ウェーブレット変換と
非線形適応信号処理を用いた
電子透かしの研究
ITプログラム
ノーベルコンピューティング プロジェクト(武藤研究室)
政策・メディア研究科 修士課程二年
直江健介
電子透かし
従来の手法
画像に対して周波数変換処理を行い、信号をスペクトラ
ム拡散方式を用いて埋め込む
本研究の概要
1.適応信号処理を用いた非対称鍵の生成により情報
秘匿を高度化
– 透かし情報を埋め込む際に必要になる情報と復元する際
に必要になる情報が同じではない
– 非線形適応信号処理システムにより透かし情報を復元
2.従来の電子透かし手法に比べ、少ない埋め込み情
報によって多くの情報の復元を可能
– 鍵生成に必要となる鍵ブロックの位置情報を埋め込む
3.DWTを用いることで局所的な周波数情報を取り込
んだ処理が可能
先行研究
●スペクトラム拡散を用いた電子透かし
コンテンツの信号を周波数変換し、特定のエリアの係数にP
N係数を掛け、スペクトラム拡散を行い透かし情報を埋め込む
→本研究では直接拡散時のPN係数の変わりに
非線形適応信号処理時に生成された鍵を用いる(秘匿性の向上)
●LVQ(学習ベクトル量子化)を用いた電子すかし
画像に対してはではなく、コードブックに透かし情報をエンコードする。
→本研究ではコードブックの変わりに、
非線形適応信号処理(Back Propagation)によって階層ネットワークに
透かし情報をエンコードする(透かし埋め込み後の画質の劣化防止)
提案手法の手順
埋め込み処理
1. 画像の周波数変換処理
2. 鍵穴ブロックと鍵穴の位置情報埋め込みブロックの選定
3. 鍵穴の位置情報の埋め込み
4. 鍵の生成
復元処理
5. 画像の周波数変換処理
6. 鍵穴の位置情報の取り出し
7. 4.で作った復号鍵を用いて透かし情報の復元
埋め込み1:鍵穴ブロックと
鍵穴の位置情報埋め込みブロックの選定
8
8x32
A
8x32
B
8
AC係数の行列
拡
大
1.鍵穴ブロックとしてA(7,3)を選択
2.鍵穴ブロックの位置情報を埋め込
むブロックとしてB(4,5)を選択
Bブロック
埋め込み2:鍵穴の位置情報の埋め込み
8
7
(30,35)
8
3
Bブロック
(28,3
3)
鍵穴となるブロック
の位置情報が
埋め込まれている
画素の位置
適応信号処理(3層 Back Propagation)
埋め込み3:鍵の生成
1.鍵穴ブロックに着目し
対角線のAC係数をBack
Propagationの入力とする
2.二値化した透かし情報をBack
Propagationの教師信号とする
(例:helloのh>10110101)
3.結合係数を復号鍵とする
鍵穴ブロックA
透かし情報の復元
A
B
透かし情報の入って
いる画像
ブロックA
1. 復号に必要となる鍵穴ブロックAの位置情報を持つブロックBの位置
を知っているためブロックAを探索可能
2. 鍵穴ブロックAの対角線上のAC系列を入力信号とし結合係数を用
いて出力すると透かし情報得ることが出来る
手法のまとめ:埋め込みと復号に使う情報(鍵)
1.埋め込む情報:
鍵穴ブロックの位置情報
2.透かし情報を復元する際に必要になる情報:
鍵である結合係数と鍵穴ブロックの位置情報が埋め
込まれている座標
実験1:透かし情報の認識率
透かし情報(ビット列):10110101
の復号実験
認識率
認識率
1
0.25
0.8
0.2
0.6
0.15
0.4
0.1
0.2
0.05
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
図1.透かし情報の入っているブ
ロックから復号(1byteのデータ)
bit
1
2
3
4
5
6
7
8
図2.まったく関係ないブロック
から復号(1byteのデータ)
bit
実験2:フィルタの耐性評価
透かし情報の入った画像にデジタルフィルタ
をかけた後に透かし情報を復号できるか
認識率
図1.フィルタ処理前の画像
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
図2.フィルタ処理後の画像
1 2 3 4 5 6 7 8
1byteのデータを抽出
bit
ハイパスフィルター処理後の認識率
手法の特徴と効果
•
特徴
–
–
•
適応信号処理によるエンコード
入力信号の位置情報の埋め込み
効果
–
–
–
少ない埋め込み情報から多くの情報を復号可能
画像の劣化を抑え、フィルタへの耐性を向上
スペクトラム拡散よりも、冗長性が高まる
Future Work
(修士論文に向けての課題)
• 周波数変換処理にウェーブレット変換
• Back Propagationの代わりにSupport
Vector Machineの利用
• パッチワーク法との連携により透かし情報
を画像全体へ拡散
• サンプルの増加と解析的な裏づけ
• 耐性評価
– ツール:Stirmark、UnZign
Appendix:DCTによる周波数変換処理
8x32
256
256
・・・
8x32
DCTによる
周波数変換処理
・
・
8
8
量子化
Appendix:量子化
a.
113
77
40
25
a.原画像の一部
73
59
48
48
34
36
41
49
25
20
13
14
245
177
112
48
-156 -80 -32 -27
b.
84
6
-16
0
23
116
102
22
30
16
11
3
120
66
38
22
(8×8画素)
82
49
39
19
b.DCT計算後
40
39
45
14
25
44
53
14
480
176
110
48
c.量子化テーブルで割った後
16
11
10
16
12
12
14
19
14
13
16
24
14
17
22
29
量子化テーブル
g.
-156 -84 -28 -19
f.
84
13
-16
0
28
119
110
29
30
16
11
3
-13
-7
-2
-1
e.ハフマン符号から復号
f.逆DCT計算後
-13
-7
-2
-1
c.
6
1
-1
0
2
7
5
1
g.復号された画像
d.ハフマン符号化
e.
6
1
-1
0
2
7
5
1
Appendix
評価項目
比較対象
提案方式
透かし情報の圧縮
ハフマン符号(8bit情報は 圧縮比が固定(8bitの情報を
3bitに圧縮で、埋め込むの 埋め込むのに2画素分16bit
に3画素分24bit必要)
必要)
画質と耐性
(画像への影響)
LVQ
秘匿性(スクランブル
による情報拡散大き
さ)
スペクトル拡散
情報拡散の大きさ
画像全域にある
8bit
2^8
局所的にある
適応信号システム
8bit
(10^m)^8*3
mは桁数
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修士 中間発表 (PowerPoint)