[論文レビュー] An Improved Reversible Data Hiding in Encrypted Images using Parametric Binary Tree Labeling

Youqing Wu, Youzhi Xiang+3 more|arXiv (Cornell University)|May 23, 2019

Advanced Steganography and Watermarking Techniques参考文献 25被引用数 134

ひとこと要約

本稿では、パラメトリック二分木ラベリングを用いた暗号化画像における高容量な可逆的データ隠し方式であるIPBTL-RDHEIを提案する。暗号化の前に元の画像全体に埋め込み領域を予約し、小さなブロックに限らない画像全体の空間相関を利用する。この方法により、パラメトリック二分木を用いて暗号化された画素を2つのカテゴリ（G1：埋め込み可能、G2：非埋め込み可能）にラベリングし、ビットリプレースに基づく秘密データの埋め込みを可能にする。本手法は、最先端の手法よりも高い埋め込みレートを達成するとともに、元の画像および埋め込まれたデータの完全な復元を保証する。

ABSTRACT

This work proposes an improved reversible data hiding scheme in encrypted images using parametric binary tree labeling(IPBTL-RDHEI), which takes advantage of the spatial correlation in the entire original image but not in small image blocks to reserve room for hiding data. Then the original image is encrypted with an encryption key and the parametric binary tree is used to label encrypted pixels into two different categories. Finally, one of the two categories of encrypted pixels can embed secret information by bit replacement. According to the experimental results, compared with several state-of-the-art methods, the proposed IPBTL-RDHEI method achieves higher embedding rate and outperforms the competitors. Due to the reversibility of IPBTL-RDHEI, the original plaintext image and the secret information can be restored and extracted losslessly and separately.

研究の動機と目的

• 小さな画像ブロック内の局所的冗長性に依存する既存の暗号化画像における可逆的データ隠し（RDHEI）手法の埋め込み容量の制限を解消すること。
• 局所的ブロックではなく、元の画像全体の空間相関を活用することで、埋め込みレートを向上させること。
• 画像の復元と秘密データ抽出を独立して行える分離可能で誤りのないRDHEI方式を構築すること。
• 暗号化画像が明確な情報を露わとしないようにすることで、クラウドストレージにおけるプライバシー保護を強化すること。

提案手法

• 元の平文画像に対して、画像全体の空間相関を活用して暗号化前に埋め込み領域を予約する。
• パラメータαとβを用いたパラメトリック二分木ラベリング方式を適用し、暗号化された画素を2つのグループ（G1：埋め込み可能、G2：非埋め込み可能）に分類する。
• G1に属する画素にビットリプレース法を用いて秘密データを埋め込み、利用可能なビット数はαおよびβに依存する。
• 画像全体の空間相関を活用することで補助情報のオーバーヘッドを最小限に抑え、ブロック単位の冗長性の必要性を低減する。
• 最小限の補助情報（例：ラベリングパラメータおよびビット位置）を保存することで、元の画像および秘密データの正確な復元を保証する。
• 分離可能復元をサポート：異なる権限を持つ受信者は、秘密データのみ、元の画像のみ、または両方を独立して抽出・復元可能である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ブロックベースの相関よりも、画像全体の空間相関をより効果的に活用することで、暗号化画像における埋め込み容量を向上させることができるか？
• RQ2 パラメトリック二分木ラベリング方式により、分離可能性と可逆性を維持したまま、より高い柔軟性のある埋め込みレートを実現できるか？
• RQ3 特に暗号化画像のPSNRおよびSSIMの観点から、本手法は最先端のRDHEI手法と比較して、埋め込みレートおよび画像品質で優れているか？
• RQ4 ブロック単位の処理を回避することで、補助情報のオーバーヘッドはどの程度低減されるか？

主な発見

• 提案手法IPBTL-RDHEIは、α=5およびβ=2の条件下でBOSSbaseおよびBOWS-2データセットにおいて最大2.9883 bppの埋め込みレートを達成し、先行手法を著しく上回る。
• 3つのデータセット全体での平均埋め込みレートは、BOSSbaseで2.5613 bpp、BOWS-2で2.5194 bpp、UCIDで2.2683 bppを記録し、一貫した高い性能を示す。
• 再構築されたすべての元の画像は、+∞ dBに近いPSNR値と1.0のSSIMを達成しており、誤りのない画像復元を確認できる。
• 暗号化画像は極めて低いPSNR（約6.88–9.52 dB）とSSIM（約0.03–0.07）を維持しており、明確な情報漏洩がないことを示し、強力なプライバシー保護を実現している。
• 本手法は、Yiらの[18]のブロックベース手法よりも平均および最大埋め込みレートで優れており、画像全体の相関活用と補助データの低減によるものである。
• 本方式は完全に分離可能である：秘密データおよび元の画像は独立してかつ完全に復元可能である。