I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   8 ,   No .   2 A p r il   201 8 ,   p p .   1156 ~ 1 1 6 8   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v8 i 2 . p p 1 1 5 6 - 1168          1156       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   Info r m a t io n H i di ng   u sing  LSB T ec hnique  b a sed   o Dev elo ped  PSO Alg o rith m       Wis a m   Abe d Sh u k ur 1 K ha li d K a dh i m   J a bb a r 2   1 Co m p u ter S c ien c e   De p t. ,   C o ll e g e   o f   Ed u c a ti o n   f o P u re   S c ien c e s/Ib n   Al - Ha it h a m ,   Un iv e rsit y   o f   Ba g h d a d ,   Ira q   2 Co m p u ter S c ien c e   De p a rtm e n t Co ll e g e   o f   Ed u c a ti o n ,   Un iv e rsit y   o f   M u sta n siry ia,   Ira q       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u l 2 8 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   Oct  7 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   Oct  2 0 ,   2 0 1 7     G e n e r a ll y ,   T h e   s e n d in g   p ro c e ss   o f   se c r e in f o r m a ti o n   v ia  th e   tran sm issio n   c h a n n e o a n y   c a rrier  m e d iu m   is  n o se c u re d .   F o t h is  re a so n ,   th e   t e c h n iq u e o f   in f o r m a ti o n   h id in g   a re   n e e d e d .   T h e re f o re ,   ste g a n o g ra p h y   m u st  tak e   p lac e   b e f o re   tran s m issio n .   T o   e m b e d   a   se c re m e ss a g e   a o p ti m a p o siti o n o f   th e   c o v e ima g e   u n d e s p a ti a d o m a in ,   u si n g   th e   d e v e lo p e d   p a rti c le  sw a r m   o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   (De v . - P S O)  to   d o   th a p u rp o se   in   t h is  p a p e b a se d   o n   L e a st  S ig n if ica n Bit (L S B)  u sin g   L S su b stit u ti o n .   T h e   m a in   a im   o f   (De v .   - P S O)   a lg o rit h m   is  d e term in in g   a n   o p ti m a p a th to   re a c h   a   re q u ire d   g o a ls  in   th e   sp e c if ied   se a rc h   sp a c e   b a s e d   o n   d is p o sa o f   th e m ,   u sin g   (De v . - P S O)   a lg o rit h m   p ro d u c e s   th e   p a th o f   a   re q u ired   g o a ls  w it h   m o st  e fficie n t   a n d   sp e e d .   A n   a g e n ts  p o p u lati o n   is  u se d   i n   d e term in in g   p r o c e ss   o f   a   re q u ired   g o a ls  a se a rc h   sp a c e   f o r   so lv in g   o f   p ro b lem .   T h e   (De v . - P S O)  a lg o rit h m   is  a p p li e d   to   d if f e r e n im a g e s;  th e   n u m b e o f   a n   im a g e   w h ich   u s e d   in   t h e   e x p e ri m e n ts  in   th is  p a p e is  th re e .   F o a ll   u se d   im a g e s,  th e   P e a k   S ig n a to   No i se   Ra ti o   ( P S NR)  v a lu e   is   c o m p u ted .   F in a ll y ,   th e     P S NR  v a lu e   o f   th e   ste g o - A   th a o b tain e d   f ro m   b lu e   su b - b a n d   c o lo   is  e q u a (4 4 . 8 7 d B,   w h il e   th e   ste g o - is  e q u a ( 4 4 . 4 5 )   d B,   a n d   t h e   P S NR  v a lu e   f o t h e   ste g o - is   (4 3 . 9 7 ) d B,   w h il e   th e   v l u e   o f   M S th a o b tain e d   f ro m   th e   sa m e   c o lo s u b - b a n is  (0 . 0 0 9 8 9 ),   ste g o - e q u a to   (0 . 0 1 8 6 9 ),   a n d   ste g o - is  (0 . 0 2 0 4 1 ) .   F u rth e rm o re ,   o u p r o p o se d   m e th o d   h a a b il it y   to   su rv iv e   th e   q u a li ty   f o th e   ste g o   i m a g e   b e f o a n d   a f ter  h id in g   sta g e   o u n d e in te n d e d   a tt a c k   th a u se d   in   th e   e x isti n g   p a p e su c h   a s G a u ss i a n   n o ise ,   a n d   sa lt   &   p e p p e n o ise .   K ey w o r d :   C o v er   i m a g   Dev elo p ed   P SO a lg o r ith m     Sear ch   s p ac e   Steg a n o g r ap h y   Steg o   i m ag e   Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   W is a m   A b ed   Sh u k u r ,     C o m p u ter   Scien ce   Dep t.,     C o lleg o f   E d u ca tio n   Fo r   P u r Scien ce s /I b n   A l - Hait h a m ,     B ag h d ad   Un i v er s it y ,   B ag h d ad ,   I r aq .   E m ail:  w i s a m _ s h u k u r @ y ah o o . co m       1.   I NT RO D UCT I O N   T h b ig   lo s s es  an d   d ig ital  s ig n al  tr an s m is s io n   d u to   u n w an ted   ac ce s s   o f   d ata  w ith   th h ig h   d em an d   in   b o th th s ec u r ity   o f   d ata  b ec o m es  an   im p er ativ an d   cr itical  co n ce p t.   F o r   d ata  s ec u r in g   an d   p r ev en tin g   th em   f r o m   u n au th o r ized   ac ce s s ,   en cr y p tio n   an d   s teg an o g r ap h y   p r o ce s s es  is   u s ed   [ 1 ] .   T h m o s im p o r tan co n ce p in   an y   co m m u n icatio n   p r o ce s s   b etw ee n   s en d er   an d   r ec eiv er   v ia  th tr an s m is s io n   ch an n el  is   s ec u r ity .   T h u s in g   o f   ad v an ce   tech n o lo g y   in s id th W o r ld   W id W eb   ( W W W )   to   ex ch an g in f o r m atio n   lead s   to   in cr ea s th ch allen g es  an d   r is k s .   