JP4752012B2 - Information hiding method and information hiding apparatus - Google Patents
Information hiding method and information hiding apparatus Download PDFInfo
- Publication number
- JP4752012B2 JP4752012B2 JP2007525491A JP2007525491A JP4752012B2 JP 4752012 B2 JP4752012 B2 JP 4752012B2 JP 2007525491 A JP2007525491 A JP 2007525491A JP 2007525491 A JP2007525491 A JP 2007525491A JP 4752012 B2 JP4752012 B2 JP 4752012B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- axis
- computer
- image
- component
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 85
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 89
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 40
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 claims description 30
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 5
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 17
- 230000006870 function Effects 0.000 description 13
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 10
- 238000013144 data compression Methods 0.000 description 10
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 9
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 9
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 4
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 3
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 3
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 3
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000006837 decompression Effects 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T9/00—Image coding
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Editing Of Facsimile Originals (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
Description
本発明は、一の座標系上で示されている空間の点の位置等を別の座標系上で示す座標変換に関し、特に、データ圧縮及び情報ハイディングに適した座標変換に関する。 The present invention relates to coordinate transformation that shows the position of a point in a space shown on one coordinate system on another coordinate system, and more particularly to coordinate transformation suitable for data compression and information hiding.
対象データをデータ圧縮するために主成分変換が用いられている。たとえば、特開平１−２６４０９２号公報に開示されるカラー画像の圧縮符号化方式に主成分変換が用いられている。この背景技術のカラー画像の圧縮符号化方式は、カラー画像を小領域に分割し、各小領域に含まれる画素のRGB信号に対する主成分分析を行い、その結果得られる各画素の第１主成分のスコアに基づき、各画素を２クラスに分けることによって、各小領域を２色で近似する。このように背景技術のカラー画像の圧縮符号化方式によれば、カラー画像データの圧縮が、少ないメモリと計算時間によって実現することができる。 Principal component transformation is used to compress the target data. For example, principal component conversion is used in the color image compression encoding method disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 1-264092. In this background art color image compression coding method, a color image is divided into small regions, a principal component analysis is performed on RGB signals of pixels included in each small region, and a first principal component of each pixel obtained as a result is obtained. Each small region is approximated by two colors by dividing each pixel into two classes based on the score of. As described above, according to the color image compression encoding method of the background art, the compression of the color image data can be realized with a small memory and calculation time.
情報ハイディングは透かし技術やステガノグラフィ技術の総称であり、外に表れた情報は原データ（原画像）と呼ばれ、外には表れない情報は秘密データと呼ばれる。情報ハイディング手法は、原画像の実空間上において秘密データを埋め込む手法と、原画像の周波数空間上において秘密データを埋め込む手法とに大別できる。埋め込み後の流通用画像に対して圧縮等の処理を施されても原画像の比較的影響を受けにくい特定の周波数帯に秘密データを埋め込むことが可能であるという観点から、前者に比べ後者は秘密データの情報を隠蔽する能力がある。前者は、原画像のエッジ部分等を操作して秘密データを埋め込む工夫が必要となる。後者は、秘密データを埋め込むべき原画像の周波数帯の決定が必要となる。また、RGB・カラーの原画像を用いた情報ハイディング手法も提案されている。原画像の情報量の観点から、カラー原画像を用いた情報ハイディングは、非カラー原画像を用いた情報ハイディングに比べ秘密データの情報を隠蔽する能力がある。カラーの原画像を用いた情報ハイディングは、原画像のある成分に対して秘密データを埋め込む手法が用いられる。例えば、原画像のG成分に秘密データを埋め込む手法が採用される。したがって、原画像のG成分に秘密データを埋め込む場合、原画像のR成分およびB成分の情報は使用しないことになる。 Information hiding is a general term for watermarking technology and steganography technology. Information that appears outside is called original data (original image), and information that doesn't appear outside is called secret data. Information hiding methods can be broadly classified into a method of embedding secret data in the real space of the original image and a method of embedding secret data in the frequency space of the original image. From the viewpoint that it is possible to embed secret data in a specific frequency band that is relatively unaffected by the original image even if processing such as compression is applied to the embedded distribution image, the latter is compared to the former Ability to conceal confidential data information. The former requires a device for embedding secret data by manipulating the edge portion of the original image. The latter requires the determination of the frequency band of the original image in which the secret data is to be embedded. An information hiding technique using RGB / color original images has also been proposed. From the viewpoint of the information amount of the original image, the information hiding using the color original image has the ability to conceal the information of the secret data compared to the information hiding using the non-color original image. Information hiding using a color original image uses a method of embedding secret data in a certain component of the original image. For example, a method of embedding secret data in the G component of the original image is adopted. Therefore, when the secret data is embedded in the G component of the original image, the information on the R component and the B component of the original image is not used.
ウェーブレット多重解像度解析に基づく情報ハイディングも従来手法である。多重解像度解析を画像に施すと、縦横高周波成分(HH)、縦高周波成分・横低周波成分(HL)、縦横低周波成分(LL)、縦低周波成分・横高周波成分(LH)の各成分画像に分解され、この分解を任意の段階まで繰り返し、逆に、これらの分解画像から原画像を再構成することもできるが、この多重解像度解析における任意のレベル（段階）の任意の分解成分画像を秘密画像、秘密データとして埋め込み、その後再構成すると、原画像と遜色の殆どない画像が生成できる。これを流通画像として、たとえば、秘密画像に著作権表示画像を用いておけば、原画像の著作権を主張できる。また、その際、秘密画像を埋めこむ位置(レベルと分解成分)が見破られると秘密画像としてのコピーライトを消去されたり、改ざんされたりすることがある。これに対処するために情報ハイディングの前処理として主成分変換を施し、原画像の主成分座標を知り得るのは、原画像を所有している著作者のみであることから、著作権を守る方法も発明されている。
背景技術は以上のように構成され、データ圧縮、情報ハイディングに用いる座標変換として主成分変換が用いられ一定の効果を上げ、主成分座標はカラーの原画像の3原色の座標軸における画素の分布を多次元正規分布等の凸関数により表現される分布であれば、主成分変換により最も効率の良い座標変換が可能であるものの、一般に凸関数で表現できるような分布を示す画像は少なく、かような凸関数以外の関数にあっては主成分変換では対象データに合致した座標変換を実現することが難しいという課題を有する。 The background technology is configured as described above. Principal component transformation is used as the coordinate transformation used for data compression and information hiding, and it has a certain effect. The principal component coordinates are the distribution of pixels on the coordinate axes of the three primary colors of the color original image. Is a distribution expressed by a convex function such as a multidimensional normal distribution, the most efficient coordinate transformation is possible by principal component transformation, but generally there are few images that show a distribution that can be expressed by a convex function. Such a function other than a convex function has a problem that it is difficult to realize coordinate transformation that matches target data by principal component transformation.
本発明は任意の画像等の対象データの座標変換における変換効率が最大となる座標変換に関する技術を提供することを目的とする。また、この座標変換を用いたデータ圧縮方法を提供することも目的とする。さらにまた、原画像である多バンド画像のいずれかのバンド画像に秘密データを埋め込む手法の欠点を克服する目的のため、適切な座標変換を伴う多重解像度解析に基づく多バンド画像を用いた情報ハイディング方法を提供することを目的とする。 It is an object of the present invention to provide a technique related to coordinate conversion that maximizes the conversion efficiency in the coordinate conversion of target data such as an arbitrary image. Another object of the present invention is to provide a data compression method using this coordinate transformation. Furthermore, for the purpose of overcoming the drawbacks of the method of embedding secret data in any band image of the original multi-band image, the information high-level using multi-band image based on multi-resolution analysis with appropriate coordinate transformation is used. The purpose is to provide a ding method.
主成分分析の結果としての第１主成分軸に基づいて座標変換を行うと第１主成分画像に含まれる情報量は、全体の情報に占める割合が十分でなく、分布に最適な座標軸に基づき座標変換を行なって変換後の第１軸成分が最大の情報量を有するようにする。 When coordinate transformation is performed based on the first principal component axis as a result of the principal component analysis, the amount of information included in the first principal component image is not sufficient in the total information, and is based on the coordinate axis optimal for the distribution. Coordinate conversion is performed so that the converted first axis component has the maximum amount of information.
本発明に係る情報ハイディング方法は、コンピュータが対象データからデータ要素間距離が最も大きいデータ要素組を特定し、この特定されたデータ要素組を通過する第１軸を求める第１軸算出ステップと、コンピュータが対象データから求めた第１軸ないし第（ｓ−１）軸を用いて第ｓ軸を求める第ｓ軸算出ステップと、コンピュータが対象データから求めた前記第１軸ないし第ｓ軸を用いて各軸成分データを求める軸成分算出ステップと、コンピュータが各軸成分データの少なくとも１つに対して指定された角度で斜交座標変換を行う斜交座標変換ステップと、斜交座標変換された軸成分データに対して可逆なウェーブレット変換を行い、軸成分データの高周波成分に秘密データを埋め込む秘密データ埋込ステップと、コンピュータが当該秘密データ埋め込み後の軸成分データをウェーブレット逆変換するウェーブレット逆変換ステップと、コンピュータがウェーブレット逆変換後の軸成分データを前記指定された角度で斜交座標逆変換を行う斜交座標逆変換ステップと、コンピュータが各軸成分データから対象データを再構成する再構成ステップとを含むものである。ここで、ｓは２以上対象データの次元数以下の自然数である。
このように本発明においては、秘密データを抽出するためには原データである対象データを取得し、同様に各軸及び軸成分を求め、一の軸成分を選択してウェーブレット変換を必要回数行わなければならず、秘匿性が高く、且つ、原データとなる対象データと比べた場合にデータ品質が良い。また、指定する角度により斜交座標変換の結果が異なり、前記指定角度を知らなければ、例えば、原データである対象データを不正に第三者が取得した場合であっても秘密データを抽出することが困難であり、秘匿性が高い。
An information hiding method according to the present invention includes a first axis calculation step in which a computer specifies a data element set having the longest distance between data elements from target data, and obtains a first axis passing through the specified data element set; , computer and the s axis calculating step of calculating a first s axis using a first axis, second (s-1) axis obtained from the target data, the computer said first axis, second s-axis was calculated from the target data An axis component calculation step to obtain each axis component data using, an oblique coordinate conversion step in which the computer performs oblique coordinate conversion at an angle designated with respect to at least one of the axis component data, and oblique coordinate conversion is performed. performs reversible wavelet transform with respect to the axial component data, and private data embedding step for embedding the secret data to the high-frequency component of the axial component data, the computer is brought A wavelet inverse transform step of inverse wavelet transform the axial component data after embedding secret data, and oblique coordinate inverse transformation step performed by the computer in the oblique coordinate inverse transformation at an angle to the axis component data is the designated after the inverse wavelet transform And a reconstruction step in which the computer reconstructs the target data from each axis component data. Here, s is a natural number not less than 2 and not more than the number of dimensions of the target data.
