АНАЛІЗ МОДЕЛЕЙ ТА МЕТОДІВ ВБУДОВУВАННЯ ДАНИХ У ЗОБРАЖЕННЯ

For improvement of steganographic embedding data into an image must implement generalized models and methods of embedding data into images to further embedding process adaptation as a whole.In the article the generalized methods of not adaptive and adaptive embedding data into images were analyzed. The structural models of the information embedding processes into image were given. For take into account the peculiarities of the embedding data into images process the mathematical expressions that describe the process of embedding by the aggregate of sets and transformation were presented and thus yield better results.Found that the feedbacks account between transformations in the methods of adaptive embedding may increase the embedding data characteristics.Для улучшения показателей стеганографического встраивания данных в изображение нужно внедрять обобщенные модели и методы встраивания данных в изображения с целью дальнейшей адаптации процесса встраивания в целом.В статье проанализированы обобщенные методы не адаптивного и адаптивного встраивания данных в изображение. Приведены структурные модели процессов встраивания данных в изображение. Для учета особенностей процесса встраивания данных в изображение приведены математические выражения, описывающие процессы встраивания совокупностью множеств и преобразований и, таким образом, позволяют получить лучшие результаты.Выявлено, что учет обратных связей между преобразованиями в методах адаптивного встраивания позволяет повысить характеристики встраивания данных.Для покращення показників стеганографічного вбудовування даних в зображення потрібно впроваджувати узагальнені моделі та методи вбудовування даних у зображення з метою подальшої адаптації процесу вбудовування в цілому.В статті проаналізовані узагальнені методи не адаптивного та адаптивного вбудовування даних у зображення. Наведено структурні моделі процесів вбудовування даних у зображення. Для врахування особливостей процесу вбудовування даних у зображення приведені математичні вирази, що описують процеси вбудовування сукупністю множин та перетворень і, таким чином, дозволяють отримати кращі результати.Виявлено, що врахування зворотних зв’язків між перетвореннями в методах адаптивного вбудовування дозволяє підвищити характеристики вбудовування даних