Ho w ev er ,   th m an ag e m en o f   ch allen g es  an d   r is k s   is   p o s s ib le  w ith   u s in g   an   ad v an ce d   tech n o lo g y   o f   s ec u r n etw o r k s   b u th ese  tech n o lo g ies  ar n o en o u g h   f o r   in f o r m atio n   s ec u r ity   o v er   co m m u n icatio n   b etw ee n   s en d er   an d   r ec eiv er .   T h er ef o r e,   ad d itio n al  m ec h an is m s   o f   s ec u r ity   ar n e ed ed   to   s ec u r in f o r m atio n .   [ 2 ] ,   an   o r ig in   o f   s teg an o g r ap h y   w o r d   is   Gr ee k ,   s teg an o g r ap h y   m ea n s   " co v er ed   w r itin g "   o r   " co n ce aled   w r itin g "   [ 3 ] .   T h m ain   d if f er en ce   b etw ee n   s teg an o g r ap h y   an d   cr y p to g r ap h y   is   k ee p in g   th Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I n fo r ma tio n   Hid in g   u s in g   LS B   Tech n iq u B a s ed   On   Dev elo p ed   P S A lg o r ith m   ( W i s a A b ed   S h u ku r )   1157   ex is ten ce   o f   m ess ag s ec r et.   T h s h ar ed   g o al  o f   s teg an o g r ap h y   an d   cr y p to g r ap h y   is   in f o r m atio n   p r o tectin g   ag ain s t m alicio u s   o r   u n w an ted   p er s o n s   o r   p ar ties   [ 4 ] .   A n   em b ed d in g   alg o r ith m   em b ed s   s ec r et  in f o r m atio n   in   h o s im ag e;  th h id in g   p r o ce s s   is   p er f o r m ed   w ith   s elec ted   p r iv ate  o r   s ec r et  k ey   to   in cr ea s th co m p lex ity   o f   h id in g   p r o ce s s .     Fig u r 1   s h o w s   g en er ic  m o d el  o f   an   im ag s teg an o g r ap h ic.   A f ter   em b ed d in g   p r o ce s s ,   tr an s m itti n g   s teg o - im ag to   th r ec eiv er   v ia  tr an s m is s io n   m ed iu m   o r   co m m u n icatio n   ch an n el  is   p er f o r m ed .   T h r ec eiv er   ex tr ac ts   h id d en   in f o r m atio n   w h ich   em b ed d ed   u s in g   em b ed d in g   tech n iq u b y   th s en d er   f r o m   r ec eiv ed   s teg o - im ag w ith   u s in g   s am o r   an o th er   k ey   ac co r d in g   to   ty p o f   s teg an o g r ap h y   th at  s elec ted   in itially .   T h r ec eiv er   w ill  ap p ly   an   ex tr ac tio n   tech n iq u o n   s teg o - im ag f o r   th at  p u r p o s e.   Via  tr an s m itti n g   s teg o - im ag f r o m   th s en d er   to   th r ec eiv er ,   th er ar m an y   u n au th o r ized   p er s o n s   o r   p ar ties   th at  n o tice  s teg o - im ag b u w ith o u ex tr ac tin g   th h id d en   co n ten ts   o f   s teg o - im ag [ 5 ] .   T h em b ed d in g   tech n iq u es  ar s elec ted   ac co r d in g   to   ty p o f   d o m ain ,   th ty p es  o f   em b ed d in g   d o m ain s   ar s p atial  an d   f r eq u en cy   d o m ain s .   T h ty p es  o f   h o s o r   co v er   ar tex t,  au d io ,   im ag an d   v id eo   [ 6 ] .   T h s p atial  d o m ain   is   u s ed   in   th is   w o r k .   I n   th s p atial  d o m ain ,   th s ec r et  m ess ag is   em b ed d ed   in   th s p ec if ied   p o s itio n s   b y   ad d in g   o r   r ep lacin g   th b its   o f   s elec ted   b its   o f   co v er   o r   h o s im ag e.   Gen er ally ,   th ty p ical  ch ar ac ter is tics   o f   s p atial  d o m ain   ar all  m eth o d s   r elate d   to   th is   d o m ain   ar v er y   ea s y   an d   s im p le  to   u n d er s tan d ,   th ex ec u tio n   tim i s   lo w ,   s ec r et  m ess ag is   ap p lied   to   th p ix els  d ir ec tly   w ith o u tr an s f o r m in g   an   o r ig in al  im ag an d   f in ally   s ec r et  m ess ag is   em b ed d ed   in   th r eg io n   o r   p ar o f   h o s o r   co v er   im ag th at  co n s id er ed   as  r ed u n d an [ 7 ] .   T h er ar m an y   tech n iq u es  r elate d   to   th s p atial  d o m ain   o f   an   im ag s teg an o g r ap h y   s u ch   as  L ea s Sig n if ican B it  ( L SB )   an d   Mo s Sig n if ican B it  ( MSB )   tech n iq u es.  T h L SB   tech n iq u is   u s ed   in   th ex is tin g   p ap p er .   T h is   tech n iq u em b ed s   s ec r et  in f o r m atio n   in   th least  s ig n if ican b it  o f   s elec ted   p i x els  o f   th h o s im ag e.   So ,   it  ex p lo its   th p o in w h ich   th p r ec is io n   in   s ev er al  im ag f o r m ats  is   g r ea ter   th an   th h u m an   v is io n .   T h v ar iatio n s   o f   im ag co lo r s   ar in d is tin g u is h ab le  b y   h u m an   v is io n   [ 8 ] .         Fig u r e   1 .   G en e r i M od e o f   an   I m ag Steg an o g r ap h i c       2.   T H E   R E L A T E AT T E M P T S   T h tech n iq u es   o f   d ata  h id in g   ar clas s i f ied   i n to   L SB   s u b s ti tu tio n   o f   s p atial   d o m ai n L SB   is   s i m ilar   to   m a n y   m e th o d s   as  P ix el  V alu Di f f er e n ci n g   ( P VD) .   