Реєстраційний номер
2126U002386, Матеріали видань та локальних репозитаріїв
Категорія
Стаття
Назва роботи
Сегментація зображень через комп’ютерний зір для ідентифікації оптимальних зон приховування даних
Image segmentation through computer vision for identifying optimal data hiding zones
Автор
Супрун О. М.
Дудник О. О.
Кісєль А. Г.
Suprun O.
Dudnyk O.
Kisiel A.
Suprun O.
Dudnyk O.
Kisiel A.
Дата публікації
01-01-2026
Постачальник інформації
Вінницький національний технічний університет
Першоджерело
https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/55240
Видання
Наукові перспективи
Опис
У статті здійснено огляд сучасних підходів до цифрової стеганографії та можливостей їхнього поєднання з алгоритмами сегментації зображень для підвищення ефективності приховування інформації. Акцентовано на застосуванні методів комп’ютерного зору та глибокого навчання для визначення оптимальних ділянок цифрових зображень, придатних для вбудовування стеганографічних повідомлень. Проаналізовано ефективність класичних алгоритмів, зокрема інтеграцію у найменш значущий біт, та сучасних моделей, що ґрунтуються на нейронних мережах, генеративних підходах і семантичному аналізі. Наголошено на поєднанні сегментаційних підходів із сучасними методами стеганографії для підвищення непомітності вбудованих повідомлень, покращення якості зображень за показниками пікового відношення сигналу/ шуму, індексом структурної подібності та підвищення стійкості до методів стеганоаналізу. Підкреслено, що традиційні методи обмежені відсутністю адаптації до локальних текстурних та семантичних характеристик зображень, що знижує рівень непомітності прихованих даних. Розкрито потенціал використання сегментаційних алгоритмів для ефективнішого визначення областей, придатних для приховування інформації, та обґрунтовано доцільність застосування глибоких нейронних мереж, генеративних моделей і адаптивних механізмів вибору сегментів. Показано, що така інтеграція сприяє покращенню показників якості зображень за метриками показника пікового відношення сигналу/шуму та індексу структурної подібності, підвищує непомітність прихованих повідомлень та стійкість систем до сучасних методів стеганоаналізу. Доведено, що використання семантичного аналізу та адаптивного розподілу даних між сегментами зображення забезпечує вищу ефективність і надійність стеганографічних систем. Обґрунтовано перспективність поєднання методів комп’ютерного зору, сегментації та сучасних алгоритмів стеганографії для створення стійких і непомітних систем приховування інформації.
Додано/оновлено в НРАТ
2026-11-03
