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.   6 ,   No .   6 Decem b er   201 6 ,   p p .   273 5 ~ 2 7 4 1   I SS N:  2088 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 6i 6 . 1 0 7 9 2           2735       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   I m pro v ed  Ca pa city I m a g e S tega no g ra phy  Algo rithm   using  16 - Pixel Dif fere ncin g   w ith  n - bit  LSB  Subs tit u tion for   RG B I m a g es       M ee na k s hi S  Ary a ,   M ee nu   Ra ni ,   Cha rndeep  S ing h B edi   De p a rtme n o f   Co m p u ter S c ien c e   En g in e e rin g ,   Ba b a   F a rid   C o ll e g e   o f   En g in e e rin g   a n d   T e c h n o lo g y ,   M u k tsa Ro a d ,   Ba th in d a ,   P u n jab ,   In d ia.       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   A p r   1 0 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   Oct  1 5 ,   2 0 1 6   A cc ep ted   Oct   29 ,   2 0 1 6     W it h   th e   in tru si o n   o f   in tern e in t o   th e   li v e o f   e v e r y   h o u se h o ld   a n d   tera b y tes   o f   d a ta  b e in g   tran sm it ted   o v e th e   in tern e o n   d a il y   b a sis,  th e   p ro tec ti o n   o c o n ten t   b e in g   tra n sm it ted   o v e th e   in tern e h a b e c o m e   a n   e x tre m e l y   se rio u c o n c e rn .   V a rio u m e a su r e a n d   m e th o d a re   b e in g   re se a rc h e d   a n d   d e v ise d   e v e r y d a y   to   e n su re   c o n ten p ro tec ti o n   o f   d ig it a m e d ia.  T o   a d d re ss   th is  issu e   o f   c o n ten t   p r o tec ti o n ,   t h is  p a p e p ro p o se a n   RG ima g e   ste g a n o g ra p h y   b a se d   o n   six tee n - p ix e d if f e r e n c in g   w it h   n - b it   L e a st  S ig n if i c a n Bit   (L S B)  su b stit u ti o n .   T h e   p ro p o se d   tec h n iq u e   p ro v id e h ig h e e m b e d d in g   c a p a c it y   w it h o u sa c rif icin g   th e   im p e rc e p ti b il it y   o f   th e   h o st d a ta.  T h e   im a g e   is  d iv id e d   in to   4 × 4   n o n   o v e rlap p in g   b l o c k a n d   in   e a c h   b lo c k   th e   a v e ra g e   d if fe re n c e   v a lu e   is  c a lcu la ted .   Ba se d   o n   t h is   v a lu e   th e   b lo c k   is  c las sif ied   to   f a ll   in t o   o n e   o f   f o u lev e ls   su c h   a s,   lo w e r,   lo w e r - m id d le,  h ig h e r - m id d le  a n d   h ig h e r.   I b lo c k   b e lo n g to   lo w e lev e t h e n   2 - b it   L S su b sti tu ti o n   is  u se d   in   it .   S im il a rl y ,   f o lo w e r - m id d le,  h ig h e r - m id d le  a n d   h ig h e lev e b lo c k 3 ,   4 ,   a n d   5   b it   L S su b stit u ti o n   is  u se d .   I n   o u p ro p o se d   m e th o d   t h e re   is  n o   n e e d   o p ix e v a lu e   re a d ju stm e n f o m in im izin g   d isto rti o n .   T h e   e x p e rim e n tal  re su lt sh o w   th a ste g o - im a g e s are   i m p e r c e p ti b le an d   h a v e   h u g e   h id i n g   c a p a c it y .   