T h p r in cip le  w o r k   o f   L SB   s u b s tit u tio n   m et h o d   is   r ep lacin g   L SB s   o f   p ix el s   v a lu es  w i th in   i m a g t h at  co n s i d er ed   as  co v er   to   g et  s te g o   im ag e,   t h i s   is   m o s t   co m m o n l y   u s ed .   Secr et  b it s   o f   s en s iti v i n f o r m atio n   ar r e p lace d   w it h i n   L SB s   b its   o f   c o v er   i m a g e.   W h en   r esu lt  o f   m atch i n g   p r o ce s s   is   n o o b tain ?   T h en   th ad d in g   o r   s u b tr ac tin g   o p er atio n s   f o r   v alu o f   co v er   i m a g e   p ix el  ar p er f o r m ed   f o r   o n r a n d o m l y .   T h co r w o r k   o f   P V b ased   m eth o d s   is   co m p u tin g   t h d i f f er en ce   o f   t w o   p ix el s   t h at  ar co n s ec u ti v to   s p ec if y   t h d ep th   o f   e m b ed d ed   b its .   C h an g   et  al.   [ 9 ]   th s tr ateg y   o f   d y n a m ic  p r o g r a m m i n g   t h at  p r o p o s ed   is   p ick   th o p ti m al  o r   b est  v ia  all  tab les  o f   s u b s t itu tio n   ef f icie n tl y .   I n   [ 1 0 ]   th P SO  is   u s ed   to   h id a   s ec r et  in f o r m at io n   o r   m e s s a g in   an   i m a g b ased   o n   L SB   an d   in   [ 1 1 ]   an   im ag e   h id in g   w it h i n   a n o th er   i m ag u s i n g   L S B   tech n iq u e.   T h ese   m et h o d s   b ased   P SO  alg o r j th m   ar b etter   r esu lt s   th an   o th er   s ta n d ar d   L SB   tec h n iq u e s .   T h tech n iq u t h at  u s es  d y n a m ic  p r o g r a m m i n g   a n d   g e n etic  al g o r ith m s   ar b ased   o n   ef f ec ts   t h at  co n s id er ed   as  v is u al  f o r   h u m a n .   T h d ata  h id in g   tec h n iq u es  o f   s p atial  d o m a in   ar e   p r o d u cin g   g o o d   q u alit y   s te g o   im ag e s .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   2 A p r il 2 0 1 8   :   1 1 5 6     1168   1158   3.   RE S E ARCH   M E T H O D     3 . 1 .   P a rt ica le  Swa r m   O pti m iza t i o Alg o rit h m   ( P SO )   I n   1 9 9 5 ,   b y   Ken n ed y   a n d   E b er h ar t,  T h P SO  w a s   i n tr o d u c ed   [ 1 2 ] .   T h m o d el  o f   P SO  c o n s is ts   o f   m an y   p ar ticle s   f o r   s w ar m ,   At  t h b eg i n n in g ,   t h i s   p r esen t s   N   n u m b er   o f   p ar ticle s   r an d o m l y .   f o r   ea c h   p ar ticle ,   t h r es u lt   o f   a n   o b j ec tiv f u n ctio n   i s   o b tain ed .   t h p ar ticle  an d   its   g r o u p   o f   t h f l y in g   v elo cit y   ca n   b e   g en er ated   to   n e x g en er atio n   w it h   s ee k i n g   s ti ll   to   g et   b etter   s o lu tio n .   T h p b est  r ep r e d en ts   th o p ti m al  v al u e   o b tain ed   v ia  p ar ticle  an d   t h e   g b est  r ep r ed en ts   t h b est  v a lu o b tain ed   a m o n g   all  t h p ar ticles  [ 13 ] T h r an d o m   ca n d id ate  s o lu tio n s   p o p u latio n   is   in i tialized .   f o r   s ea r ch in g   n e w   s o lu tio n s ,   t h e y   m u s m o v i n   an   iter ativ m an n er   v ia  th d - d i m en s io n s   s ea r c h   s p ac o f   p r o b lem   w h en   t h f it n ess   f u n c tio n   ( f )   ca n   co m p u ted   as   m etr ic  o r   m ea s u r f o r   q u ali t y   ass es s m en t.  th e   p o s itio n - v ec t o r   x ( w h er is   a n   i n d ex   f o r   p ar ticle)   is   u s ed   to   r ep r esen p o s itio n s   s i n ce   ea c h   p ar t icle  h as  p o s itio n .   T h v elo cit y - v ec to r   v is   u s ed   to   r ep r esen v elo cit y .   Fo r   ea ch   o n o f     p ar ticle,   th b est  p o s itio n   i s   r e m e m b er ed   b y   t h e m .   v ec to r   i - th ,   w it h   its   d - d i m e n s io n al  v alu e   is   r ep r esen ted   as   p b est   ( p id ) .   T h b est  p o s itio n - v ec to r   is   s to r ed   i n   v ec to r   i - t h ,   an d   i ts   d - t h   d i m e n s io n al  v al u w h ic h   is   r ep r esen ted   as  g b est   ( p g d ) .   t r ep r esen ts   ti m iter ati o n ,   E q u atio n   ( 1 )   is   u s ed   to   d eter m in t h u p d atin g   o r   m o d if y in g   t h v elo cit y   ( v id )   f r o m   th e   o ld   v elo cit y   to   t h n e w .   T h s u m   o p er atio n   o f   t h p r ev io u s   p o s itio n   an d   th n e w   v elo cit y   is   u s ed   t o   s p ec if y   n e w   p o s itio n   ( x id )   as sh o w n   b elo w   i n   E q u atio n   ( 2 ) .       V( id +1 )   w   * v id   c1   * r 1 *   ( p g d   - x id )   +c 2   *   r 2   *   ( p id   x id )         ( 1 )     X( id +1 )   x id   v ( id +1 )                 ( 2 )     W h er f r o m   1   to   N;  an   in er tia  w ei g h is   d escr ib ed   as  w ,   r 1   an d   r 2   ar c o n s id er ed   as  r an d o m   n u m b er s ,   to   m ai n tai n   th d iv er s it y   o f   th p o p u latio n ,   th ese  ar u s ed .     T h e s n u m b er s   ar d is tr ib u ted   in   th in ter v al  [ 0 , 1 ]   o f   th d - t h   d i m e n s io n   f o r   th i - t h   p ar ticle.   