Security and Watermarking of Color Images

No Abstrac

Виявлення стеганограм з використанням універсальних статистичних моделей контейнеру

В роботі досліджена точність виявлення стеганограм, сформованих з використанням сингулярного розкладу матриць яскравості пікселів зображення-контейнеру, при застосуванні статистичних моделей цифрових зображень в просторовій (модель SPAM) та частотній (модель CC-PEV) областях, а також універсальної статистичної моделі CDF. Встановлено, що використання моделі CDF дозволяє суттєво підвищити точність виявлення стеганограм, у порівнянні з моделями SPAM та CC-PEV, навіть у випадку слабкого заповнення зображення-контейнеру стегоданими.The paper is devoted to analysis the accuracy of stego image detection by usage of statistical models the cover image in spatial (SPAM model) and frequency (CC-PEV) domains, as well as universal CDF model. It is considered the case of message hiding with usage of singular decomposition of cover image matrices. We demonstrate that usage of universal CDF model allows significantly improve the accuracy of stego image detection, even in case of low cover image payload.В работе проведены исследования точности обнаружения стеганограмм, сформированных с применением сингулярного разложения матриц яркостей пикселей изображения-контейнера, при с использованием статистических моделей цифровых изображений в пространственной (модель SPAM) и частотной (модель CC-PEV) областях, а также универсальной статистической модели CDF. Показано, что использование модели CDF позволяет существенно повысить точность обнаружения стеганограмм, в сравнении с моделями SPAM и CC-PEV, даже в случае слабого заполнения изображенияконтейнера стегоданными

Виявлення демаскуючих ознак стеганограм, сформованих на основі сингулярного розкладу матриць цифрових зображень

В роботі досліджені зміни статистичних параметрів метрик якості чистих та запо внених контейнерів при обробці окремих каналів кольору цифрових зображень з вико ристанням медіанної, вінеровської та гаусівської фільтрації. За результатами проведе ного аналізу сформовані кластери ознак чистих контейнерів та стеганограм, на основі котрих можливе розпізнавання наявності стегоданих у цифрових зображеннях.The paper is devoted to analysis of alteration the statistical parameters of image quality metrics for empty and filled cover images by separate color channel processing with usage of median, Wiener and Gaussian filtering. Based on obtained results, there are formed the clusters in feature space for cover and stego images, which allow discerning the presenceВ работе проведены исследования изменения статистических параметров метрик качества чистых и заполненных контейнеров при обработке отдельных каналов цвета цифровых изображений с использованием медианной, винеровской и гауссовской фи льтрации. За результатами проведенного анализа сформированы кластеры признаков чистых контейнеров и стеганограмм, на основании которых возможно распознавание наличия стегоданных в цифровых изображениях

Мультифрактальный флуктуационный анализ стеганограмм

Рассмотрено использование мультифрактального флуктуационного анализа для определения типов преобразований, использованных при встраивании стегоданных в цифровые изображения. Показано, что применение как стандартных (дискретное вейвлет преобразование), так и специальных (сингулярное разложение) преобразований цифровых изображений при скрытии сообщений приводит к существенным изменениям фрактальных параметров флуктуаций яркости пикселей (ширины мультифрактального спектра). Характерные изменения результатов мультифрактального флуктуационного анализа стеганограмм по сравнению с незаполненным контейнером дают возможность определять тип преобразований, использованных при встраивании стегоданных в области преобразования контейнера. Установлено, что в случае использования стандартных преобразований, применение мультифрактального флуктуационного анализа позволяет дополнительно оценить степень детализации встроенных стегоданных. Полученные результаты могут быть использованны для повышения эффективности современных методов активного стегоанализа изображений.Розглянуто використання мультифрактального флуктуаційного аналізу для визначення типів перетворень, які були використано у вбудовуванні стегоданих у цифрові зображення. Показано, що застосування як стандартних (дискретне вейвлет перетворення), так і спеціальних (сингулярний розклад) перетворень цифрових зображень у прихованні повідомлень призводить до значних змін фрактальних параметрів флуктуацій яскравості пікселів (ширини мультифрактального спектру). Характерні зміни результатів мультифрактального флуктуаційного аналізу стеганограм дають можливість визначати тип перетворень, використаних у ході вбудовування стегоданих в області перетворення контейнеру. Встановлено, що у випадку використання стандартних перетворень, застосування мультифрактального флуктуаційного аналізу дозволяє додатково оцінити ступінь деталізації вбудованих стегоданих. Отримані результати можуть бути використаними для підвищення ефективності сучасних методів активного стегоаналізу зображень.The paper investigates the multifractal de trended fluctuation analysis usage for identification the transformations, which have been employed for embedding the stego data in digital images. It is shown that applying both the standard (the discrete wavelet trans form) and special (singular value decomposition) transforms for message hiding leads to significant chan ges of fractal para me ters of pixel brightness of images (the width of the multi fractal spect rum). Distinctive changes of the multifractal detrended analysis results for steganograms in comparison with un filled cover images allow to determine the type of a transformation, which has been appli ed for message hiding in the transform domain of a container. It has been determined that apply ing the multi fractal de trended analysis makes it possible to additionally estimate the level of detail of em bedded stegodata in case of using the standard transformations. Obtained results can be used for increasing the efficiency of modern methods of the active steganalysis of digital images

Objects Detection by Singular Value Decomposition Technique in Hybrid Color Space: Application to Football Images

In this paper, we present an improvement non-parametric background modeling and foreground segmentation. This method is important; it gives the hand to check many states kept by each background pixel. In other words, generates the historic for each pixel, indeed on certain computer vision applications the background can be dynamic; several intensities were projected on the same pixel. This paper describe a novel approach which integrate both Singular Value Decomposition (SVD) of each image to increase the compactness density distribution and hybrid color space suitable to this case constituted by the three relevant chromatics levels deduced by histogram analysis. In fact the proposed technique presents the efficiency of SVD and color information to subtract background pixels corresponding to shadows pixels. This method has been applied on colour images issued from soccer video. In the other hand to achieve some statistics information about players ongoing of the match (football, handball, volley ball, Rugby...) as well as to refine their strategy coach and leaders need to have a maximum of technical-tactics information. For this reason it is prominent to elaborate an algorithm detecting automatically interests color regions (players) and solve the confusion problem between background and foreground every moment from images sequence