सूचना सुरक्षा में इमेज स्टेगनोग्राफी
इमेज स्टेगनोग्राफी के लिए उपयोग किए जाने वाले सबसे प्रसिद्ध कवर ऑब्जेक्ट हैं। इमेज स्टेगनोग्राफी में, पिक्सेल तीव्रता का उपयोग जानकारी छिपाने के लिए किया जाता है। डिजिटल इमेज के क्षेत्र में, विभिन्न इमेज फ़ाइल प्रारूप मौजूद हैं, उनमें से अधिकांश विशिष्ट अनुप्रयोगों के लिए।
एक इमेज संख्याओं का एक समूह है जो इमेज के विभिन्न स्थानों पर अलग-अलग प्रकाश तीव्रता का गठन करता है। यह संख्यात्मक विवरण एक ग्रिड बनाता है और एकल बिंदुओं को पिक्सेल के रूप में परिभाषित किया जाता है। इंटरनेट पर अधिकांश इमेज में इमेज के पिक्सेल का एक आयताकार मानचित्र शामिल होता है (जिसे बिट्स के रूप में परिभाषित किया जाता है) जहां प्रत्येक पिक्सेल स्थित होता है और उसका रंग। ये पिक्सेल क्षैतिज रूप से पंक्ति दर पंक्ति दिखाए जाते हैं।
रंग डिज़ाइन में बिट्स की संख्या, जिसे बिट डेप्थ के रूप में जाना जाता है। यह प्रत्येक पिक्सेल के लिए उपयोग किए जाने वाले बिट्स की संख्या को परिभाषित कर सकता है। आधुनिक रंग डिज़ाइन में सबसे छोटा बिट डेप्थ 8 है, जो परिभाषित करता है कि प्रत्येक पिक्सेल के रंग को परिभाषित करने के लिए 8 बिट्स उपयोग किए जाते हैं।
मोनोक्रोम और ग्रेस्केल इमेज को प्रत्येक पिक्सेल के लिए 8 बिट्स की आवश्यकता होती है और 256 विभिन्न रंगों या ग्रे के रंगों को प्रदर्शित करने में सक्षम हैं। डिजिटल रंग इमेज आमतौर पर 24-बिट फ़ाइलों में सहेजी जाती हैं और RGB रंग मॉडल की आवश्यकता होती है, जिसे ट्रू कलर भी कहा जाता है।
24-बिट इमेज के पिक्सेल के लिए सभी रंग संशोधन तीन प्राथमिक रंगों जैसे लाल, हरे और नीले से बदले जाते हैं, और प्रत्येक प्राथमिक रंग को 8 बिट्स द्वारा परिभाषित किया जाता है।
इसलिए एक दिए गए पिक्सेल में, लाल, हरे और नीले रंग की 256 विभिन्न मात्राएं हो सकती हैं, जो 16 मिलियन से अधिक सेट तक जोड़ते हैं, जिसके परिणामस्वरूप 16 मिलियन से अधिक रंग होते हैं।
बड़े बिट डेप्थ की बड़ी इमेज के साथ काम करते समय, इमेज एक मानक वेब कनेक्शन पर भेजने के लिए बहुत बड़ी हो जाती हैं। एक उचित समय में इमेज दिखाने के लिए, इमेज के फ़ाइल आकार को कम करने के लिए तकनीकों को शामिल किया जाना चाहिए।
ये तकनीकें इमेज डेटा का मूल्यांकन और संक्षेपण करने के लिए संख्यात्मक सूत्रों का उपयोग करती हैं, जिसके परिणामस्वरूप छोटे दस्तावेज़ आकार होते हैं। इस प्रक्रिया को संपीड़न के रूप में जाना जाता है।
इमेज में संपीड़न के दो प्रकार हैं जिनमें लॉसी और लॉसलेस शामिल हैं। दोनों विधियां स्टोरेज क्षेत्र बचाती हैं, लेकिन वे प्रक्रियाएं जो वे निष्पादित करती हैं, भिन्न होती हैं।
लॉसी संपीड़न प्रारंभिक इमेज से अतिरिक्त इमेज डेटा को त्यागकर छोटे दस्तावेज़ उत्पन्न करता है। यह उन विवरणों को समाप्त कर सकता है जो मानव आंख के लिए समझने के लिए बहुत छोटे हैं, जिसके परिणामस्वरूप मूल इमेज के करीबी सन्निकटन होते हैं, हालांकि सही मिलान नहीं।
लॉसलेस संपीड़न मूल इमेज से किसी भी डेटा को कभी नहीं हटाता, बल्कि इसके बजाय डेटा को संख्यात्मक सूत्रों में परिभाषित करता है। प्रारंभिक इमेज की अखंडता समर्थित है और डिकंप्रेस्ड इमेज आउटपुट बिट-दर-बिट प्रारंभिक इमेज इनपुट के बराबर है।
संपीड़न स्टेगनोग्राफिक एल्गोरिदम चुनने में एक आवश्यक भूमिका निभाता है। लॉसी संपीड़न तकनीकें छोटी इमेज फ़ाइल आकार का परिणाम देती हैं, लेकिन इस तथ्य के कारण स्थापित संदेश के आंशिक रूप से खो जाने की संभावना बढ़ जाती है कि अतिरिक्त इमेज डेटा समाप्त हो जाएगा।
लॉसलेस संपीड़न प्रारंभिक डिजिटल इमेज को खोने के जोखिम के बिना बरकरार रखता है, हालांकि यह इमेज को इतनी छोटी फ़ाइल आकार तक सीमित नहीं करता।
