JP2008510384A - ディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法およびコンピュータの読み取り可能な媒体ならびにコンピュータデータ信号 - Google Patents

ディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法およびコンピュータの読み取り可能な媒体ならびにコンピュータデータ信号 Download PDF

Info

Publication number
JP2008510384A
JP2008510384A JP2007525758A JP2007525758A JP2008510384A JP 2008510384 A JP2008510384 A JP 2008510384A JP 2007525758 A JP2007525758 A JP 2007525758A JP 2007525758 A JP2007525758 A JP 2007525758A JP 2008510384 A JP2008510384 A JP 2008510384A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
data
computer
image
blocks
digital image
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.)
Pending
Application number
JP2007525758A
Other languages
English (en)
Inventor
コデュバユ・サバラクシュミ・ピー
パラック・アミン・ケー
Original Assignee
スティーブンス・インスティテュート・オブ・テクノロジー
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by スティーブンス・インスティテュート・オブ・テクノロジー filed Critical スティーブンス・インスティテュート・オブ・テクノロジー
Publication of JP2008510384A publication Critical patent/JP2008510384A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00—General purpose image data processing
    • G06T1/0021—Image watermarking
    • G06T1/005—Robust watermarking, e.g. average attack or collusion attack resistant
    • G06T1/0064—Geometric transfor invariant watermarking, e.g. affine transform invariant
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/32—Circuits or arrangements for control or supervision between transmitter and receiver or between image input and image output device, e.g. between a still-image camera and its memory or between a still-image camera and a printer device
    • H04N1/32101—Display, printing, storage or transmission of additional information, e.g. ID code, date and time or title
    • H04N1/32144—Display, printing, storage or transmission of additional information, e.g. ID code, date and time or title embedded in the image data, i.e. enclosed or integrated in the image, e.g. watermark, super-imposed logo or stamp
    • H04N1/32149—Methods relating to embedding, encoding, decoding, detection or retrieval operations
    • H04N1/32154—Transform domain methods
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/32—Circuits or arrangements for control or supervision between transmitter and receiver or between image input and image output device, e.g. between a still-image camera and its memory or between a still-image camera and a printer device
    • H04N1/32101—Display, printing, storage or transmission of additional information, e.g. ID code, date and time or title
    • H04N1/32144—Display, printing, storage or transmission of additional information, e.g. ID code, date and time or title embedded in the image data, i.e. enclosed or integrated in the image, e.g. watermark, super-imposed logo or stamp
    • H04N1/32149—Methods relating to embedding, encoding, decoding, detection or retrieval operations
    • H04N1/32154—Transform domain methods
    • H04N1/32165—Transform domain methods using cosine transforms
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/32—Circuits or arrangements for control or supervision between transmitter and receiver or between image input and image output device, e.g. between a still-image camera and its memory or between a still-image camera and a printer device
    • H04N1/32101—Display, printing, storage or transmission of additional information, e.g. ID code, date and time or title
    • H04N1/32144—Display, printing, storage or transmission of additional information, e.g. ID code, date and time or title embedded in the image data, i.e. enclosed or integrated in the image, e.g. watermark, super-imposed logo or stamp
    • H04N1/32352—Controlling detectability or arrangements to facilitate detection or retrieval of the embedded information, e.g. using markers
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2201/00—General purpose image data processing
    • G06T2201/005—Image watermarking
    • G06T2201/0051—Embedding of the watermark in the spatial domain
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2201/00—General purpose image data processing
    • G06T2201/005—Image watermarking
    • G06T2201/0052—Embedding of the watermark in the frequency domain
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2201/00—General purpose image data processing
    • G06T2201/005—Image watermarking
    • G06T2201/0061—Embedding of the watermark in each block of the image, e.g. segmented watermarking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2201/00—General purpose image data processing
    • G06T2201/005—Image watermarking
    • G06T2201/0065—Extraction of an embedded watermark; Reliable detection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Editing Of Facsimile Originals (AREA)
  • Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

ディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法においてステップが：
ディジタルイメージを受信するステップとデータをディジタルイメージのオリジナルバージョンに隠蔽するために使用したブロックの最初の数を検知するステップと最初のブロックの数に基づいてディジタルイメージから隠蔽データを抽出するための最適なブロックサイズを算出するステップと隠蔽されたデータを抽出するためにディジタルイメージのブロックの中に最適領域を算出するステップと最適なブロックサイズを使用して隠蔽データを最適領域から抽出するステップとからなるディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法である。