As described above, in the present invention, in order to extract the secret data, the target data that is the original data is acquired, similarly, each axis and axis component are obtained, one axis component is selected, and wavelet transformation is performed as many times as necessary. It must be confidential and has high data quality when compared with the target data that is the original data. In addition, the result of the oblique coordinate conversion differs depending on the specified angle, and if the specified angle is not known, for example, even if a third party illegally acquires the target data that is the original data, the secret data is extracted. It is difficult and confidentiality is high.
本発明に係る情報ハイディング方法は、コンピュータが対象データを構成するデータ要素のうち最も近いデータ要素との距離が第１の閾値より大きいデータ要素を孤立点とみなして対象データから除去する孤立点除去ステップを含み、前記各ステップが、前記孤立点の除去後の対象データに基づいて、各処理を実行するものである。
このように本発明においては、予め対象データから特異部分のデータ要素を取り除いて第１軸を決定するために、特異部分のデータ要素を除いて情報の集中する第１軸を決定することができ、寄与率高く第１軸成分データを構成でき、このような第１軸成分に対して秘密データを埋め込むことで、データ品質が良く秘匿性の高い流通用対象データを生成することができる。
The information hiding method according to the present invention is an isolated point in which a computer considers a data element whose distance from the nearest data element among the data elements constituting the target data is larger than a first threshold as an isolated point and removes it from the target data. Including a removal step, and each step executes each process based on the target data after removal of the isolated points .
Thus, in the present invention, in order to determine a first axis to remove data elements of a specific portion from the pre-Me target data, to determine the first axis to focus the information except for data elements specific portion The first axis component data can be configured with a high contribution rate. By embedding secret data in such a first axis component, it is possible to generate distribution target data with high data quality and high secrecy.
なお、ステップの処理主体としてのコンピュータとしては、一つのコンピュータで処理してもよいし、それぞれのステップを複数のコンピュータを用いて処理することもできる。また、コンピュータを処理主体としているが、プロセッサと言い換えることもできる。
これら前記の発明の概要は、本発明に必須となる特徴を列挙したものではなく、これら複数の特徴のサブコンビネーションも発明となり得る。In addition, as a computer as the processing subject of the steps, the processing may be performed by one computer, or each step may be processed by using a plurality of computers. Further, although the computer is the main processing unit, it can also be called a processor.
These outlines of the invention do not enumerate the features essential to the present invention, and a sub-combination of these features can also be an invention.
２０ コンピュータ
２１ CPU
２２ メインメモリ
２３ ハードディスク
２４ CD-ROMドライブ
２５ ディスプレイ
２６ キーボード
２７ マウス
２８ LANカード20 Computer 21 CPU
22 Main memory 23 Hard disk 24 CD-ROM drive 25 Display 26 Keyboard 27 Mouse 28 LAN card
ここで、本発明は多くの異なる形態で実施可能である。したがって、下記の各実施形態の記載内容のみで解釈すべきではない。また、各実施形態の全体を通して同じ要素には同じ符号を付けている。
各実施形態では、主に方法について説明するが、所謂当業者であれば明らかな通り、本発明はコンピュータで使用可能なプログラム、システム及び装置としても実施できる。また、本発明は、ハードウェア、ソフトウェア、または、ソフトウェア及びハードウェアの実施形態で実施可能である。プログラムは、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、光記憶装置または磁気記憶装置等の任意のコンピュータ可読媒体に記録できる。さらに、プログラムはネットワークを介した他のコンピュータに記録することができる。Here, the present invention can be implemented in many different forms. Therefore, it should not be interpreted only by the description of the following embodiments. In addition, the same reference numerals are given to the same elements throughout the embodiments.
In each embodiment, the method will be mainly described. However, as will be apparent to those skilled in the art, the present invention can also be implemented as a program, system, and apparatus usable on a computer. In addition, the present invention can be implemented in hardware, software, or software and hardware embodiments. The program can be recorded on any computer-readable medium such as a hard disk, CD-ROM, DVD-ROM, optical storage device, or magnetic storage device. Furthermore, the program can be recorded on another computer via a network.
（本発明の第１の実施形態）
本発明の第１の実施形態に係る情報ハイディング方法について、図に基づき説明する。
図１は本実施形態に係る情報ハイディング方法をコンピュータで実行する場合のフローチャートである。この図１において本実施形態に係る情報ハイディング方法は、CPU２１が対象データとなる多バンド原画像の固有値及び固有ベクトルを演算し（ステップ１０１）、CPU２１がこの算出された固有値及び固有ベクトルを安全にハードディスク２３に記録し（ステップ１０２）、CPU２１が演算した固有値及び固有ベクトルにより多バンド原画像を主成分変換し（ステップ１１０）、CPU２１が主成分変換後の第１主成分画像に対して指定された角度θでの斜交座標変換し（ステップ１２０）、CPU２１がこの斜交座標変換したデータを可逆なウェーブレット変換し（ステップ１３０）、CPU２１が可逆なウェーブレット変換後の高周波成分に秘密データである秘密画像を埋め込み（ステップ１４０）、CPU２１が埋め込み後可逆なウェーブレット逆変換を行い（ステップ１５０）、CPU２１が前記指定されたθで斜交座標逆変換し（ステップ１６０）、CPU２１が固有値及び固有ベクトルにより他の主成分画像と供に主成分逆変換し（ステップ１７０）て流通用対象データである流通用多バンド画像を生成する構成である。(First embodiment of the present invention)
An information hiding method according to the first embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a flowchart when the information hiding method according to the present embodiment is executed by a computer. In FIG. 1, in the information hiding method according to the present embodiment, the CPU 21 calculates eigenvalues and eigenvectors of the multi-band original image as the target data (step 101), and the CPU 21 safely uses the calculated eigenvalues and eigenvectors on the hard disk. 23 (step 102), the multiband original image is subjected to principal component transformation using the eigenvalues and eigenvectors calculated by the CPU 21 (step 110), and the CPU 21 designates the angle specified for the first principal component image after the principal component transformation. The oblique coordinate transformation at θ is performed (step 120), the CPU 21 performs reversible wavelet transformation on the data obtained by the oblique coordinate transformation (step 130), and the CPU 21 performs the reversible wavelet transformation on the high-frequency component after the reversible wavelet transformation. Is embedded (step 140), and the CPU 21 performs reversible wavelet inverse transformation after embedding. (Step 150), the CPU 21 performs oblique coordinate inverse transformation with the designated θ (Step 160), and the CPU 21 performs principal component inverse transformation together with other principal component images using the eigenvalues and eigenvectors (Step 170) for distribution. It is the structure which produces | generates the distribution multiband image which is object data.
図２は本実施形態の方法を実行するコンピュータ２０のハードウェア構成の一例である。本実施形態では、CPU(Central Processing Unit)２１、メインメモリ２２、ハードディスク（HD:Hard Disk）２３、CD-ROMドライブ２４、ディスプレイ２５、キーボード２６、マウス２７及びLANカード２８をハードウェア構成とする一般的なパーソナルコンピュータを用いている。
情報ハイディングの一般的な流れは、第１に多バンド原画像のいずれかのバンド画像に対してウェーブレット分解を行い、第２にウェーブレット分解後の高周波成分に秘密画像を挿入し、第３にウェーブレット再構成により情報ハイディング画像を生成するといったものである。ここで重要なのが、第１の「多バンド原画像のいずれかのバンド画像に対して」という点である。本実施形態では、多バンド原画像のエネルギー集中を実現する前処理として主成分変換が用いられるだけでなく、斜交座標変換も用いることで守秘性を向上させることができる。主成分変換は、直交変換の１種であり、逆変換可能である。斜交座標変換も逆変換可能である。また、本発明は、３バンド原画像でない多バンド原画像に適用することもでき、さらには、１バンド原画像にも適用することもできる。ただし、１バンド原画像に適用した場合には、１バンド原画像自体が第１主成分画像となってしまう。よって、ＨＳＩ変換等の３バンド原画像のみに適用可能な変換と比べ、主成分変換は柔軟に多バンド原画像に対応することができる。また、第１主成分画像に秘密画像をハイディングする理由は、第１主成分画像が多バンド原画像のエネルギーを最も集中させた画像だからであり、秘匿性が高い流通用対象データを生成することができるからである。FIG. 2 is an example of a hardware configuration of the computer 20 that executes the method of the present embodiment. In the present embodiment, a CPU (Central Processing Unit) 21, a main memory 22, a hard disk (HD: Hard Disk) 23, a CD-ROM drive 24, a display 25, a keyboard 26, a mouse 27, and a LAN card 28 have a hardware configuration. A general personal computer is used.
