Одним байтом можно закодировать 256 различных цветов. Это достаточно для рисованных изображений типа мультфильмов, но недостаточно для полноцветных изображений живой природы. Если для кодирования цвета использовать 2 байта, можно закодировать уже 65536 цветов. А если 3 байта – 16,5 млн. различных цветов. Такой режим позволяет хранить, обрабатывать и передавать изображения, не уступающие по качеству наблюдаемым в живой природе.
Из курса физики известно, что любой цвет можно представить в виде комбинации трех основных цветов: красного, зеленого, синего. Если кодировать цвет точки с помощью 3 байтов, то первый байт выделяется красной составляющей, второй – зеленой, третий – синей. Чем больше значение байта цветовой составляющей, тем ярче этот цвет.
Белый цвет – у точки есть все цветовые составляющие, и они имеют полную яркость. Поэтому белый цвет кодируется так: 255 255 255. (11111111 11111111 11111111)
Черный цвет – отсутствие всех прочих цветов: 0 0 0. (00000000 00000000 00000000)
Серый цвет – промежуточный между черным и белым. В нем есть все цветовые составляющие, но они одинаковы и нейтрализуют друг друга.
Кодирование графической информации
Рисунок разбивают на точки. Чем больше будет точек, и чем мельче они будут, тем точнее будет передача рисунка. Затем, двигаясь по строкам слева направо начиная с верхнего левого угла, последовательно кодируют цвет каждой точки. Для черно-белой картинки достаточно 1 байта для точки, для цветной – до 3-х байт для одной точки.
СЖАТИЕ
Сжатие данных — алгоритмическое преобразование данных, производимое с целью уменьшения занимаемого ими объёма. Применяется для более рационального использования устройств хранения и передачи данных.
Для сжатия данных используются некоторые априорные сведения о том, какого рода данные сжимаются. Не обладая такими сведениями об источнике, невозможно сделать никаких предположений о преобразовании, которое позволило бы уменьшить объём сообщения. Модель избыточности может быть статической, неизменной для всего сжимаемого сообщения, либо строиться или параметризоваться на этапе сжатия. Методы, позволяющие на основе входных данных изменять модель избыточности информации, называются адаптивными. Неадаптивными являются обычно узкоспециализированные алгоритмы, применяемые для работы с данными, обладающими хорошо определёнными и неизменными характеристиками. Подавляющая часть достаточно универсальных алгоритмов являются в той или иной мере адаптивными.
Все методы сжатия данных делятся на два основных класса:
· Сжатие без потерь
· Сжатие с потерями
При использовании сжатия без потерь возможно полное восстановление исходных данных, сжатие с потерями позволяет восстановить данные с искажениями, обычно несущественными с точки зрения дальнейшего использования восстановленных данных. Сжатие без потерь обычно используется для передачи и хранения текстовых данных, компьютерных программ, реже — для сокращения объёма аудио- и видеоданных, цифровых фотографий и т. п., в случаях, когда искажения недопустимы или нежелательны. Сжатие с потерями, обладающее значительно большей, чем сжатие без потерь, эффективностью, обычно применяется для сокращения объёма аудио- и видеоданных и цифровых фотографий в тех случаях, когда такое сокращение является приоритетным, а полное соответствие исходных и восстановленных данных не требуется.
Сжатие данных без потерь — метод сжатия данных при использовании, которого закодированные данные однозначно могут быть восстановлены с точностью до бита. При этом оригинальные данные полностью восстанавливаются из сжатого состояния. Этот тип сжатия принципиально отличается от сжатия данных с потерями. Для каждого из типов цифровой информации, как правило, существуют свои оптимальные алгоритмы сжатия без потерь.
Сжатие данных без потерь используется во многих приложениях. Например, оно используется во всех файловых архиваторах. Оно также используется как компонент в сжатии с потерями.
Сжатие данных с потерями — метод сжатия данных, при использовании которого распакованные данные отличаются от исходных, но степень отличия не существенна с точки зрения их дальнейшего использования. Этот тип компрессии часто применяется для сжатия аудио- и видеоданных, статических изображений, в Интернете и цифровой телефонии.
ВЫВОД
В заключении можно сказать что более эффективными методами защиты информации являются методы шифрования и стеганографии. Методы кодирования и сжатия можно с натяжками отнести к методам защиты информации. Они скорее служат для удобства использования, передачи и хранения информации нежели для конфиденциальности.
Также хочется упомянуть что некоторые методы, рассмотренные в реферате, могут применяться одновременно. Например, можно зашифровать текст и срыть факт передачи информации.
Стоит отметить еще то что одни из методов шифрования запрещены в некоторых странах и имеет смысл использовать стенографию нежели шифрование. Так как метод стеганографии может оказаться эффективнее метода шифрования.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
Информационная безопасность: учебное пособие / А.В. Бабаш, Е.К. Баранова, Ю.Н. Мельников, – Москва: КноРус, 2012. – 20 с.
Криптографическая защита информации. / А. В. Яковлев, А. А. Безбогов, В. В. Родин, В. Н. Шамкин, — Тамбов: Издательство ТГТУ, 2006. — 140 с
Основы криптографии / под ред. Т. А. Денисовой. / А. П. Алферов, А. Ю. Зубов, А. С. Кузьмин, А.В. Черёмушкин — Москва: Гелиос АРВ, 2002. — 480 с.
Криптографические методы защиты информации / учебное пособие / Б.Я. Рябко, А.Н. Фионов, — Москва: Телеком, 2005.
Основы криптографии. / А. Г. Конхейм, Москва: Радио и связь, 1987.
Компьютерная стеганография. Теория и практика. / Г. Ф. Конахович, А. Ю. Пузыренко — К.: МК-Пресс, 2006.
Стеганографические методы защиты информации / учебное пособие / С. В. Завьялов, Ю. В. Ветров — Санкт-Петербург: Политехнический университет, 2012.
Компьютерная стеганография. Теория и практика / Г.Ф. Конахович, А.Ю. Пузыренко — Москва: МК-Пресс, 2006.
Цифровая стеганография / В.Г. Грибунин, И.Н. Оков, И.В. Туринцев — Москва: Солон-Пресс, 2002. — 272 с
Введение в теорию кодирования. / А. А. Марков — Москва: Наука, 1982.
Искусство помехоустойчивого кодирования. Методы, алгоритмы, применение Р. Морелос-Сарагоса/ пер. с англ. В. Б. Афанасьева. — Москва: Техносфера, 2006.
Теория и практика кодов, контролирующих ошибки / Р. Блейхут — Москва: Мир, 1986. — 576 с.
Теория кодов, исправляющих ошибки. / Ф. Дж. Мак-Вильямс, Н. Дж. А Слоэн. Москва: Радио и связь, 1979.
Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео. / Д. Ватолин, А. Ратушняк, М. Смирнов, В. Юкин. — Москва: Диалог-МИФИ, 2002.
Сжатие данных, изображения и звука. / Д. Сэломон. — Москва: Техносфера, 2004.