[論文レビュー] Reversible Data Hiding in Encrypted Images Based on Bit-plane Compression of Prediction Error

Youqing Wu, Wenjing Ma+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 8, 2020

Advanced Steganography and Watermarking Techniques参考文献 32被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、予測誤差の共同ビットプレーン圧縮を活用して埋め込み容量を最大化する、暗号化画像における高容量な可逆的データホーディング（RDHEI）手法を提案する。予測誤差のビットプレーンを暗号化前に再配置および共同符号化することで、データ埋め込みに割り当てる領域をより多く確保し、標準データベース上で平均3.763 bppの埋め込みレートを達成し、最先端の手法を上回る性能を発揮する。

ABSTRACT

As a technology that can prevent the information from being disclosed, the reversible data hiding in encrypted images (RDHEI) acts as an important role in privacy protection and information security. To make use of the image redundancy and further improve the embedding performance, a high-capacity RDHEI method based on bit-plane compression of prediction error is proposed in this paper. Firstly, the whole prediction error is calculated and divided into blocks of the same size. Then, the content owner rearranges the bit-plane of prediction error by block and compresses the bitstream with the joint encoding algorithm to reserve room. Finally, the image is encrypted and the information can be embedded into the reserved room. On the receiver side, the information extraction and the image recovery are performed separably. Experimental results show that the proposed method brings higher embedding capacity than state-of-the-art RDHEI works.

研究の動機と目的

• 既存の暗号化画像における可逆的データホーディング（RDHEI）手法における埋め込み容量の制限を解消すること。
• データが暗号化された状態でも元の画像が機密性を保たれるように、画像のプライバシーを保護すること。
• 異なる鍵を用いて情報抽出と画像回復を分離可能にすることで、実用的応用性を高めること。
• 予測誤差のビットプレーン圧縮を通じて、画像の冗長性をより効果的に活用すること。
• 効率的な共同符号化により暗号化領域に余剰空間を確保することで、埋め込み容量を向上させること。

提案手法

• 予測子を用いて元画像の各画素の予測誤差を計算する。
• 予測誤差をブロックに分割し、各ブロックのビットプレーンを再配置することで圧縮効率を向上させる。
• ハフマン符号化とランレングス符号化を組み合わせた共同符号化アルゴリズムを適用し、ビットストリームのサイズを最小限に抑える。
• 圧縮されたビットストリームを用いて、暗号化の前に画像に埋め込み用の領域を確保する。
• 対称暗号化方式を用いて画像を暗号化し、確保された領域を埋め込みに維持する。
• 受信側では、まず埋め込まれたデータを抽出し、同じ鍵と復圧縮プロセスを用いて画像を回復する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 予測誤差の共同ビットプレーン圧縮は、RDHEIにおける埋め込み容量を顕著に増加させ得るか？
• RQ2 提案手法は、埋め込みレートと再構成可能性の観点で、最先端のRDHEI技術と比較してどのように差をつけるか？
• RQ3 共同符号化アルゴリズムは、個別符号化と比較して、どの程度圧縮効率を向上させるか？
• RQ4 セキュリティや容量を損なわせることなく、分離可能なデータ抽出と画像回復を実現できるか？
• RQ5 埋め込みおよび復号後、高品質な画像と完全な再構成性を維持できるか？

主な発見

• BOSSBaseデータベース上での平均埋め込みレートは3.763 bppに達し、既存の最良手法を0.081 bpp上回っている。
• BOWS-2データベースでは、平均埋め込みレートが3.642 bppに達し、最先端技術を0.147 bpp上回っている。
• LenaおよびBaboonのテスト画像では、それぞれ3.15 bppおよび1.526 bppの埋め込みレートを達成しており、高い容量を示している。
• 本手法は完全な再構成性を確保しており、MSE = 0およびSSIM = 1であるため、正確な画像回復が確認された。
• 共同符号化アルゴリズムは、短いおよび長いビットストリングパターンを活用してビットプレーンを効果的に圧縮し、個別符号化戦略を上回っている。
• 本手法は複雑なテクスチャにおいても高い性能を維持しており、不正な画素（例：参照画素やオーバーフロー画素）の影響を最小限に抑えている。