Скрытое кодирование речи в изображении

В связи с постоянно увеличивающимися объемами информации, представленной в цифровом виде, возникают проблемы с её хранением. Различные государственные учреждения, частные компании и т.д. подвергают свои архивы, хранящие большие объемы информации на бумажных носителях, оцифровыванию и переводу в электронный вид. В некоторых случаях это могут быть изображения или снимки, к которым прилагается описание. Информация в электронном виде загружается в базы данных для более удобного хранения и использования. Если помещать изображения в базы данных отдельно от описания, информация может теряться, искажаться и будет занимать большой объем памяти. Для того чтобы оптимизировать работу с базами данных и уменьшить объемы хранимой информации, можно использовать методы стеганографического кодирования. Если кодировать информацию, об изображении внутри самого изображения, то объем памяти, занимаемый изображением и информацией о нем, не изменится.

Для методов стеганографии основным моментом является скрытность при сохранении достоверности декодирования информации. Достоверность декодирования информации, зависит от операций, проводимых над изображением при кодировании.

Целью данной статьи является скрытное кодирование речи в изображениях стеганографическими методам расширения спектра.

Метод расширения спектра

Как известно алгоритм модуляции методом расширения спектра прямой последовательностью состоит в том, что каждый бит сообщения представляется некоторой базисной функцией, умноженной, в зависимости от значения бита (1 или 0), на +1 или -1. Модулированное сообщение, полученное при этом, попиксельно суммируется с изображением-контейнером, в качестве которого используется полутоновое изображение (изображение, имеющее множество значений тона, и их непрерывное, плавное изменение). Результатом является стеганоизображение (изображение с закодированной информацией). Блок-схема алгоритма кодирование и декодирования метода наименее значащего бита представлена на рисунках 9 и 10. Чтобы сделать невозможным искажения уже встроенного бита сообщения базисные функции должны быть ортогональными [2,3].

Словесный алгоритм метода расширения спектра:

Кодирование:

• 1.    Из исходного изображения F размером [ M х к ] выделяем блок С_г [ 8 х 8 ] ;

• 2.    Информационное сообщение, подлежащее встраиванию в блок изображения, представим в виде блоков m равной длины т.е.

• 3.    Каждый блок сообщения сопоставляется с отдельным блоком изображения. Каждый информационный бит блока m представляется в виде информационного сигнала m_{t у}( t ) = { - 1;1 } .

• 4.    Для каждого информационного блока формируется

• 5.    Полученный блок сообщения попиксельно суммируется с подблоком контейнера. S_x = C _z + GE_X , где G- коэффициент усиления расширяющего спектра

• 6.    Сохраняем в стегофайл контейнер F

m_t = ( m ₀, m_x .... N - 1 ) , где N- количество блоков.

модулированный информационный сигнал Et (t) = £ m6 (t) * Фг j=o

Где, Фг псевдослучайная последовательность

Где, S заполненный контейнер

Декодирование:

• 1)    изображения с закодированной информацией разбиваем на блоки F размером [ 8 х 8 ] ;

• 2)    каждый блок представляется в форме вектора С, = ( C _o, С_х ,.... С_{т ч}) , где i=0,….,N-1

• 3)    вычисляем коэффициент корреляции между Ф_; и принятым блоком представленном в виде вектора.

• 4)    найти знак коэффициента корреляции, который соответствует дополнительной информации

Методы оценки искажений, вызываемых кодированием в изображении

Среднеквадратическая ошибка ( mean squared error – MSE ), отражает изменение энергии пикселей:

MSE =

1 K M        ~

TT ^fk , m - ^fk , m ) ,

K ' M k = 1 m = 1

где fkm — пиксель исходного изображения; f_km - пиксель изображения содержащего дополнительную информацию; M - количество пикселей в столбце; K - количество пикселей в строке.

Оценка определяющая порядок изменения энергии по отношению к общей энергии ( signal-to-noise ratio - SNR ):

PSNR = 10 • log₁₀

MSE '

Качество изображения ( IF )

IF = 1 — T(Km - f,m )2 T(fkm )2,(3)

• k, mj k m

Нормированная взаимная корреляция ( NC ):

MKMK

NC=TT( fmk ■ f., VTT^flk ) ■(4)

m = 1 k = 1                  / m = 1 k = 1

Энергия фрагмента (| |f| |²):

M K ,

IIF^ =ZT(fmk ) ■(5)

m = 1 k = 1

Вероятность ошибки ( BER ):

M

BER=Tvb- ® b-)-(

Рисунок 1 - Синтезированное изображение методом расширения спектра

Таблица 1 - Анализ эффективности методов Расширения спектра

Распол. коэф.	MSE	PSNR	IF	NC	BER
Метод расширени я спектра	6.76	39.83	0.99	0.99	0.14

На основе проведенного эксперимента можно сказать, что основное преимущество стеганографического метода расширения спектра, это сравнительно высокая скорость к различному роду атакам на изображение, поскольку скрываемая информация распределена в широкой полосе частот и ее трудно удалить без полного разрушения контейнера. Искажения стегоизображения увеличивают значение Δ , однако до тех пор, пока, выполняется условие ∆ <  Ei ∗ G ² , скрытое сообщение не пострадает