[論文レビュー] Robust LSB watermarking optimized for local structural similarity

Amin Banitalebi Dehkordi, Said Nader Esfahani+1 more|arXiv (Cornell University)|May 17, 2011

Advanced Steganography and Watermarking Techniques参考文献 16被引用数 21

ひとこと要約

本稿では、構造的類似度（SSIM）を最適化対象とした適応的LSBウェークメイキング方式を提案する。この手法により、見えにくさを保ちながら耐性と容量を向上させた。SSIMのしきい値に基づき、ブロック単位で動的にウェークメイキングを実行することで、従来のMSEに基づく手法に比べて性能が向上し、さまざまな攻撃に対しても高い抽出精度を維持する。

ABSTRACT

Growth of the Internet and networked multimedia systems has emphasized the need for copyright protection of the media. Media can be images, audio clips, videos and etc. Digital watermarking is today extensively used for many applications such as authentication of ownership or identification of illegal copies. Digital watermark is an invisible or maybe visible structure added to the original media (known as asset). Images are considered as communication channels when they are subject to a watermark embedding procedure so in the case of embedding a digital watermark in an image, the capacity of the channel should be considered. There is a trade-off between imperceptibility, robustness and capacity for embedding a watermark in an asset. In the case of image watermarks, it is reasonable that the watermarking algorithm should depend on the content and structure of the image. Conventionally, mean squared error (MSE) has been used as a common distortion measure to assess the quality of the images. Newly developed quality metrics proposed some distortion measures that are based on human visual system (HVS). These metrics show that MSE is not based on HVS and has a lack of accuracy when dealing with perceptually important signals such as images and videos. SSIM or structural similarity is a state of the art HVS based image quality criterion that has recently been of much interest. In this paper we propose a robust least significant bit (LSB) watermarking scheme which is optimized for structural similarity. The watermark is embedded into a host image through an adaptive algorithm. Embedding will continue in each block of the host image until a certain level of threshold in the structural similarity is met. Various attacks examined on the embedding approach and simulation results revealed the fact that the watermarked sequence can be extracted with an acceptable accuracy after all attacks. In comparison to the original algorithm, the proposed method increases the capacity while the imperceptibility and robustness remain fix.

研究の動機と目的

• ウェークメイキングのための画像品質評価において、従来のMSEベースの歪み測定の限界を解決すること。
• HVS（人間視覚系）の知覚に合わせてSSIMを品質指標として用いることで、ウェークメイキングの性能を向上させること。
• LSBベースのウェークメイキングにおける、見えにくさ、耐性、埋め込み容量のトレードオフを最適化すること。
• 局所的な画像構造に基づいて適応的に変化する埋め込みアルゴリズムを開発することにより、SSIMのしきい値を維持すること。

提案手法

• 平均二乗誤差（MSE）の代わりに、人間視覚の知覚をより正確に反映する構造的類似度（SSIM）を主な歪み指標として採用する。
• ホスト画像をブロックに分割し、埋め込み前の局所的SSIM値を計算して、知覚的影響を評価する。
• 事前に定義されたSSIMしきい値に達するまで、ブロック単位で逐次的にデータを埋め込む適応的LSBウェークメイキング戦略を適用する。
• 埋め込み中にSSIMレベルをモニタリングすることで、知覚的品質の劣化を防ぐ。
• 埋め込み強度を制御し、画像構造を維持するために、しきい値に基づく停止条件を設定する。
• さまざまな攻撃に対する耐性をシミュレーションで評価し、信頼性の高いウェークメイキング抽出を確認する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 SSIMは、LSBウェークメイキングの最適化において、MSEよりもより正確で、知覚的に関連性の高い指標として機能できるか？
• RQ2 局所的SSIMに基づく適応的埋め込みは、見えにくさと容量のバランスをどのように改善できるか？
• RQ3 提案手法は、一般的な画像処理攻撃に対してどの程度耐性を維持できるか？
• RQ4 SSIMを最適化することで、視覚的品質を損なわずに、より高い埋め込み容量を実現できるか？

主な発見

• 提案手法は、従来のLSB方式に比べてウェークメイキングの埋め込み容量を向上させた。
• アルゴリズムが埋め込み中にSSIMを定められたしきい値以上に保つため、見えにくさが維持された。
• さまざまな攻撃に対して耐性が維持され、シミュレーションでは正確なウェークメイキング抽出が報告された。
• 人間視覚系の特性に合わせたアプローチにより、従来のMSEベースの手法に比べて優れた性能を発揮した。