c1   ac ts   p o s itiv co n s ta n n u m b er ,   th i s   co n s ta n i s   ca lled   co ef f icie n t   o f   th e   s el f - r ec o g n itio n   co m p o n en t;  c2   r ep r ese n ts     a   p o s itiv co n s ta n n u m b er ,   t h is   co n s ta n is   ca lled   co ef f icie n o f   t h s o cial  co m p o n en t.  Fro m   eq u atio n ( 2 ) ,   p ar ticle  d ec id es  w h er to   m o v f r o m   c u r r en t   p o s itio n   to   n ex p o s itio n ,   w it h   its   ex p er ien ce ,   it  s a v es   th m e m o r y   o f   th b est  p ast  p o s itio n ,   an d   th m o s t   s u cc e s s f u p ar ticle.   to   lea d   th p ar ticles  in   th s ea r ch   s p ac ef f ec ti v el y ,   d u r in g   o n iter atio n ,   th m a x i m u m   m o v i n g   d is tan ce   m u s in   b e t w ee n   th m a x i m u m   v elo cit y   [ v m ax , v m ax ] .   T h s tep s   o f   s tan d ar d   P SO  alg o r ith m   ar s h o w n   i n   alg o r it h m   ( 1 )   [ 1 4 ]:     A l g o r i t h m   1 .   T h e   S t a n d a r d   PSO   A l g o r i t h m   I/ P :   P a r a me t e r s i n i t i a l i z a t i o n   ( c 1 ,   c 2 ,   w ,   v max ,   S w a r m_ S i z e ,   M a x _ I t e r , r 1 , r 2 ) .   O/ P h i g h e st   f i t n e ss o p t i m i z a t i o n   S t e p   1 :   G e n e r a t i n g   i n i t i a l   p a r t i c l e s a n d   v e l o c i t i e r a n d o ml y   S t e p   2 :   F o r   e a c h   p a r t i c l e s ,   t h e   f i t n e ss f u n c t i o n   i c a l c u l a t e d .   S t e p   3 :   I f   n e w   p o si t i o n   i s   b e t t e r   t h a n   o l d   p o si t i o n   t h e n   u p d a t i n g   p r o c e ss i s   p e r f o r me d .     S t e p   4 :   S p e c i f y   t h e   b e st   p a r t i c l e   a n d   u p d a t e   t h e   p o s i t i o n u s i n g   E q u a t i o n s (1 )   a n d   ( 2 ) .   S t e p   5 :   I f   t h e   h i g h   f i t n e ss  i s sa t i sf i e d   o r   max i m u n u mb e r   o f   i t e r a t i o n s   h a s e x c e e d e d   t h e n   g o   t o   6   e l se   g o   t o   2 .   S t e p   6 :   t h e   b e st   v a l u e   i s St o r e d   t h e n   e x i t .     3 . 2 .   Dev elo ped   P SO   Alg o rit h m     W ith   p ar ticle  s w ar m   o p tim izatio n   ( P SO) ,   th p r o b lem   is   ad d r ess ed   u s in g   s w ar m   o f   p ar ticles  w h ich   m o v e s   at  d o m ain   o f   s ea r ch   s p ac lo o k in g   f o r   b est  s o lu tio n .   E ac h   o n o f   p ar ticles  h as  p o s itio n   an d   v elo city .   T h p ar ticles  m o v w ith in   th s ea r ch   s p ac b y   iter ativ el y   u p d atin g   th em .   Fo r   s tr ateg ies  o f   an   iter atio n   f o r   u p d atin g ,   tw o   ch o ices   ar f o u n d s y n ch r o n o u s   o r   asy n ch r o n o u s   [ 15 ] .   Usi n g   th d ev elo p ed   P SO  alg o r ith m   in   th is   w o r k   aim s   to   s ec u r tr an s m itted   in f o r m atio n   th at  s en b y   s en d er   v ia  in s ec u r co m m u n icatio n   ch an n el  to   th r ec eiv er .   T h im p o r tan aim   o f   th p r o p o s ed   s y s tem   is   to   p r o v id s ec u r co m m u n icatio n   b etw ee n   s en d er   an d   r ec eiv er .   So ,   an   o p tim al  p o s itio n s   in   th s ea r ch   s p ac o f   p r o b lem   ar d eter m in ed   b y   u s in g   d ev elo p ed   P SO  alg o r ith m   to   em b ed   s ec r et  m ess ag in   th h o s o r   co v er   im ag e.   A f ter   d eter m in in g   an   o p tim al  s o lu tio n s   in   th h o s o r   co v er   im ag b y   th is   d ev elo p ed   alg o r ith m ,   w h er e   s tar tin g   p o in o f   p ar ticle  d id   n o s p ec if y   in   th P SO  alg o r ith m ,   p ar ticle  s o m etim p u in   ce n ter   o f   th im ag o r   p u r an d o m ly   in   an y   p o s itio n   o f   th s ea r ch   s p ac e.   T h n ew   o f   d ev elo p ed   P SO  is   to   f i n d   th s tar tin g   p o in t.  th h o s o r   co v er   im ag is   d iv id ed   in to   f iv p ar ts   as  f o llo w in g   s eq u en ce   ( u p p er   r ig h p ar t,  u p p er   lef p ar t,  lo w er   lef p ar t ,   lo w er   r ig h p ar an d   ce n ter   o f   im ag e   p ar t) .   T h s tan d ar d   P SO  alg o r ith m   as  s h o w n   ab o v in   alg o r ith m   ( 1 )   i s   p er f o r m ed   in   p ar allel  m an n er   o n   th o s f iv p ar ts .   Fo r   all  lo ca tio n s   in   th im ag e,   th f itn ess   f u n ctio n   is   co m p u ted   th r o u g h   ap p ly in g   s o m s tep s   o f   s tatis tical  ca lcu latio n s   s u ch   as  X - p o s itio n ,   Y - p o s itio n ,   Me an   an d   Var ian ce .   T h e   2D - d im en s io n al  lo ca tio n s   ca n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I n fo r ma tio n   Hid in g   u s in g   LS B   Tech n iq u B a s ed   On   Dev elo p ed   P S A lg o r ith m   ( W i s a A b ed   S h u ku r )   115 9   d en o ted   b y   X - p o s itio n   an d   Y - p o s itio n   f o r   th co ef f icien ts   in   th im ag e.   