ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







طريقة خوارزمية جينية مثلى للإخفاء

المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: محمد، همسة معن (مؤلف)
مؤلفين آخرين: محمد، نادية معن (م. مشارك), محمد، شيماء شكيب (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع 20
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2011
الصفحات: 642 - 657
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 422019
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

7

حفظ في:
المستخلص: في هذا البحث اقترحت طريقة جديدة للإخفاء في الصور، اذ تم اولا تحويل الصورة الغطاء ( من نوع BMP, PNG) الملونة الى صورة رمادية، ومن ثم تقسيم الاخيرة الى عدة مقاطع (Blokes) ليتم اخفاء النص فيها بصورة مثالية عن طريق الخوارزمية الجينية (GA) Genetic Algorithm بعد استخدام طريقة إدخال الخلية الثنائية الأقل أهمية(Least (LSB Significant Bit , تم حساب الانحراف المعياري Standard Delation (STD) لكل مقطع من مقاطع الصورة قبل الاخفاء وبعده والمقارنة بينهما, وتم الحصول على القيمة المثلى Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) من خلال الخوارزمية الجينية. استخدمت المقاييس (Bit Error Rate (BER و( Mean Square Error ( MSE و PSNR) ) لغرض إثبات صحة النتائج وكفاءتها. تم اعتماد Matlab 9b كلغة برمجية لاحتوائها على دوال ذوات كفاءة تتعامل مع .GA

In this paper, a new steganographic technique was proposed. First, the cover colored image (of type BMP, PNG) transfered to a gray image, then the result divided into many blocks to embed the secret message in an optimaized method by GA (Genetic Algorithm) after using the LSB (Least Significant Bit) technique. The STD (Standard Deviation) was calculated for each block of the image blocks before and after embedding operation besides that the results were compared together, then the GA was used to obtain the Optimized value for the PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) measure. To improve the performance of the results many measures were used such as BER (Bit Error Rate), MSE (Mean Sequare Error) and PSNR. The implementation was done using Matlab 9b as a programming language because of it's perfect Library of GA.

ISSN: 1680-855X