Description

本発明は、デジタル画像処理に関し、特に、例えばデジタル画像のような、より大きなデジタルデータの集成物に埋め込まれた隠蔽データを検出する方法に関連する。
この出願は、２００４年8月１１日のアメリカ仮特許出願番号６０／６００，５７８、の出願の利益を主張するものであり、開示された内容は公開の保護がある。
この発明は、空軍により与えられた契約F30602-03-2-0044に基づいた、政府の支援によって創作されたものある。政府はこの発明について権利を保有している。
頒布販売の環境はマルチメディアシステムの成長によって、コピーのコントロール、不法頒布、著作権保護、秘密コミュニケーション等のような問題が重要になってきている。デジタルデータの隠蔽スキームは、近年、これらセキュリティ問題に対する実行可能な方法として、提案されてきた。デジタルデータを隠蔽することは、画像や映像の中に文章や音声若しくは他の画像のような、あるメディアタイプを隠すことに関するものであり、大きくはステガノグラフィの分野におけるひとつの態様である。
特にデジタルデータ隠蔽のような、ステガノグラフィにおいて大きな関心を有する潜在顧客として、エンターテイメント産業では著作権の保護や電子指紋や防衛手段に用いる産業、文書の認証や秘密コミュニケーションに用いる産業が含まれている。
従来の紙文書での秘匿や透かし（隠蔽）においては、インクベース画像がより大きな文書の中に埋め込まれている。通常のライトの下では見えるか、見えないか程度であっても、文書を認証するときに文書を光源へ持ち上げるとかすかな透かしの痕跡が見つかる。エンターテイメント産業または防衛産業にとって、stego-image(隠されたデータのあるデジタル画像)であって容易に認知できないデジタル隠蔽データ（例えば、電子透かし）が、ますます重要になっている。従って、良いデジタルデータ隠蔽技術の重要な特性のひとつは、主画像（源画像）のゆがみを最小限に抑えることである。隠蔽デジタルデータは、また、隠蔽データが意図しない、偽造者やコンピューターハッカーのようなものからの意図的及び非意図的攻撃の両方に対し、ある程度の免疫がなければならない。攻撃の例としては、デジタル-アナログ変換、アナログ-デジタル変換、再量子化、ディザリング、ローテーション、スケーリング、クロッピングを含む。これら攻撃のタイプのひとつであるスケーリングは、特に油断のならないものである。なぜなら、隠蔽データについて、源画像と攻撃を受けた全体的画像の間に、知覚できる最小の相違を発生させ、さらに厳しい隠蔽データの喪失を引き起こすからである。
スケーリング攻撃は、一般に、stego-imageのサイズ縮小やサイズ拡大に関係しており、従来技術で知られる２種類の状態となる。
カテゴリー１−スケーリング画像は、stego-imageと同じサイズである。このためダウンスケーリング操作があると、アップスケーリング操作をもたらし、また、逆の操作も同様に派生する。
カテゴリー２−スケーリング画像は、stego-image（アップスケーリングか、ダウンスケーリングのどちらかとなり）とサイズが同一でない。
技術分野でよく知られたものとして、おそらく最も一般的なカテゴリー１及びカテゴリー２の両方の攻撃に対し使われるデータ隠蔽技術の種類は、関連のないコサイン変換（DTC）に基礎を置く。もっとも良く使われ、事実上の標準である２D-DCT（２次元DCT）データ隠蔽技術は、Ｊ.Ｒ.Ｈernandez他により開示された“静止画へのDCT領域透かし技術：探知機性能分析と新しい構造”画像列におけるIEEE処理、２０００年１月、vol.９．pp55-68（一般的データ隠蔽と隠蔽データ検出方法）である。この体系において、主画像の８×８ピクセルブロックは、２D-DCTを使用して最初に変換され、そして、その２D-DCT係数ブロックの中間周波数領域は隠蔽データが埋め込まれた場所である。データ隠蔽のために中間周波数領域を使うことにより、隠蔽データは、低周波数領域と比較しstego-imageにより少ないゆがみを生ずる。そこに主画像情報のほとんどが蓄えられ、JPEGのような圧縮体系によって隠蔽データが取り去られないと同時に、２D-DCT係数の高周波数領域は除外される。
エンコーダ側で、グレースケールやカラーピクセルの大きさ（０−２５５の範囲内）で表す隠蔽データの実際の値は、２進法の形式に変換される。隠蔽データからの周波数のビットが“１”であれば、その“１”というビットは、現実値のある偽似乱数のノイズ（PN）列に置き換えられる。第２PN列は、“０”ビットを表す。２つのPNは、互いに最小の相関関係を持つように選ばれる。２つのPNは、stego-imageが送信されるコミュニケーション経路のエンコーディング側でも検出側でも両方で知られる。“０”で表されるあるPNと“１”で表されるPNの使用は、“０”を“１” 逆もまた同様に、コミュニケーション経路がノイジーの場合に受け取る誤判断の危険を最小限にする。
現実値データとして表される中波長２D-DCT係数は、次の方程式に示すPN列のひとつにより変換される。
Figure 2008510384
 Ｗｂは、“０”に対応するPN列W0と“１”に対応するPN列W1のいずれかである。；ＦＭは、中波長周波数に対応する２D-DCT行列ブロックにおける係数の集合である。l（u,v）は、８×８の２D-DCTブロックである。Ksは、隠蔽データの強度を指定するために使用される増加因子であり、特に２D-DCT係数に使用されるサイズにより調節される（例えば、Ｋｓの大きな値は、より高い大きさの係数に使用でき、逆もまた同様である）。そして、ｌｗ（u,v）は、隠蔽データを備え２D-DCTに対応するブロックを表す。主画像のすべてのブロックが処理された後、周波数領域におけるstego-imageの各ブロックは、さらに、stego-image にｌｗ（x,y）を与えるために変換される。ここで、Xは、X軸に沿った画像の上部左手コーナーからの距離であり、Yは、Y軸に沿った画像の上部左手コーナーからの距離である。
従来の隠蔽データ検出方法において、コミュニケーション経路の反対側で隠蔽データを検出するために、受け取ったstego-image（攻撃されているかもしれないし、されていないかもしれない）は、８×８ブロックに分解され、２D-DCT変換が成し遂げられる。それから、中波長２D-DCT係数ｌｗと、PN’s及びＷｂの両方との間の相関関係が計算される。ここで、Ｗｂは、ゼロ平均に標準化される。中波長２D-DCT係数とPN列のうちのひとつとの間の相関関係が他方よりも高くなれば、そのとき、ｉｔｈは隠蔽データビットを復元し、Hiは、相関に従って選ばれる。；
Ｈｉ＝１,corr(ｌｗ,ＶＶ１)>corr(ｌｗ,ＶＶ０)
Ｈｉ=0,otherwise
ここで、corr()は、別々の相関関係関数である。技術分野で知られる、Matlab（TM）関数corr2(a,b)を使用するひとつの方法として別々の相関関係関数が実行される。論理C＝corr2(a,b)から得られる、Matlab（TM）は、aとbの2列を入れ、aとbの相関関係係数である実際値Cを返す。この値は、＋１以下であり、１００％の相関関係がある。
以下に、どのように係数が特有の数列を算出するか、公式と例を説明する。
公式：C=sum[sum(a’.*b’)]/sqrt[sum{sum(a’.*a’)}*sum{sum(b’.*b’)}]
ここで、a’=a-平均（a）
b’=b-平均（b）
x.*yは、ベクトルxとyの内積である。
この公式の使用法は、次のステップで説明することができる。
a=[1,0,0,0,1,1,1,0]
b=[0,0,1,0,1,1,1,1]
Step1:
平均(a)=(1+0+0+0+1+1+1+0)/8=0.5
平均(b)=(0+0+1+0+1+1+1+1)/8=0.625
Step2:
a’=a-平均(a)=[0.5,-0.5,-0.5,-0.5,0.5,0.5,0.5,-0.5]
b’=b-平均(b)=[-0.625,-0.625,0.375,-0.625,0.375,0.375,0.375,0.375]
Step3:
a’.*b=[-0.3125,0.3125,-0.1875,0.3125,0.1875,0.1875,0.1875,-0.1875]
a’.*a=[0.25,0.25,0.25,0.25,0.25,0.25,0.25,0.25]
b’.*b=[0.39062,0.39062,0.14062,0.39062,0.14062,0.14062,0.14062,0.14062]
Step4:
sum[sum(a’.*b’)]=0.5
sum[sum(a’.*a’)]=2.0
sum[sum(b’.*b’)]=1.875