K ey w o r d :   P ix el  d if f er n ci n g   Steg a n o g r ap h y   Co p y rig h ©   2 0 1 6   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 :   Me en ak s h i S  A r y a ,   Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   Scie n ce   E n g i n ee r in g ,   B ab Far id   C o lleg o f   E n g in e er in g   a n d   T ec h n o lo g y ,   Mu k ts ar   R o ad ,   B ath in d a,   P u n j ab - 1 5 1 0 0 4 ,   I n d ia .   E m ail:  r ai n a. ar y a @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   I n   th p ast  f e w   y ea r s ,   th u s o f   in ter n et  o v er   th w o r ld   f o r   d ata  tr an s m is s io n   h as   i n c r ea s ed   at   a   p h en o m e n al  r ate.   Ho w e v er   t h i s   h a s   g iv e n   r is e   to   n e w   is s u e s   s u c h   as  in v i s ib le  tr an s m is s io n   o f   d ata  v ia   d ig ital   m ed ia,   co p y   r ig h p r o tectio n ,   an d   p r o tectio n   o f   th is   d ata  f r o m   u n au th o r ized   attac k er s   etc.   Sin ce   I n ter n et  is   p u b lic  n et w o r k ,   s ec u r i n g   th e   i n f o r m atio n   o n   i n ter n et  i s   v er y   i m p o r tan t.  Var io u s       tec h n iq u e s   w h ich   h a v b ee n   d ev elo p ed   to   s ec u r t h e   d ata  i n clu d e   cr y p to g r ap h y ,   w ater m a r k in g   a n d   s teg a n o g r ap h y .   I n   c r y p to g r ap h y   s ec r et   m es s ag e   is   co n v er ted   f r o m   o n f o r m   to   an o t h er   b y   u s in g   en cr y p tio n   k e y   b u tr a n s m i s s i o n   o f   co n f id en tia in f o r m atio n   i n   t h is   w a y   g iv e s   clu to   an   e n e m y   a n d   th e n   en cr y p ted   m es s ag i s   d ec r y p ted   b y   attac k er s .   W ater m ar k i n g   p r o v id es  t h p r o tectio n   o f   i n tel lectu al   p r o p er t y .   I n   w ater m ar k i n g   ch a n ce s   o f   m es s ag e   to   b d ec r y p ted   i s   m o r e.   Ou t   o f   all  th ese   tech n iq u es,  s teg a n o g r ap h y   h id all  t h c lu e s   o f   s ec r et   co m m u n icatio n   o f   co n f id e n tial  d ata.   T h m ai n   g o al  o f   s teg a n o g r ap h y   i s   to   co m m u n icate   s ec u r el y   in   c o m p letel y   u n d etec tab le   m an n er   [ 1 ] .   Ste g an o g r ap h y   i s   u s ed   in   d if f er en t y p e   o f   ap p licatio n   s u c h   a s   Me d ia   d atab ase  s y s te m ,   Acc es s   co n tr o l s y s te m ,   C o n f id en t ial  c o m m u n icatio n   a n d   s ec r et  d ata  s to r in g .   Steg a n o g r ap h y   i s   tech n iq u e   f o r   s ec u r i n g   in f o r m a tio n   b y   h id in g   it  in   s o m o t h er   m ed iu m ,   s u ch   t h at  t h e   ex is te n ce   o f   i n f o r m atio n   i s   co n ce aled   to   ev er y o n e x c ep f o r   th e   in te n d ed   s e n d er   an d   r ec eiv er   [ 2 ] .   Steg a n o g r ap h y   i s   d er iv ed   f r o m   Gr ee k   w o r d s   s te g o   w h ic h   d ef in e s   co v er ed   p ar t‟   a n d   g r ap h ia‟   w h ic h   d e f i n e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708     I mp r o ve d   C a p a city  I ma g S te g a n o g r a p h A l g o r ith u s in g   1 6 - P ixel  Differ en cin g   w ith     ( Meen a ksh i S   A r ya )   2736   w r iti n g .   