STEGANOGRAPHIE IMAGE NUMERIQUE

Transcription

1 Image numérique IMAGE NUMERIQUE On désigne sous le terme d'image numérique toute image (dessin, icône, photographie,...) acquise, créée, traitée, stockée sous forme binaire (suite de 0 et de 1). Aujourd'hui, les images numériques peuvent être acquises par des dispositifs comme les scanners, les appareils photo ou caméscopes numériques, les cartes d'acquisition vidéo (qui numérisent directement une source comme la télévision). Elles peuvent être créées directement par des programmes informatiques, via la souris, les tablettes graphiques ou par la modélisation 3D (ce que l'on appelle par erreur les "images de synthèse"...). Grâce à l'informatique, les images peuvent être traitées. Il est facile de les modifier en taille, en couleur, d'ajouter ou supprimer tel ou tel élément, d'appliquer des filtres variés, etc. Enfin, tout ceci impose un stockage des images, sur disquettes, disques durs, CD-ROM ou autres. 17 / 38

2 Formats d'images numériques Image Vectorielle En informatique une image peut être VECTORIELLE ou MATRICIELLE. Une image vectorielle (ou image en mode trait), est une image numérique composée d'objets géométriques individuels (segments de droite, polygones, arcs de cercle, etc.) définis chacun par divers attributs de forme, de position, de couleur, etc. l'image vectorielle est dessiné à nouveau à chaque visualisation, ce qui engendre des calculs sur la machine. L'intérêt est de pouvoir redimensionner l'image à volonté sans aucun effet d'escalier. L'inconvénient est que pour atteindre une qualité photo-réaliste, il faut pouvoir disposer d'une puissance de calcul importante et de beaucoup de mémoire. Le format vectorielle permet également la superposition de plusieurs couches. En cartographie cela permet par exemple de superposer plusieurs informations comme les fleuves, les routes, le relief. Les écritures peuvent être réduites et toujours lisibles avec précision. Cette représentation implique un nombre limité d'objets graphiques. D'autre part, ces fichiers graphiques sont très légers. À chaque zoom, le tracé reste précis car l'ordinateur recalcule les coordonnées en fonction de l'échelle demandée.le dessin vectoriel offre une possibilité de «zoom infini». Il existe de nombreux formats de fichiers vectoriels. On peut citer Postscript, PDF, Adobe Flash, Illustrator ou le SVG. Le célèbre logiciel des architectes Autocad a imposé ses formats de fichier DXF et DWG. 18 / 38

3 Image Matricielle Une image matricielle ou image en mode point est une image numérique dans un format de données qui se compose d'un tableau de pixels ou de points de couleur, généralement rectangulaire, qui peut se visualiser sur un moniteur d'ordinateur ou tout autre dispositif d'affichage RVB. La qualité d'une image matricielle est déterminée par le nombre total de pixels ("picture element") et la quantité d information contenue dans chaque pixel (souvent appelée profondeur de numérisation des couleurs). Plus il y aura de pixels, plus il y aura de détails fins visibles. On dit que plus une image a de pixels, plus elle est de grande qualité. Une image numérisée avec une définition de pixels (donc contenant pixels) apparaîtra très approximative et sous forme d un pavage de petits carrés de couleur, par comparaison à une image numérisée à ( pixels). 512 pixels 256 pixels 128 pixels 64 pixels Puisqu'il coûte une grande quantité de données pour stocker une image de très grande qualité, des techniques de compression de données sont souvent employées pour réduire la taille des images stockées sur un disque. Certaines de ces techniques perdent des informations, et ainsi appauvrissent la qualité de l image, afin de réaliser un fichier occupant beaucoup moins de place sur disque. Les couleurs de l'image peuvent être soit codées suivant une palette, c est-à-dire que les informations de couleur de chaque pixel indiquent le rang d'une couleur dans une liste prédéterminée. Le format GIF est un format d'image utilisant une palette. On peut également faire correspondre directement une couleur en codant un triplet de couleurs rouge, vert et bleu dans les informations associées à un pixel, dont le nombre de bits utilisé indiquera le nombre maximum de couleurs possibles. Par exemple 16 millions de couleurs pour un affichage standard sur 24 bits dont 8 pour chaque composante de l'espace de couleur RVB ou 2 seulement pour un affichage monochrome avec un seul bit par pixel. 19 / 38

