[論文レビュー] Prediction-error of Prediction Error (PPE)-based Reversible Data Hiding

Hanzhou Wu, Hongxia Wang+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 18, 2016

Advanced Steganography and Watermarking Techniques参考文献 19被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、予測誤差（PPE）を活用することで、グレースケール画像におけるペイロード-歪み性能を向上させる、新しい可逆的データ埋め込み（RDH）手法を提案する。隣接画素を用いた画素値の予測、局所的複雑度に基づく画素のソート、最適化されたパラメータを用いたPPEヒストグラムの適応的シフトにより、最先端技術と比較して優れた埋め込み効率と低い歪みを達成する。

ABSTRACT

This paper presents a novel reversible data hiding (RDH) algorithm for gray-scaled images, in which the prediction-error of prediction error (PPE) of a pixel is used to carry the secret data. In the proposed method, the pixels to be embedded are firstly predicted with their neighboring pixels to obtain the corresponding prediction errors (PEs). Then, by exploiting the PEs of the neighboring pixels, the prediction of the PEs of the pixels can be determined. And, a sorting technique based on the local complexity of a pixel is used to collect the PPEs to generate an ordered PPE sequence so that, smaller PPEs will be processed first for data embedding. By reversibly shifting the PPE histogram (PPEH) with optimized parameters, the pixels corresponding to the altered PPEH bins can be finally modified to carry the secret data. Experimental results have implied that the proposed method can benefit from the prediction procedure of the PEs, sorting technique as well as parameters selection, and therefore outperform some state-of-the-art works in terms of payload-distortion performance when applied to different images.

研究の動機と目的

• より高次の予測誤差を活用することで、可逆的データ埋め込み（RDH）におけるペイロード-歪み性能を向上させること。
• 従来のRDH手法が予測誤差（PE）に依存するという限界を克服し、新たな埋め込み領域として予測誤差の予測誤差（PPE）を導入すること。
• 局所的画素の複雑度に基づく適応的ソートとPPEヒストグラムシフトの最適化されたパrameter選択により、埋め込み歪みを低減すること。
• 標準テスト画像において、PSNRおよび埋め込み容量の観点から、最先端のRDH手法を上回る性能を達成すること。

提案手法

• 十字型の画素集合（クロスセット）の画素を、菱形形状の隣接画素パターン（ドットセット）を用いて予測し、各画素に対して予測誤差（PE）を生成する。
• 隣接画素のPEを用いてPEを予測することで、予測誤差の予測誤差（PPE）を計算する。
• 局所的複雑度に基づいて画素をソートし、複雑度が低い領域を優先して埋め込みを実施することで、歪みを最小限に抑える。
• PPEヒストグラム（PPEH）に適応的ヒストグラムシフト技術を適用し、最適なピーク-ゼロバインペアを特定する近似アルゴリズムを用いる。
• 動的かつ適切なシフトペアを特定する最適化されたパrameter選択アルゴリズムを採用し、変更された画素数を最小限に抑える。
• 補間に基づく予測とヒストグラムシフトを用いて、データを可逆的に埋め込み、元の画像の完全な再構成能力を維持する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 予測誤差の予測誤差（PPE）は、標準的な予測誤差（PE）よりも、可逆的データ埋め込みのためのより効果的なドメインとして機能できるか？
• RQ2 局所的複雑度に基づく画素のソートは、PPEベースのRDHにおける歪みと埋め込み効率にどのように影響を与えるか？
• RQ3 PPEヒストグラムシフトにおいて、歪みを最小限に抑えつつ、ペイロード容量を最大化する最適なパrameter選択戦略は何か？
• RQ4 提案手法は、既存の最先端RDH技術と比較して、どの程度ペイロード-歪み性能で優れているか？

主な発見

• 4つのテスト画像において、10,000ビットのペイロードで、提案手法は最先端手法と比較して平均1.16 dBのPSNR向上を達成した。
• 20,000ビットのペイロードで、提案手法は次に優れた手法と比較して平均0.78 dBのPSNR向上を達成した。
• 標準画像（Airplane, Lena, Baboon, Boat）において、Sachnevら、Hongら、Luoら、Liら、Hsuらの手法と比較して、ペイロードおよび歪み性能の両面で優れた性能を示した。
• PPEの使用と適応的ソートにより、特に低複雑度領域における埋め込み歪みが顕著に低減された。
• パrameter選択のための近似アルゴリズムは、最小限の計算コストで最適なピーク-ゼロバインペアを的確に同定できた。
• データ抽出後に元の画像がビット単位で完全に再構成可能であることが確認され、完全な可逆性が維持された。