S teg a n o g r ap h y   e m b ed s   cr u cial  in f o r m at io n   i n to   co v er   i m a g w it h o u th n o t ice  o f   in ter ce p to r s .   Steg a n o g r ap h y   s h o u ld   b i m p er ce p tib le  an d   co v e y   a s   m u ch   in f o r m at io n   a s   p o s s ib le.   Ste g an o g r ap h y   r e f er s   to   ar an d   s cien ce   o f   h id in g   s ec r et  in f o r m at io n   in   s o m o t h er   m ed ia.   B y   h id i n g   t h s ec r et   m es s ag e   i n s id a n   i m a g e,   th er w ill  b th ch a n g in   s ta tis tic s ,   b u th i s   ch a n g s h o u ld   b v er y   ea s o f   Us less   s u c h   t h at  th e   in tr u d er   w i ll  n o t s u s p ec t i t .   T h i m p o r tan t   in f o r m a tio n   to   b h id ed   is   ca l led   s ec r et  m es s ag e   an d   th e   m ed i u m   i n   w h ic h   th in f o r m a tio n   is   h id ed   is   ca lled   th ca r r ier   o b j ec t.   T h ca r r ier   o b j ec t   co n tain in g   h id d en   m e s s a g is   ca lled   s te g o   o b j ec t.  T h alg o r i th m   u s ed   to   e m b ed   th e   co n f id en tial  in f o r m at io n   i n   co v er   m e d iu m   at  s en d er   s id e   an d   ex tr ac ti n g   t h h id d en   m e s s a g f r o m   t h s te g o   o b j ec at  r ec eiv er   s id i s   ca lled   s te g o   s y s te m .   b lo ck   d iag r a m   o f   s teg a n o g r ap h y   i s   il lu s tr ated   i n   Fi g u r 1.   T y p es o f   Steg a n o g r ap h y   [ 3 ]       Fig u r 1 .   B lo ck   Diag r a m   o f   St eg an o g r ap h y       1 . 1 .     L ing ui s t ic  Ste g a no g ra ph y   T h lin g u i s tic  s te g an o g r ap h y   i s   o n f o r m   o f   s te g an o g r ap h y   i n   w h ic h   te x is   u s ed   a s   co v er   m ed iu m .   I t   ca n   f u r th er   b class i f ied   as  S e m ag r a m s   ( S y m b o l s   an d   s ig n s   ar u s ed   f o r   h id in g   t h co n f id en tial  m ess a g e )   an d   Op en   C o d es   (H id in g   t h co n f i d en tial  m ess a g i n   le g iti m at p iece   o f   tex i n   w a y   th at  is   u n clea r   to   a v er ag e   r ea d er     1 . 2 .     T ec hn ica Ste g a no g ra ph y   T ec h n ical  Steg a n o g r ap h y   u s e s   s cien ti f ic  m et h o d s   to   co n ce al  co n f id en tia m e s s a g e,   s u ch   as  th u s e   o f   i n v i s ib le  i n k ,   m icr o d o ts   etc.   I t‟ s   f u r th er   co n s t itu e n t s   i n c lu d t h C o v er   (C ar r ier   o f   th m e s s a g s u c h   a s   i m a g e,   au d io ,   v id eo ,   tex t   o r   s o m e   o th er   d i g ital  m ed ia )   an d   th e   Me t h o d   (S p atial  d o m ai n   a n d   tr an s f o r m   d o m ai n )   a.   Sp atial  Do m ain   [ 4 ]   Sp atial  d o m a in   s teg a n o g r ap h y   in   w h ic h   th co n f id e n tial  in f o r m atio n   i s   e m b ed d ed   in   th p ix e l   in te n s it y   v a lu e s   o f   co v er   m u lt i m ed ia  d ata.   Steg a n o g r ap h y   i n   s p atia d o m ai n   co n s id er ed   as  s i m p le  a n d   lo w   co m p le x it y   m eth o d   an d   u s u a ll y   is   d o n i n   t h lu m i n a n ce   co m p o n e n a n d   co lo r   co m p o n en t.  