4 Caractéristiques d une image matricielle. La définition. On appelle définition le nombre de points (pixel) constituant l'image, c'est-à-dire sa «dimension informatique» (le nombre de colonnes de l'image que multiplie son nombre de lignes). Une image possédant 640 pixels en largeur et 480 pixels en hauteur aura une définition notée 640*480. Soit : pixels. Dimension en pixels 640x480 Définitions d affichage : VGA (640*480), SVGA (800*600), XGA (1024*768), SXGA (1280*1024), UXGA (1600*1200). La résolution. La résolution d une image est exprimée en pixels par pouce (ppp, ppi en anglais pour pixels per inch). Un pouce équivaut à 2.54 cm. La résolution est une information très utile lorsque l on souhaite afficher ou imprimer une image. Elle permet d'établir le rapport entre le nombre de pixels d'une image et la taille réelle de sa représentation sur un support physique. Le poids. Pour connaître le poids (en octets) d'une image, il est nécessaire de compter le nombre de pixels que contient l'image, cela revient à calculer le nombre de cases du tableau, soit la hauteur de celui-ci que multiplie sa largeur. Le poids de l'image est alors égal à son nombre de pixels que multiplie le poids de chacun de ces éléments. Exemple : Image de définition 2560 x 1920 et de profondeur d image de 24 bits (true color) : Nombre de pixels : 2560 x 1920 = pixels Poids de chaque pixel : 24 bits / 8 = 3 octets Poids de l image : x 3 = 14,7456 Mo = 14,0625 Mio Le poids de cette image est celle dite non compressée (format bitmap) mais les photos sont généralement stockées avec des formats compressés (JPEG notamment). Image 2560x1920 format JPEG (1,04 Mio), ramené à une définition de 640*480 en JPEG : 235 kio 20 / 38

5 Compression JPEG : Les principaux formats matriciels sont BMP, GIF, TIFF, PNG et JPEG. Format Compression des données Nb de couleurs Affichage progressif Format propriétaire BMP Non compressé de 2 à 16 millions Non Non JPEG GIF TIFF PNG Réglable, avec perte de qualité. Plus la compression est importante, plus l'image est dégradée. format destructeur Oui, sans perte de qualité Réglable, au choix sans perte ou avec perte de qualité Oui, sans perte de qualité 16 millions Oui de 2 à 256 avec palette.de couleurs indexées. Oui 16 millions Non de 2 à 256 ou 16 millions Oui Non, libre de droits Brevet Unisys Brevet Aldus corporation Non, libre de droits Usage Image non dégradée mais très lourde. Stokage Tous usages, selon compression. Images "naturelles". Logos et Internet. Supporte les animations et la transparence. Tous sauf Internet Tous, recommandé Internet mais incompatible avec les navigateurs anciens. Supporte la transparence. Lorsque l'on grossit une image matricielle, puisqu'on ne rajoute aucune information qui ne serait pas déjà présente, cela induit une perte de qualité visible. Une image numérique agrandie est dite pixelisée. 21 / 38

6 Codage des couleurs STEGANOGRAPHIE Le codage numérique de la couleur. 1 Les images en niveaux de gris. Chaque pixel est représenté par une valeur numérique entière : son intensité en niveaux de gris : - Profondeur = 4 16 niveaux de gris (0 pour noir, 15 pour blanc) ; - Profondeur = niveaux de gris (0 pour noir, 255 pour blanc). Examen pulmonaire en TomoDensitoMétrie Il est possible de faire correspondre à un niveau de gris donné une couleur. Cela permet de distinguer des détails qui auraient pu échapper. Cette transformation s'effectue à l'aide d'une LUT-Look-Up Table : 1.1 Mode de représentation additif RVB. Le mode de représentation RVB (Rouge, Vert, Bleu, ou en anglais RGB) est naturellement utilisé pour la reproduction de couleurs sur écran (base noire). C est un mode de composition des couleurs basé sur le principe des couleurs additives : le rouge, le vert et le bleu sont les trois primaires utilisés dans la constitution de couleurs à partir de sources lumineuses. La synthèse additive est le principe de composition des couleurs utilisé notamment dans les écrans cathodiques, les écrans LCD et les vidéos projecteurs tri tubes. Le codage d'un pixel peut se faire sur 32 bits, dont 24 bits sont utilisés pour coder la couleur (True color). Les 8 bits restants étant quant à eux utilisés pour inclure une information de transparence dite alpha channel. À travers ce pixel de l'image "passera" en partie la couleur d'un pixel d'une autre image placée dans la même fenêtre, mais «derrière» la première image (technique dite alpha blending en anglais). 22 / 38