Fo r   ea ch   s p ec if ied   p o s itio n s ,   th e   m ea n   is   co m p u ted   b y   ap p ly in g   E q u atio n   ( 3 )   w h ile  th v ar ian ce   is   ca lcu lated   b y   ap p ly in g   E q u atio n   ( 4 )   as  s h o w n   b elo w .                                             M   Me an   ( i)   ( X i( j ) )/ M               ( 3 )                               j =1                                   M                            Var ian ce   ( i)   ( ∑(X i( j ) - m ea n ( i) ) 2 )/ M             ( 4 )                                  j =1     w h er e x i( j )   is   th d atu m   i n   s p ec if ic  p o s itio n ,   a n d   is   th n u m b er   o f   lo ca tio n s .     A ll  i n f o r m atio n   th a t r elate d   f o r   ea ch   b ir d   o r   p ar ticle  ar s h o w n   as  f o llo w in g :   1.   T h cu r r en t p o s itio n   f itn e s s   o f   th b ir d   o r   p ar ticle  is   d en o ted   b y   f ( x ) .   2.   Fo r   ea ch   p o s itio n   in   t h s ea r c h   s p ac e,   th b est f it n es s   is   d en o ted   b y   f ( g b est).   3.   T h n eig h b o r s   f ( x )   b est  f itn e s s   is   d en o ted   b y   f ( x b es t) .   4.   T h cu r r en t p o s itio n   o f   t h f i t n es s   b ir d   o r   p ar ticle  is   d en o ted   b y   L x .   5.   T h b est f itn e s s   p o s itio n   i n   t h e   s e ar ch   s p ac is   d en o ted   b y   L g b est .   6.   T h b est f itn e s s   p o s itio n   o f   th n eig h b o r   f ( x )   is   d en o ted   b y   L x b est.   7.   T h co g n iti v a n d   s o cial   p ar a m eter s   ar ca lled   ac ce ler atio n   p ar a m eter s   t h at  b o u n d ed   b et w ee n   0   an d   2 ,   th ese  p ar a m eter s   ar d en o ted   b y   α ,   β.   8.   T h r an d o m   n u m b er s   d is tr ib u t ed   in   [ 0 ,   1 ]   ar d en o ted   b y   r an d 1 &   r an d 2 .   9.   T h m a x i m u m   n u m b er   o f   iter a tio n   is   d en o ted   b y   D.       E ac h   p ar ticle  m o v es  in   th m u lti - d i m e n s io n al  s o lu tio n s   s p ac w it h   d i f f er e n s p ee d s ,   th er ef o r e,   it s   v elo cit y   o r   s p ee d   is   ac co r d in g   to   th eir   m o v in g .   Fo r   ea ch   p o s itio n ,   s av i n g   in f o r m ati o n   o f   its   p r ev io u s   m o v e m e n i n   t h p r o b lem   s p a ce   is   r ec o r d ed .   T h e   m o v e m e n o f   p ar ticle  is   in f l u en ce d   b y   j u s t w o   f ac to r s ,   t h f ir s f ac to r   is   t h lo ca b est  s o lu tio n   a n d   th s ec o n d   f ac to r   is   th g lo b al  b est  s o l u tio n .   A   p ar ti cle  u p d ates  its   v elo cit y   a n d   p o s itio n   if   i ca n   s p ec if y in g   b est  lo ca tio n   t h at   co n s id er ed   as  b etter   th a n   o th er s   lo ca tio n s   w h ic h   v is i ted   p r ev io u s l y .   T h v elo cit y   a n d   p o s itio n   u p d atin g   p r o ce s s   is   p er f o r m ed   u s in g   E q u atio n   ( 5 )   an d     E q u atio n   ( 6 )   r esp ec tiv el y .     f i( t+1 ) f ( x )   α    r an d 1   ( L g b e s -   L x )   +   β   r an d 2   ( L x b est    L x )         ( 5 )     L x i( t+1 ) =L x +f i( t+1 )                 ( 6 )     W ith   ea ch   iter atio n ,   T h g lo b al  b est  lo ca tio n   ( g b est)  is   co m p ar ed   to   th f iv p ar ts th lo ca t io n   ac ts   t h e   b est  s tar tin g   p o in of   s elec ted   lo ca tio n s   w h en   t h g b est  i s   eq u aled .   T h is   is   co n s id er ed   as  th s tar p o in t   o f   th e   P SO  s ea r ch   s p ac w h ic h   p r o d u ce s   t h b est  lo ca tio n s   o r   p o s itio n s .   T h d ev elo p ed   P SO  al g o r ith m   f o r   f i n d in g   b est  p o s itio n   is   s h o w n   i n   al g o r ith m   ( 2 ) .   f o r   an   iter atio n   p r o ce s s   o f   t h al g o r it h m ,   i f   b etter   s o lu tio n   i s   s ati s f ied ,   th en   th g lo b al  b est  p o s itio n   an d   th e   b est  lo ca p o s itio n   ar e   m o d if ied   o r   u p d ated .   T h is   p r o ce s s   is   co n tin u o u s   un t il  t h d eter m i n ed   n u m b er   o f   i ter atio n s   is   ex h a u s ted .   I n   t h is   w o r k ,   T h n u m b er   o f   ite r at io n s   is   500  iter ati on [ 8 ] .     A l g o r i t h m   2 .   D e v e l o p e d   PSO   A l g o r i t h m     In p u t   :   1 2 8 * 1 2 8   c o v e r   i mag e   ,   p a r a m e t e r s α  ,   β,ra n d 1 ,   r a n d 2 ,     m a x   i t e r a t i o n   D ,   v a r i a b l e   W ,   b e st   l o c a t i o n   x x , ( L 1 , L 2 , L 3 , L 4 , L 5 ) = p a r t i c l e s     Ou t p u t :   S e l e c t e d   l o c a t i o n s     B e g i n   S t e p   1 :   S e t   D = 1 ,   W = 0     S t e p   2 :   P o si t i o n   f i t n e ss  i c o mp u t e d   u si n g   E q u a t i n   ( 3 )   a n d   E q u a t i o n   ( 4 )   S t e p   3 :   F o r   t h e   se l e c t e d   i m a g e   d o   t h e   f o l l o w i n g   a.   