Анализ спектральных характеристик результатов матричного маскирования изображений

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В работе описаны результаты вычислительного эксперимента по оценке возможности извлечения полезной информации, в случае если отправленное по открытому каналу маскированное при помощи квазиортогональных матриц изображение стало доступно третьей стороне. Рассмотрены матрицы симметричной и циклической структуры, а именно матрицы Адамара и Мерсенна. Полученные результаты подтверждают данные о том, что маскирование изображений матрицей малых размеров оставляет на результирующем изображении характерный контур исходного изображения. Однако с увеличением размера матрицы маскирования каждая из рассмотренных в работе матриц при визуальном анализе надежно скрывает исходное изображение. При маскировании симметричными матрицами Мерсенна − Уолша и циклическими матрицами Мерсенна на основе модифицированных М-последовательностей достигается лучшая спектральная скрытность маскированных изображений в сравнении с матрицами Адамара. Матрицы Мерсенна циклической структуры при равенстве размеров изображения и матрицы маскирования приводят фазовый спектр маскированного изображения к виду, близкому по спектру к равномерному шуму, что делает их применение более предпочтительным, исходя из соображений о том, что зрительная система человека крайне чувствительна к фазо-частотным искажениям визуальной информации.

Об авторах

Е. К. Григорьев

Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения

Email: ev.grig95@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-5981-4074
SPIN-код: 2847-0464

Список литературы

  1. Балонин Н.А., Сергеев М.Б. Матрицы локального максимума детерминанта // Информационно-управляющие системы. 2014. Т. 1. № 68. С. 2−15. EDN:RYEXEH
  2. Востриков А.А., Сергеев М.Б., Литвинов М.Ю. Маскирование цифровой визуальной информации: термин и основные определения // Информационно-управляющие системы. 2015. Т. 5. № 78. С. 116−123. doi: 10.15217/issn1684-8853.2015.5.116. EDN:UQFATJ
  3. Григорьев Е.К., Сергеев А.М. Оценка качества матричного маскирования цифровых звуковых данных // Труды учебных заведений связи. 2023. Т. 9. № 3. С. 6−13. doi: 10.31854/1813-324X-2023-9-3-6-13. EDN:AJFFXQ
  4. Гришенцев А.Ю., Коробейников А.Г. Алгоритм поиска, некоторые свойства и применение матриц с комплексными значениями элементов для стеганографии и синтеза широкополосных сигналов // Журнал радиоэлектроники. 2016. № 5. С. 9. EDN:WNDAOR
  5. Фролов А.А., Чобаль А.И., Ризак В.М. Шифрование цветных изображений с использованием матриц Адамара // Захист iнформацii. 2019. Т. 21. № 4. С. 241−246. doi: 10.18372/2410-7840.21.14312. EDN:WHUZFD
  6. Yuan X., Zhang L., Chen J. Multiple-image encryption scheme based on ghost imaging of Hadamard matrix and spatial multi-plexing // Applied Physics. 2019. Vol. 125. P. 174. doi: 10.1007/s00340-019-7286-9
  7. Сергеев А.М. Структурированные по Уолшу двухуровневые и модульно двухуровневые квазиортогональные матрицы для маскирования изображений // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2023. Т. 66. № 5. С. 399−408. doi: 10.17586/0021-3454-2023-66-5-399-408. EDN:SVIYSL
  8. Сергеев А.М. Связь симметрии и антисимметрии квазиортогональных циклических матриц с простыми числами // Труды учебных заведений связи. 2022. Т. 8. № 4. С. 14−19. doi: 10.31854/1813-324X-2022-8-4-14-19. EDN:PXAZIG
  9. Востриков А.А., Мишура О.В., Сергеев А.М., Чернышев С.А. О выборе матриц для процедур маскирования и демаскирования изображений // Фундаментальные исследования. 2015. Т. 2. № 24. С. 5335−5339. EDN:UADDQR
  10. Востриков А.А., Чернышев С.А. Об оценке устойчивости к искажениям изображений, маскированных М-матрицами // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2013. Т. 5. № 87. С. 99−103. EDN:RBXRDX
  11. Балонин Н.А., Сергеев М.Б. Критские матрицы Одина и Тени, сопровождающие простые числа и их степени // Информационно-управляющие системы. 2022. № 1(116). С. 2−7. doi: 10.31799/1684-8853-2022-1-2-7. EDN:LTLVEM
  12. Григорьев Е.К., Ненашев В.А., Сергеев А.М., Самохина Е.В. Поиск и модификация кодовых последовательностей на основе персимметричных квазиортогональных циркулянтов // Телекоммуникации. 2020. № 10. С. 27−33. EDN:EGQMAS
  13. Чекотило Е.Ю., Кузнецов П.К. Спектральный анализ вероятностных характеристик изображений // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Физико-математические науки. 2006. № 42. С. 212−215. EDN:IPKLTB
  14. Gonzalez R., Woods R. Digital Image Processing. New York: Pearson Publ., 2017. 1192 p.
  15. The Lenna Story. URL: http://lenna.org (дата обращения 19.03.2024)
  16. Ерош И.Л., Сергеев А.М., Филатов Г.П. О защите цифровых изображений при передаче по каналам связи // Информационно-управляющие системы. 2007. Т. 5. № 30. С. 20−22. EDN:ITVYKT
  17. Красильников Н.Н. Теория передачи и восприятия изображений. М.: Радио и связь, 1986. 246 с.


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах