Métricas de rendimiento para la esteganografía de imágenes

Descripción general:
se utilizan varios métodos para evaluar la calidad de la esteganografía de imágenes. Cada uno de estos métodos evalúa un aspecto diferente del resultado obtenido tras la esteganografía. Algunos de los métodos más conocidos son el error cuadrático medio (MSE), la relación máxima de señal a ruido (PSNR), la medida del índice de similitud estructurada (SSIM), la capacidad de carga útil.

Capacidad de carga útil: 
la capacidad de carga útil se refiere a la medida del volumen de información presente en la imagen de portada. Esta medida es importante en un sistema esteganográfico ya que la sobrecarga de comunicación depende de la capacidad máxima de carga útil. Se mide en bits por píxel (BPP).

BPP = NUMBER OF SECRET BITS EMBEDDED/ TOTAL NUMBER OF PIXELS

Error cuadrático medio (MSE): 
el error cuadrático medio es el valor promedio del cuadrado de la diferencia píxel por píxel entre la imagen original y la estegoimagen. Nos da una medida del error que se produce en la imagen de portada debido al proceso de incrustación de datos.

MSE=(mxn)-1∑mi=1 ∑ni=1I[I(i,j)-k(I,j)]2

Descripción:
un valor más bajo de MSE indica una incrustación de buena calidad.

m,n = Dimensions of the image
I   = Original Image
K   = stego-image

Relación máxima de señal a ruido (PSNR) : 
PSNR es otra forma popular de medir el grado de distorsión en la imagen de portada debido a la incrustación. Es la relación entre el valor máximo posible de una señal y la potencia del ruido de distorsión (MSE). Se mide en dB. Un valor más alto de PSNR indica una incrustación de mejor calidad.

PSNR = 10xlog(MAX2/MSE)

Descripción –

MAX = 255 for a 8-bit grayscale image

Medición del índice de similitud estructurada (SSIM) : 
SSIM es una métrica de comparación para verificar la similitud entre la imagen de portada y la imagen estego. Mide la diferencia de percepción entre las dos imágenes. 

SSIM=(2μxμy + c1)(2σxy +c2)/((μx)2+(μy)2 +c1)((σx)2 +(σy)2 + c2)

Descripción –

c1 = (k1l)2
c2 = (k2l)2

μx  and μy  are the mean intensity values of images x and y. 

(σx)2 is the variance of x, 
(σy)2  is the variance of y 
(σxy)2 is the covariance of x and y. 

c₁ and c₂ are the two stabilizing parameters, 
L is the dynamic range of pixel values (2#bits per pixel - 1)  
the contents k1=0.01 and k2=0.03.
SSIM value close to 1 indicates good quality.