D i v i d e d   t h e   i mag e   r e g i o n   i n t o   f i v e   se c t i o n   b.   S p e c i f y   t h e   c e n t e r   o f   e a c h   se c t i o n   c.   I n i t i a l i z e   t h e   f i v e   p a r t i c l e   p o si t i o n   a n d   v e l o c i t i e s i n   c e n t e r   o f   e a c h   se c t i o n   d.   D e t e r mi n e   t h e   f i t n e ss o f   g b e st   f o r   e a c h   p a r t i c l e   e.   C h o o se   t h e   b e st   o f   t h e m   f.   O p t i mi z e   ( e v a l u a t e   f i t n e ss)   t o   t h e   b e t t e r   g.   I f   t h e   p a r t i c l e   f i t n e ss f ( x )   <   p a r t i c l e   b e st   f i t n e ss f ( x b e st )   T h e n   f   ( x b e st )   =   f ( x )   a n d   L x b e st   = L x   h.   I f   f ( x )   <   f   ( g b e s t )   T h e n       f   ( g b e st )   =   f ( x )   a n d   L   ( g b e st )   = L x   i.   U p d a t e     Pa r t i c l e   v e l o c i t y   u si n g   E q u a t i o n   ( 5 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   2 A p r il 2 0 1 8   :   1 1 5 6     1168   1160   P a r t i c l e   p o s i t i o n   u si n g   E q u a t i o n   ( 6 )   j .           I f   L 1   ( g b e st )   =   L 2   ( g b e st )   =   L 3   ( g b e st )   =   L 4   ( g b e st )   =   L 5   ( g b e st )   T h e n   S t o p   t h e   i t e r a t i o n   x x =   L 1 ( g b e st )   =   L 2 ( g b e st ) =   L 3 ( g b e st ) =   L 4 ( g b e st ) =   L 5 ( g b e st )   El se   C o mb i n e   a n y   e q u a l   o f   ( L 1   ( g b e st ) ,   L 2   ( g b e st ) ,   L 3   ( g b e st ) ,   L 4   ( g b e st ) ,   L 5   ( g b e st ) )   g o   t o   st e p   3 ( d )   S t e p 4 :   S e t   D = 1 ,   W = 0     S t e p   5 :   C a l c u l a t e   t h e   f i t n e ss a c c o r d i n g   t o   Eq u a t i o n   ( 3 )   a n d   E q u a t i o n   ( 4 )   o f   t h e   i m a g e   S t e p   6 :   I n i t i a l i z e   t h e   p a r t i c l e   p o si t i o n   a n d   v e l o c i t i e s i n   ( x x )   o f   t h e   i mag e   S t e p   7 :   o p t i mi z e   ( e v a l u a t e   f i t n e ss o f   t h e   i mag e       If   p a r t i c l e   f i t n e ss f ( x )   <   p a r t i c l e   b e st   f i t n e ss f ( x b e st )   T h e n   f   ( x b e st )   =   f ( x )   a n d   L x b e st   = L x     S t e p   8 :   o p t i mi z e   2   ( e v a l u a t e   f i t n e ss)   o f   i mag e     I f   f ( x )   <   f ( g b e st )   T h e n   f ( g b e st )   =   f ( x )   a n d   L g b e st   = L x   S t e p   9 :   A d j u st me n t   p r o c e ss V e l o c i t y   o f   p a r t i c l e   b y   Eq u a t i o n   ( 5 )   P o si t i o n   o f   p a r t i c l e   b y   Eq u a t i o n   ( 6 )   S t e p   1 0 :   L i st =   v a l u e   ( b e st ) ,   D = D + 1     S t e p   1 1 :   I f   ( D   <   =   5 0 0 )   T h e n   R e p e a t   f r o m st e p   ( 7 )   T e r mi n a t e   S t e p   1 2 :   E n d     2. 3.   Ste g a no g ra ph y   u s ing   Dev elo ped P SO   Alg o rit h m   A f ter   s ec r e m ess ag s e lec ti n g ,   it  m u s co n v e r t ed   in t o   b in ar y   f o r m ,   th e   n u m b er   o f   s ec r e m ess ag e   b its   is   e q u al  t o   5 0 0   b it .   W s ele ct  an   im ag w ith   s ize  1 2 8 x 1 2 8   p ix els ,   an d   th en   ap p ly   th d ev el o p e d   P SO   alg o r ith m   to   s el ec t   th e   b est   5 0 0   l o c ati o n   o f   s ele cte d   im ag a b o v e.   T h e   v alu es   o f   th b e s 5 0 0   lo ca t io n   a r e   d iv i d e d   in t o   th r ee   m ain   p a r ts ,   ea ch   p a r o f   th em   r ep r esen ts   co l o r   s u ch   as  p a r t 1   o f   v alu es  r ep r es en ts   R e d   c o l o r ,   p a r t 2   o f   v alu es  r e p r esen ts   G r e en   co lo r   an d   f in al ly   p ar t 3   o f   v alu es  r e p r esen ts   B lu c o l o r .   A f ter   th a al v alu e s   ar c o n v e r te d   in ti   b in a r y   f o r m .   I n   h i d in g   p r o ce s s ,   it   h i d e   o n e   b i f r o m   s ec r et   m ess ag in   t h le ast  s ig n if ican t   b it  o f   th b lu c o l o r   th at  s ele cte d   t o   h i d in f o r m ati o n   in   it ,   th f o ll o w in g   alg o r i th m   illu s tar th em b ed d in g   s atg e,   w h ile  Fig u r e   2   s h o w s   th f lo w ch ar o f   em b ed d in g   s tag e,   an d   th ex t r ac ti o n   s tag il lu s tr ate d   in     alg o r ith m   4 .         Fig u r e   2 .   Flo w c h ar t o f   E m b ed d in g   S tag U s in g   De v P SO   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I n fo r ma tio n   Hid in g   u s in g   LS B   Tech n iq u B a s ed   On   Dev elo p ed   P S A lg o r ith m   ( W i s a A b ed   S h u ku r )   1161   A l g o r i t h m   3 .   E m b e d d i n g   S t a g e       In p u t :   C o v e r   I mag e ,   S e c r e t   M e s s a g e .   Ou t p u t :   S t e g o   I mag e .   