[論文レビュー] A Non-Blind Watermarking Scheme for Gray Scale Images in Discrete Wavelet Transform Domain using Two Subbands

Abdur R. Shahid, Shahriar Badsha+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 12, 2012

Advanced Steganography and Watermarking Techniques参考文献 9被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、グレースケール画像のための非ブラインド水 Stamming方式を提案する。この手法は、離散ウェーブレット変換（DWT）ドメインにおいて、SPIHTに基づく係数選択後にLH2およびHL2サブバンドの最も顕著な係数に2値の水 Stammingを埋め込む。 perceptual透明性を確保するためにノイズ可視性関数（NVF）を活用し、一般的な画像攻撃に対して高い耐性を示す。実験結果により、強い不可視性と耐性が確認された。

ABSTRACT

Digital watermarking is the process to hide digital pattern directly into a digital content. Digital watermarking techniques are used to address digital rights management, protect information and conceal secrets. An invisible non-blind watermarking approach for gray scale images is proposed in this paper. The host image is decomposed into 3-levels using Discrete Wavelet Transform. Based on the parent-child relationship between the wavelet coefficients the Set Partitioning in Hierarchical Trees (SPIHT) compression algorithm is performed on the LH3, LH2, HL3 and HL2 subbands to find out the significant coefficients. The most significant coefficients of LH2 and HL2 bands are selected to embed a binary watermark image. The selected significant coefficients are modulated using Noise Visibility Function, which is considered as the best strength to ensure better imperceptibility. The approach is tested against various image processing attacks such as addition of noise, filtering, cropping, JPEG compression, histogram equalization and contrast adjustment. The experimental results reveal the high effectiveness of the method.

研究の動機と目的

• グレースケール画像において、高い不可視性と耐性を確保する非ブラインド水 Stamming技術の開発。
• ウェーブレット係数の階層的構造を活用し、最適な水 Stamming埋め込み位置を特定すること。
• ノイズ、フィルタリング、JPEG圧縮などの一般的な画像処理攻撃に対する耐性の向上。
• ノイズ可視性関数（NVF）を統合して、適応的な埋め込み強度を実現し、知覚的透明性を確保すること。
• さまざまな歪み下での包括的な実験的評価を通じて、手法の有効性を検証すること。

提案手法

• ホストグレースケール画像を、離散ウェーブレット変換（DWT）を用いて3レベルに分解し、LH3、LH2、HL3、HL2サブバンドに焦点を当てる。
• 階層的木構造における集合分割（SPIHT）アルゴリズムを用いて、LH2およびHL2サブバンド内の顕著なウェーブレット係数を同定する。
• LH2およびHL2サブバンドからの最も顕著な係数を、2値水 Stammingの埋め込み位置として選択する。
• ノイズ可視性関数（NVF）を用いて埋め込み強度を調整し、知覚的透明性を確保する。
• 水 Stamming埋め込みは、水 Stammingビット値に応じて選択された顕著な係数を変更することによって実行される。
• 水 Stamming抽出は非ブラインドであり、元のホスト画像の存在を必要とする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 顕著なウェーブレット係数を効率的に選択することで、不可視性と耐性の両立を達成するにはどうすればよいか？
• RQ2 ノイズ可視性関数（NVF）の使用が、水 Stammingプロセスにおける知覚的透明性をどの程度向上させるか？
• RQ3 ノイズ、フィルタリング、JPEG圧縮などの一般的な画像処理攻撃に対して、提案手法はどの程度耐性を示すか？
• RQ4 SPIHTによるウェーブレット係数の階層的構造を活用することで、DWTドメインにおける非ブラインド水 Stammingの性能は向上するか？
• RQ5 提案された水 Stammingフレームワークにおいて、不可視性と耐性のトレードオフはどのようなものか？

主な発見

• ノイズ可視性関数の使用により、人間の視覚感受性に基づいた適応的埋め込み強度が実現され、高い不可視性が達成された。
• 加法的ノイズ、中央値フィルタリング、クロッピング、JPEG圧縮、ヒストограм等倣、コントラスト調整などのさまざまな攻撃後でも、水 Stammingは検出可能である。
• SPIHTに基づく係数選択により、顕著な係数のみが使用されるため、耐性が向上し、歪みが低減される。
• JPEG圧縮に対しても強い耐性を示し、高圧縮比下でも水 Stammingの整合性が維持される。
• 実験結果により、元のホスト画像を用いて水 Stammingが正常に抽出されたことから、非ブラインド性が検証された。
• 本手法は、不可視性と耐性のバランスを適切に達成しており、テストされた攻撃シナリオにおいて、従来のDWTベース水 Stamming手法を上回る性能を示した。