#dct — Public Fediverse posts

В каждом JPEG зашита модель вашей сетчатки. Буквально

После того как я написал статью про то, что ваш монитор не умеет показывать бирюзовый и 65% видимых цветов для него просто не существуют, один мой знакомый (далекий правда от технической отрасли) спросил: «Окей, монитор врёт, а что тогда делает JPEG с оставшимися 35%?» И это хороший вопрос. Я полез в спеку, а через полчаса забыл, зачем вообще полез. Потому меня уже интересовало другое: ребята, которые в 1992-м финализировали этот стандарт, по сути заревёрсили человеческое зрение и запихнули его в алгоритм сжатия. И я хочу вам про это рассказать, потому что это самый красивый кусок инженерии, который я видел. В той статье я разбирал, как мало мы на самом деле видим. Здесь — как мало нам на самом деле нужно видеть, чтобы мозг поверил, что видит всё. А потом я решил это проверить руками.

https://habr.com/ru/articles/1013668/

#jpeg #сжатие_изображений #алгоритмы #обработка_изображений #зрение #ycbcr #цветовые_пространства #dct #python #оптимизация

В каждом JPEG зашита модель вашей сетчатки. Буквально

После того как я написал статью про то, что ваш монитор не умеет показывать бирюзовый и 65% видимых цветов для него просто не существуют, один мой знакомый (далекий правда от технической отрасли) спросил: «Окей, монитор врёт, а что тогда делает JPEG с оставшимися 35%?» И это хороший вопрос. Я полез в спеку, а через полчаса забыл, зачем вообще полез. Потому меня уже интересовало другое: ребята, которые в 1992-м финализировали этот стандарт, по сути заревёрсили человеческое зрение и запихнули его в алгоритм сжатия. И я хочу вам про это рассказать, потому что это самый красивый кусок инженерии, который я видел. В той статье я разбирал, как мало мы на самом деле видим. Здесь — как мало нам на самом деле нужно видеть, чтобы мозг поверил, что видит всё. А потом я решил это проверить руками.

https://habr.com/ru/articles/1013668/

#jpeg #сжатие_изображений #алгоритмы #обработка_изображений #зрение #ycbcr #цветовые_пространства #dct #python #оптимизация

В каждом JPEG зашита модель вашей сетчатки. Буквально

После того как я написал статью про то, что ваш монитор не умеет показывать бирюзовый и 65% видимых цветов для него просто не существуют, один мой знакомый (далекий правда от технической отрасли) спросил: «Окей, монитор врёт, а что тогда делает JPEG с оставшимися 35%?» И это хороший вопрос. Я полез в спеку, а через полчаса забыл, зачем вообще полез. Потому меня уже интересовало другое: ребята, которые в 1992-м финализировали этот стандарт, по сути заревёрсили человеческое зрение и запихнули его в алгоритм сжатия. И я хочу вам про это рассказать, потому что это самый красивый кусок инженерии, который я видел. В той статье я разбирал, как мало мы на самом деле видим. Здесь — как мало нам на самом деле нужно видеть, чтобы мозг поверил, что видит всё. А потом я решил это проверить руками.

https://habr.com/ru/articles/1013668/

#jpeg #сжатие_изображений #алгоритмы #обработка_изображений #зрение #ycbcr #цветовые_пространства #dct #python #оптимизация

В каждом JPEG зашита модель вашей сетчатки. Буквально

После того как я написал статью про то, что ваш монитор не умеет показывать бирюзовый и 65% видимых цветов для него просто не существуют, один мой знакомый (далекий правда от технической отрасли) спросил: «Окей, монитор врёт, а что тогда делает JPEG с оставшимися 35%?» И это хороший вопрос. Я полез в спеку, а через полчаса забыл, зачем вообще полез. Потому меня уже интересовало другое: ребята, которые в 1992-м финализировали этот стандарт, по сути заревёрсили человеческое зрение и запихнули его в алгоритм сжатия. И я хочу вам про это рассказать, потому что это самый красивый кусок инженерии, который я видел. В той статье я разбирал, как мало мы на самом деле видим. Здесь — как мало нам на самом деле нужно видеть, чтобы мозг поверил, что видит всё. А потом я решил это проверить руками.

https://habr.com/ru/articles/1013668/

#jpeg #сжатие_изображений #алгоритмы #обработка_изображений #зрение #ycbcr #цветовые_пространства #dct #python #оптимизация

----------------

🎥 Video
===================

Executive summary: A technical demonstration walks through converting arbitrary files into video containers for storage on YouTube. The project documents practical constraints (YouTube file/length limits, metadata stripping, and aggressive transcoding) and presents a workflow combining chunking, integrity checks, and forward error correction to enable file reconstruction after upload.

Technical details:
• Encapsulation: The workflow targets standard video containers and uses video and audio tracks as the durable carriers because YouTube strips most metadata and can reject subtitle payloads.
• Integrity checks: Uses multiple CRC flavors to detect corrupted chunks prior to reconstruction.
• Forward error correction: Implements Wirehair (an O(N) fountain code) to create redundant symbols so that the original file can be recovered despite dropped or heavily altered chunks during YouTube transcoding.
• Encoding channel: Embeds payload bits into transform-domain coefficients — specifically leveraging the Discrete Cosine Transform (DCT) used by common codecs — to hide data within compressed frames while balancing capacity and survivability.

Implementation concepts:
• Chunking strategy: Files are split into chunks sized to fit per-video capacity limits (YouTube supports up to 256 GB or 12 hours), then encoded into frames or audio payloads with added FEC symbols.
• Hybrid error-proof algorithm: Combines CRC validation for corruption detection with fountain-code-based redundancy for recovery of missing symbols.
• Codec selection: Emphasizes that codec choice and compression aggressiveness materially affect recoverability; lower-loss codecs and control of quantization on DCT coefficients increase success rates.