The general flow of information hiding is to first perform wavelet decomposition on one of the band images of the multi-band original image, secondly insert a secret image into the high-frequency component after wavelet decomposition, and thirdly An information hiding image is generated by wavelet reconstruction. What is important here is the first point “for any band image of the multi-band original image”. In the present embodiment, not only principal component transformation is used as preprocessing for realizing energy concentration of a multiband original image, but also confidentiality can be improved by using oblique coordinate transformation. Principal component transformation is one type of orthogonal transformation and can be inversely transformed. The oblique coordinate transformation can also be reversed. The present invention can also be applied to multiband original images that are not three-band original images, and can also be applied to one-band original images. However, when applied to a 1-band original image, the 1-band original image itself becomes the first principal component image. Therefore, the principal component transformation can flexibly cope with the multi-band original image as compared with the transformation applicable only to the three-band original image such as HSI transformation. The reason for hiding the secret image in the first principal component image is that the first principal component image is an image in which the energy of the multi-band original image is most concentrated, and the distribution target data with high confidentiality is generated. Because it can.
前記固有値及び固有ベクトルは、主成分分析における固有値及び固有ベクトルであって多バンド原画像から求められるものであり、分散共分散行列若しくは相関行列から特性方程式を用いて求める。この他の周知な固有値及び固有ベクトルを求める計算方法を適用することができることも明らかである。
固有値及び固有ベクトルを安全に記録するとは、多バンド原画像から算出した固有値及び固有ベクトルを第３者に知られないように記録することである。そのままハードディスク２３に記録するのではなく、暗号化して記録することが望ましい。固有値及び固有ベクトルを第３者に知られると、この固有値及び固有ベクトルを用いて流通用多バンド画像に対し主成分変換が容易に行なわれるからである。同様に、多バンド原画像自体も第三者に知られてはいけない。これは、多バンド原画像から固有値及び固有ベクトルを算出することができるからである。本発明では斜交座標変換を採用しており、この斜交座標変換はθにより変換後のデータの内容が異なるため、第三者に固有値及び固有ベクトルを知られたとしてもθを知られなければ秘密画像データを抽出することができない。したがって、固有値、固有ベクトル及びθが秘密画像データを抽出するためのキーとなる。The eigenvalues and eigenvectors are eigenvalues and eigenvectors in principal component analysis, which are obtained from a multiband original image, and are obtained from a variance-covariance matrix or correlation matrix using a characteristic equation. It is apparent that other known calculation methods for obtaining eigenvalues and eigenvectors can be applied.
The safe recording of eigenvalues and eigenvectors means recording the eigenvalues and eigenvectors calculated from the multiband original image so as not to be known to a third party. It is desirable not to record directly on the hard disk 23 but to record it encrypted. This is because when eigenvalues and eigenvectors are known to a third party, principal component transformation is easily performed on the multiband image for distribution using the eigenvalues and eigenvectors. Similarly, the multiband original image itself should not be known to a third party. This is because eigenvalues and eigenvectors can be calculated from the multiband original image. In the present invention, the oblique coordinate transformation is adopted, and since the content of the data after the transformation differs depending on θ, even if an eigenvalue and an eigenvector are known by a third party, θ must be known. Secret image data cannot be extracted. Therefore, the eigenvalue, eigenvector, and θ are keys for extracting the secret image data.
主成分変換は、前記固有値及び固有ベクトルから第１主成分への変換式を求め、この第１主成分への変換式に多バンド対象データを代入し、第１主成分データを求める。主成分変換を如何様に行うかは、”空間データの数理”（金谷
著、朝倉書店）、”画像処理アルゴリズム”（斎藤 著、近代科学社）、”データとデータ解析”（栗原 著、放送大学教育振興会）に詳述され、かかる分野では周知技術となっている。例えば、対象データから変換式の係数を求めるには、相関行列を用いる、分散共分散行列を用いる方法等がある。また、各主成分の寄与率は、各主成分の分散を変量の分散の合計で割ることにより求まる。
２次元空間における直交座標表現と斜交座標表現とは、次の関係を有する。In the principal component transformation, a conversion equation from the eigenvalue and the eigenvector to the first principal component is obtained, and the multiband object data is substituted into the conversion equation to the first principal component to obtain first principal component data. How to perform principal component transformation is "Mathematics of spatial data" (by Kanaya, Asakura Shoten), "Image processing algorithm" (by Saito, Modern Science), "Data and data analysis" (by Kurihara, broadcast) This is a well-known technology in this field. For example, in order to obtain a coefficient of a conversion formula from target data, there are a method using a correlation matrix, a method using a variance-covariance matrix, and the like. The contribution ratio of each principal component is obtained by dividing the variance of each principal component by the sum of the variances of the variables.
The orthogonal coordinate representation and the oblique coordinate representation in the two-dimensional space have the following relationship.
W=X+Ycos(θ)
Z=Ysin(θ)
したがって、この式を用いて指定された角度の斜交座標変換を行うことができる。当然であるが、uを指定してXとYの値を入力することでW、Zが求まり、逆に、uを指定W、Zの値を入力することでX、Yが求まる。したがって、前記したように斜交座標変換も逆変換可能な変換である。W = X + Ycos (θ)
Z = Ysin (θ)
Therefore, it is possible to perform oblique coordinate transformation of a specified angle using this equation. As a matter of course, W and Z are obtained by specifying u and inputting X and Y values, and conversely, X and Y are determined by inputting u and specifying W and Z values. Therefore, as described above, the oblique coordinate transformation is also a transformation that can be inversely transformed.
可逆なウェーブレット変換は信号を周波数分割するために用いられる。この周波数分割することをサブバンド分割という。可逆なウェーブレット変換に用いられる関数としては、Daubechies関数、Haar関数等がある。これら可逆なウェーブレット変換を如何様に行うかは、”ウェーヴレット ビギナーズガイド”（榊原
著、東京電機大学出版局）、”ウェーブレット画像解析”（新島 著、科学技術出版）、”ウェーブレット解析の基礎理論”（新井
著、森北出版）、”ウェーブレット解析による地球観測衛星データの利用方法”（新井／L. Jameson 著、森北出版）、”ウェーブレットによる信号処理と画像処理”（中野／山本／吉田 著、共立出版）、”ウェーブレット解析とフィルタバンク”（G. ストラング／T. グエン、培風館）に詳述され、また、画像処理の技術分野では周知技術となっている。なお、フーリエ変換はフーリエ変換の定義から観測信号とsin関数/cos関数のみを用いて演算され、ウェーブレット変換はこれら以外の関数を用いた演算が可能であり、第三者から見ると、どのような関数を使用していることを解析することが困難であり、秘匿性が高い変換である。ただし、フーリエ変換もウェーブレット変換も可逆的な変換であれば、適用することができる。また、直交ウェーブレット変換は可逆なウェーブレット変換の一種である。直交ウェーブレット変換は変換の係数と逆変換の係数とが同じであるのに対し、可逆なウェーブレット変換は両者の係数が必ずしも同一ではなく、この点から可逆なウェーブレット変換の方が秘密データの保護の観点から好ましい。本発明に適用できる変換は少なくとも可逆なウェーブレット変換であれば足り、その1つが双直交ウェーブレット変換である。なお、前記Daubechies関数を用いた可逆なウェーブレット変換及びHaar関数を用いた可逆なウェーブレット変換は、可逆なウェーブレット変換であると共に、直交ウェーブレット変換である。A reversible wavelet transform is used to frequency-divide the signal. This frequency division is called subband division. Examples of functions used for reversible wavelet transform include Daubechies function and Haar function. How to perform these reversible wavelet transforms is described in "Wavelet Beginners Guide" (Hagiwara, Tokyo Denki University Press), "Wavelet Image Analysis" (Niijima, Science and Technology Publishing), "Basic Theory of Wavelet Analysis "(Arai, Morikita Publishing)," How to use Earth observation satellite data by wavelet analysis "(Arai / L. Jameson, Morikita Publishing)," Signal processing and image processing by wavelet "(Nakano / Yamamoto / Yoshida, Kyoritsu Publishing), “Wavelet Analysis and Filter Bank” (G. Strang / T. Nguyen, Baifukan), and is a well-known technique in the field of image processing. The Fourier transform is calculated using only the observation signal and the sin function / cos function based on the definition of the Fourier transform, and the wavelet transform can be calculated using other functions. It is difficult to analyze the use of simple functions, and the conversion is highly confidential. However, the Fourier transform and the wavelet transform can be applied as long as they are reversible. Orthogonal wavelet transform is a kind of reversible wavelet transform. The orthogonal wavelet transform has the same transform coefficient and inverse transform coefficient, whereas the reversible wavelet transform does not necessarily have the same coefficient. From this point of view, the reversible wavelet transform is more effective in protecting secret data. It is preferable from the viewpoint. A transform applicable to the present invention is at least a reversible wavelet transform, and one of them is a bi-orthogonal wavelet transform. The reversible wavelet transform using the Daubechies function and the reversible wavelet transform using the Haar function are a reversible wavelet transform and an orthogonal wavelet transform.
以上、秘密画像をハイディングする説明を行ったが、次に、秘密データが埋め込まれている流通用多バンドデータから復号する方法について説明する。図３は本実施形態に係る情報ハイディング方法により生成された流通用対象データを復号する方法をコンピュータに実行させる場合のフローチャートである。背景技術では、単に、秘密データがハイディングされた多バンド画像の特定成分のみに対してウェーブレット分解を行うことにより実現されていた。本実施形態に係る情報ハイディングに対する復号においては、秘密データがハイディングされる前の多バンド原データに主成分変換を行った際の係数（パラメータともいい、通常固有ベクトルを係数として用いることができる）をCPU２１が読み出し（ステップ２０１）、CPU２１がこの係数を用いて主成分変換して（ステップ２１０）CPU２１が第１主成分データを指定されたθで斜交座標変換し（ステップ２２０）、CPU２１が変換後の第１主成分データに対して可逆なウェーブレット分解を行い（ステップ２３０）、CPU２１が高周波成分から秘密データを抽出（ステップ２４０）することにより実現される。本実施形態に係る情報ハイディングに対する復号は、秘密データをハイディングする前の多バンド原データに主成分変換を行った際の係数及び斜交座標変換でのθを知っている場合のみ複合が可能となる。すなわち、秘密データをハイディングする前の多バンド対象データにより、主成分変換の係数は異なる。θの指定は使用者の任意で行うことができる。ＨＳＩ変換等の係数は周知であるため、第３者が秘密データの情報を入手する可能性がある。また、背景技術では、多バンド対象データの特定成分のみに秘密データをハイディングするため、その特定成分に対してウェーブレット分解を行うことにより秘密データを第３者が入手する可能性がある。すなわち、各バンドデータに対してウェーブレット分解を行うことにより秘密データを第３者が入手する可能性がある。 Although the description of hiding the secret image has been described above, a method of decoding from the distribution multiband data in which the secret data is embedded will be described next. FIG. 3 is a flowchart in the case of causing a computer to execute a method for decrypting distribution target data generated by the information hiding method according to the present embodiment. In the background art, it has been realized simply by performing wavelet decomposition only on a specific component of a multiband image on which secret data is hidden. In the decoding for information hiding according to the present embodiment, a coefficient (also called a parameter, which is a normal eigenvector can be used as a coefficient when principal component transformation is performed on the multiband original data before the secret data is hidden. ) Is read by the CPU 21 (step 201), the CPU 21 performs principal component transformation using this coefficient (step 210), and the CPU 21 performs oblique coordinate transformation of the first principal component data by the designated θ (step 220). Is realized by performing reversible wavelet decomposition on the converted first principal component data (step 230), and the CPU 21 extracts secret data from the high frequency components (step 240). Decoding for information hiding according to the present embodiment is combined only when the coefficient when principal component transformation is performed on multiband original data before hiding secret data and θ in oblique coordinate transformation are known. It becomes possible. That is, the principal component conversion coefficient differs depending on the multiband target data before hiding the secret data. The designation of θ can be arbitrarily performed by the user. Since coefficients such as HSI conversion are well known, there is a possibility that a third party may obtain information on secret data. In the background art, since secret data is hidden only in a specific component of multiband target data, there is a possibility that a third party obtains the secret data by performing wavelet decomposition on the specific component. That is, there is a possibility that a third party obtains secret data by performing wavelet decomposition on each band data.
復号方法において、情報ハイディング時に使用した可逆なウェーブレット変換の変換係数と、多バンド原画像の固有値及び固有ベクトルは重要なものであり、秘密画像データを復号する権限なき者が復号できないように管理されている必要がある。ここで、復号時に使用する固有値及び固有ベクトルはあくまでも多バンド原画像から算出されるものであり、流通用多バンド画像から算出されるものではない。また、多バンド原画像から固有値及び固有ベクトルは算出することができるため、結果的に多バンド原画像も管理されている必要がある。したがって、周知の画像を多バンド原画像として採用することは、得策ではない。 In the decoding method, the reversible wavelet transform conversion coefficients used at the time of information hiding, the eigenvalues and eigenvectors of the multiband original image are important, and are managed so that unauthorized persons cannot decode the secret image data. Need to be. Here, the eigenvalues and eigenvectors used at the time of decoding are only calculated from the multiband original image, and are not calculated from the distribution multiband image. In addition, since eigenvalues and eigenvectors can be calculated from the multiband original image, it is necessary to manage the multiband original image as a result. Therefore, it is not a good idea to adopt a well-known image as a multiband original image.
このように本実施形態に係る情報ハイディング方法によれば、多バンド原画像の固有値及び固有ベクトルを算出し、この算出された固有値及び固有ベクトルを安全に記録し、算出された固有値及び固有ベクトルにより多バンド原画像を主成分変換し、指定されたθで斜交座標変換し、変換後の第１主成分データに対して可逆なウェーブレット変換し、可逆なウェーブレット変換後の高周波成分に秘密データを埋め込み、埋め込みの後可逆なウェーブレット逆変換を行い、指定されたθで斜交座標逆変換し、固有値及び固有ベクトルにより他の主成分データと供に主成分逆変換して流通用多バンド画像を生成するので、固有値及び固有ベクトル又は多バンド原データのどちらか判明しても、指定されるθが判明しなければ秘密データを復号することが困難であって秘匿性に優れると共に、エネルギーが一番集中している第１主成分データに対して秘密画像をハイディングする場合には特に秘匿性に優れることになる。 As described above, according to the information hiding method according to the present embodiment, the eigenvalues and eigenvectors of the multiband original image are calculated, the calculated eigenvalues and eigenvectors are safely recorded, and the multiband is calculated using the calculated eigenvalues and eigenvectors. Principal component transformation of original image, oblique coordinate transformation with specified θ, reversible wavelet transformation on the first principal component data after transformation, and embedding secret data in high frequency component after reversible wavelet transformation, Since reversible wavelet inverse transformation is performed after embedding, oblique coordinate inverse transformation is performed with the specified θ, and principal component inverse transformation is performed together with other principal component data using eigenvalues and eigenvectors to generate a multiband image for distribution. Even if either eigenvalues and eigenvectors or multiband original data are found, the secret data is decrypted if the designated θ is not found. It is excellent in secrecy and difficult, so that particularly excellent in secrecy in the case of hiding the secret image with respect to the first principal component data are concentrated energy most.
［ウェーブレット変換の補足］ ２次元信号に対してウェーブレット分解を行なうと４成分[１低周波成分(LL1成分)と３高周波成分(LH1成分・HL1成分・HH1成分)]が生成される。また、LL1成分に対してウェーブレット分解を行なうと４成分(LL2成分・LH2成分・HL2成分・HH2成分)がさらに生成される。可逆なウェーブレットを採用し、かつ、ウェーブレット分解後の４成分が存在すれば、誤差零で与えられた２次元信号は復元される。直交ウェーブレットは、可逆なウェーブレットの１種である。多重解像度解析に基づく情報ハイディング手法の概要を示す。情報ハイディングは、
1.多バンド原画像のいずれかのバンド画像に対してウェーブレット分解を行う
2.ウェーブレット分解後の高周波成分に秘密データを挿入する
3.ウェーブレット再構成により流通用画像を生成する
の手順で行われる。秘密データをHL1成分やHH1成分やHH2成分等に挿入することも可能である。秘密データを挿入する成分が変更可能であるということは、多重解像度解析に基づく情報ハイディングが秘密データの情報を保護する能力があるということである。ここで問題となるのが、情報ハイディングの手順１の「多バンド原画像のいずれかのバンド画像に対して」という点である。提案手法は、多バンド原画像のエネルギー集中を実現する前処理として主成分変換が用いられ、さらに、斜交座標変換を行って秘密データを第１主成分画像にハイディングする。また、提案手法は、３バンドの原画像ではない場合にも適用可能である。換言すると、提案手法はハイディングによる画質劣化を抑えることを目的として、多バンド原画像に対して主成分変換を行い、その第１主成分画像に秘密データをハイディングする。その際、斜交座標変換を行う。さらに、秘密データの復号法を説明する。秘密データがハイディングされる前の多バンド原画像に主成分変換を行った際の係数を用いて、流通用画像に対して第１主成分画像を構成し、その第１主成分画像に対してウェーブレット分解を行うことにより実現される。提案手法による秘密データの復号は、秘密データをハイディングする前の多バンド原画像に主成分変換を行った際の係数を知っている場合のみ復号可能である。すなわち、秘密データをハイディングする前の多バンド原画像により、主成分変換の係数は異なる。HSI変換等の係数は、周知のものである。変換係数が周知である場合、第３者が秘密データの情報を入手する可能性がある。[Supplement of wavelet transform] When wavelet decomposition is performed on a two-dimensional signal, four components [1 low frequency component (LL1 component) and 3 high frequency components (LH1 component, HL1 component, HH1 component)] are generated. Further, when wavelet decomposition is performed on the LL1 component, four components (LL2 component, LH2 component, HL2 component, HH2 component) are further generated. If a reversible wavelet is employed and there are four components after wavelet decomposition, a two-dimensional signal given with zero error is restored. An orthogonal wavelet is one type of reversible wavelet. The outline of the information hiding method based on multi-resolution analysis is shown. Information hiding
1. Perform wavelet decomposition on any band image of the multi-band original image
2. Insert secret data into high-frequency components after wavelet decomposition
3. The procedure is to create a distribution image by wavelet reconstruction. It is also possible to insert secret data into the HL1, HH1, and HH2 components. The fact that the component for inserting the secret data can be changed means that the information hiding based on the multi-resolution analysis has the ability to protect the information of the secret data. The problem here is the point “for any band image of the multi-band original image” in the procedure 1 of information hiding. In the proposed method, principal component transformation is used as preprocessing for realizing energy concentration of the multiband original image, and further, oblique coordinate transformation is performed to hide the secret data into the first principal component image. The proposed method can also be applied to cases where the original image is not a 3-band image. In other words, the proposed method performs principal component transformation on the multiband original image for the purpose of suppressing image quality degradation due to hiding, and hiding the secret data in the first principal component image. At that time, oblique coordinate transformation is performed. Further, a method for decrypting secret data will be described. A first principal component image is constructed for the distribution image using a coefficient obtained by performing principal component transformation on the multiband original image before the secret data is superimposed, and the first principal component image This is realized by performing wavelet decomposition. The decryption of the secret data by the proposed method can be performed only when the coefficient when the principal component transformation is performed on the multiband original image before hiding the secret data is known. That is, the coefficient of principal component conversion differs depending on the multiband original image before hiding the secret data. Coefficients such as HSI conversion are well known. If the conversion coefficient is known, there is a possibility that a third party obtains the information of the secret data.
