افزایش شفافیت در نهان نگاری تصاویر با استفاده از الگوریتم ژنتیک و نگاشت های قابل بازگشت

نهان‌نگاری تصاویر، رویکرد جایگذاری اطلاعات در تصویر پوشش است. یکی از معیارهای ارزیابی یک روش نهان‌نگاری تصاویر، توانایی آن در حفظ شفافیت تصویر پوشش است. در واقع، جایگذاری اطلاعات پنهان باید به گونه‌ای باشد که کمترین تغییرات در شفافیت بین تصویر پوشش و تصویر نهان‌نگاری شده به وجود آید. میزان شفافیت تصویر خروجی به صورت عمده تحت تاثیر روش جایگذاری و میزان اطلاعات پنهان یا همان ظرفیت جایگذاری است. با این موضوع می‌توان به عنوان یک مسئله بهینه‌سازی برخورد کرد و تابع مد نظر برای بهینه‌سازی را شفافیت تصویر قرار داد. در روش پیشنهادی، تابع psnr برای بهینه‌سازی انتخاب شده است. متغیرهای این تابع، نگاشت‌های اعمالی روی تصویر پوشش و اطلاعات پنهان و مکان جایگذاری اطلاعات در تصویر پوشش هستند. این متغیرها با ایجاد حالات مختلف جایگذاری، روی psnr تصویر خروجی تاثیر می‌گذارند. توسط الگوریتم ژنتیک و استفاده از دو مفهوم جستجوی هدفمند و جستجوی بدون هدف، محل و حالت مناسب برای جایگذاری اطلاعات در کم‏ارزش‌ترین بیت‌های تصویر پوشش شناسایی می‌شوند. در این روش، بازیابی اطلاعات پنهان به صورت کامل و بدون خطا صورت می‌گیرد. این کار توسط کلید نهایی تولیدشده توسط الگوریتم ژنتیک یا همان کروموزومی که منجر به نهان‌نگاری شده است، صورت می‌گیرد. این ویژگی در سیستم‌های مدیریتی و شبکه‌های ابری که برای ذخیره‏سازی اطلاعات از نهان‌نگاری استفاده می‌کنند، مهم است. نهایتاً روش پیشنهادی مورد آزمایش قرار گرفته و نتایج آن با روش‌های دیگر در همین حوزه مقایسه شده است. نتایج حاصل از آزمایش‌ها با معیارهای psnr و همچنین مقادیر بالاتر از 0.99 در معیار ssim، افزایش شفافیت در روش ارائه‌شده نسبت به رقیبان و همچنین روش lsb ساده را نشان می‌دهند. نتایج به دست آمده از بررسی معیار عینی niqe و هیستوگرام، تغییرات اندک تصویر نهان‌نگاری شده را نسبت به تصویر اصلی نشان می‌دهند. بهبود در نتایج آزمایش به علت استفاده هم‌زمان نگاشت روی اطلاعات پنهان و تصویر پوشش، معرفی نگاشت جدید انتقال ناحیه‌ای و استفاده از دو نوع جهش و ترکیب در ساختار الگوریتم ژنتیک است.