03.11.2017 admin

4.4. Маскирование изображений


В алгоритмах сжатия изображений ортогональные матрицы умножаются слева и справа на вычленяемые из изображения фрагменты одинакового с ними размера. Так как такое преобразование не меняет суммарной светимости фрагмента, при малых размерах ортогональных матриц на спектре остаются видными контуры объектов.



Рисунок 1. Исходное изображение и его спектр


Задача маскирования изображения состоит в передаче по каналу от приемной стороны к передающей трансформированного преобразованиями массива данных, недоступного для воспроизведения исходного изображения третьим лицом. При маскировании меняется характер обработки, матрица изображения размером 161x161 пиксель разбивается на 7x7 блоков, которые умножаются на симметричную матрицу Мерсенна M7 не поточечно, а поблочно

S=M7⊗P⊗M7




Рисунок 2. Исходное изображение и маскированное



В задачах маскирования могут употребляться разновидности форм матричного умножения, сходных с кронекеровым. В таком случае, не фрагмент, а вся матрица изображения в целом может умножаться одну или несколько матриц ортогонального пребразования, чья последовательность образует ключ. Правое M7⊗P и левое P⊗M7 произведения тоже годятся для выполнения этой задачи, но двухстороннее маскирует картинку лучше.



Рисунок 3. Правое и левое произведения


Казалось бы, при обилии современных развитых способов шифрования информации, рассматриваемые методы не имеют особой перспективы. На самом деле это не так, поскольку эффективное шифрование связано, по сути, с укрытием передаваемого изображения в массиве с большим содержанием информационного шума. Объем зашифрованного файла и его необычные качества, разумеется, будут привлекать внимание. Технология использования ортогональных матриц хороша тем, что не идет кардинально в разрез с общей технологией подготовки и сжатия изображения.


Hide

Rambler's Top100