут удалены после сжатия. Для большей робастности внедрение ЦВЗ выполняется «через столбец» в каждую из областей: в одну внедряются четные столбцы, а в другую — нечетные. Перед встраиванием биты ЦВЗ перемешиваются по псевдослучайному закону. Процесс внедрения показан на рис. 6.5. Как видно из рисунка, остаточный ЦВЗ встраивается в более энергетически значимые области изображения, чем разностный. Тем самым достигается согласование между изображением-контейнером и ЦВЗ.
Рис. 6.5. Встраивание остаточного и разностного ЦВЗ
Надо отметить, что этот алгоритм вряд ли является стойким к операциям обработки сигнала: так как вейвлет-преобразование прекрасно концентрирует энергию изображения в НЧ-областях, ВЧ-коэффициенты будут малы. Поэтому они будут удалены алгоритмом сжатия вместе с вложенной информацией. Другим недостатком алгоритма является то, что для декодирования ЦВЗ требуется наличие в декодере исходного изображения.
6.2.3. Встраивание ЦВЗ с использованием векторного квантования
В предыдущем разделе рассматривался случай, когда на вход квантователя подавались скалярные значения, и каждое кодовое слово квантователя представляло собой единичный отсчет выхода источника. Стратегия квантования, которая предусматривает работу с последовательностями или блоками отсчетов называется векторным квантованием. Проблема в этом случае состоит в генерации множества последовательностей, называемой кодовой книгой. Этот процесс проиллюстрирован на рис. 6.6.