Step5:
sum[sum(a’.*a’)]*sum[sum(b’.*b’)]=(2.0*1.875)=3.75
Step6:
Sqrt(sum[sum(a’.*a’)*sum[sum(b’.*b’)])=(2.0*1.875)=1.936492
Step7:
sum[sum(a’.*b’)]/sqrt[sum{sum(a’.*a’)}*sum{sum(b’.*b’)}]=0.5/1.93649=0.2582
従来の検出方法における主な課題は、カテゴリー２の攻撃に対し、十分に機能しないことである。stego-imageへのほんの4％のダウン-スケーリングまたはほんの５％の要素のアップ-スケーリングは、従来の検出方法では、隠蔽データの５０％の喪失を引き起こす。これは、単にすべての検出ビットが‘１’であるとすることとに相当する。そのため、検出された隠蔽データは、認知できない。
隠蔽データ喪失の主な原因は、stego-imageが縮小されるとき（すなわち、サイズ変更）であり、非スケーリングstego-imageと攻撃された画像とを比較し、観察すると少量または大量の８×８ピクセル・ブロックがある。スケーリングされたstego-imageが８×８ブロックに分割された場合、そのとき、スケーリングされたstego-imageの各ブロックにおける空間の情報は、非スケーリングstego-imageのブロック相当と同じではない。画像サイズが縮小された場合、そのとき、スケーリング画像における各８×８ピクセルブロックは、非スケーリングstego-imageのブロック相当よりもっと隠されたデータ情報を含む。そのように、スケーリングは、攻撃された画像のブロックと非スケーリングstego-imageのブロック相当との間の1対１の配置を破壊する。
本発明は、ディジタルイメージから隠蔽データ（電子透かし／秘匿情報）を抽出するための改良方法を提供するものであり、前述の従来技術の不利益や欠点を克服するものである。本発明は、ディジタルイメージを受信するステップと、データをディジタルイメージのオリジナルバージョンに隠蔽するために使用したブロックの最初の数を検知するステップと、最初のブロックの数に基づいてディジタルイメージから隠蔽データを抽出するために最適なブロックサイズを算定（検出・算出）するステップと、隠蔽されたデータを抽出するためにディジタルイメージのブロックの中に最適な領域を算定（検出・算出）するステップと、最適なブロックサイズを使用している最適な領域から隠蔽データを抽出するステップとからなる。
本発明の方法は、攻撃されたステゴイメージ（隠されたデータを含むディジタル画像）、及び、攻撃されていないステゴイメージの両方のデータから隠蔽データを抽出することが可能である。攻撃されたステゴイメージの場合、ステゴイメージの最新のサイズとオリジナルのサイズの両方に基づいて最適なブロックサイズを算出するが、その方法は、攻撃されたステゴイメージから隠蔽データを抽出するために使用されるブロックの数が、ステゴイメージのオリジナルバージョンの中に隠蔽データを隠すのに使用されたブロックの数と同じに維持されている事実を基にする。
隠蔽データ抽出方法は、既存のスケーリング攻撃に対処する総括的な手段を供給するデータ隠蔽方法による全てのブロックＤＣＴ（離散コサイン変換／逆コサイン変換）と接続可能である。さらに本発明の方法は、ソフトウェアによって処理可能であり、機械読み取り可能な媒体に格納されるか、または、搬送波に搭載されたコンピュータデータ信号によってインターネットを通じてダウンロードすることが可能である。また、本発明の方法は、隠蔽データを有する画像を送受信するための大きなシステムの中に組込むことも可能である。
発明の更らなる特徴と利点は、一例として添付図面に実施例として開示されている本発明の例示である実施例の詳細な説明を解読することにより、より明確になるものである。
本発明のよりよい理解のために、添付図面に開示させた例示としての実施例に沿って本発明の詳細な説明について詳述する。ここで：
図１Ａは、ディジタルイメージに隠蔽されるデータの図である。
図１Ｂは、ホストイメージの図であり、図１Ａで示されたデータの隠蔽されたステゴイメージが作成される。
図１Ｃは、図１Ａで示したデータを図１Ｂで示したホストイメージに隠蔽することによって作成されたステゴイメージの図である。
図１Ｄは、隠蔽データを抽出するために本発明に従って適当なブロック数に分割された図１Ｃのステゴイメージのダウンスケーリングバージョンの図表である。
図１Ｅは、データを図１Ｄのステゴイメージのブロックの中に隠蔽するために本発明で使用された中間周波数係数（middle frequency coefficients）に基づいたＤＣＴ（離散コサイン変換）の係数を示すブロック図表である。
図１Ｆは、本発明の方法による処理によって図１Ｄから得られた抽出された隠蔽データを示す図である。
図２は、本発明の全方法を示したフローチャートである。
図３は、イメージ ディメンション（image dimensions）に基づいて最適ブロックサイズが算出される図２で示した方法を、より詳細に示したフローチャートである。
図４は、適宜な２Ｄ−ＤＣＴ中間周波帯域（mid-band locations）が選択され、σ行とβ列が消去される図２で示した方法を、より詳細に示したフローチャートである。
図５は、隠蔽されていたデータビットが抽出される図２で示した方法を、より詳細に示したフローチャートである。
図６は、図２に示す方法を実施可能な装置のブロック図である。
図７は、データを送受信する通信チャネル全域に埋め込まれた本発明にかかる抽出方法の別の実施態様のフローチャートである。
図８は、カテゴリー１のダウンスケーリング攻撃に対する本発明の隠蔽データ抽出方法と従来の方法との性能を比較する、スケーリング率に対するビット誤り率（ＢＥＲ）のグラフである。
図９は、カテゴリー１のアップスケーリング攻撃に対する本発明の隠蔽データ抽出方法と従来の方法との性能を比較する、スケーリング率に対するビット誤り率（ＢＥＲ）のグラフである。
図１０は、カテゴリー２のダウンスケーリング攻撃に対する本発明の隠蔽データ抽出方法と従来の方法との性能を比較する、スケーリング率に対するビット誤り率（ＢＥＲ）のグラフである。
図１１は、カテゴリー１のアップスケーリング攻撃に対する本発明の隠蔽データ抽出方法と従来の方法との性能を比較する、スケーリング率に対するビット誤り率（ＢＥＲ）のグラフを示している。
図１Ａから図１Ｆでは、本発明の改良された隠蔽データ抽出方法（すなわち、隠蔽データ抽出方法の第一の実施例）がどのようにスケールダウンされたステゴイメージに作用するかが視覚的に開示されている。図１Ａには、隠蔽されるデータのディジタル表示例２として、大文字で“ＴＯＭ”の名前が描かれている。“ＴＯＭ”の文字は、ディジタルのグレースケール実数か、または明領域（light areas）６に囲まれた暗領域（dark areas）４の画素として構成されている。一般に、これらの画素域の値はコンピュータの二進法表示で符号化されて０−２５５の範囲となる。もし、イメージ２に色がついていれば、文字４と背景６は、画素ごとに三つの数字のセットで表示される。ここで開示する本発明の改良抽出方法では、単純なグレースケール（白黒）イメージを対象として実施しているが、この改良された抽出方法によれば、同じ方法で一つの数字ではない三つの数字のセットのブロックで表示されるカラーイメージにも同様に旨く適用できる。
図１Ｂと図１Ｃに関し、図１Ｂは、オリジナルホストイメージ（original host image）９であり、図１Ｃは、従来の方法（すなわち、従来の技術方法）でデータが隠蔽されたステゴイメージ１０である。ステゴイメージ１０では、人物１２が背景１４に囲まれた状態で描かれている。隠蔽データ自体は、イメージ１０には残存していないが、ステゴイメージ１０の全体にわたって離散させられ、または、隠されており、その結果、少量のゆがみとなったり、暗領域もしくは明領域１６の迷光画素（stray pixels）となっている。ステゴイメージ１０は、ステゴイメージ１０のオリジナルサイズと同等のＭ０×Ｎ０の画素ディメンションを有している。
図１Ｄでは、図１Ｃに示されるステゴイメージ１０の攻撃されたバージョン１０’を表している。ここでイメージ１０’はスケーリング攻撃の対象となっている。本発明の改良抽出方法を実施した場合、攻撃されたステゴイメージ１０’は、この実施例ではＭｗ×Ｎｗ画素サイズに縮小され、ｎｘ×ｎｙブロック１８に分割される。ここで、ｎｘは攻撃されたイメージの行の数、ｎｙは列の数を指す。個々のブロック１８は、ディメンションＢｘ×Ｂｙの画素の行列(マトリックス)で表示される。ブロック１８のサイズＢｘ×Ｂｙは、攻撃されたステゴイメージ１０’のサイズに対するオリジナルステゴイメージ１０の割合に比例して相対的に変化する。ここでステゴイメージ１０の攻撃バージョン１０’から抽出したデータのブロック１８の総数は、ステゴイメージ１０の中に隠蔽されたデータのブロック数と同じである。
図１Ｅにおいて、攻撃されたステゴイメージ１０’の処理の中で、個々のブロック１８はそれぞれ離散コサイン変換（ＤＣＴ）によって、低周波数係数２０、中周波数係数２２、そして高周波数係数２４を生成し（に分周され）、周波数領域に変換される。
各低周波数係数２０には、大部分のホストイメージ情報が包含されるが、隠蔽データ情報は全く含まれない。隠蔽データ情報は、ステゴイメージをほとんど歪ませない中周波数係数２２に蓄えられる。高い方の高周波数係数２４には隠蔽データ情報は蓄えられない。この領域の二次元離散コサイン変換（２Ｄ−ＤＣＴ）されたイメージは、おそらくＪＰＥＧ規格のようにデータ圧縮アルゴリズムによって作用されるため、隠蔽データの損失はほとんどない。
図１Ｆにおいて、抽出された隠蔽データイメージ２５は、本発明の改良方法によって復元されたもので、図１Ａに示されるデータ２であって図１Ｆのステゴイメージの中に埋め込まれたデータと一致するデータが得られる。隠蔽データにはいくらか劣化がある。例えば、‘Ｏ’の文字には、欠落した画素２６部分があり、また、文字‘Ｔ’の文字には、余分な暗い画素２７がついており、いくつかの迷光ダーク画素２８が背景３０の中に現れている。しかしながら、この劣化はわずかであり、隠蔽データイメージ２５の総合的な完全性は保たれている。
図２には、本発明における改良方法の基本的な工程のフローチャートが開示されている。ステップ３２では、実数値のディジタルデータビットとして表された受信ステゴイメージが、バッファの中に読み込まれる。“受信ステゴイメージ”とは、情報チャネルを通過して送信されたもので、攻撃されたものも攻撃されていないものも含んだステゴイメージを意味する。“オリジナルステゴイメージ”とは、隠蔽データを取り込んでいるもので、送信されておらず、かつ／または、攻撃の対象となっていないステゴイメージを意味する。
ステップ３４では、受信ステゴイメージのサイズが検知される。ステップ３６では、ステップ３４で検知したイメージディメンションに基づいて最適なブロックサイズが算出される。ステップ３８では、最適なブロックサイズの個々のブロックを２Ｄ−ＤＣＴ変換した後で適当な２Ｄ−ＤＣＴ中間周波帯域２２（mid-band locations）（図１Ｅ参照）が、次の処理のために選択される。ステップ４０では、隠蔽データビットが２Ｄ−ＤＣＴ中間周波数帯域２２（mid-band locations）から抽出される。
図２に示す処理は、受信ステゴイメージの全てのブロック１８を処理するために必要に応じて繰り返される。
図３には、図２のステップ３６であるイメージディメンションに基づく最適ブロックサイズの算出手順が、サブステップとして開示されている。
ステップ４４で、オリジナルステゴイメージ画像のブロックの数である、ｎｘ×ｎｙが検知される。ここで、ｎｘはブロックの行の数であり、ｎｙはブロックの列の数である。
ブロックの行数ｎｘとブロックの列数ｎｙは、受信ステゴイメージのヘッダーに格納された下記の情報のうちのいずれかから検知される。
（ｉ）ｎｘとｎｙの値、（ｉｉ）ｎｘのｎｙに対する比（またはその逆）、または
（ｉｉｉ）オリジナルステゴイメージのディメンションである画素数Ｍｏ×Ｎｏ。さらに、もしホストイメージをエンコードしたブロックサイズのディメンションであるａ×ｂが判れば、例えば、ジェー．アール．エルナンデス他（Ｊ．Ｒ．Ｈｅｒｎａｎｄｅｚ ｅｔ ａｌ．）の２Ｄ−ＤＣＴデータ隠蔽技術で使用される８×８画素であれば、その場合には、オリジナルステゴイメージ画像のブロック数は、Ｍｏ／ａ×Ｎｏ／ｂで算出できる。
受信ステゴイメージはＭｗ×Ｎｗのディメンションを有している。ステップ４６では、Ｍｗ画素をｎｘブロックで割った数値に等しい暫定変数ｂｘ ＊が算出される。同様に、ステップ４８では、Ｎｗ画素をｎｙブロックで割った数値に等しい、暫定変数ｂｙ ＊が算出される。
ステップ５０では、ｂｘ ＊が整数かどうかがが問われる。もし整数でなければ、
ステップ５２に移行して、本発明の改良抽出方法で使用される１つのブロックのｘディメンションのサイズを表している量Ｂｘ ＊を、ｂｘ ＊に作用するフロア関数（ｆｌｏｏｒ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）から算出する（フロア関数は、実数を切り捨てた値、または、少数点を越える端数を除いた少数）。ｂｘ ＊が整数ならば、ステップ５４において、Ｂｘ ＊はｂｘ ＊と設定される。
同様に、ステップ５５では、ｂｙ ＊が整数かどうかが問われる。もし整数でなければ、ステップ５６に移行し、本発明の改良抽出方法で使用される１つのブロックのｙディメンションのサイズを表している量Ｂｙ ＊を、ｂｙ ＊に作用するフロア関数から算出する。ｂｙ ＊が整数ならば、ステップ５７において、Ｂｙ ＊はｂｙ ＊と設定される。
ステップ５８では、ｘ方向における余りβ、が算出される。
ここでβは次のように定義される。
Figure 2008510384
 最後に、ステップ５９では、ｙ方向における余りδが算出される。
ここでδは次のように定義される
Figure 2008510384
一の実施例として、例えばオリジナルステゴイメージが全体としてディメンションＭｏ×Ｎｏで１０２４×１０２４の画素を有していたものを、受信ステゴイメージが５１２×５１２画素のディメンションＭｗ×Ｎｗにダウンスケールされたとすると、オリジナルのブロック数、ｎｘ×ｎｙは、ブロックサイズを８×８と仮定すると、Ｍｏ／８×Ｎｏ／８＝１０２４／８×１０２４／８＝１２８×１２８＝１６３８４ブロックとなる。
改良抽出方法によって受信ステゴイメージから隠蔽データを抽出するのに使用されるブロックサイズは、もはや８×８ではなく、
Figure 2008510384
Figure 2008510384
 であり、４×４ブロックサイズとなる。
余りβとσは、
Figure 2008510384
Figure 2008510384
 となる。
他の実施例として、オリジナルのステゴイメージが総体で１０２４×１０２４画素のディメンションＭｏ×Ｎｏを有しており、受信されたステゴイメージが２０４８×２０４８画素のディメンションＭｗ×Ｎｗにアップスケールされていたとすると、オリジナルのブロック数は、Ｍｏ／ｎｘ×Ｎｏ／ｎｙ＝１０２４／８×１０２４／８＝１２８×１２８＝１６３８４ブロックとなる。隠蔽データを改良抽出方法によって受信ステゴイメージから抽出するのに使用されるブロックサイズは、もはや８×８ではなく、
Figure 2008510384
Figure 2008510384
 であり、１６×１６ブロックサイズとなる。
余りβとσは、
Figure 2008510384
Figure 2008510384
 となる。
さらに、図４には、適宜の２Ｄ−ＤＣＴ中間周波帯域（mid-band locations）を選択するステップ３８が、サブステップとして展開されている。
ステップ６０では、受信ステゴイメージ画像からβ行とδ列を消去するためダウンスケールされている。
ステップ６２では、画像は双線形補間される。
ステップ６４で、ステップ６２と６４から生じた画像はｎｘ×ｎｙブロックに分割される。
ステップ６８では、個々のブロックの中間バンド周波数成分が抽出される。
さらに、図５では、隠蔽データビットを抽出するステップ４０が、サブステップとして開示されている。
ステップ７０では、２Ｄ−ＤＣＴブロック行列の中間周波帯係数（mid-band coefficients）である‘１’ビットで表わされる既知のＰＮシーケンスと相関させる。ステップ７２では、同じ２Ｄ−ＤＣＴブロック行列の同じ中間周波帯係数（mid-band coefficients）である‘０’ビットで表わされる既知のＰＮシーケンスと相関させる。ステップ７４では、ステップ７０の相関とステップ７２の相関とが対比される。‘１’ビットで表わされたＰＮシーケンスとの相関値が、‘０’ビットで表わされたＰＮ（pseudo random noise ＝擬似乱数ノイズ）との相関値より大きい場合、ステップ７６において、隠蔽データは‘１’ビットと設定される。そうでない場合、ステップ７８において隠蔽データは‘０’ビットに設定される。
全ての２Ｄ−ＤＣＴブロックが検査されれば、ステップ８０で、隠蔽データは完全に抽出される。そうでなければ、次のブロックのステップ８１の処理に移行する。
図６には、本発明の隠蔽データ改良抽出方法を実行する構成が開示されている。プロセッサ８２はネットワーク・インターフェース・カード（ＮＩＣ）８６により通信チャネル８４から受信ステゴイメージを読み込み、そして画像を記憶装置８８に格納する。
通信チャネル８４は、多くの場合、ローカルエリアネットワークやインターネットであり、ＮＩＣ８６はイーサネット（登録商標）カードとすることができる。ワイヤレス通信では、通信チャネル８４は空域であり、ＮＩＣ８６はＷｉＦｉまたはブルートゥース・トランシーバである。
他の実施例としては、通信チャネル８４を電気通信網とし、ＮＩＣ８６をダイヤルアップ・モデムとすることも出来る。
プロセッサ８２は、埋め込みシステム、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、ミニコンピュータ、またはメインフレーム内に設置する事ができる。例えば、適当なプロセッサとして５１２メガバイトのメモリーをもったＳｏｌａｒｉｓＴＭオペレーティングシステムで使用されているＳｕｎ ＳＰＡＲＣｓｔａｔｉｏｎＴＭ６０を装備することもできる。
記憶装置８８は、例えばランダムアクセスメモリおよび／またはハードディスクなどのコンピュータが読み取り可能な媒体との組み合わせとすることが可能である。記憶装置８８は、記録と通信チャネル８４から受信されたデータの格納と、本発明の改良隠蔽データ抽出プログラムの格納に使用される。
プロセッサ８２が画像を処理して隠蔽データを抽出すると、隠蔽データはモニターである表示部８９に表示され、記憶装置８８に戻って格納されるか、または、ＮＩＣ８６を介して通信チャネル８４に送り返すことができる。本発明の方法は、高級言語または低級言語で書かれたソフトウェアで使用可能であり、記憶装置８８内の実行可能なオブジェクトコードに格納できる。
図７は、１００で示す、本発明の他の実施例のフローチャートを示している。この実施態様における本発明の抽出方法は、任意の適切な通信チャネルでデータを送受信するためのシステムの中に組込まれている。
ステップ１０２の中で、従来のアルゴリズムが隠蔽されているブロックベースの２Ｄ−ＤＣＴデータは、記憶装置の中のホストイメージ（例えば、図６の記憶装置８８の中に格納された画像）上で、ステゴイメージを生成するように実行される。このステゴイメージは、ステップ１０４で、プロセッサとＮＩＣにより（例えば、第６図に示す要素を使用して）、通信チャネルを通じて送出される。
ステゴイメージは、通信チャネルで受信されて、記憶装置に格納される。プロセッサは、本発明の改良隠蔽データ抽出方法を実行する。最後に、ステップ１０８で、抽出した隠蔽データは表示部に表示される。
従来方法を越えたこの改良隠蔽データ抽出方法の利点の一つは、パフォーマンス（結果の効率）にある。従来方法を越えた本発明の改良隠蔽データ抽出方法のパフォーマンスの測定結果を、図８−図１１で示す。
第８−１１図では、５１２×５１２画素サイズの三つのステゴイメージに対する、カテゴリー１とカテゴリー２のスケーリング攻撃の後に得られた結果を要約する。サイズが８０００から１４４００ビットまで変動するランダムビット列が、隠蔽データとして使用された。
図８には、カテゴリー１のダウンスケーリング攻撃の場合におけるスケーリング率に対するビット誤り率（ＢＥＲ）のグラフが開示されている。本発明の改良抽出方法（すなわち、両方の実施態様に記載された隠蔽データ抽出方法）と従来の方法（すなわち、従来技術）は同様に良好に実行された。そして８５％のダウンスケーリング率では、両方の方法は埋め込まれた隠蔽データを約９０％正確に回復している（回復率９０％の意味するところは、ビット誤り率（ＢＥＲ）が約０．１、または、隠蔽データの１０００ビット当り１００エラーということになる）。
図９には、カテゴリー１のアップスケーリング攻撃の場合におけるスケーリング率に対するビット誤り率（ＢＥＲ）のグラフが開示されている。本発明の改良方法と従来の方法は同様に良好に実行された。そして８５％のダウンスケーリング率では、両方の方法は約０．００５％のＢＥＲ、または、隠蔽データの１０００ビット当り５エラーのため、隠蔽データの約９９．４％が正確に回復された。
図１０には、カテゴリー２のダウンスケーリング攻撃の場合におけるスケーリング率に対するビット誤り率（ＢＥＲ）のグラフが開示されている。本発明の改良抽出方法では、６％から１００％の間におけるダウンスケーリングの全ての場合において、従来方法よりはるかにパフォーマンスが優れている。ステゴイメージを通常の方法でわずか４％のダウンスケーリングにすることで、従来方法では隠蔽データの５０％の欠損が起こる。このパーセンテージのダウンスケーリングでは、本発明の改良抽出方法では、ほぼ０％のエラー率であり、６６％のダウンスケーリングでは、８９％の回復率で、０．１１のＢＥＲとなっている。
図１１には、カテゴリー２のアップスケーリング攻撃の場合におけるスケーリング率に対するビット誤り率（ＢＥＲ）のグラフが開示されている。本発明の最初の実施態様であるグラフの右側に示されている改良方法では、１００％から４００％の間におけるアップスケーリングの全ての場合において、グラフの左側に示されている従来の方法よりはるかにパフォーマンスが優れている。ステゴイメージを従来の方法でアップスケーリングすると、ほぼ全てのアップスケーリング攻撃に対して、５０％の回復率となった。一方、本発明による改良抽出方法では９９．３％の回復率で、０．００７に及ばないＢＥＲであった。
攻撃を組み合わせた従来の方法と比較した本発明の改良抽出方法のパフォーマンスは、以下の表１に要約される。ここで、ステゴイメージは、ステゴイメージを５０％ダウンスケーリングする前に、既に知られているいくつかの従来方法によって攻撃を受けている。しかしながらその全ての場合において、本発明の改良抽出方法の方が従来の方法よりうまくいっている。
Figure 2008510384
改良抽出方法が他の隠蔽データ抽出方法より優れている点は、計算の複雑性が少ないことである。従来の方法に比べ、二つの追加的な除法が必要なだけである。
ここで記述した実施形態は単に例示的なものであり、当業者ならば、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、多くのバリエーションと変更が可能であることが理解されるべきである。このようなバリエーションや変更は、上述のものを含め、すべて、以下のクレームに定義される本発明の範囲内に含まれると考えられる。
ディジタルイメージに隠蔽されるデータの図 ホストイメージの図であり、図１Ａで示されたデータの隠蔽されたステゴイメージが作成される。 図１Ａで示したデータを図１Ｂで示したホストイメージに隠蔽することによって作成されたステゴイメージの図 隠蔽データを抽出するために本発明に従って適当なブロック数に分割された図１Ｃのステゴイメージのダウンスケーリングバージョンの図表である。 データを図１Ｄのステゴイメージのブロックの中に隠蔽するために本発明で使用された中間周波数係数（middle frequency coefficients）に基づいたＤＣＴ（離散コサイン変換）の係数を示すブロック図表である。 本発明の方法による処理によって図１Ｄから得られた抽出された隠蔽データを示す図
本発明の全方法を示したフローチャート イメージ ディメンション（image dimensions）に基づいて最適ブロックサイズが算出される図２で示した方法を、より詳細に示したフローチャート 適宜な２Ｄ−ＤＣＴ中間周波帯域（mid-band locations）が選択され、σ行とβ列が消去される図２で示した方法を、より詳細に示したフローチャート 隠蔽されていたデータビットが抽出される図２で示した方法を、より詳細に示したフローチャート 図２に示す方法を実施可能な装置のブロック図 データを送受信する通信チャネル全域に埋め込まれた本発明にかかる抽出方法の別の実施態様のフローチャート
カテゴリー１のダウンスケーリング攻撃に対する本発明の隠蔽データ抽出方法と従来の方法との性能を比較する、スケーリング率に対するビット誤り率（ＢＥＲ）のグラフ カテゴリー１のアップスケーリング攻撃に対する本発明の隠蔽データ抽出方法と従来の方法との性能を比較する、スケーリング率に対するビット誤り率（ＢＥＲ）のグラフ カテゴリー２のダウンスケーリング攻撃に対する本発明の隠蔽データ抽出方法と従来の方法との性能を比較する、スケーリング率に対するビット誤り率（ＢＥＲ）のグラフ カテゴリー１のアップスケーリング攻撃に対する本発明の隠蔽データ抽出方法と従来の方法との性能を比較する、スケーリング率に対するビット誤り率（ＢＥＲ）のグラフを示している。

Claims (39)

  1. ディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法においてステップが：
    ディジタルイメージを受信するステップと
    データをディジタルイメージのオリジナルバージョンに隠蔽するために使用したブロックの最初の数を検知するステップと
    最初のブロックの数に基づいてディジタルイメージから隠蔽データを抽出するための最適なブロックサイズを算出するステップと
    隠蔽されたデータを抽出するためにディジタルイメージのブロックの中に最適領域を算出するステップと
    最適なブロックサイズを使用して隠蔽データを最適領域から抽出するステップと
    からなることを特徴とするディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法。
  2. 前記ディジタルイメージが、受信ステゴイメージであることを特徴とする請求項１記載のディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法。
  3. 前記最適なブロックサイズを算定（検出・算出）するステップが、第一のブロック数に基づくことを特徴とする請求項１記載のディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法。
  4. 前記隠蔽データを抽出する方法が、第一のブロック数と同じとなる受信ステゴイメージの第二のブロック数から隠蔽データを抽出するステップを含むことを特徴とする請求項１記載のディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法。
  5. 前記データを隠蔽するために使用するブロックの最初の数を検知するステップが、オリジナルステゴイメージをｎｘ行とｎｙ列に分割してブロック数を検知するステップを含むことを特徴とする請求項４記載のディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法。
  6. 前記データを隠蔽するために使用するブロックの最初の数を検知するステップが、ブロックのｎｘ行とｎｙ列を、既に知られたオリジナルブロックサイズであるａ×ｂ画素でオリジナルステゴイメージのＭ０×Ｎ０の画素ディメンションを割って算出するステップを含むことを特徴とする請求項４記載のディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法。
  7. 前記ディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法が、オリジナルステゴイメージのサイズをヘッダーから読み取るステップからなることを特徴とする請求項６記載のディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法。
  8. 前記最適なブロックサイズを算出するステップが、さらに：
    現在の受信ステゴイメージの画素ディメンションＭｗ×Ｎｗを検知するステップと
    第一の暫定変数ｂｘ ＊であるｂｘ ＊＝Ｍｗ／ｎｘを算出するステップと
    第二の暫定変数ｂｙ ＊であるｂｙ ＊＝Ｎｗ／ｎｙを算出するステップと
    第一のフロア関数Ｂｘ ＊を算出するが、ｂｘ ＊が整数の場合はＢｘ ＊＝ｂｘ ＊となり、ｂｘ ＊に小数点以下の分数部分を含む場合には
    Figure 2008510384
    となるステップと
    第一の最適ブロックサイズフロア関数Ｂｙ ＊を算出するが、ｂｙ ＊が整数の場合Ｂｙ ＊＝ｂｙ ＊となり、ｂｙ ＊に小数点以下の分数部分を含む場合には
    Figure 2008510384
    となるステップと
    最適ブロックサイズはＢｘ ＊×Ｂｙ ＊をとなるステップと
    を包含することを特徴とする請求項７記載のディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法。
  9. 前記最適なブロックサイズを算出するステップが、さらに、行の余りの値β、と列の余りの値δが、
    Figure 2008510384
    および、
    Figure 2008510384
    で算出されるステップを含むことを特徴とする請求項８記載のディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法。
  10. 前記受信したステゴイメージから隠蔽データを抽出するための最適の領域を選択するステップがさらに：
    受信ステゴイメージ画像からβ行とδ列を消去するためダウンスケールするステップと
    中間イメージを作るために受信ステゴイメージを双線形補間するステップと
    中間イメージを前記最適ブロックサイズでｎｘ×ｎｙブロックに分割するステップと
    を作成するために、個々のｎｘ×ｎｙブロックの２Ｄ−ＤＣＴブロックを算出するステップと
    個々の変換されたブロックのセットの中間帯周波数係数（mid-band frequency coefficients）を検知するステップと
    を含むことを特徴とする請求項９記載のディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法。
  11. 前記最適なブロックサイズを利用した受信ステゴイメージから隠蔽データを抽出するステップが、さらに：
    （ａ）変換されたブロックのセットの１つのブロックの中間帯周波数係数（mid-band frequency coefficients）を‘１’ビットで表わされる既知のＰＮシーケンスと相関させて第一の相関値を生成するステップと
    （ｂ）該ブロックの中間帯周波数係数（mid-band frequency coefficients）と‘０’ビットで表わされる第二のＰＮ（pseudo random noise ＝擬似乱数ノイズ）シーケンスとを相関させて第二の相関値を生成するステップと
    （ｃ）第一の相関値が第二の相関値より大きかった場合または同じ値だった場合に、隠蔽データを‘１’ビットとするステップと
    （ｄ）第一の相関値が第二の相関値より小さい場合または同じ値だった場合に、隠蔽データを‘１’ビットとするステップと
    （ｅ）変換されたブロックのセットの全てのブロックの処理がすむまで（ａ）から（ｄ）の工程を繰り返すステップと
    を含むことを特徴とする請求項１０記載のディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法。
  12. 前記（ａ）から（ｄ）のステップが、離散相関関数を使って行われることを特徴とする請求項１１記載のディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法。
  13. 前記ディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法が、ＤＣＴのデータ隠蔽アルゴリズムに基づくブロックを利用してデータをホストイメージに隠蔽してオリジナルステゴイメージを作成し、通信チャンネルを介して該ディジタルデータが受領されるステップの前にオリジナルステゴイメージを転送するステップからなることを特徴とする請求項１記載のディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法。
  14. ディジタルイメージから隠蔽データを抽出する１または複数の連続した指令を持つコンピュータの読み取り可能な媒体において、１または複数の処理装置による処理１または多数コンピュータに処理をさせるステップが：
    ディジタルイメージの受信するステップと
    データをディジタルイメージのオリジナルバージョンに隠蔽するために使用したブロックの最初の数を検知するステップと
    最初のブロックの数に基づいてディジタルイメージから隠蔽データを抽出するための最適なブロックサイズを算出するステップと
    隠蔽されたデータを抽出するためにディジタルイメージのブロックの中の最適な領域を算出するステップと
    最適なブロックサイズを利用して隠蔽データを最適領域から抽出するステップとからなることを特徴とするコンピュータの読み取り可能な媒体。
  15. 前記コンピュータが読み取り可能な媒体におけるディジタルイメージが、ステゴイメージであることを特徴とする請求項１４記載のコンピュータの読み取り可能な媒体。
  16. 前記コンピュータが読み取り可能な媒体における最適ブロックサイズを算出するステップが、第一のブロック数に基づくことを特徴とする請求項１５記載のコンピュータの読み取り可能な媒体。
  17. 前記コンピュータの読み取り可能な媒体における隠蔽データを抽出するステップが、さらに、第一のブロック数と同じとなる受信ステゴイメージの第二のブロック数から隠蔽データを抽出するステップを含むことを特徴とする請求項１６記載のコンピュータの読み取り可能な媒体。
  18. 前記コンピュータの読み取り可能な媒体のデータを隠蔽するために使用するブロックの最初の数を検知するステップが、オリジナルステゴイメージをｎｘ行とｎｙ列に分割してブロック数を検知するステップを含むことを特徴とする請求項１７記載のコンピュータの読み取り可能な媒体。
  19. 前記コンピュータの読み取り可能な媒体におけるデータを隠蔽するために使用するブロックの最初の数を検知するステップが、ブロックのｎｘ行とｎｙ列を、既に知られたオリジナルブロックサイズであるａ×ｂ画素でオリジナルステゴイメージのＭ０×Ｎ０の画素ディメンションを割って算出するステップを含むことを特徴とする請求項１７記載のコンピュータの読み取り可能な媒体。
  20. 前記コンピュータの読み取り可能な媒体におけるディジタルイメージから隠蔽データを抽出するステップが、オリジナルステゴイメージのサイズをヘッダーから読み取るステップからなることを特徴とする請求項１９記載のコンピュータの読み取り可能な媒体。
  21. 前記コンピュータの読み取り可能な媒体における最適なブロックサイズを算出するステップが、さらに：
    現在の受信ステゴイメージの画素ディメンションＭｗ×Ｎｗを検知するステップと
    第一の暫定変数ｂｘ ＊であるｂｘ ＊＝Ｍｗ／ｎｘを算出するステップと
    第二の暫定変数ｂｙ ＊であるｂｙ ＊＝Ｎｗ／ｎｙを算出するステップと
    第一のフロア関数Ｂｘ ＊を算出するが、ｂｘ ＊が整数の場合はＢｘ ＊＝ｂｘ ＊となり、ｂｘ ＊に小数点以下の分数部分を含む場合には
    Figure 2008510384
    となるステップと
    第一の最適ブロックサイズフロア関数Ｂｙ ＊を算出するが、ｂｙ ＊が整数の場合Ｂｙ ＊＝ｂｙ ＊となり、ｂｙ ＊に小数点以下の分数部分を含む場合には
    Figure 2008510384
    となるステップと
    最適ブロックサイズはＢｘ ＊×Ｂｙ ＊をとなるステップと
    を包含することを特徴とする請求項２０記載のコンピュータの読み取り可能な媒体。
  22. 前記コンピュータの読み取り可能な媒体における最適なブロックサイズを算出するステップが、さらに、行の余りの値β、と列の余りの値δが、
    Figure 2008510384
    および、
    Figure 2008510384
    で算出されるステップを含むことを特徴とする請求項２１記載のコンピュータの読み取り可能な媒体。
  23. コンピュータの読み取り可能な媒体における受信したステゴイメージから隠蔽データを抽出するための最適の領域を選択するステップがさらに：
    受信ステゴイメージ画像からβ行とδ列を消去するためダウンスケールするステップと
    中間イメージを作るために受信ステゴイメージを双線形補間するステップと
    中間イメージを前記最適ブロックサイズでｎｘ×ｎｙブロックに分割するステップと
    を作成するために、個々のｎｘ×ｎｙブロックの２Ｄ−ＤＣＴブロックを算出するステップと
    個々の変換されたブロックのセットの中間帯周波数係数（mid-band frequency coefficients）を検知するステップと
    を含むことを特徴とする請求項２２記載のコンピュータの読み取り可能な媒体。
  24. 前記コンピュータの読み取り可能な媒体における最適なブロックサイズを利用した受信ステゴイメージから隠蔽データを抽出するステップが、さらに：
    （ａ）変換されたブロックのセットの１つのブロックの中間帯周波数係数（mid-band frequency coefficients）を‘１’ビットで表わされる既知のＰＮシーケンスと相関させて第一の相関値を生成するステップと
    （ｂ）該ブロックの中間帯周波数係数（mid-band frequency coefficients）と‘０’ビットで表わされる第二のＰＮ（pseudo random noise ＝擬似乱数ノイズ）シーケンスとを相関させて第二の相関値を生成するステップと
    （ｃ）第一の相関値が第二の相関値より大きかった場合または同じ値だった場合に、隠蔽データを‘１’ビットとするステップと
    （ｄ）第一の相関値が第二の相関値より小さい場合または同じ値だった場合に、隠蔽データを‘１’ビットとするステップと
    （ｅ）変換されたブロックのセットの全てのブロックの処理がすむまで（ａ）から（ｄ）の工程を繰り返すステップと
    を含むことを特徴とする請求項２３記載のコンピュータの読み取り可能な媒体。
  25. 前記コンピュータの読み取り可能な媒体における（ａ）から（ｄ）のステップが、離散相関関数を使って行われることを特徴とする請求項２４記載のコンピュータの読み取り可能な媒体。
  26. 前記コンピュータの読み取り可能な媒体におけるディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法が、ＤＣＴのデータ隠蔽アルゴリズムに基づくブロックを利用してデータをホストイメージに隠蔽してオリジナルステゴイメージを作成し、通信チャンネルを介して該ディジタルデータが受領されるステップの前にオリジナルステゴイメージを転送するステップからなることを特徴とする請求項１４記載のコンピュータの読み取り可能な媒体。
  27. コンピュータデータ信号であって、読み取り可能な搬送波に保持されており、ディジタルイメージから隠蔽データを抽出するコンピュータ処理の実行を指令するコンピュータプログラムを符号化しているコンピュータの処理が：
    ディジタルイメージを受信するステップと
    データをディジタルイメージのオリジナルバージョンに隠蔽するために使用したブロックの最初の数を検知するステップと
    最初のブロックの数に基づいてディジタルイメージから隠蔽データを抽出するために最適なブロックサイズを算定（検出・算出）するステップと
    隠蔽されたデータを抽出するためにディジタルイメージのブロックの中に最適な領域を算定（検出・算出）するステップと
    最適なブロックサイズを使用している最適な領域から隠蔽データを抽出するステップと
    からなることを特徴とするコンピュータデータ信号。
  28. 前記コンピュータデータ信号であってディジタルイメージが、受信ステゴイメージであることを特徴とする請求項２７記載のコンピュータデータ信号。
  29. 前記コンピュータデータ信号であって最適なブロックサイズを算定（検出・算出）するステップが、第一のブロック数に基づくことを特徴とする請求項２８記載のコンピュータデータ信号。
  30. 前記コンピュータデータ信号であって隠蔽データを抽出する方法が、第一のブロック数と同じとなる受信ステゴイメージの第二のブロック数から隠蔽データを抽出するステップを含むことを特徴とする請求項２９記載のコンピュータデータ信号。
  31. 前記コンピュータデータ信号であってデータを隠蔽するために使用するブロックの最初の数を検知するステップが、オリジナルステゴイメージをｎｘ行とｎｙ列に分割してブロック数を検知するステップを含むことを特徴とする請求項３０記載のコンピュータデータ信号。
  32. 前記コンピュータデータ信号であってデータを隠蔽するために使用するブロックの最初の数を検知するステップが、ブロックのｎｘ行とｎｙ列を、既に知られたオリジナルブロックサイズであるａ×ｂ画素でオリジナルステゴイメージのＭ０×Ｎ０の画素ディメンションを割って算出するステップを含むことを特徴とする請求項３１記載のコンピュータデータ信号。
  33. 前記コンピュータデータ信号であってディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法が、オリジナルステゴイメージのサイズをヘッダーから読み取るステップからなることを特徴とする請求項３２記載のディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法。
  34. 前記コンピュータデータ信号であって最適なブロックサイズを算出するステップが、さらに：
    現在の受信ステゴイメージの画素ディメンションＭｗ×Ｎｗを検知するステップと
    第一の暫定変数ｂｘ ＊であるｂｘ ＊＝Ｍｗ／ｎｘを算出するステップと
    第二の暫定変数ｂｙ ＊であるｂｙ ＊＝Ｎｗ／ｎｙを算出するステップと
    第一のフロア関数Ｂｘ ＊を算出するが、ｂｘ ＊が整数の場合はＢｘ ＊＝ｂｘ ＊となり、ｂｘ ＊に小数点以下の分数部分を含む場合には
    Figure 2008510384
    となるステップと
    第一の最適ブロックサイズフロア関数Ｂｙ ＊を算出するが、ｂｙ ＊が整数の場合Ｂｙ ＊＝ｂｙ ＊となり、ｂｙ ＊に小数点以下の分数部分を含む場合には
    Figure 2008510384
    となるステップと
    最適ブロックサイズはＢｘ ＊×Ｂｙ ＊をとなるステップと
    を包含することを特徴とする請求項３３記載のコンピュータデータ信号。
  35. 前記コンピュータデータ信号であって最適なブロックサイズを算出するステップが、さらに、行の余りの値β、がと列の余りの値δが、
    Figure 2008510384
    および、
    Figure 2008510384
    で算出されるステップを含むことを特徴とする請求項３４記載のコンピュータデータ信号。
  36. 前記コンピュータデータ信号であって受信した受信ステゴイメージから隠蔽データを抽出するための最適の領域を選択するステップがさらに：
    受信ステゴイメージ画像からβ行とδ列を消去するためダウンスケールするステップと
    中間イメージを作るために受信ステゴイメージを双線形補間するステップと
    中間イメージを前記最適ブロックサイズでｎｘ×ｎｙブロックに分割するステップと
    を作成するために、個々のｎｘ×ｎｙブロックの２Ｄ−ＤＣＴブロックを算出するステップと
    個々の変換されたブロックのセットの中間帯周波数係数（mid-band frequency coefficients）を検知するステップと
    を含むことを特徴とする請求項３５記載のコンピュータデータ信号。
  37. 前記コンピュータデータ信号であって最適なブロックサイズを利用した受信ステゴイメージから隠蔽データを抽出するステップが、さらに：
    （ａ）変換されたブロックのセットの１つのブロックの中間帯周波数係数（mid-band frequency coefficients）を‘１’ビットで表わされる既知のＰＮシーケンスと相関させて第一の相関値を生成するステップと
    （ｂ）該ブロックの中間帯周波数係数（mid-band frequency coefficients）と‘０’ビットで表わされる第二のＰＮ（pseudo random noise ＝擬似乱数ノイズ）シーケンスとを相関させて第二の相関値を生成するステップと
    （ｃ）第一の相関値が第二の相関値より大きかった場合または同じ値だった場合に、隠蔽データを‘１’ビットとするステップと
    （ｄ）第一の相関値が第二の相関値より小さい場合または同じ値だった場合に、隠蔽データを‘１’ビットとするステップと
    （ｅ）変換されたブロックのセットの全てのブロックの処理がすむまで（ａ）から（ｄ）の工程を繰り返すステップと
    を含むことを特徴とする請求項３６記載のコンピュータデータ信号。
  38. 前記コンピュータデータ信号であって（ａ）から（ｄ）のステップが、離散相関関数を使って行われることを特徴とする請求項３７記載のコンピュータデータ信号。
  39. 前記コンピュータデータ信号であってディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法が、ＤＣＴのデータ隠蔽アルゴリズムに基づくブロックを利用してデータをホストイメージに隠蔽してオリジナルステゴイメージを作成し、通信チャンネルを介して該ディジタルデータが受領されるステップの前にオリジナルステゴイメージを転送するステップからなることを特徴とする請求項２７記載のコンピュータデータ信号。
JP2007525758A 2004-08-11 2005-08-10 ディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法およびコンピュータの読み取り可能な媒体ならびにコンピュータデータ信号 Pending JP2008510384A (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US60057804P 2004-08-11 2004-08-11
PCT/US2005/028401 WO2006017848A1 (en) 2004-08-11 2005-08-10 Robust hidden data extraction method for scaling attacks

