ВДОСКОНАЛЕНИЙ МЕТОД ПРИХОВУВАННЯ ІНФОРМАЦІЇ НА ОСНОВІ КОЛІРНОЇ МОДЕЛІ HSB - Зоря, Ірина Сергіївна; Білоус, Віталій Михайлович; Безпалий, Кирило Валерійович; Присяжний, Дмитро Петрович; Чечелюк, Олександр Васильович (Наукові праці Вінницького національного технічного університету, 2025)
В роботі описано вдосконалений метод вбудовування інформації в растрових зображеннях. У процесі дослідження встановлено, що вищу стійкість до зовнішніх впливів, зокрема до алгоритмів стиснення з втратами, демонструють методи вбудовування даних у частотну область зображення. У зв’язку з цим було проведено порівняльний аналіз поширених стеганографічних підходів, що базуються на використанні дискретного косинусного перетворення (ДКП), дискретного перетворення Фур’є (ДПФ), перетворення Карунена-Лоева та дискретного вейвлет-перетворення (DWT). На основі результатів проведеного теоретичного аналізу авторами запропоновано вдосконалений метод вбудовування даних, який ґрунтується на використанні дискретного вейвлет-перетворення та колірної моделі HSB (Hue, Saturation, Brightness). Особливістю методу є семантична сегментація для ідентифікації зон вбудовування. На відміну від наявних рішень, що в більшості випадків використовують для вбудовування зони зображень із фрагментами шкірного покриву людини, запропонований підхід дозволяє ідентифікувати додаткові природні та фонові об’єкти (небо, рослини, пісок тощо) за їхніми хроматичними характеристиками. Для підвищення точності сегментації та мінімізації помилок ідентифікації впроваджено етап попередньої фільтрації цифрового шуму. На основі вдосконаленого методу розроблено програмний інструментарій, за допомогою якого було проведено подальші експериментальні дослідження стійкості алгоритму (використано метрики PSNR і MSE). Проведені дослідження підтвердили, що використання моделі HSB дозволяє адаптувати процес вбудовування до психофізіологічних особливостей людського зору, забезпечуючи високу візуальну непомітність втручання.Запропонований підхід дозволив суттєво підвищити стеганографічну ємність методу завдяки адаптивному використанню фонових сегментів зображення без внесення помітних візуальних артефактів. Перспективним напрямом подальших досліджень є інтеграція нейронних мереж в архітектуру алгоритму для підвищення точності ідентифікації семантичних областей зображення-контейнера, що дозволить додатково оптимізувати процес вбудовування даних.