Стеганографическое встраивание дополнительных данных в снимки дистанционного зондирования Земли с помощью метода QIM с переменным шагом квантования в частотной области

Abstract

Актуальность. Одно из направлений обработки цифровых изображений, в том числе снимков дистанционного зондирования Земли, связано со встраиванием в них дополнительной информации различного назначения. Встраивание дополнительной информации в цифровое изображение приводит к искажению естественной модели цифрового изображения, а также к возможному возникновению визуальных артефактов. В случае снимков дистанционного зондирования Земли такие искажения могут повлечь, например, искажение границ объектов, в результате чего дальнейший анализ снимков приведёт к некорректным результатам. Поэтому актуальными являются исследования, направленные на поиск новых способов уменьшения искажений, вызванных встраиванием дополнительной информации. Цель: повышение качества стеганографического встраивания информации в коэффициенты дискретного косинусного преобразования снимков дистанционного зондирования Земли за счёт разработки улучшенного алгоритма встраивания, основанного на методе QIM и обеспечивающего корректировку искажений естественной модели изображения в частотной области. Объекты: алгоритмы стеганографического встраивания информации в коэффициенты дискретного косинусного преобразования цифровых изображений. Методы: стеганографический метод QIM, методы математической статистики, вычислительные эксперименты. Результаты. Предлагается новый подход к минимизации искажений естественной модели цифрового изображения в области дискретного косинусного преобразования, основанный на изменении шага квантования в зависимости от локальных характеристик изображения в частотной области. Результатом работы является улучшенный алгоритм встраивания информации в область дискретного косинусного преобразования снимков дистанционного зондирования Земли, объединяющий данный подход с подходом к обеспечению безошибочного извлечения встроенной информации, предложенным авторами ранее. Результаты экспериментов показывают, что разработанный алгоритм наряду с обеспечением безошибочности извлечения позволяет существенно уменьшить искажения, вносимые в частотные коэффициенты, и обеспечить статистическую неразличимость исходных изображений и стегоизображений в 75 % случаев.

The relevance. One of the areas of digital image processing, including images of Earth remote sensing, is associated with the embedding of additional information into such images for various purposes. Embedding of additional information into a digital image leads to distortion of the digital image natural model, as well as to the possible occurrence of visual artifacts. In the case of images of Earth re- mote sensing, such distortions may entail, for example, distortion of the object boundaries, as a result of which further analysis of the images will lead to incorrect results. Therefore, the studies aimed at finding new ways to reduce distortions caused by embedding additional information are relevant. The aim of the research is to improve the quality of steganographic embedding of information in the coefficients of discrete cosine trans- form of Earth remote sensing images by developing an improved embedding algorithm based on the QIM method and ensuring the correction of distortions of the natural image model in the frequency domain. Objects: algorithms for steganographic embedding of information in the coefficients of digital images discrete cosine transform. Methods: QIM steganographic method, methods of mathematical statistics, computational experiments. Results. The paper proposes a new approach to minimizing the distortion of the natural model of a digital image in the discrete cosine transform domain, based on changing the quantization step depending on the local image characteristics in the frequency domain. The result of the work is an improved algorithm for embedding the information in the coefficients of discrete cosine transform of images of Earth remote sensing, combining this approach with an approach to ensure the correct extraction of embedded information proposed by the authors earlier. The results of the experiments show that the developed algorithm, along with ensuring the accuracy of extraction, can significantly reduce the distortions introduced into frequency coefficients and ensure statistical indistinguishability of the cover images and stego images in 75 % of cases.