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2008510384A true JP2008510384A (ja) 2008-04-03

Family

ID=35501144

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2007525758A Pending JP2008510384A (ja) 2004-08-11 2005-08-10 ディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法およびコンピュータの読み取り可能な媒体ならびにコンピュータデータ信号

Country Status (3)

Country Link
US (1) US7529384B2 (ja)
JP (1) JP2008510384A (ja)
WO (1) WO2006017848A1 (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011105164A1 (ja) * 2010-02-23 2011-09-01 株式会社日立製作所 画像処理方法
JP2012138724A (ja) * 2010-12-27 2012-07-19 Hitachi Solutions Ltd 潜像重畳方法、および、潜像重畳装置、潜像重畳システム

Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9330060B1 (en) 2003-04-15 2016-05-03 Nvidia Corporation Method and device for encoding and decoding video image data
US8660182B2 (en) 2003-06-09 2014-02-25 Nvidia Corporation MPEG motion estimation based on dual start points
JP2009506850A (ja) * 2005-09-06 2009-02-19 インテリジェント メディカル テクノロジーズ プロプライエタリー リミテッド ネブライザー
US8731071B1 (en) 2005-12-15 2014-05-20 Nvidia Corporation System for performing finite input response (FIR) filtering in motion estimation
US8724702B1 (en) 2006-03-29 2014-05-13 Nvidia Corporation Methods and systems for motion estimation used in video coding
US8660380B2 (en) 2006-08-25 2014-02-25 Nvidia Corporation Method and system for performing two-dimensional transform on data value array with reduced power consumption
US8756482B2 (en) 2007-05-25 2014-06-17 Nvidia Corporation Efficient encoding/decoding of a sequence of data frames
US9118927B2 (en) 2007-06-13 2015-08-25 Nvidia Corporation Sub-pixel interpolation and its application in motion compensated encoding of a video signal
US8873625B2 (en) 2007-07-18 2014-10-28 Nvidia Corporation Enhanced compression in representing non-frame-edge blocks of image frames
US8281138B2 (en) * 2008-04-14 2012-10-02 New Jersey Institute Of Technology Steganalysis of suspect media
US20100128797A1 (en) * 2008-11-24 2010-05-27 Nvidia Corporation Encoding Of An Image Frame As Independent Regions
US8666181B2 (en) 2008-12-10 2014-03-04 Nvidia Corporation Adaptive multiple engine image motion detection system and method
US8161552B1 (en) * 2009-09-23 2012-04-17 Trend Micro, Inc. White list creation in behavior monitoring system
CN102843576B (zh) * 2012-07-25 2014-10-01 武汉大学 一种针对msu的隐写分析方法
US11057192B2 (en) * 2017-01-31 2021-07-06 Agency For Science, Technology And Research Method and apparatus for generating a cover image for steganography
US10721248B2 (en) * 2017-12-07 2020-07-21 Mcafee, Llc Methods, systems and apparatus to mitigate steganography-based malware attacks
CN108629749B (zh) * 2018-04-26 2021-10-01 西安空间无线电技术研究所 一种图像压缩和隐藏相结合的方法
CN109800585B (zh) * 2018-12-04 2022-11-18 王继军 一种图像插值空间完全可逆可分离密文域信息隐藏算法
CN110162990B (zh) * 2019-05-29 2022-12-23 华南师范大学 基于大数据和位置的信息隐藏方法和机器人系统

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7158654B2 (en) * 1993-11-18 2007-01-02 Digimarc Corporation Image processor and image processing method
EP1164543B1 (en) 2000-06-14 2017-08-09 Panasonic Intellectual Property Corporation of America Digital information embedding/extracting
US6714683B1 (en) * 2000-08-24 2004-03-30 Digimarc Corporation Wavelet based feature modulation watermarks and related applications
AU2002214613A1 (en) * 2000-11-08 2002-05-21 Digimarc Corporation Content authentication and recovery using digital watermarks
US7376242B2 (en) * 2001-03-22 2008-05-20 Digimarc Corporation Quantization-based data embedding in mapped data
US7055037B2 (en) * 2002-03-06 2006-05-30 National Kaohsiung First University Of Science And Technology High performance gray-level watermarking system

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011105164A1 (ja) * 2010-02-23 2011-09-01 株式会社日立製作所 画像処理方法
JP2011176385A (ja) * 2010-02-23 2011-09-08 Hitachi Ltd 画像処理方法
JP2012138724A (ja) * 2010-12-27 2012-07-19 Hitachi Solutions Ltd 潜像重畳方法、および、潜像重畳装置、潜像重畳システム

Also Published As

Publication number Publication date
WO2006017848A1 (en) 2006-02-16
US20060176299A1 (en) 2006-08-10
US7529384B2 (en) 2009-05-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2008510384A (ja) ディジタルイメージから隠蔽データを抽出する方法およびコンピュータの読み取り可能な媒体ならびにコンピュータデータ信号
Kang et al. A DWT-DFT composite watermarking scheme robust to both affine transform and JPEG compression
Luo et al. A multi-scale image watermarking based on integer wavelet transform and singular value decomposition
Po-Yueh et al. A DWT based approach for image steganography
Su et al. Digital watermarking of text, image, and video documents
Atawneh et al. Steganography in digital images: Common approaches and tools
Hu et al. Dual-wrapped digital watermarking scheme for image copyright protection
Bansal et al. A survey on steganography using least significant bit (lsb) embedding approach
Khan et al. A secure true edge based 4 least significant bits steganography
Duan et al. A novel comprehensive watermarking scheme for color images
CN110211020B (zh) 基于swt-dft的图像水印嵌入与提取方法
Sharifara et al. A novel approach to enhance robustness in digital image watermarking using multiple bit-planes of intermediate significant bits
CN1195378C (zh) 基于混沌特性的鲁棒性盲水印嵌入与提取方法
Kumar et al. Digital image steganography based on combination of DCT and DWT
Abraham et al. Image watermarking using DCT in selected pixel regions
Zotin et al. Study of digital textual watermarking distortions under Internet attacks in high resolution videos
JP2008536380A (ja) 量子化・透かし入れの方法
Fei et al. A reversible watermark scheme for 2D vector map based on reversible contrast mapping
Surekha et al. A semi-blind image watermarking based on discrete wavelet transform and secret sharing
Stanković et al. An approach to optimal watermark detection
Subramanian et al. A framework of secured embedding scheme using vector discrete wavelet transformation and lagrange interpolation
Thakur et al. Different techniques of image and video steganography: a review
Rahmani et al. A new lossless watermarking scheme based on DCT coefficients
Du et al. BSS: A new approach for watermark attack
Tsai et al. A watermarking-based authentication with malicious detection and recovery