Preview

Труды учебных заведений связи

Расширенный поиск
Изображение на обложке

Анализ спектральных характеристик результатов матричного маскирования изображений

https://doi.org/10.31854/1813-324X-2024-10-2-76-82

EDN: TUWNCW

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 авторе

Е. К. Григорьев
Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
Россия

старший преподаватель кафедры вычислительных систем и сетей 



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.


Рецензия

Для цитирования:


Григорьев Е.К. Анализ спектральных характеристик результатов матричного маскирования изображений. Труды учебных заведений связи. 2024;10(2):76-82. https://doi.org/10.31854/1813-324X-2024-10-2-76-82. EDN: TUWNCW

For citation:


Grigoriev E. Spectral Characteristics Analysis of Images Matrix Masking Results. Proceedings of Telecommunication Universities. 2024;10(2):76-82. (In Russ.) https://doi.org/10.31854/1813-324X-2024-10-2-76-82. EDN: TUWNCW

Просмотров: 236


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1813-324X (Print)
ISSN 2712-8830 (Online)