B e g i n   S t e p   1 :   R e a d   t h e   c o v e r   i m a g e   a s:   C o .   S t e p   2 :   R e a d   a   se c r e t   me s s a g e   a s:   S m .   S t e p   3 :   C o v e r t   S m   i n t o   b i n a r y   f o r m   t o   p r o d u c e   S m' .   S t e p   4 :   A p p l y   t h e   d e v e l o p e d   P S O   o v e r   C o .   S t e p   5 :   C h o o se   t h e   o p t i m a l   l o c a t i o n   i n   p i x e l   v a l u e ,   a n d   t h e n   d i v i d e   t h e   p i x e l   v a l u e   i n t o   t h e   t h r e e   c o l o r   s u b - b a n d R e d ,   G r e e n ,   a n d   B l u e .   S t e p   6 :   C h o o se   t h e   b l u e   s u b - b a n d   a s:   C b ,   T h e n   c o n v e r t   i t   i n t o   t h e   b i n a r y   f o r t o   p r o d u c e   C b '.   S t e p   7 :   E m b e d d e d   S m'   i n s i d e   C b t o   p r o d u c e   B '.   S t e p   8 :   R e c o n s t r a c t   t h e   B '   i n t o   t h e   C b .   S t e p   9 :   R e c o n s t r a c t   C b   i n t o   t h e   c o v e r   i mag e   t o   p r o d u c e   a   s t e g o   i a mg e   a s:   S   S t e p   1 0 :   E n d .     A l g o r i t h m   4 .   E x t r a c t i o n   S t a g e   In p u t :   S t e g o   I mag e .     Ou t p u t :   S e c r e t   M e ss a g e .   B e g i n   S t e p 1 :   R e a d   S i.   S t e p 2 :   A p p l a y   t h e   i n v e r s   o f   d e v e l o p e d   P S O   o v e r   S i.   S t e p 3 :   C h o o se   t h e   o p t i m a l   l o c a t i o n   i n   p i x e l   v a l u e ,   t h e n   d i v i d e d   i t   i n t o   R e d ,   G r e e n ,   a n d   b l u e   s u b - b a n d s .   S t e p 4 :   S e l e c t   t h e   b l u e   s u b - b a n d   a s   C b ,   t h e n   c o n v e r t   i t   i n t o   b i n a r y   f o r t o   p r o d u c e   C b' .   S t e p 5 :   A p p l a y   t h e   i n v e r s   o f   e m b e d d i n g   s a t g e   t o   p r o d u c e   t h e   se c r e t   me ss a g e   a s:   S m ' .     S t e p 6 :   R e c o n s t r a c t   C b '   t o   t h e   C b   a f t e r   r e c o n v e r t i n g   i t .   S t e p 7 :   R e c o n s t r a c t   C t o   t h e   b l u e   s u b - b a n d ,   a n d   r e c o n s t r a c t   t h e   se g o   i m a g e .   S t e p 8 :   R e c o v e r t   S m '   t o   p r o d u c e   t h e   S m.   S t e p 9 :   A   se c r e c t   i m a g e   S e x t r a c t e d .   S t e p 1 0 :   E n d .       3.   RE SU L T AND  AN AL Y SI S   T h s u b j ec tiv s id d ep en d in g   o n   th v al u o f   p er f o r m a n c m a tr ix   s u ch   as P SNR ,   an d   MSE   w h it h   th co m p u tatio n   ti m b e f o r an d   af ter   th d e v elo p ed   P SO  is   co m p ar ed   an d   tab u lated   f o r   ea ch   i m a g t h at  u s ed   in   t h p r o p o s ed   m et h d o ,   an d   th h is to g r a m   p lo ts   al s o   co mp ar ed ,   F u r th er m o r th e   d ev elo p ed   P SO  is   c alcu lated   f o r   o f   iter atio n s .   I n   th i s   s ec tio n ,   th r es u lt s   o f   ap p l y in g   t h d ev elo p ed   P SO  alg o r ith m   to   d eter m in e   an   o p ti m al   s o lu tio n   i n   s ea r ch   s p ac o f   p r o b le m   ar s h o w n .   F ig u r 3   s h o ws  t h e   t h r ee   o r ig i n a l   i m a g es  th at  u s ed   in   o u r   p r o p o s ed   m e th o d   ( tak i n to   co n s id er atio n   i m a g te x t u r e) ,   ea ch   o n e   w it h   it s   h i s to g r a m .   T h v alu th at  d eter m in ed   b y   f i v p ar ticles  an d   th b est  lo ca tio n   in   ea ch   o n o f   s elec ted   im ag ar s h o w n   i n   T ab le  1 .                                 ( a)                                                                                           ( b )                                                                                             ( c)             Fig u r 3 .   T h Or ig in al  I m a g es   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   2 A p r il 2 0 1 8   :   1 1 5 6     1168   1162   T ab le  1 .   Valu es a n d   L o ca tio n s   o f   Fin d i n g   Op ti m al  Star tin g   L o ca tio n   Fo r   Dev . -   P SO     P S O   N u mb e r   L o c a t i o n   o f   F i r st   i t e r a t i o n   v a l u e   L o c a t i o n   B e f o r e   En d   I t e r a t i o n   V a l u e   En d   L o c a t i o n   V a l u e   P so 1   ( 2 , 1 )   2 0 8   ( 3 , 1 )   1 2 4   ( 5 , 3 )   2 3 8   P so 2   ( 1 2 , 1 1 )   2 3 6   ( 5 , 3 )   2 3 8   ( 5 , 3 )   2 3 8   P so 3   ( 6 , 7 )   2 3 2   ( 9 , 9 )   2 2 3   ( 5 , 3 )   2 3 8   P so 4   ( 8 , 9 )   2 3 4   ( 9 , 9 )   2 2 3   ( 5 , 3 )   2 3 8   P so 5   ( 8 , 8 )   88   ( 9 , 1 1 )   1 4 9   ( 5 , 3 )   2 3 8       T h f o llo w i n g   F i g u r e   4   s h o w s   t h r elat io n s h ip   o f   lo ca ti o n s   an d   v al u es  t h at  s elec ted   b y   d e v elo p ed   P SO   alg o r ith m   as il lu s tr ated   b elo w .             Fig u r 4 .   