03.11.2017 admin

4.5. Сжатие маскированных изображений


Следующая прикладная задача состоит в том, чтобы совместить в едином алгоритме цели сжатия и маскирования. Такая компромиссная постановка задачи тоже осмысленна, поскольку отказ от алгоритмов сжатия повышает нагрузку на канал передачи данных и маркирует зашифрованное изображение, например, его повышенным объемом. Имея в виду, что выбор ортогональных матриц в рассматриваемом подходе широк, достижение комплексной цели вполне возможно.

Ниже приведен пример маскирования изображения с оптимальной матрицей 22-го порядка, в гиперболическом фильтре использован не резкий фронт (сложением частот).



Рисунок 1. Оцифрованная модель, Мария 110x110




Рисунок 2. Маскированное и восстановленое фото


Исходное фото Марии перед обработкой имеет размеры 37 Kb, обработанный фильтром Прокруста спектр (маскированное изображение) имеет размеры при q=1: 11 Kb.

В этих методах маскирующие матрицы выбираются достаточно большими, что способствует избавлению от контуров изображенных объектов. Вместе с тем, сохраняется вся подоплека организации фильтров Мерсенна, ориентированных на сжатие информации. При некоторых компромиссных сочетаниях обрабатываемой картинки и ортогональной матрицы, можно добиться неплохих результатов по невоспроизводимости по спектру исходного изображения. В качестве ключа могут быть использованы индексные массивы строк и столбцов.

Hide

Rambler's Top100