@Антонн

Подскажите как реализовать скрытие информации в изображениях файлах формата jpeg? Может у кто имеет примеры?? Помогите чем можете!!! Буду благодарен за любую информацию!!!!

Добавлено через 44 минуты
в принципе я знаю как это реализовать но не знаю как открыть изображение о расписать информацию о пикселях изображения.

0

Evg

Стеганография в BMP
По результату обсуждения так и не выяснилось, как сие делать в jpeg'е

Стеганография в BMP. Полное руководство

0

@Lolcht0

HINT! однако никто не мешает сначала расшифровать фрагмент, потом добавить туда свой нижний бит, а потом зашифровать обратно

1

Evg

А где гарантия, что при распаковке будет та же картинка, что и до распаковки? jpeg - алгоритм сжатия с потерей качества

1

@Lolcht0

смотрим описание алгоритма:
1. ДКП: пусть дано ч\б изображение задается матицей A=A'&(~n*E).

информационный бит l =n*0,n*1, где n - целое число, определять наличие или отсутствие бита будем с помощью нормы |l*E|, где E - единичная матрица 8х8.
рассмотрим ДКП от IMG = A+lE:
R = DCT*(A+lE)*DCT(t) = DCT*A*DCT(t) + l*DCT*E*DCT(t) = DCT*A*DCT(t)+l*DCT*DCT(t).

при декодитровании данного этапа
DECODED = DCT(-1)*R*DCT(-1,t) = A+l*E, ничего не теряем.


второй этап, квантование.
Рассмотрим к примеру левый верхний пиксел. Пусть графическая информация заключена в числе IMG, а информация в числе INF.

Тогда в отсутствие бита получим R = IMG, в присутствие оного - R = IMG+INF.
нам нужно уметь различать состояния IMG и IMG+INF, то есть
|Q/(IMG+INF)-Q/IMG|=|Q*INF/(IMG*(IMG+INF))|>=1. Отсюда можем получить необходимую величину параметра n для самого худшего случая IMG, встречающегося в картинке.

вот как-то так, надо еще подумать, но видно, что посчитать это все реально вполне
Дальнейшие этапы сжатия уже идут без потери качества так что рассматривать тут их не имеет смысла

1

Evg

Lolcht0, прежде, чем запускать ДКП, делается преобразование 4:4:4->4:1:1, на котором ужЕ получаются потери. Хотя на данном этапе проблема устраняется тем, что модифицируется только зелёный канал. Дальше даже мне, как НЕматематику понятно, что после ДКП всё преобразуется обратно в изначальны вид. Далее идёт отфильтровка высоких частот, которые при дальнейшем раскодировании повлияют на весь квадрат

Пока это расписывал, стукнула в голову идея. Информацию вклинивать нужно не в оригинальную картинку (т.е. не в цветовое представление), а в низкочастотные составляющие после ДКП (а то и после фильтровки). Правда я о jpeg'е имею лишь теоретическое представление, сам ручками никогда не работал, но подозреваю, что такой подход вполне может дать приемлимый результат

0

@Антонн

Слушай а можешь написать текст проги, а то я не совсем понял что ты имеешь в виду.

0

Evg

Понятно... так и надо было писать сразу - самому мне лениво в чём-либо разбираться, сделайте мне готовую программу

0

@Lolcht0

Evg, нельзя вносить изменения в самые низкие частоты. Они соответствуют средней яркости блока из 8 пикселей и будут очень сильно заметны. Необходимо вносить изменения в наиболее высокие частоты, которые еще не теряются при кодировании. Тогда при просмотре, шумы, вносимые изменениями, будут по величине схожи с артефактами кодирования.

а про яркостный канал я также подумал, просто не хотелось еще усложнять алгоритм, поэтому я написал, что он ьбудет работать для ч/б картинок)))

0

Evg

Lolcht0, я в математике не силён, но звучит логично. Т.е. по сути надо после всех операций (включая фильтрацию) вносить изменения в самые низкие из оставшихся ненулевых частот. Только как определять, куда вносить, а куда не вносить, а главное, как при декодировании разбираться, куда внесли, а куда нет - видимо вопрос уже чисто технический

0

@Lolcht0

вот! в том-то вся и проблема. Мы должны иметь некоторую априорную информацию о изображении.

Вот я когда предлагал
То, тем самым, вводил эту информацию.
в таком случае, мы владеем знанием о том, что в пикселе в случае передачи "0" |(A')&(n*E)|==0.
а в случае передачи "1" |(A')&(n*E)|==С>0.

Я не говорю насколько мой алгоритм хорош или плох (но скорее плох, т.к. я придумал его за полчаса), но тем не менее он должен работать

Добавлено через 6 минут
если рассуждать, как ты предлагаешь, то мы должны обладать информацией о значении "самых низких оставшихся частот" в оригинале изображения, например, фиксировать их значения искусственно причем так, чтобы фиксированное значение мог вычислить декодирующий.

0

Evg

Зачем фиксировать? Если мы знаем, что можно модифицировать только ненулевые значения частот (а точнее, заканчивая последней ненулевой составляющей при зигзагообразном проходе), то можно сказать, к примеру, что последние 8 составляющих можно модифицировать. Но при этом нужно наложить ограничение, чтобы было некое минимальное расстояние от низких частот (грубо говоря, чтобы не загадить одноцветный квадрат).

Я знаком с алгоритмом сжатия лишь "на пальцах", на практике сам никогда ничего не делал. А потому конкретно посоветовать уже не могу ничего - надо экспериментировать. Но по крайней мере подступились к вопросу хотя бы с теоретической стороны

0

@Lolcht0

зачем знать, вот на пальцах. я загадал 2 числа. к одному из них прибавил 1, а к другому 0. получил 13 и 8. к кому я прибавил 1 а к какому 0?))


точно так же и тут, мы можем изменить картинку, но мы должны знать, что было вначале, чтобы выдрать сами изменения

0

Evg

Зачем? Мы всегда жертвуем младшим битом и храним в нём информацию, а не картинку. С bmp это всё хорошо работает, ибо без сжатия. С jpeg'ом всё то же самое, только надо найти байты, у которых можно пожертвовать младшим битом

0

@Lolcht0

а, то есть мы ищем байты с высшими частотами и изменяем в них последний бит? да, наверное, это будет работать и неплохо)

0

Evg

Именно так. В случае bmp мы просто модифицируем все байты подряд. В случае с jpeg'ом, надо ещё разобраться, который из байтов в частотном представлении нужно модифицировать, а какие нет. И чтобы процесс этот был симметричен с раскодированием

0