R elatio n s h ip   B et w ee n   L o ca tio n s   a n d   Valu e s   b y   De v . - P SO  A l g o r ith m       T h lo ca tio n s   w i th   it s   v a lu e s   l o ca ted   b y   d ev elo p ed   P SO a lg o r ith m   ar s h o w n   in   T ab le   2.       T ab le   2 So m V al u es a n d   L o ca tio n s   S elec ted   b D e v elo p e d   P SO   A lg o r it h m     S   V a l u e   L o c a t i o n   i n   t w o   d i me n si o n   L o c a t i o n   i n   t w o   d i me n si o n   1   2 3 6   1 2 2 0   (   2 1 ,   2 0 )   2   1 8 7   1 2 2 1   (   2 1 ,   2 1 )   3   1 3 5   1 2 2 2   (   2 1 ,   2 2 )   4   90   1 2 2 3   (   2 1 ,   2 3 )   5   1 5 4   1 1 6 3   (   2 0 ,   2 3 )   6   84   1 1 6 2   (   2 0 ,   2 2 )   7   1 8 9   1 1 6 1   (   2 0 ,   2 1 )   8   39   1 1 6 0   (   2 0 ,   2 0 )   9   2 3 6   1 2 2 0   (   2 1 ,   2 0 )   10   1 5 5   1 2 1 9   (   2 1 ,   1 9 )       T h Fig u r 5   s h o w s   t h p r o d u ce d   i m ag e   af ter   lo ca ted   th o p ti m al  lo ca tio n   f o r   ea ch   o n t h at  p o in ted   b y   g r ee n   co lo r   b y   u s in g   d ev elo p ed   P SO A l g o r ith m ,   t h o p ti m al  lo ca ti o n   ar d if f ir e n t f o r m   o n to   an o th er   b ec au s o f   it s   tex t u r d if f ir en t s ,   t h er s a m e   i m ag e s   ar e   u s ed   as c o v er   o r   h o s t i m a g to   p er f o r m   t h d ev elo p ed   P SO a lg o r ith m   o n   th e m .   T h p r o d u ce d   im ag ar ex p o s ed   to   s o m t y p e s   o f   in te n d ed   attac k   s u ch   a s   s alt  an d   p ep p er   th at  illu s tr ated   in   Fi g u r e   6 ,   w h ile  t h r esu l ts   u n d er   Gau s s ia n   n o is illu s tr ated   in   Fi g u r e   7.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I n fo r ma tio n   Hid in g   u s in g   LS B   Tech n iq u B a s ed   On   Dev elo p ed   P S A lg o r ith m   ( W i s a A b ed   S h u ku r )   1163           ( a)     ( b )     ©             Fig u r 5 .   I m a g es   a f ter   L o ca ted   lo ca tio n   p r o ce s s             ( a)             ( b )             ( c)       Fig u r 6 .   I m a g es ( a,   b ,   an d   c )   W ith   L o ca tio n s   u n d er   Salt a n d   P ep p e r   No is e       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   2 A p r il 2 0 1 8   :   1 1 5 6     1168   1164         ( a)             ( b )             ( c)       Fig u r 7 .   I m a g es ( a,   b ,   an d   c )   W ith   L o ca tio n s   u n d er   Gau s s ia n   No is e       Fig u r 8   s h o w   t h f i n al  I m a g e s   a f ter   Hid i n g   P r o ce s s               ( a)       ( b )       ( c)             Fig u r 8 .   Fin al  I m a g e s   a f ter   H id in g   P r o ce s s     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I n fo r ma tio n   Hid in g   u s in g   LS B   Tech n iq u B a s ed   On   Dev elo p ed   P S A lg o r ith m   ( W i s a A b ed   S h u ku r )   1165   T h r elatio n s h ip   b et w ee n   n u m b er   o f   iter atio n s   an d   r eq u ir ed   ti m f o r   ea ch   iter atio n   w h en   u s in g   t h d ev elo p ed   P SO a lg o r ith m     is   s h o w n   i n   T ab le  3 .       T ab le  3 .   I ter atio n   an d   T im f o r   Dev .   -   P SO  A lg o r it h m   I t e r a t i o n   N o .   T i me   i n   se c .   1   3       5 .   Q UA L I T Y   M E T RIC S   R E S UL T S   T h f o llo w in g   f ig u r   s h o w s   all  s teg o   im ag es   th at  co n tain s   s ec r et  in f o r m atio n   th at  em b ed d ed   b ased   on   d ev elo p ed   P SO  alg o r ith m   u s in g   L SB   tech n iq u as  s h o w n   b elo w ,   w h ile  t h q u ality   m etr ic  s u ch   as  MSE   an d   P SNR   ar co m p u ted   f o r   th o r ig in al  an d   co v er   im ag es  as  s h o w n   at  Fig u r e   4 ( a ) ,   Fig u r 4 ( c)   an d     Fig u r 4 ( e) .   Valu es  o f   im ag es  q u ality   ass ess m en ar s h o w n   in   T ab le   4.   Fu r th er m o r e,   th s teg o   im ae s   ex p o s ed   to   in ten d ed   attac k   s u ch   as  s alt  an d   p ep p er   th at  illu s tr ated   in   Fig u r 9 ,   w h ile  th r esu ltan s teg o   im ag es  u n d er   Gau s s ian   n o is s h o w s   in   Fig u r e   1 0 .   T h o b j ec tiv m ea s u r em en b ased   o n   th v alu o f   P SNR   an d   Me an   Sq u ar E r r o ( MSE )   illu s tr ated   in   T ab le  4.               ( a)             ( b )             ( c)       Fig u r 9 .   Steg o   I m a g es ( a,   b ,   an d   c )   Un d er   Salt a n d   P ep p er   N o is e       T ab le  4 .   Valu es o f   I m a g es Q u alit y   Ass es s m en t     R e d     G r e e n     B l u e     S t e g o   I mag e   M S E   P S N R   M S E   P S N R   M S E   P S N R   A   0 . 0 0 6 5 9   4 4 . 2 2   0 . 0 1 7 4 9   4 4 . 6 6   0 . 0 0 9 8 9   4 4 . 8 7   B   0 . 0 0 7 1 1   4 3 . 6 0   0 . 0 1 6 6 1   4 4 . 2 3   0 . 0 1 8 6 9   4 4 . 4 5   C   0 . 0 0 6 7 7   4 2 . 9 3   0 . 0 2 5 5 3   4 3 . 6 5   0 . 0 2 0 4 1   4 3 . 9 7     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.