7 Il est également possible d'utiliser une palette de 256 couleurs. Dans ce cas, la couleur du pixel est codée sur 8 bits. Les 24 bits d'une couleur se décomposent en 3 fois 8 bits : 8 bits sont consacrés à la teinte primaire rouge ; 8 bits sont consacrés à la teinte primaire vert ; 8 bits sont consacrés à la teinte primaire bleu. Une séquence de 8 bits permettant de coder un nombre entier compris entre 0 et 255, la valeur de la composante rouge d'un pixel peut être représentée selon 256 niveaux différents (allant du 0, absence de rouge, à 255, rouge d'intensité maximum). Il en est de même pour les 2 autres composantes primaires, le vert et le bleu. Rouge Vert Bleu Noir blanc Cyan Magenta Jaune Le carré suivant est formé de pixels d'une couleur uniforme dont les caractéristiques RVB sont les suivantes : Composante Rouge : 100 Soit en codage binaire (sur 8 bits) ; Composante Vert : 65 Soit : ; Composante Bleu : 0 Soit Le codage binaire sur 24 bits de cette couleur est donc : % / 38

8 Soit en hexadécimal : $ STEGANOGRAPHIE Pixel blanc $FFFFFF Pixel bleu $0000FF Pixel noir $ Pixel jaune $FFFF00 Pixel rouge $FF0000 Pixel rose $FFB5C5 Pixel vert $00FF00 Pixel gris $A9A9A9 Le terme de profondeur d image est utilisé pour spécifier le nombre de bits alloué au codage de chaque pixel ; les valeurs courantes de profondeur sont 1 (image binaire), 8 (256 couleurs ou niveaux de gris), 24 (True color) et 32 (True color avec canal alpha). 1.2 Mode de représentation soustractif CMJN (Cyan, Magenta, Jaune, Noir). C est le modèle utilisé notamment par les imprimantes (feuille blanche). Le noir est utilisé pour les niveaux de gris (cartouche séparée dans l imprimante). Cyan Magenta Jaune Blanc Noir Rouge Vert Bleu Mode de représentation TSL (HSL en anglais Hue, Saturation, Lightness) Il s'agit d'un système ou d'un modèle colorimétrique. Il permet de décrire les couleurs distinguées par la vision humaine (présentes dans le spectre électromagnétique de la lumière visible) à travers l'interaction de trois composantes théoriques : Teinte, Saturation, Lumière Teinte : Forme pure d'une couleur (sans adjonction, ni de blanc, ni de noir, ni de gris) Saturation : En théorie des couleurs, la saturation, ou "pureté", est l'intensité d'une teinte spécifique : une teinte hautement saturée a une couleur vive et intense tandis qu'une teinte moins saturée paraît plus fade et grise. Lumière : Cette composante fait référence à l'ajout d'une intensité de blanc ou de noir aux teintes (saturées ou non). On parle également "d intensité lumineuse de la couleur" ou de clarté. 24 / 38

9 Les valeurs des 3 composantes du codage TSL de la couleur choisie précédemment, exprimées sont : Composante Teinte : 27 ; Composante Saturation : 255 ; Composante Luminance : 50. Plus d infos? / 38

10 Activité codage des couleurs 26 / 38

11 1. Copier le fichier "Autruche.bmp" du dossier "DocRessources\Images" vers votre dossier personnel. 2. Ouvrir le programme "PaintDotNet" qui se trouve dans le dossier "Applis" 3. A partir de "PaintDotNet" ouvrir votre fichier "Autruche.bmp" Vous trouverez dans le dossier "Notices" quelques détails sur l'utilisation de "PaintDotNet". L'image "Autruche.bmp" ci-contre est représentée à l'échelle 1 telle qu'on la voit à l'écran. Son grossissement 10 fois montre qu'elle est constituée de 50 pixels horizontalement et 38 pixels verticalement soit un total de 1900 pixels. A chaque pixel affiché à l'écran correspond en fait trois sous pixels Rouge Vert et Bleu ayant chacun un niveau de luminosité. Enregistrer une image consiste donc tout simplement à enregistrer pour chaque pixel le niveau de luminosité de ses composantes RVB. Chacune des trois couleurs a une luminosité plus ou moins forte représentée par la valeur d'un octet. Cette valeur peut donc varier de : à en binaire ou 00 à FF en hexadécimal ou 0 à 255 en décimal. - Dans PaintDotNet faites un zoom à 2400% - A l'aide de l'outil "pipette" sélectionnez le pixel de coordonnées 20,37 Dans l'image de l'autruche ci-contre, le 21ème pixel de la ligne du bas à une couleur dont les composantes RVB ont respectivement pour niveau de luminosité: Soit une couleur dont la valeur numérique est 16#CEBCAB ou 2# ou respectivement en Hexadécimal, en binaire et en décimal. Rappel: ====== Dans un nombre hexadécimal, chaque chiffre à un poids qui est une puissance de 16. Dans nombre CE le poids de C=16 1, le poids de E=16 0. CE (16) = (12 x 16) + (14 x 1) = 206 (10) 27 / 38