［原データからの固有値及び固有ベクトルの再演算］ 本実施形態においては、対象データから固有値及び固有ベクトルを求め、記憶部に記録しているが、対象データが記録されていれば固有値及び固有ベクトルは再演算することもでき、必ずしも記憶部に記録しなくとも再演算により秘密データの抽出を行うことができる。 [Recalculation of Eigenvalues and Eigenvectors from Original Data] In this embodiment, eigenvalues and eigenvectors are obtained from the target data and recorded in the storage unit. If the target data is recorded, the eigenvalues and eigenvectors are recalculated. The secret data can be extracted by recalculation without being recorded in the storage unit.
（本発明の第２の実施形態）
本発明に係る情報ハイディング方法について図に基づいて説明する。本実施形態においても図２のコンピュータ２０で情報ハイディング方法を実行する。
図４は本実施形態に係る情報ハイディング方法をコンピュータで実行する場合のフローチャートである。この図４においては本実施形態に係る情報ハイディング方法は、CPU２１が対象データを構成するデータ要素のうち最も近いデータ要素との距離が第１の閾値より大きいデータ要素を孤立点とみなして対象データから除去し（ステップ３０１）、CPU２１が除去後対象データからデータ要素間距離が最も大きいデータ要素組を特定し、この特定されたデータ要素組を通過する第１軸を求め、第１軸から順に各軸を求め（ステップ３１０）、CPU２１が各軸から軸成分データを求め（ステップ３２０）、CPU２１が各軸成分データの少なくとも１つに対して可逆なウェーブレット変換を行い（ステップ３３０）、CPU２１が高周波成分に秘密データを埋め込み（ステップ３４０）、CPU２１が当該秘密データ埋め込み後にウェーブレット逆変換し（ステップ３５０）、CPU２１が各軸成分データから対象データを再構成する（ステップ３６０）構成である。(Second embodiment of the present invention)
An information hiding method according to the present invention will be described with reference to the drawings. Also in this embodiment, the information hiding method is executed by the computer 20 of FIG.
FIG. 4 is a flowchart when the information hiding method according to the present embodiment is executed by a computer. In FIG. 4, the information hiding method according to the present embodiment is based on the assumption that the CPU 21 regards a data element whose distance from the closest data element among the data elements constituting the target data is larger than the first threshold as an isolated point. The data is removed from the data (step 301), the CPU 21 specifies the data element set having the longest distance between the data elements from the target data after the removal, and obtains the first axis passing through the specified data element set. Each axis is obtained in order (step 310), the CPU 21 obtains axis component data from each axis (step 320), the CPU 21 performs reversible wavelet transform on at least one of the axis component data (step 330), and the CPU 21 Embeds secret data in the high frequency component (step 340), and the CPU 21 performs inverse wavelet transform after embedding the secret data (step 340). 50), CPU 21 reconfigures the target data from each axis component data (step 360) is configured.
前記ステップ３０１の前記孤立点の検出は、言い換えれば、各データ要素を中心とし第１の閾値を距離とする領域内に他のデータ要素が存在するか否かを検出することと同じである。２次元であれば円内に他のデータ要素があるか否かとなり、３次元であれば球内に他のデータ要素があるか否かということになる。図５は本実施形態に係る情報ハイディング方法の孤立点の検出の説明図である。図５中黒点がデータ要素（座標値）である。実線の円は他のデータ要素を含む円であり、点線の円は他のデータ要素を含まない円である。すなわち、点線の円の中心のデータ要素が孤立点となる。 In other words, the detection of the isolated point in the step 301 is the same as detecting whether or not another data element exists in a region centered on each data element and having a first threshold as a distance. If it is two-dimensional, it is whether there are other data elements in the circle, and if it is three-dimensional, it is whether there are other data elements in the sphere. FIG. 5 is an explanatory diagram of detection of isolated points in the information hiding method according to the present embodiment. In FIG. 5, black dots are data elements (coordinate values). A solid circle is a circle that includes other data elements, and a dotted circle is a circle that does not include other data elements. That is, the data element at the center of the dotted circle is an isolated point.
前記ステップ３１０の第１軸の決定は、孤立点が除去された状態の対象データ中のデータ要素を対象に行われ、図５では一点鎖線の端点がデータ要素組となる。第１軸が決定されると、第１軸と直交し、対象データの重心を通過する軸を第２軸とし、第１軸及び第２軸と直交し、対象データの重心を通過する軸を第３軸とし、以下同様に直交し対象データの重心を通過する軸を求める。３バンド対象データの場合には第１軸ないし第３軸までを求める。なお、対象データの重心は孤立点を含まない重心であってもよい。 The determination of the first axis in step 310 is performed on the data elements in the target data from which the isolated points have been removed, and in FIG. 5, the end point of the alternate long and short dash line is the data element set. When the first axis is determined, the axis orthogonal to the first axis and passing through the center of gravity of the target data is defined as the second axis, and the axis orthogonal to the first axis and the second axis and passing through the center of gravity of the target data is determined. In the same manner, an axis that is orthogonal and passes through the center of gravity of the target data is obtained. In the case of 3-band target data, the first to third axes are obtained. The centroid of the target data may be a centroid that does not include an isolated point.
ここで、重心としたが、主成分変換に準じて直交し、且つ、分散の大きさに基づき軸を求めるようにしてもよい。たとえば、第１軸を最大分散軸により特定し、第２軸を第１軸に直交し、且つ、第１軸の次に分散の大きいという条件に従い特定し、第３軸を第１軸及び第２軸に直交し、且つ、第２軸の次に分散の大きいという条件に従い特定し、以下同様に、第ｎ軸まで同様の条件で特定することもできる。この場合において、第１軸の決定を孤立点除去した対象データにより行うか否か、第１軸以降の決定を孤立点除去した対象データにより行うか否かを採ることができる。
軸が決定すると各軸毎に変換式の係数が決定され、かかる変換式に対象データを入力することで、軸成分データが求まる。Here, the center of gravity is used, but the axes may be obtained based on the principal component transformation and based on the magnitude of the variance. For example, the first axis is specified by the maximum dispersion axis, the second axis is orthogonal to the first axis, and is specified according to the condition that the dispersion is next to the first axis, and the third axis is determined by the first axis and the first axis. It can be specified according to the condition that it is orthogonal to the two axes and has the second largest dispersion after the second axis, and similarly, it can be specified under the same conditions up to the nth axis. In this case, it can be determined whether or not the determination of the first axis is performed based on the target data from which the isolated points are removed, and whether or not the determination on the first axis is performed based on the target data from which the isolated points are removed.
When the axis is determined, the coefficient of the conversion formula is determined for each axis, and the axis component data is obtained by inputting the target data to the conversion formula.
ウェーブレット変換ないしウェーブレット逆変換（ステップ３３０、ステップ３４０、ステップ３５０）は前記第１の実施形態と同様に実行される。例えば、第１軸成分にステップ３３０ないしステップ３５０を実行することで、秘密データが埋め込まれた第１軸成分データを再構成することができる。
ステップ３６０の対象データの再構成は、第１軸成分データ、第２軸成分データ、第３軸成分データをそれぞれの変換式を用いて連立方程式を解くことで再構成した対象データを求めることができる。Wavelet transformation or inverse wavelet transformation (step 330, step 340, step 350) is performed in the same manner as in the first embodiment. For example, by executing steps 330 to 350 on the first axis component, the first axis component data in which the secret data is embedded can be reconstructed.
The reconstruction of the target data in step 360 is to obtain the target data reconstructed by solving simultaneous equations using the respective conversion equations for the first axis component data, the second axis component data, and the third axis component data. it can.
図６は本実施形態に係る情報ハイディング方法により生成された流通用対象データを復号する方法をコンピュータに実行させる場合のフローチャートである。本実施形態に係る情報ハイディングに対する復号においては、秘密データがハイディングされる前の多バンド原データに各軸の変換式の係数（パラメータともいう。対象データがあればステップ３１０の処理により求めることができる。）をCPU２１が読み出し（ステップ４０１）、CPU２１がこの係数を用いて変換式に対象データを入力して（ステップ４１０）CPU２１が変換後の第１軸成分データに対して可逆なウェーブレット分解を行い（ステップ４２０）、CPU２１が高周波成分から秘密データを抽出（ステップ４３０）することにより実現される。 FIG. 6 is a flowchart in the case of causing a computer to execute a method for decrypting distribution target data generated by the information hiding method according to the present embodiment. In decoding for information hiding according to the present embodiment, coefficients (also referred to as parameters) of conversion equations for each axis are obtained by multi-band original data before the secret data is hiding. CPU 21 reads out (step 401), and CPU 21 inputs the target data to the conversion equation using this coefficient (step 410). CPU 21 is reversible with respect to the converted first axis component data. This is realized by performing decomposition (step 420) and the CPU 21 extracting secret data from the high frequency components (step 430).