Use cases and limitations:
• Practical use cases include long-term archival of very large files and covert transport where traditional storage is unavailable. The approach is constrained by platform policy, upload limits, potential content removal, and the non-deterministic nature of platform transcoding pipelines.

Detection and considerations:
• Detection vectors are platform-specific; artifacts include atypical frame-level entropy patterns and persistent non-media payloads in transform coefficients. The talk notes that subtitles/metadata are unreliable for storage because of sanitization.

References and tooling:
• The presentation references the Wirehair fountain codec and recommends studying CRC variants and video compression internals. Visualizations were created with Manim and DaVinci Resolve.

🔹 wirehair #fountaincode #crc #dct #tool

🔗 Source: https://www.youtube.com/watch?v=l03Os5uwWmk

Сколько весит секрет? Считаем стеганографическую емкость контейнеров на Python

Привет, Хабр! При работе со стеганографией первый и самый важный вопрос, который возникает перед пользователем: «А мой файл вообще поместится в эту картинку?». Попытка спрятать 10-мегабайтный архив в иконку размером 64x64 пикселя обречена на провал. Именно поэтому оценка стеганографической емкости контейнера — это краеугольный камень любой операции по сокрытию данных. Емкость — это не просто размер файла. Это сложное понятие, которое кардинально меняется в зависимости от формата контейнера (PNG, JPEG, DOCX) и метода сокрытия (LSB, DCT и др.). Сегодня на примере кода из нашего проекта ChameleonLab мы подробно разберем, как вычисляется емкость для разных типов файлов, и напишем соответствующие функции на Python.

https://habr.com/ru/articles/943742/

#стеганография #стегоанализ #chameleonlab #защита_данных #скрытие_данных #dct #LBS

Сколько весит секрет? Считаем стеганографическую емкость контейнеров на Python

Привет, Хабр! При работе со стеганографией первый и самый важный вопрос, который возникает перед пользователем: «А мой файл вообще поместится в эту картинку?». Попытка спрятать 10-мегабайтный архив в иконку размером 64x64 пикселя обречена на провал. Именно поэтому оценка стеганографической емкости контейнера — это краеугольный камень любой операции по сокрытию данных. Емкость — это не просто размер файла. Это сложное понятие, которое кардинально меняется в зависимости от формата контейнера (PNG, JPEG, DOCX) и метода сокрытия (LSB, DCT и др.). Сегодня на примере кода из нашего проекта ChameleonLab мы подробно разберем, как вычисляется емкость для разных типов файлов, и напишем соответствующие функции на Python.

https://habr.com/ru/articles/943742/

#стеганография #стегоанализ #chameleonlab #защита_данных #скрытие_данных #dct #LBS

Сколько весит секрет? Считаем стеганографическую емкость контейнеров на Python

Привет, Хабр! При работе со стеганографией первый и самый важный вопрос, который возникает перед пользователем: «А мой файл вообще поместится в эту картинку?». Попытка спрятать 10-мегабайтный архив в иконку размером 64x64 пикселя обречена на провал. Именно поэтому оценка стеганографической емкости контейнера — это краеугольный камень любой операции по сокрытию данных. Емкость — это не просто размер файла. Это сложное понятие, которое кардинально меняется в зависимости от формата контейнера (PNG, JPEG, DOCX) и метода сокрытия (LSB, DCT и др.). Сегодня на примере кода из нашего проекта ChameleonLab мы подробно разберем, как вычисляется емкость для разных типов файлов, и напишем соответствующие функции на Python.

https://habr.com/ru/articles/943742/

#стеганография #стегоанализ #chameleonlab #защита_данных #скрытие_данных #dct #LBS

Сколько весит секрет? Считаем стеганографическую емкость контейнеров на Python

Привет, Хабр! При работе со стеганографией первый и самый важный вопрос, который возникает перед пользователем: «А мой файл вообще поместится в эту картинку?». Попытка спрятать 10-мегабайтный архив в иконку размером 64x64 пикселя обречена на провал. Именно поэтому оценка стеганографической емкости контейнера — это краеугольный камень любой операции по сокрытию данных. Емкость — это не просто размер файла. Это сложное понятие, которое кардинально меняется в зависимости от формата контейнера (PNG, JPEG, DOCX) и метода сокрытия (LSB, DCT и др.). Сегодня на примере кода из нашего проекта ChameleonLab мы подробно разберем, как вычисляется емкость для разных типов файлов, и напишем соответствующие функции на Python.

https://habr.com/ru/articles/943742/

#стеганография #стегоанализ #chameleonlab #защита_данных #скрытие_данных #dct #LBS

#Design #Overviews
Why JPEGs still rule the web · “It’s difficult to topple a format with a 30-year head start.” https://ilo.im/164pyx

_____
#Photos #Images #ImageFormats #JPEG #DCT #Compression #Content #Development #WebDev #Frontend

Your Text Needs More JPEG - We’ve all been victims of bad memes on the Internet, but they’re not all just bad ... - https://hackaday.com/2024/03/19/your-text-needs-more-jpeg/ #discretecosinetransform #fouriertransform #softwarehacks #compression #javascript #lossifizer #lossy #jpeg #text #dct #fft

#Introduction #NewHere

I'm in #ClinicalPsychology and study #anxiety, #tinnitus, #psychotherapy. Basically: What helps people who are bothered by anxiety or tinnitus?

I work with #IntensiveLongitudinalData a lot and #idiographic and #multilevel models. Basically: Does what's true about the group tell us about individuals?

I'm the director of clinical training #DCT at Washington University in St Louis #WUSTL at our #ClinicalScience program.

Hmm, I'll do a separate one on hobbies.