12 Dans chaque octet correspondant à l'intensité du R,V ou B le chiffre de poids fort (celui de gauche) à 16 fois plus de poids que le chiffre de poids faible (celui de droite). Chaque chiffre de l'octet peut varier de 0 à F. Que se passe-t-il si l'on change la valeur du chiffre de poids faible ou de poids fort d'une composante RVB? Essayons pour voir! - Sélectionnez à nouveau le pixel de coordonnées 20,37 Sa couleur RVB en hexa est CEBCAB (fig 1) - Modifiez chaque chiffre de poids faible de chaque octet Ex: C0B0A0 ou CFBFAF ou CDBDAC On s aperçoit que la variation de couleur dans ce cas est très faible - Modifiez maintenant chaque chiffre de poids fort de chaque octet Ex: 0E0C0B ou FEFCFB ou EEDCCB ou 9E0CAB On s aperçoit que la variation de couleur dans ce cas est beaucoup plus importante En effet: Si on passe de CE à CF (206 à 207) en changeant le chiffre de poids faible d'une unité, la valeur globale est modifiée de une unité. Si on passe de CE à DE (206 à 222) en changeant le chiffre de poids fort d'une unité, la valeur globale est modifiée de 16 unités. CE (16) = 206 (10) CF (16) = 207 (10) DE (16) = 222 (10) 28 / 38

13 Exercice : 29 / 38

14 Codage binaire d'un fichier 1. Copier le fichier "Autruche.bmp" du dossier "DocRessources\Images" vers votre dossier personnel. 2. Ouvrir le programme "EDITHEXA" qui se trouve dans le dossier "Applis" 3. A partir d'edithexa ouvrir votre fichier "Autruche.bmp" Le programme EDITHEXA permet de visualiser le contenu d'un fichier. En réalité les informations dans la mémoire de l ordinateur (RAM, Disque dur, ) sont stockées en binaire sous forme d une succession de 0 et de 1 (bits). Les 128 premiers bits du fichier "Autruche.bmp" sont les suivants: Pas facile à interpréter!!! Le programme EDITHEXA permet de visualiser ces informations en Hexadécimal ou en ASCII. Le contenu du fichier est visualisé octet par octet (paquets de 8 bits). A chaque octet correspond un caractère ASCII. Lorsque le contenu du fichier n'est pas du texte, les caractères ASCII n'apporte pas grand chose à la lecture du fichier. Dans le cas d'un fichier contenant du texte la représentation en ASCII facilite sa lecture (voir exemple plus bas). 30 / 38

15 1. Copier le fichier "LoremIpsum" du dossier "DocRessources\textes" vers votre dossier personnel. 2. Ouvrir votre fichier dans le bloc note de Windows. 3. Ouvrir également votre fichier dans "EDITHEXA". Application : Ouvrir avec "EDITHEXA" le fichier lycee.bmp. A l'aide du document "Format d'un fichier BMP" (ongllet suivant), trouver la largeur de l image en pixels et la hauteur de l image en pixels. 31 / 38

16 Activité format bmp 32 / 38

17 Stéganographie avec Python STENOGRAPHIE AVEC PYTHON On peut envisager d'insérer une image 2 dans une image 1 de la façon suivante. Considérons le pixel (i,j) de chaque image (images de même taille, 512 x 512 pixels ou autre). La composante bleue de ce pixel vaut par exemple pour l'image 1. On met à 0 les 4 bits de droite : on obtient La composante bleue de ce pixel vaut par exemple pour l'image 2. On fait un décalage de 4 bits vers la droite : En Python, les 4 bits de gauche sont alors mis à zéro, un ET logique avec c'est à dire &15 n'est donc pas nécessaire ensuite. La composante bleue du pixel (i,j) de l'image stéganographiée est obtenue par un OU entre les deux précédentes : On fait de même pour les composantes rouge et verte. 33 / 38