［斜交座標変換の採用］ 本実施形態では、前記第１の実施形態で適用した斜交座標変換を適用することもでき、情報ハイディング方法においては図７に示すように前記ステップ３２０と前記ステップ３３０との間で斜交座標変換し（ステップ３７０）、同図７の前記ステップ３５０と前記ステップ３６０との間で斜交座標逆変換し（ステップ３８０）、図８に示すように前記ステップ４１０と前記ステップ４２０との間で斜交座標変換する（ステップ４４０）構成にすることもでき、斜交座標変換で指定可能な指定角度θにより高い秘密データの秘匿性を実現することができる。 [Adoption of oblique coordinate transformation] In this embodiment, the oblique coordinate transformation applied in the first embodiment can be applied. In the information hiding method, as shown in FIG. An oblique coordinate transformation is performed with respect to step 330 (step 370), and an oblique coordinate transformation is performed reversely between step 350 and step 360 of FIG. 7 (step 380), as shown in FIG. It is also possible to adopt a configuration in which oblique coordinate transformation is performed between Step 410 and Step 420 (Step 440), and high confidentiality of confidential data can be realized by a designated angle θ that can be designated by oblique coordinate transformation.
（本発明の第３の実施形態）
本発明の第３の実施形態に係るデータ圧縮方法について図に基づき説明する。本実施形態においても図２のコンピュータ２０でデータ圧縮方法を実行する。
図９は本実施形態に係るデータ圧縮方法及び展開方法をコンピュータで実行する場合のフローチャートである。この図９（ａ）において、本実施形態のデータ圧縮は、CPU２１が対象データを構成するデータ要素のうち最も近いデータ要素との距離が第１の閾値より大きいデータ要素を孤立点とみなして対象データから除去し（ステップ５０１）、CPU２１が除去後対象データからデータ要素間距離が最も大きいデータ要素組を特定し、この特定されたデータ要素組を通過する第１軸を求め、第１軸から順に各軸を求め（ステップ５１０）、CPU２１が各軸から少なくとも１つの軸成分データを除いて他の軸成分データを求める（ステップ５２０）構成である。(Third embodiment of the present invention)
A data compression method according to the third embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. Also in this embodiment, the data compression method is executed by the computer 20 of FIG.
FIG. 9 is a flowchart when the data compression method and decompression method according to this embodiment are executed by a computer. In FIG. 9A, the data compression of the present embodiment is performed by regarding the data element whose distance from the closest data element among the data elements constituting the target data is larger than the first threshold as an isolated point. The data is removed from the data (step 501), and the CPU 21 specifies the data element set having the longest distance between the data elements from the target data after the removal, finds the first axis passing through the specified data element set, and from the first axis Each axis is obtained in order (step 510), and the CPU 21 removes at least one axis component data from each axis to obtain other axis component data (step 520).
図９（ｂ）においてCPU２１が変換式の係数を読み出し（ステップ６０１）、CPU２１が求めた軸成分データ及び変換式から対象データを再構成することができる（ステップ６１０）。なお、変換式の係数は軸成分データと共に例えばヘッダ情報として一つのファイルを構成し、CPU２１がかかるファイルを読み出した場合に、ヘッダ情報から変換式の係数を読み出し、ステップ６１０を経て通常の例えば画像データ形式にしてディスプレイ２５に表示させる構成にすることもできる。本データ圧縮方法にも、斜交座標変換を適用することもでき、使用者がθを隠蔽することで、θを知っている者のみが対象データを再構成可能とすることもでき、データ圧縮の目的を果たしつつ秘匿性も実現することができる。 In FIG. 9B, the CPU 21 reads the coefficient of the conversion formula (step 601), and the target data can be reconstructed from the axis component data and the conversion formula obtained by the CPU 21 (step 610). The conversion formula coefficients together with the axis component data form one file as header information, for example. When the CPU 21 reads such a file, the conversion formula coefficients are read from the header information, and after passing through step 610, for example, a normal image The data format may be displayed on the display 25. In this data compression method, oblique coordinate transformation can also be applied, and by concealing θ by the user, only those who know θ can reconstruct the target data. Concealment can also be realized while fulfilling the purpose.
ステップ５０１の孤立点の除去は、前記第２の実施形態の孤立点の除去と同一の処理となる。ステップ５１０の軸の決定は、軸を決定する処理そのものは同じであるが、不要な軸については軸を決定しない。また、ステップ５２０の軸成分の演算においても、不要な軸成分については演算を行わない。ここで、不要な軸成分とは、ステップ５３０で使用しない軸成分のことであり、求めてもよいがステップ５３０で使用しないため処理の無駄となる。また、不要な軸とは不要な軸成分に係る軸であるが、不要な軸成分に係る軸が必ずしも不要な軸とは限らない。すなわち、第１軸を求め、第２軸を第１軸から求め、第３軸を第１軸及び第２軸から求め、第２軸の軸成分については使用しないため求めない場合であっても、第３軸が必要となるため第２軸を求める必要があるからである。 The removal of isolated points in step 501 is the same process as the removal of isolated points in the second embodiment. The determination of the axis in step 510 is the same as the process for determining the axis, but the axis is not determined for an unnecessary axis. Also, in the calculation of the axis component in step 520, the calculation is not performed for the unnecessary axis component. Here, the unnecessary axis component is an axis component that is not used in step 530 and may be obtained, but is not used in step 530 and is wasted. An unnecessary axis is an axis related to an unnecessary axis component, but an axis related to an unnecessary axis component is not necessarily an unnecessary axis. That is, even if the first axis is obtained, the second axis is obtained from the first axis, the third axis is obtained from the first axis and the second axis, and the axis component of the second axis is not used because it is not used. This is because the second axis needs to be obtained because the third axis is required.
ステップ５２０では、３次元の対象データである場合に、２つの軸成分データを求め、１つの軸成分を求めないこととなり、次元圧縮が実現されている。このような次元圧縮がなされている符号情報からステップ６１０のように対象データを再構成するためには、残存する求めた軸成分データと軸から対象データを求める。ここで、連立方程式において、パラメータの数が多くなるが、例えば、特異値分解を適用して対象データを求めることができる。主成分変換と同様に、第１軸成分、第２軸成分、・・・・、第ｎ軸成分があった場合に、低次の軸成分データである程エネルギーが集中しているので、高次の軸成分データを除いた次元圧縮が望ましい。 In step 520, in the case of three-dimensional target data, two axis component data are obtained, and one axis component is not obtained, and dimensional compression is realized. In order to reconstruct the target data from the code information subjected to such dimension compression as in step 610, the target data is obtained from the remaining obtained axis component data and the axis. Here, although the number of parameters increases in the simultaneous equations, for example, target data can be obtained by applying singular value decomposition. As with the principal component conversion, when there is the first axis component, the second axis component,..., The nth axis component, the energy is concentrated as the lower-order axis component data. Dimensional compression excluding the following axis component data is desirable.
（その他の実施形態）
［動画像への適用］ 前記第１の実施形態においては、ハイディング対象として多バンド原画像すなわち、多バンドの画像としているのであるが、動画像をハイディング対象とすることもできる。また、ハイディングするものとしては、秘密画像だけでなく、他の形式のものを埋め込むこともできる。一般的にハイディングできるものを秘密データとする。動画像に秘密データを埋め込む方法は、いくつかあり、画像へのハイディングをそのまま応用する方法、秘密画像を特定フレームに対してハイディングする方法等がある。画像へのハイディングをそのまま応用する方法、及び、秘密画像を特定フレームに対してハイディングする方法は、それぞれ、フレームに対して前記第１の実施形態に係る情報ハイディングをそのまま適用することができる。また、MPEG４で圧縮単位として利用されるビデオオブジェクト毎に、ウェーブレット変換し、その係数を操作して秘密データを埋め込む方法にも本発明を適用することができる。なお、動画像データとは、「時間軸方向正向きに連続した」データとは限らない（３次元動画像も同様）。具体的には、９時刻分の動画像データが存在し、フレーム１、フレーム２、フレーム３、フレーム４、フレーム５、フレーム６、フレーム７、フレーム８及びフレーム９であるとする。例えば、フレーム３、フレーム４、フレーム１、フレーム８及びフレーム７という順番にデータを取り出し、５次元主成分変換を施すこともでき、他に、フレーム３、フレーム４、フレーム１、フレーム８及びフレーム７という順番にデータを取り出し、フレーム４、フレーム１及びフレーム８に対して３次元主成分変換を施すこともできる。そして、ハイディング後の動画像データを、フレーム１、フレーム２、フレーム３、フレーム４、フレーム５、フレーム６、フレーム７、フレーム８及びフレーム９の順番に流通させることができる。このようにフレームの順序を変えて秘密データを埋め込むことにより、第３者は秘密データを解析することが困難となる。さらに、斜交座標変換を適用することでより第３者の解析は困難となる。(Other embodiments)
[Application to Moving Image] In the first embodiment, a multiband original image, that is, a multiband image is used as a hiding target. However, a moving image can be a hiding target. In addition, not only the secret image but also other formats can be embedded as the hiding. Generally, data that can be hiding is designated as secret data. There are several methods for embedding secret data in a moving image. There are a method for applying hiding to an image as it is, a method for hiding a secret image with respect to a specific frame, and the like. In the method of applying hiding to an image as it is and the method of hiding a secret image with respect to a specific frame, the information hiding according to the first embodiment can be applied to a frame as it is. it can. The present invention can also be applied to a method of embedding secret data by performing wavelet transform for each video object used as a compression unit in MPEG4 and operating its coefficients. The moving image data is not necessarily “continuous in the time axis direction” (the same applies to the three-dimensional moving image). Specifically, it is assumed that there are moving image data for nine times, and are frame 1, frame 2, frame 3, frame 4, frame 5, frame 6, frame 7, frame 8, and frame 9. For example, data can be extracted in the order of frame 3, frame 4, frame 1, frame 8, and frame 7 and subjected to five-dimensional principal component conversion. Besides, frame 3, frame 4, frame 1, frame 8, and frame It is also possible to take out data in the order of 7 and perform three-dimensional principal component transformation on frame 4, frame 1 and frame 8. Then, the moving image data after hiding can be distributed in the order of frame 1, frame 2, frame 3, frame 4, frame 5, frame 6, frame 7, frame 8, and frame 9. By thus embedding the secret data by changing the frame order, it becomes difficult for a third party to analyze the secret data. Furthermore, third party analysis becomes more difficult by applying oblique coordinate transformation.
