moitvivt Моделирование, оптимизация и информационные технологии Modeling, Optimization and Information Technology 2310-6018 Издательство 10.26102/2310-6018/2020.29.2.022 780 Моделирование и разработка системы внедрения и распознавания скрытых изображений Modeling and development of a system for implementing and recognizing latent images 0000-0002-9972-5735 Маслова Оксана Игоревна Maslova Oksana Igorevna oksmaslova@inbox.ru aff-1 Шагрова Галина Вячеславовна Shagrova Galina Vyacheslavovna g_shagrova@mail.ru aff-2 Северо-Кавказский федеральный университет (СКФУ) North Caucasian Federal University (NCFU) Северо-Кавказский федеральный университет (СКФУ) Институт информационных технологий и телекоммуникаций North Caucasian Federal University (NCFU) Institute Of Information Technologies And Telecommunications 01 01 2026 1 1 10.26102/2310-6018/2020.29.2.022 Copyright © Авторы, 2026 2026 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

Если раньше проблема подлинности касалась только полиграфической продукции (ценные бумаги, документы, билеты, деньги и др.), то сегодня защита документов, представленных в цифровом виде (отсканированные документы, фотографии и иные мультимедийные документы), является не менее актуальной. Следовательно, создание систем внедрения скрытой информации, в защищаемые документы, различными методами является актуальной задачей, т.к. позволит обезопасить документы, а также в спорных ситуациях подтвердить их подлинность, либо авторские права. В данной работе разработана математическая модель системы внедрения и распознавания скрытых изображений, отличающаяся от аналогов возможностью расширения множества используемых функций внедрения и распознавания. В отличие от известной унифицированной модели системы встраивания информации в цифровые сигналы, в работе предложена модель, позволяющая реализовать модульный принцип построения системы распознавания изображений, содержащих скрытую информацию, внедренную различными методами. Также на основе построенной модели системы, разработана информационная система внедрения и распознавания скрытых изображений, состоящая из трех взаимосвязанных программных модулей. Данная система представляет собой графическую оболочку к моделям, разработанную на языке MATLAB. Данный подход позволяет интегрировать систему, добавлять новые или вносить изменения в существующие модули, вносить изменения в разработанную модель.

If earlier the problem of authenticity concerned only printing products (securities, documents, tickets, money, etc.), today the protection of documents presented in digital form (scanned documents, photographs and other multimedia documents) is no less relevant. Therefore, the creation of systems for embedding hidden information in secured documents by various methods is an urgent task, because It will allow you to protect documents, as well as in disputed situations, confirm their authenticity or copyright. In this work, a mathematical model of the system for embedding and recognizing hidden images is developed, which differs from its analogues in the possibility of expanding the many used functions for embedding and recognition. In contrast to the well-known unified model of a system for embedding information in digital signals, a model is proposed that allows implementing the modular principle of constructing a system for recognizing images containing hidden information introduced by various methods. Also, on the basis of the constructed system model, an information system for the implementation and recognition of hidden images, consisting of three interconnected software modules, was developed. This system is a graphical shell for models developed in MATLAB. This approach allows you to integrate the system, add new ones or make changes to existing modules, make changes to the developed model.

 скрытое изображение вейвлет-анализ распознавание скрытых изображений разложение по сингулярным числам система внедрения изображений latent image wavelet analysis recognition of hidden images decomposition by singular numbers image embedding system Исследование выполнено без спонсорской поддержки. The study was performed without external funding. References Федосеев В.А., Митекин В.А. Метод извлечения водяных знаков из текстурированных полиграфических документов. Компьютерная оптика. 2014;38(4):825-832. Шевелев, А.А. Создание латентных изображений с использованием стохастических растровых структур.Технологія і техніка друкарства. 2009;1-2(23-24):226-233. Топчиев, И. Н. Программный модуль для фильтрации изображений визуализированных магнитных сигналограмм. Стратегическое планирование инновационной деятельности и способы коммерциализации научно-технической продукции. Издательский дом «Астраханский университет». 2008;1:5–8. Жарких А.А., Шагрова Г.В., Дроздова В.И. Математическое моделирование и численный метод контроля латентных изображений. Вестник СевКавГТИ. 2017;30(3):118-121. Найем, Х. Разработка модели водяных знаков цифрового изображения. Международная конференция по методам и приложениям для обработки цифровых изображений. 2011; 1 (19): 468-473. Найем, Х. Водяной знак цифрового изображения: его формальная модель, основные свойства и возможные атаки. Журнал EURASIP о достижениях в обработке сигналов. 2014; 1 (1): 1-22. Жарких, А.А. Система распознавания латентных изображений для робототехнического комплекса. Актуальные проблемы современной науки: IV Международная научно-практическая конференция.Изд-во СевКавГТИ, 2015;2:164- 167. Федосеев В.А. Унифицированная модель систем встраивания информации в цифровые сигналы. Компьютерная оптика,. 2016;40(1):87-98. Маслова О.И., Шагрова Г.В. Алгоритм реализации и распознавания скрытых изображений на основе дискретных волн преобразования и сингулярного разложения матриц. Студенческая наука для развития информационного общества. Х Всероссийская науч.-техн. Конференция с международным участием. Изд-во СКФУ. 2019; 2: 444- 452. Жарких А.А., Шагрова Г.В., Маслова О.И. Пакетное вейвлет-разложение и анализ латентного изображения, полученного методом вариации направления линий. Современная наука и инновации. 2018;24(4):11-19. Коэн, А. Игра с водяными знаками по Гауссу. IEEE Труды по теории информации. 2002; 6 (48): 1639-1667.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.