18 Application : L'image 2 étant codée dans les bits de poids faibles, elle devrait ne plus être visible Est-ce bien sûr? Discuter de la pertinence de la démarche : influence du nombre de bits utilisés pour insérer l'image 2. 4, c'est beaucoup, mais avec 2, c'est plus compliqué, et peut-on dans ce cas insérer une image de même taille? Pour vérifier, utiliser les programmes pythons "stegano1.py" et "visualiser.py" présents dans le dossier "Stéganoraphie avec Python". Effectuer différentes stéganographie (stegano1.py) avec les images lion.pgn, foret.pgn et havre.pgn, visualiser (visualiser.py) à chaque fois les images cachées. Effectuer la stéganographie de isn.png dans lycee.png, puis visualiser. Conclure. Une technique de sténographie 34 / 38

19 Une technique de STEGANOGRAPHIE 1. Lancez l application «Steganooff.exe» qui se trouve dans le dossier «Applis» Cette application permet de dissimuler un fichier (texte, image, vidéo, musique, ) dans un fichier image de type BMP. 2. Dans le champ «Image BitMap conteneur» sélectionnez votre image support «lycee.bmp» Dans le champ «Fichier à dissimuler» sélectionnez votre fichier à cacher «isn.bmp» Dans le champ «Dossier de destination» sélectionnez votre dossier (vous pouvez visualiser ces fichiers en cliquant sur les boutons ) Lancez la stéganographie en cliquant sur le bouton «DISSIMULER» Un fichier «STEGANO.BMP» a été créé dans le dossier de destination. Cette nouvelle image est l image initiale «lycee.bmp» dans laquelle on a dissimulé le fichier «isn.bmp». 3. Pour le vérifier, rendez-vous dans votre dossier personnel et supprimez le fichier «isn.bmp». Dans l application «Steganooff.exe» sélectionnez l onglet «Révéler» Dans le champ «Fichier stéganographié» sélectionnez le fichier «STEGANO.bmp» créé précédemment. Dans le champ «Dossier de destination» sélectionnez votre dossier. Lancez la révélation en cliquant sur le bouton «REVELER» Un nouveau fichier «isn.bmp» a été créé dans le dossier de destination. 35 / 38

20 COMMENT FONCTIONNE LE SCRIPT DE "Steganooff.exe"? Lire les explications puis compléter le document réponses L'application "Steganooff.exe" a fusionné les deux fichiers "Futur.bmp" qui sert ici de support et le fichier "TEXTE.txt" qui est le fichier à dissimuler pour créer un fichier résultant nommé STEGANO.bmp. Si on visualise le contenu de ces trois fichiers avec un éditeur hexadécimal on s'aperçoit que: L'Entête du fichier "Futur.bmp" n'a pas été modifié. (zone bleue) Une partie de la zone de définition de l'image a été modifiée. Dans la partie modifiée, seul le chiffre de poids faible de l'octet a été modifié. Chaque octet du fichier "TEXTE.txt" a été écrit dans le fichier "Futur.bmp" en remplaçant les chiffres de poids faible de deux octets consécutifs par ceux de l'octet à cacher. Remarque: Si on décode la première partie de la zone modifiée (paramètres dissimulés) on trouve: Ce qui donne: S T E G T E X T E. t x t Interprétation: Ch1= STEG Ch2= h Ch3= h Ch4= h Ch5= TEXTE.txt pour signaler que ce fichier contient un autre fichier caché. Nb d'octets cachés ( ici les 7 octets du fichier TEXTE.txt) Nb de caractères du nom du fichier (ici les 9 caractères de TEXTE.txt) Nb d'octets séparant deux octets modifiés (ici aucun) Nom du fichier caché. Les 14 octets qui suivent ( F 34 3E 34 3A 34 3F ) contiennent les 36 / 38

21 Activité stéganographie 37 / 38

22 Sources SOURCES Les documents utilisés dans cette activité proviennent de: youtube.com ISN Fécamp 38 / 38