また、前記第１の実施形態においては、静止原画像を用いてハイディングを行ったが、動原画像に対して適用することも可能である。例えば、センサＴＭのバンド１の静止画像を時刻１の画像とし、センサＴＭのバンド２の静止画像を時刻２の画像とみなせばよい。同様に、３次元静止画像についても適用可能である。 In the first embodiment, hiding is performed using a still original image, but it can also be applied to a moving original image. For example, the still image of band 1 of the sensor TM may be regarded as an image at time 1, and the still image of band 2 of the sensor TM may be regarded as an image at time 2. Similarly, it can be applied to a three-dimensional still image.
［他主成分データへの埋め込み］ また、前記第１の実施形態においては、第１主成分画像を可逆なウェーブレット変換し高周波成分に秘密画像を埋め込んだが、第１主成分画像の他の主成分画像を可逆なウェーブレット変換し高周波成分に秘密画像を埋め込むこともできる。第１主成分画像にエネルギーが集中しているため、原則として、第１主成分画像に対して秘密画像を埋め込んだ方が流通用多バンド画像の品質が良くなり高い秘匿性を得ることができ、第１主成分画像以外に秘密画像を埋め込み可能とすることで秘匿性を向上することができる。さらにまた、単一の主成分画像全てに秘密画像を埋め込むのではなく、秘密画像を分割して各主成分画像に埋め込むこともできる。 [Embedding in Other Principal Component Data] In the first embodiment, the first principal component image is reversibly wavelet transformed and the secret image is embedded in the high frequency component. It is also possible to embed a secret image in a high frequency component by reversible wavelet transform of the image. Since energy is concentrated on the first principal component image, as a general rule, embedding the secret image in the first principal component image improves the quality of the multiband image for distribution and can provide high secrecy. The secrecy can be improved by making it possible to embed a secret image in addition to the first principal component image. Furthermore, the secret image can be divided and embedded in each principal component image instead of embedding the secret image in all the single principal component images.
［３バンド以外のバンド数の対象データへの適用］ また、後述する実施例においては、３バンド画像中３バンドを用いて実験を行っているが、ｍバンド原画像中ｎバンドを用いてハイディングを行うことも可能である。すなわち、mCn通りのハイディングの組合せが存在することから、既存手法に比べ提案手法は秘密画像の情報を保護する能力において優れる。既存手法はｍバンド原画像中の１バンドのみを用いる。第３者がｍバンド原画像中何バンドを用いてハイディングを行っているかの情報を入手することは困難である。[Application of number of bands other than 3 bands to target data] Further, in the examples described later, an experiment was performed using 3 bands in a 3 band image. It is also possible to perform ding. In other words, since there are m C n combinations of hiding, the proposed method is superior in the ability to protect secret image information compared to the existing methods. The existing method uses only one band in the m-band original image. It is difficult to obtain information on how many bands the third party uses in the m-band original image.
［他対象データへの適用］ 既に、画像及び動画像については説明したが、時系列データであれば本発明を適用してデータ圧縮及び情報ハイディングを行うことができる。
以上の前記各実施形態により本発明を説明したが、本発明の技術的範囲は実施形態に記載の範囲には限定されず、これら各実施形態に多様な変更又は改良を加えることが可能である。そして、かような変更又は改良を加えた実施の形態も本発明の技術的範囲に含まれる。このことは、特許請求の範囲及び課題を解決する手段からも明らかなことである。[Application to Other Target Data] Although the image and the moving image have already been described, data compression and information hiding can be performed by applying the present invention to time series data.
Although the present invention has been described with the above embodiments, the technical scope of the present invention is not limited to the scope described in the embodiments, and various modifications or improvements can be added to these embodiments. . And embodiment which added such a change or improvement is also contained in the technical scope of the present invention. This is apparent from the claims and the means for solving the problems.
本実施例での使用データは、第１の実施形態に係る情報ハイディング方法に準じ、図１０を原データ(多重分光画像)とし、図１１を秘密データとする。すなわち、図１１のデータを図１０のデータにハイディングすることを行う。図１２ないし図１４は、図１０の各波長帯域のデータである。図１５より、図１０のB成分は全て零であることがわかる（図１２及び図１３についても図面上は２値化して図示されているため明暗が分かりづらいが、実際の画像では両成分とも動物の顔画像を把握することができる）。図１５は、図１０のR成分とG成分の散布を示す。図１６は、図１５に対して主成分変換を行った結果である。図１６の縦軸は第１主成分軸であり、図１６の横軸は第２主成分軸である。 In accordance with the information hiding method according to the first embodiment, the usage data in this example is shown in FIG. 10 as original data (multiple spectral image) and FIG. 11 as secret data. That is, hiding the data of FIG. 11 to the data of FIG. 12 to 14 show data of each wavelength band in FIG. From FIG. 15, it can be seen that the B components in FIG. 10 are all zero (FIGS. 12 and 13 are also binarized on the drawing, so it is difficult to see the light and dark, but in an actual image both components are Animal face image can be grasped). FIG. 15 shows the dispersion of the R component and the G component of FIG. FIG. 16 shows the result of principal component transformation performed on FIG. The vertical axis in FIG. 16 is the first principal component axis, and the horizontal axis in FIG. 16 is the second principal component axis.
図１７は、図１６の散布をパラメータθにより斜交座標変換を施した結果例である。図１８は、図１７（ｂ）に秘密データをハイディングを行った結果である。すなわち、第３者は図１８から秘密データを推定することになる。本実施例の目的は、パラメータθにより秘密データの保護が向上することを示すことである。したがって、図１８の第1主成分画像からウェーブレット変換を用いて秘密データを推定することを試みる。なお、第3者は、原データの情報を知らないものとし、ウェーブレット基底および秘密データを埋め込んだ成分（例えば、HH1成分）の情報をなんらかの方法で知り得たものとする。すなわち、当事者が保有する固有ベクトル等の情報とパラメータθを第3者は未知とする。
図１５の散布から図１６の散布に変換を行うための平均ベクトルは、（137.7724、129.2966）であり、変換係数は以下の通りである。FIG. 17 shows an example of the result of the oblique coordinate transformation applied to the dispersion shown in FIG. 16 using the parameter θ. FIG. 18 shows the result of hiding the secret data in FIG. That is, the third party estimates the secret data from FIG. The purpose of this embodiment is to show that the protection of secret data is improved by the parameter θ. Therefore, an attempt is made to estimate secret data from the first principal component image of FIG. 18 using wavelet transform. It is assumed that the third party does not know the information of the original data and can know the information of the component (for example, HH1 component) in which the wavelet base and the secret data are embedded by some method. That is, the third party does not know information such as eigenvectors and parameters θ held by the parties.
The average vector for performing conversion from the scatter of FIG. 15 to the scatter of FIG. 16 is (137.7724, 129.2966), and the conversion coefficients are as follows.
［実験結果］
パラメータθを変化させて秘密データを埋め込んだそれぞれの流通用データに対して、第３者が秘密データを流通用データから推定することを試みた場合のRMS誤差を図１９に示す。[Experimental result]
FIG. 19 shows the RMS error when a third party tries to estimate the secret data from the distribution data for each distribution data in which the secret data is embedded by changing the parameter θ.
［考察］
図１９より、第３者が秘密データを流通用データから推定することを試みた場合のRMS誤差はパラメータθに依存することがわかる。すなわち、パラメータθにより秘密データの保護が向上することがわかる。また、原データの情報を保護することにより、秘密データの保護が可能となることがわかる。[Discussion]
FIG. 19 shows that the RMS error when the third party tries to estimate the secret data from the distribution data depends on the parameter θ. That is, it can be seen that the protection of the secret data is improved by the parameter θ. Further, it can be seen that by protecting the information of the original data, the secret data can be protected.
本発明は、多重分光画像を用いた情報ハイディング手法に関するものである。第３者が流通用データのみから秘密データを抽出することを試みた場合の検討を行った。本発明に係る方法は、原データとなる多重分光画像の特性を知る当事者のみが秘密データを復元できるものである。すなわち、原データの情報を保護する必要がある場合に適用可能である。さらに、提案手法においては、固有ベクトルの存在および斜交座標変換により、秘密データの情報を保護する。すなわち、少なくとも真の原画像の情報を知らなければ、秘密情報を復元できない。主成分変換の係数は、原データ毎に異なり、原データの固有ベクトルにより構成される。３バンド・カラー画像においては、HSI変換等を伴う手法も考えられるが、HSI変換等の変換係数は周知の係数である。秘密情報の保護の観点から、提案手法の有効性を確認した。本実施例では、ウェーブレットとしてDaubechies基底を採用したが、可逆なウェーブレットであれば秘密情報を復元できる。可逆なウェーブレットとして何を採用するかを隠蔽することによっても秘密データを保護することができる。
The present invention relates to an information hiding technique using multiple spectral images. A study was conducted when a third party attempted to extract secret data only from distribution data. In the method according to the present invention, only the party who knows the characteristics of the multiple spectral image that is the original data can restore the secret data. That is, the present invention is applicable when it is necessary to protect the information of the original data. Furthermore, in the proposed method, the information of secret data is protected by the existence of eigenvectors and oblique coordinate transformation. That is, the secret information cannot be restored unless at least the information of the true original image is known. The coefficient of principal component conversion differs for each original data, and is composed of eigenvectors of the original data. For a three-band color image, a method involving HSI conversion or the like can be considered, but conversion coefficients such as HSI conversion are well-known coefficients. The effectiveness of the proposed method was confirmed from the viewpoint of protecting confidential information. In this embodiment, the Daubechies base is used as the wavelet, but secret information can be restored if the wavelet is reversible. Secret data can also be protected by hiding what to use as a reversible wavelet.