T h s p atial  m et h o d s   ar m o s f r eq u e n tl y   e m p lo y ed   b ec au s o f   f in e   co n ce al m e n t,  g r ea ca p ab ilit y   o f   h id d en   i n f o r m atio n   an d   ea s y   r ea l izatio n .   b .   Fre q u en c y   Do m ain   [ 5 ]   T h m ai n   s tr en g th   o f   tr an s f o r m   d o m ai n   tech n iq u e s   is   ad d r ess i n g   t h r estrictio n s   o f   s p atia m et h o d s ,   m o r eo v er   s p ec ial   f ea tu r es   to   r ep r esen a n   alter n ati v v ie w   o f   s i g n al.   T h m ain   d r a w b a ck   w i th   f r eq u en c y   d o m ai n   r e f er s   to   h ig h       co m p u tatio n al  r eq u ir e m e n [ 6 ] .   T h r ee   tech n iq u e s   i n   f r eq u en c y   d o m ai n   ar n a m e l y   DC T   ( Dis cr ete  C o s in T r an s f o r m ) ,   DW T   ( Dis cr ete  W a v elet  T r an s f o r m ) ,   an d   DFT   ( Dis cr ete  Fo u r ier   T r an s f o r m ) .     1 . 3 .     I m a g Ste g a no g ra ph y   E m b ed d in g   th e   s ec r et   d ata  i n   i m a g i s   c alled   i m a g s te g an o g r ap h y .   I ca n   h id lar g a m o u n t   o f   in f o r m atio n   b ec au s i m a g f ile  is   lar g in   s ize.   P i x el  i n ten s itie s   ar u s ed   to   h id e   th d ata  in   i m ag e   s teg a n o g r ap h y .   I m p er ce p tib ili t y ,   r o b u s t n es s ,   p er ce p tu al  tr an s p ar en c y   an d   p a y lo ad   ca p ac it y   ar t h f ac to r s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E   Vo l.  6 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 1 6   : 2 7 3 5     2 7 4 1   2737   w h ic h   n ee d   to   b co n s id er ed   w h ile  ap p l y i n g   an y   s te g a n o g r ap h ic  alg o r ith m . T h b asic  p h ilo s o p h y   in   m aj o r ity   o f   th s p atial  d o m ain   s teg a n o g r ap h y   s c h e m es  is   to   e m b ed   th s ec r et  d ata  d ir ec tly   in   t h e   in ten s it y   v al u o f   p ix el  o f   t h co v er   m u lti m ed ia  d ata.     T h p ap e r   is   o r g an ized   as  f o llo w s .   Sectio n   2   g iv e s   d etailed   d escr ip tio n   o f   v ar io u s   co n ce p ts   b ein g   u s ed   f o r   i m p le m en tatio n .   Sectio n   3   ex p lain s   i n   d etail  t h p r o p o s ed   alg o r ith m s   f o r   e m b ed d in g   a n d   ex tr ac tio n   o f   t h s teg o   d ata .   Sec tio n   4   d escr ib es  t h ex p er i m e n tal  o u tco m e s   an d   r es u lt s .   T h co n cl u s io n   an d   f u t u r s co p i s   p r esen ted   in   s ec t io n   5 .       2.   DE SCR I P T I O O F     VARI O US TE CH NI Q U E S US E D   2 . 1 .     P ix el  Va lue D if f er enci ng   ( P VD)   P ix el  v alu d i f f er e n ci n g   ( P VD)   [ 6 ]   b ased   s teg an o g r ap h y   i s   o n o f   p o p u lar   ap p r o ac h es  f o r   s ec r et  d ata  h id in g   i n   th s p atial  d o m ai n .   T h P VD  b ased   m eth o d s   h av b ee n   p r o p o s ed   to   en h an ce   th e m b ed d in g   ca p ac it y   w it h o u t   in tr o d u cin g   o b v io u s   v i s u a l a r tif ac ts   i n to   s ta g o   i m a g e s .   I n   P VD  b ased   s c h e m es  th n u m b er   o f   e m b ed d ed   b its   is   d eter m i n ed   b y   t h d i f f er e n ce   b et w ee n   th e   p ix el  an d   it s   n ei g h b o r .   T h l ar g th d i f f er en c e   a m o u n is ,   t h m o r s ec r et  b it s   ca n   b e m b ed d ed .   Su p p o s t w o   n eig h b o r in g   p ix els,  x an d   x i+ 1 ,   ar u s e d   an d   th eir   d if f er en ce   v al u is   d i = x i +1 x i ,   w h er 0   | d i |   2 5 5 .   A   l ar g | d i |   m ea n s   co m p le x   b lo ck .   T h en   class if y   | d i |   in to   s et  o f   co n ti g u o u s   r a n g e s ,   d en o ted   b y   R k ,   w h er k   0 ,   1 ,   . . . ,   −  1   is   th r an g in d e x .   Den o te  l k ,   u k ,   an d   w k   as  t h lo w er   b o u n d ,   th u p p er   b o u n d ,   an d   th w id t h   o f   R k ,   r esp ec tiv el y .   T h v alu o f   w k   i s   d esig n ed   to   b e   p o w er   o f   2 .   I f   | d i     R k ,   th co r r esp o n d in g   t w o   p ix els  ar ex p ec ted   to   ca r r y   lo g   2   ( w k )   b its .   T h at  is ,   th eir   p ix el  v al u es  ar c h a n g ed   s o   t h at  t h ab s o lu te   v alu e   o f   t h e ir   n e w   d i f f er en ce   eq u al s   to     |d i |= |y i +1   y i |= l k + b i   ,   w h er e   b i   is   t h d ec i m al  v al u o f   t h to - be - e m b ed d ed   b its .   T h e m b ed d in g   o p er atio n   ca n   b d escr ib ed   as.     (               )   { (                             )                        (                             )                                ( 1 )     2 . 2   L ea s t   Sig nifica nt  B it   ( L SB )   T h L SB   b ased   s teg an o g r ap h y   [ 7 ]   is   o n o f   f a m o u s   ap p r o ac h es  in   t h s p atial  d o m ain .   L SB   b ased   s teg a n o g r ap h y   i s   o n e   o f   t h c o n v e n tio n al   tech n iq u es  ca p ab l o f   h id in g   lar g s ec r et  m e s s a g i n   co v er   i m a g e   w it h o u in tr o d u ci n g   m a n y   p er ce p tib le  d is to r tio n s .   I w o r k s   b y   r ep laci n g   t h L SB s   o f   r an d o m l y   s elec ted   p ix els   in   t h co v er   i m a g w it h   t h s ec r et  m ess a g b its .   T h s elec t io n   o f   p ix el s   m a y   b d eter m i n ed   b y   s ec r et  k e y .   T h em b ed d in g   o p er atio n   o f   L SB   s t eg a n o g r ap h y   m a y   b d es cr ib ed   b y   th f o llo w in g   eq u ati o n .                                           ( 2 )     w h er m i ,   x i ,   a n d   y i   ar t h e   i - t h   m es s ag e   b it,  t h i - t h   s elec ted   p ix el  v al u b e f o r e m b ed d in g   an d   th at   a f ter   e m b ed d in g ,   r esp ec ti v el y .   Ma n y   s te g a n o g r ap h ic   to o ls   u s i n g   t h L SB   b ased   s te g a n o g r ap h ic  tech n iq u e,   s u c h   as   Ste g h id e,   S - to o ls ,   Ste g an o s ,   e tc .   B y   c h a n g i n g   t h L SB   o f   a   p ix el  r esu lts   i n   s m al ch a n g e s   in   t h i n te n s it y   o f   th co lo r s .   T h ese  c h a n g e s   ca n n o b id en tify   b y   t h h u m a n   e y e,   t h u s   th e   m e s s a g is   s u c ce s s f u l l y   h id d en   i n   i m a g e   as  s h o w n   i n   Fi g u r 2 .   T h p r o p o s ed   alg o r ith m   is   a n   ex ten s io n   to   t h alg o r it h m   p r o p o s ed   in   [ 8 ]   an d   th e   r esu lt s   ar f o u n d   to   b b etter   t h an   t h o n e s   in   t h alr ea d y   ex i s tin g   liter at u r e.             Fig u r 2 .   Hid in g   t w o   b its   d ir e ctl y   i n   Me s s a g e             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708     I mp r o ve d   C a p a city  I ma g S te g a n o g r a p h A l g o r ith u s in g   1 6 - P ixel  Differ en cin g   w ith     ( Meen a ksh i S   A r ya )   2738   3.   P RO P O SE T E CH NI Q U E   3   s tep s   o f   p r o p o s ed   im ag s te g an o g r ap h y   ar d ep icted   in   Fi g u r 3 :           Fig u r 3 .   B lo ck   Diag r a m   o f   P r o p o s ed   I m ag S teg a n o g r ap h y       3 . 1   E m be dd i ng   P ro ce s s   Flo w   C h ar t o f       p r o p o s ed   em b ed d in g   p r o ce s s   s h o w n   i n   Fi g u r 4 :           Fig u r 4 .     Flo w   C h ar t o f       P r o p o s ed   E m b ed d in g   P r o ce ss       3 . 2 .     E m be dd i ng   Alg o rit h m   a.   R ea d   th i m ag f ile  o f   s ize  m * m .   ( I org )   o f   m * m   b.   Ma k its   f r a m e s   ( R ed ,   Gr ee n ,   B lu e) .   I org   ( I R , I G , I B )   c.   Div id f r a m es i n to   b lo ck s   o f   4 * 4   p i x el  g r o u p .     d.   Select  b lo ck   f r o m   ea c h   f r a m o n b y   o n e.   e.   C alcu late  av er a g d if f er en ce   v alu u s i n g   eq u a tio n   g iv e n   b elo w .                |               |                          ( 3 )     f.   Nu m b er   o f   b it s   is   ca lc u lated   with   d   v al u u s i n g   g i v en   r an g t ab le.       g.   T ak m e s s a g an d   co n v er t it  i n to   b in ar y .   h.   msg _ b in   = d ec 2 b in   ( msg , 8 )   i.   A p p l y   L SB   s u b s ti tu t io n .   j.   P ix( 1 ,   n )   = m s g ( n _ b its )   k.   Af ter   s u b s tit u tio n ,   r ea r r an g p ix el  g r o u p s   to   f o r m   s teg o   i m a g e.   l.   C alcu late  P SNR ,   MSE ,   r .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E   Vo l.  6 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 1 6   : 2 7 3 5     2 7 4 1   2739   3 . 3   E x t ra ct io n P ro ce s s   Flo w c h ar t o f       p r o p o s ed   ex tr ac tio n   p r o ce s s   is   ill u s tr ated   i n   Fi g u r 5 :           Fig u r 5 .     Flo w c h ar t o f       p r o p o s ed   ex tr ac tio n   p r o ce s s         3 . 3 . 1 .   E x t ra ct io n Alg o rit h m   a.   T ak s teg o   i m a g o f   s ize  m * m .   ( I s teg o )   o f m * m   b.   Ma k its   f r a m e s   ( R ed ,   Gr ee n ,   B lu e) .   I s teg o   ( I SR , I SG I S B )   c.   Div id f r a m es i n to   b lo ck s   o f   4 * 4   p i x el  g r o u p .     d.   Select  b lo ck   f r o m   ea c h   f r a m o n b y   o n e.   e.   Select  r ef er en ce   p i x el  f r o m   ea ch   b lo ck .   r ef - p ix  = [ {Rs,  Gs,  B s },F r a me {p ix( 4 , 4 ) } ]   f.   Gr o u p in g   o f   L SB S o f   ea ch   p i x el  ac co r d in g   to   v a lu o f   r e f er en ce   p ix el.   msg   = p ix[ ( R s ,   G s ,   B s ) ,   n ]   g.   A r r an g e x tr ac ted   d ata  in to   eig h t b it a r r a y .   h.   C o n v er t b in ar y   i n to   A S C I I   ch ar ac ter .   msg _ b in   =   b in 2 d ec   ( msg , 8 )   i.   E m b ed d ed   m es s a g e.       4.   E XP E R I M E NT A L   RE SUL T S   T h ex p er im e n tal  r es u lts   w er s i m u lated   in   M A T L A B .   Var io u s   co v er   i m a g es  o f   v ar y in g   ca p ac ities   an d   s izes   w er tak e n   a n d   t h e   alg o r ith m   w a s   i m p le m en ted   to   e m b ed   th s teg o   i n f o r m ati o n   in to   t h e s co v er   i m a g es.  I w a s   o b s er v ed   th at  t h p r o p o s ed   alg o r ith m   en ab le d   h ig h er   n u m b er   o f   b its   to   b in co r p o r ated   in   th h o s d ata  w it h o u ca u s i n g   an y   s i g n if ican p er ce p tib le  ch a n g to   th co v er   i m ag e.   An   i m p r o v e m e n i n   t h P SNR ,   MSE   as  w ell  a s   co r r elatio n   co e f f icien t   h as  b ee n   r eg is ter ed   i n   th e   p r o p o s ed   m e th o d .   P er f o r m an ce   m at r ices o f   v ar io u s   i m ag e s   at  v ar y i n g   ca p ac it y    is   il lu s tr ated   in   Fi g u r 6 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708     I mp r o ve d   C a p a city  I ma g S te g a n o g r a p h A l g o r ith u s in g   1 6 - P ixel  Differ en cin g   w ith     ( Meen a ksh i S   A r ya )   2740       ( a)       ( b )     Fig u r 6 .     P er f o r m an ce   Ma tr ic es o f   Var io u s   I m a g e s   at  V AR YI NG  C A p ac it y      ( a)   ( 2 5 6   *   2 5 6 )   ( b )   ( 5 1 2   *   5 1 2 )       C o m p ar is o n   o f   ex i s ti n g   al g o r it h m   a n d   p r o p o s ed   alg o r ith m   at  d if f er e n t c ap ac it y   i s   s h o w n   i n   T ab le  1 .       T ab le  1 .   C o m p ar is o n   o f   E x i s ti n g   Alg o r it h m   a n d   P r o p o s ed   Alg o r ith m   at  Di f f er en C ap ac it y         5.   CO NCLU SI O N   Fo r   th e   i m a g s teg a n o g r ap h y   v ar io u s   m e th o d s   h a v b ee n   p r o p o s ed .   I n   th is   p ap er   w p r o p o s an   i m p r o v ed   ap p r o ac h   o f   i m a g s teg a n o g r ap h y   t h at   u s es  s i x te en - p i x el  d i f f er en ci n g   w it h   n - b it  L SB   s u b s tit u tio n .   T h p e r f o r m a n ce   m e tr ics  ar in d icativ o f   g o o d   r esu lts   it  lead s   to   lo w er   MSE   an d   h ig h er   P SNR   v alu e s .   T h Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E   Vo l.  6 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 1 6   : 2 7 3 5     2 7 4 1   2741   ex is t in g   al g o r it h m   ca n   f u r t h er   b ex te n d ed   b y   in cr ea s in g   it s   r o b u s t n es s   to   g eo m etr ic  atta ck s   th r o u g h   u s e   o f   h y b r id   s u b s tit u tio n   tec h n iq u e s .     RE F E R E NC E S   [1 ]   S .   A ru n   Ku m a e a l,   S teg a n o g r a p h y   in   I m a g e Us in g   L S T e c h n iq u e ,   In ter n a ti o n a J o u rn a o L a tes T re n d i n   En g i n e e rin g   a n d   T e c h n o lo g y   ( IJ L T ET ) ,   Vo l.   5 ,   Ja n u a ry   2 0 1 5 ,   p p .   4 2 6 - 4 3 0 .     [2 ]   G.   M o h it ,   A   No v e T e x S teg a n o g ra p h y   T e c h n iq u e   Ba se d   o n   Htm Do c u m e n ts” ,   In ter n a ti o n a l   J o u r n a l   o f   Ad v a n c e d   S c ien c e   a n d   T e c h n o lo g y ,   Vo l.   3 5 ,   Oc to b e 2 0 1 1 ,   p p .   1 2 9 - 1 3 8 .   [3 ]   V .   De e p a n k a r,   S teg a n o g ra p h y   T e c h n iq u e s” ,   In ter n a ti o n a J o u r n a o Eme rg i n g   Res e a rc h   in   M a n a g e me n &   T e c h n o l o g y ,   Vo l.   3 ,   M a y   2 0 1 4 ,     p p .   1 3 2 - 1 3 5 .   [4 ]   T .   Na m it a   e a l,   S p a ti a Do m a in   Im a g e   S teg a n o g ra p h y   b a se d   o n   S e c u ri ty   a n d   Ra n d o m iza ti o n ,   In ter n a t io n a l   J o u rn a o A d v a n c e d   C o mp u ter   S c ien c e   a n d   Ap p li c a t io n s ,   V o l .   5 ,   2 0 1 4 ,   p p .   1 5 6 - 1 5 9 .   [5 ]   N.  Dh in a h a ra n   e a l,   T re n d i n   Co m p u ter   S c ien c e ,   En g in e e rin g   a n d   I n f o rm a ti o n   T e c h n o lo g y ,   P ro c .   o f   F irst   In tern a ti o n a C o n f e re n c e   o n   Co m p u ter S c ien c e ,   En g in e e rin g   a n d   I n f o r m a ti o n   T e c h n o lo g y ,   S e p tem b e 2 0 1 1 .   [6 ]   L . Weiq e a l,   A   M o re   S e c u re   S teg a n o g ra p h y   b a se d   o n   A d a p ti v e   P ix e l - V a lu e   Dif f e r e n c in g   S c h e m e   p ro p o se d   t h a t   P ix e l - V a lu e   Dif f e re n c in g   (P V D) ,   J o u rn a o M u lt ime d ia   T o o ls  a n d   Ap p li c a ti o n s ,   V o l.   5 2 ,   n o . 2 ,   Ja n u a ry   2 0 1 0 ,   p p . 4 0 7 - 4 3 0 .   [7 ]   S .   A ru n   Ku m a e a l,   S teg a n o g r a p h y   in   I m a g e Us in g   L S T e c h n iq u e ,   In ter n a ti o n a J o u rn a o L a tes T re n d i n   En g i n e e rin g   a n d   T e c h n o lo g y   ( IJ L T ET ),   Vo l.   5 ,   Ja n u a ry   2 0 1 5 ,   p p .   4 2 6 - 4 3 0 .     [8 ]   G a n d h a rb a   S w a in ,   Dig it a Im a g e   S teg a n o g r a p h y   u sin g   Nin e - P ix e Dif fe re n c in g   a n d   M o d if ied   L S S u b stit u ti o n ,     In d i a n   J o u rn a o S c ien c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   Vo l.   7 ,     S e p tem b e 2 0 1 4 ,   p p .   1 4 4 4 - 1 4 5 0 .       B I O G RAP H Y   O F   AUTHO R       Dr   M e e n a k s h S   Ar y a   is   c u rre n tl y   w o rk in g   a As so c iate   P ro f e ss o a n d   He a d   o f   th e   De p a rt m e n t   a Ba b a   F a rid   Co ll e g e   o f   En g in e e rin g   a n d   T e c h n o lo g y .   S h e   c o m p lete d   h e P h . D.  i n   th e   a re a   o Dig it a I m a g e   P ro c e ss in g   in   th e   y e a 2 0 1 4 .   He re sa e rc h   in tere sts  a re   in   th e   f ield   o f   Dig it a In a g e   P r o c e ss in g   a n d   Da ta M i n in g   a n d   W a re h o u sin g .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.