[논문 리뷰] A Session Based Blind Watermarking Technique within the NROI of Retinal Fundus Images for Authentication Using DWT, Spread Spectrum and Harris Corner Detection

Nilanjan Dey, Moumita Pal외 1명|arXiv (Cornell University)|2012. 09. 01.

Advanced Steganography and Watermarking Techniques참고 문헌 11인용 수 33

한 줄 요약

이 논문은 DWT, 스프레드 스펙트럼, 하리스 코너 검출을 사용하여 망막 도말 사진에 세션 기반의 블라인드 워터마킹 기법을 제안하여 의료 영상의 무결성을 유지하면서도 신원 확인 기능을 보장한다. 의사소통되지 않는 영역(NROI) 내에서 HH 대역에 워터마크를 임베딩함으로써, 가짜 난수 시퀀스와 세션 키를 사용하여 고도로 정밀한 인식 불가능성(PSNR > 40 dB)과 강력한 내성(correlation)을 달성하며, 원본 영상이 없이도 블라인드 추출이 가능하여 강력한 신원 확인 능력을 확보한다.

ABSTRACT

Digital Retinal Fundus Images helps to detect various ophthalmic diseases by detecting morphological changes in optical cup, optical disc and macula. Present work proposes a method for the authentication of medical images based on Discrete Wavelet Transformation (DWT) and Spread Spectrum. Proper selection of the Non Region of Interest (NROI) for watermarking is crucial, as the area under concern has to be the least required portion conveying any medical information. Proposed method discusses both the selection of least impact area and the blind watermarking technique. Watermark is embedded within the High-High (HH) sub band. During embedding, watermarked image is dispersed within the band using a pseudo random sequence and a Session key. Watermarked image is extracted using the session key and the size of the image. In this approach the generated watermarked image having an acceptable level of imperceptibility and distortion is compared to the Original retinal image based on Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) and correlation value.

연구 동기 및 목표

• 의료 진단에 사용되는 망막 도말 영상에 대해 안전하고 인식 불가능한 워터마킹 기법을 개발하기.
• 워터마킹이 임상적으로 중요한 영역(ROI)에 영향을 주지 않도록 하기 위해 비영역(Non-Region of Interest, NROI)에 집중함으로써 영향을 최소화하기.
• 원본 영상이 필요 없이 세션 키를 사용하여 블라인드 워터마크 추출을 가능하게 하여 검증 과정을 단순화하기.
• 높은 영상 품질과 원본 워터마크 및 추출된 워터마크 간의 강력한 상관관계를 유지하여 신뢰할 수 있는 신원 확인을 보장하기.

제안 방법

• 메서드는 망막 도말 영상을 하위대역으로 분해하기 위해 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform, DWT)을 적용하며, 워터마크 임베딩에 초점을 맞춘 고주파-고주파(High-High, HH) 하위대역을 활용한다.
• 가짜 난수 시퀀스를 사용하여 선택된 NROI 영역 내에서 워터마크 신호를 확산시켜 시각적 왜곡을 최소화한다.
• 세션 키를 사용하여 임베딩 과정을 제어함으로써, 동일한 키를 가진 사용자만이 워터마크를 추출할 수 있도록 보장한다.
• 하리스 코너 검출을 통해 NROI 내에서 안정적이고 중복되지 않는 영역을 식별하여 최적의 워터마크 배치를 안내한다.
• 동일한 세션 키와 영상 크기를 사용하여 원본 영상이 없이도 블라인드 방식으로 워터마크 추출을 수행한다.
• 성능 평가를 위해 PSNR와 원본 워터마크 및 추출된 워터마크 간의 상관계수를 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 임상적으로 중요한 영역이나 진단 정확도에 영향을 주지 않으면서 망막 도말 영상에 워터마킹을 어떻게 통합할 수 있는가?
• RQ2 인식 불가능성과 내성 확보를 위해 영상 내에서 워터마킹을 삽입할 최적의 위치는 어디인가?
• RQ3 원본 영상에 접근하지 않더라도 세션 키를 사용하여 어떻게 안전하게 블라인드 워터마크 추출을 달성할 수 있는가?
• RQ4 제안된 방법이 영상 품질을 얼마나 잘 유지하고, 워터마크 추출 시 높은 상관관계를 유지하는가?
• RQ5 DWT, 스프레드 스펙트럼, 하리스 코너 검출의 통합이 워터마킹 시스템의 보안성과 신뢰성에 어떻게 기여하는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 40 dB를 초과하는 높은 PSNR 값을 달성하여 워터마킹된 망막 영상에서 강력한 인식 불가능성과 최소한의 왜곡을 보여준다.
• 원본 워터마크와 추출된 워터마크 간의 상관계수는 1.0에 가까워 정확하고 신뢰할 수 있는 블라인드 복원을 입증한다.
• 세션 키의 사용으로 인해 오직 인증된 사용자만이 워터마크를 추출할 수 있어 보안성과 접근 제어가 향상된다.
• DWT 도메인의 HH 하위대역에 워터마크를 삽입하는 방식은 시각적으로 중요한 영역인 시신경두와 망막 중심부와의 간섭을 효과적으로 피한다.
• 하리스 코너 검출의 통합을 통해 NROI 내에서 안정적이고 중복되지 않는 영역을 강력하게 선별할 수 있어 임베딩 효율성과 내성 확보에 기여한다.
• 이 방법은 인식 불가능성, 내성, 보안성의 균형을 잘 유지하여 원격의료 및 디지털 아카이빙 분야에서 의료 영상 신원 확인에 적합하다.