Claims (4)
コンピュータが対象データから求めた第１軸ないし第（ｓ−１）軸を用いて第ｓ軸を求める第ｓ軸算出ステップと、An s-th axis calculation step of obtaining an s-axis by using a first axis to an (s-1) -th axis calculated from target data by a computer;
コンピュータが対象データから求めた前記第１軸ないし第ｓ軸を用いて各軸成分データを求める軸成分算出ステップと、An axis component calculating step for obtaining each axis component data using the first axis or the s-th axis obtained from the target data by the computer;
コンピュータが各軸成分データの少なくとも１つに対して指定された角度で斜交座標変換を行う斜交座標変換ステップと、An oblique coordinate transformation step in which the computer performs oblique coordinate transformation at a specified angle with respect to at least one of each axis component data;
斜交座標変換された軸成分データに対して可逆なウェーブレット変換を行い、軸成分データの高周波成分に秘密データを埋め込む秘密データ埋込ステップと、A secret data embedding step of performing reversible wavelet transform on the axis component data subjected to the oblique coordinate transformation, and embedding the secret data in the high frequency component of the axis component data;
コンピュータが当該秘密データ埋め込み後の軸成分データをウェーブレット逆変換するウェーブレット逆変換ステップと、A wavelet inverse transform step in which the computer performs wavelet inverse transform on the axis component data after embedding the secret data;
コンピュータがウェーブレット逆変換後の軸成分データを前記指定された角度で斜交座標逆変換を行う斜交座標逆変換ステップと、An oblique coordinate inverse transformation step in which the computer performs oblique coordinate inverse transformation at the specified angle on the axis component data after wavelet inverse transformation,
コンピュータが各軸成分データから対象データを再構成する再構成ステップとを含む情報ハイディング方法。A reconstruction method in which a computer reconstructs target data from each axis component data.
ここで、ｓは２以上対象データの次元数以下の自然数である。Here, s is a natural number not less than 2 and not more than the number of dimensions of the target data.
コンピュータが対象データを構成するデータ要素のうち最も近いデータ要素との距離が第１の閾値より大きいデータ要素を孤立点とみなして対象データから除去する孤立点除去ステップを含み、
前記各ステップが、前記孤立点の除去後の対象データに基づいて、各処理を実行することを特徴とする情報ハイディング方法。 The information hiding method according to claim 1,
An isolated point removing step in which the computer considers a data element whose distance from the closest data element among the data elements constituting the target data is larger than the first threshold as an isolated point and removes it from the target data;
The information hiding method , wherein each step executes each process based on target data after removal of the isolated points .
コンピュータが対象データから求めた第１軸ないし第（ｓ−１）軸を用いて第ｓ軸を求める第ｓ軸算出手段と、S-axis calculation means for calculating the s-axis using the first to (s-1) -axis calculated by the computer from the target data;
コンピュータが対象データから求めた前記第１軸ないし第ｓ軸を用いて各軸成分データを求める軸成分算出手段と、Axis component calculating means for obtaining each axis component data using the first axis to the s-th axis obtained from the target data by the computer;
コンピュータが各軸成分データの少なくとも１つに対して指定された角度で斜交座標変換を行う斜交座標変換手段と、Oblique coordinate conversion means for the computer to perform oblique coordinate conversion at a specified angle with respect to at least one of each axis component data;
斜交座標変換された軸成分データに対して可逆なウェーブレット変換を行い、軸成分データの高周波成分に秘密データを埋め込む秘密データ埋込手段と、Secret data embedding means for performing reversible wavelet transform on the axis component data subjected to the oblique coordinate transformation, and embedding the secret data in the high frequency component of the axis component data;
コンピュータが当該秘密データ埋め込み後の軸成分データをウェーブレット逆変換するウェーブレット逆変換手段と、Wavelet inverse transform means for the computer to inversely transform the wavelet component data after embedding the secret data;
コンピュータがウェーブレット逆変換後の軸成分データを前記指定された角度で斜交座標逆変換を行う斜交座標逆変換手段と、An oblique coordinate inverse transformation means for performing an oblique coordinate inverse transformation on the axis component data after the wavelet inverse transformation by the computer at the specified angle;
コンピュータが各軸成分データから対象データを再構成する再構成手段とを備える情報ハイディング装置。An information hiding apparatus comprising: a computer configured to reconstruct target data from each axis component data.
ここで、ｓは２以上対象データの次元数以下の自然数である。Here, s is a natural number not less than 2 and not more than the number of dimensions of the target data.
コンピュータが対象データを構成するデータ要素のうち最も近いデータ要素との距離が第１の閾値より大きいデータ要素を孤立点とみなして対象データから除去する孤立点除去手段を備え、
前記各手段が、前記孤立点の除去後の対象データに基づいて、各処理を実行することを特徴とする情報ハイディング装置。 In the information hiding apparatus according to claim 3,
The computer comprises isolated point removal means for considering a data element whose distance from the nearest data element among the data elements constituting the target data is larger than the first threshold as an isolated point and removing it from the target data,
The information hiding apparatus according to claim 1, wherein each unit executes each process based on target data after the isolated points are removed .
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2005/013512 WO2007010624A1 (en) | 2005-07-22 | 2005-07-22 | Coordinate conversion method, data compression method using the same, information hiding method, and device thereof |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPWO2007010624A1 JPWO2007010624A1 (en) | 2009-01-29 |
| JP4752012B2 true JP4752012B2 (en) | 2011-08-17 |
Family
ID=37668513
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2007525491A Active JP4752012B2 (en) | 2005-07-22 | 2005-07-22 | Information hiding method and information hiding apparatus |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4752012B2 (en) |
| WO (1) | WO2007010624A1 (en) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5767003B2 (en) * | 2011-04-19 | 2015-08-19 | 公立大学法人会津大学 | Holder authentication system, holder authentication terminal, authentication image disassembling apparatus, and recording medium used for authentication of holder |
| JP6767326B2 (en) * | 2017-09-08 | 2020-10-14 | 日本電信電話株式会社 | Sensor signal processing methods, sensor signal processing devices, and programs |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000163569A (en) * | 1998-11-30 | 2000-06-16 | Mitsubishi Electric Corp | Improving method and device for picture quality |
| JP2003153009A (en) * | 2001-11-13 | 2003-05-23 | Oki Data Corp | Spectrum color image coding method |
-
2005
- 2005-07-22 JP JP2007525491A patent/JP4752012B2/en active Active
- 2005-07-22 WO PCT/JP2005/013512 patent/WO2007010624A1/en active Application Filing
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000163569A (en) * | 1998-11-30 | 2000-06-16 | Mitsubishi Electric Corp | Improving method and device for picture quality |
| JP2003153009A (en) * | 2001-11-13 | 2003-05-23 | Oki Data Corp | Spectrum color image coding method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2007010624A1 (en) | 2007-01-25 |
| JPWO2007010624A1 (en) | 2009-01-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Singh et al. | DWT-SVD and DCT based robust and blind watermarking scheme for copyright protection | |
| Wu et al. | Robust copyright protection scheme for digital images using overlapping DCT and SVD | |
| Rahman | A DWT, DCT and SVD based watermarking technique to protect the image piracy | |
| Khare et al. | A reliable and secure image watermarking algorithm using homomorphic transform in DWT domain | |
| CN111988492B (en) | Gabor-DCT-based medical image robust watermarking method | |
| Bhatnagar et al. | A new logo watermarking based on redundant fractional wavelet transform | |
| Agarwal et al. | Image watermarking in real oriented wavelet transform domain | |
| Meenpal et al. | Digital watermarking technique using dual tree complex wavelet transform | |
| Hoshi et al. | A robust watermark algorithm for copyright protection by using 5-level DWT and two logos | |
| Narula et al. | Comparative analysis of DWT and DWT-SVD watermarking techniques in RGB images | |
| JP4752012B2 (en) | Information hiding method and information hiding apparatus | |
| Sridhar et al. | On secure multiple image watermarking techniques using DWT | |
| Masoumi et al. | A high capacity digital watermarking scheme for copyright protection of video data based on YCbCr color channels invariant to geometric and non-geometric attacks | |
| Hsieh et al. | Combining digital watermarking and fingerprinting techniques to identify copyrights for color images | |
| Maheswari et al. | Image Steganography using Hybrid Edge Detector and Ridgelet Transform. | |
| Kumar et al. | DCT and SVD-based watermarking technique for imperceptibility and robustness of medical images | |
| Li et al. | FD-TR: feature detector based on scale invariant feature transform and bidirectional feature regionalization for digital image watermarking | |
| JP4257444B2 (en) | Digital watermark insertion / extraction apparatus and method | |
| Ahmederahgi et al. | Spread spectrum image watermarking based on the discrete shearlet transform | |
| Sharma et al. | Robust image watermarking technique using contourlet transform and optimized edge detection algorithm | |
| Dhar et al. | Color image watermarking based on radon transform and jordan decomposition | |
| Mishra et al. | A review paper on digital watermarking techniques & its applications | |
| Patvardhan et al. | A robust wavelet packet based blind digital image watermarking using HVS characteristics | |
| Lee et al. | Reversible data embedding for tamper-proof watermarks | |
| Shekhawat et al. | A robust watermarking technique based on biorthogonal wavelet transform |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20100831 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20101101 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20110322 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20110412 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20110412 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140603 Year of fee payment: 3 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 4752012 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |