KR101456480B1 - 적응 멀티-채널 워터마크 임베딩 - Google Patents

Abstract

본 발명은 이미지 픽셀들의 조절에 의해 디지털 이미지에서 임의의 메시지를 임베딩하는 방법에 관한 것으로, 전체 이미지의 휘도 스케일을 각각의 범위에 대해 중간 반복들 중 하나에서 생성되는 연속적인 범위들로 반복적으로 분할하고, 이미지의 컴포넌트들은 메시지 임베딩 시에 불변 및 가변으로 결정되는 단계; 임베딩된 메시지를 포함하는 픽셀로써 또는 상기 범위에 대한 중심 휘도 값에 관한 휘도 값의 반사로써 이미지 픽셀의 휘도 값을 가정함으로써 이미지의 가변의 컴포넌트의 픽셀들에 이미지 비트들을 임베딩하는 단계를 포함한다.

Description

적응 멀티-채널 워터마크 임베딩{Adaptive multi-channel water-mark embedding}

도 1은 스테가노그래피 및 워터마크 임베딩을 위해 메시지들을 임베딩하고 추출하는 일반적인 배열을 나타낸다.

도 2는 컨테이너의 분석 결과들에 의한 임베딩된 메시지 코드들의 좌표-방식 할당에서 공지된 기술들을 나타낸다.

도 3은 본 발명에 따른 가역 데이터 임베딩의 구성을 나타낸다.

도 4는 컨테이너의 분석에 기초하여 본 발명에 따라 컴퓨팅되는 좌표들 및 휘도 범위들에 의한 메시지 코드들의 적응적 임베딩을 나타낸다.

도 5는 멀티-채널 터너리 메모리의 i번째 셀에서 값이 -1, 1, 0, 1, 0인 시퀀스를 저장하는 것을 나타낸다.

도 6은 하나의 채널에서의 메시지 비트의 임베딩을 나타낸다(이미지의 1차원 조각의 예시).

도 7은 본 발명에 따라 생성된 이미지의 인배리언트 동형(invariant isomorphous) 표시의 예를 나타낸다.

도 8은 이산적인 세그먼트들을 분할하는 계층(hierarchy)의 저장을 나타낸다.

도 9는 최초 상태의 메시지 및 비트 평면들의 시퀀스로 풀려진(unwrapped) 메시지를 나타낸다.

도 10은 표준 이미지 및 컬러 변형된(alternative) 이미지를 나타낸다.

도 11은 몇 개의 채널들을 통한 메시지 코드들의 기본적인 반복적 임베딩을 나타낸다.

도 12는 동작 영역을 파라미터 m으로 최초 분할(initial break-down) 시 메시지의 멀티-채널 임베딩에 대한 터너리 스토리지의 계속성 조건의 영향을 나타낸다.

도 13은 터너리 스토리지의 메시지를 스테고-이미지의 휘도 계조들의 수의 동시 저감과 함께 멀티-채널 인배리언트 임베딩하는 것을 나타낸다.

도 14는 다중 임베딩에 기인한 JPEG 변환에 대한 준동형 메시지를 가진 스테고-이미지의 증가된 양의 안정성을 나타낸다.

본 발명은 디지털 스테가노그래피(steganography) 또는 디지털 이미지에서 임의의 워터마크들을 임베딩하는 것에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 원래의 이미지(컨테이너)가 액세스될 수 없고 전송되는 메시지가 수신단에 알려지지 않은 상태에서 신호의 크기 값의 양자화 및 변형에 의해 임의의 워터마크들을 분광(spectral) 변환들 없이 직접 가역 임베딩(reversible embedding)하는 방법, 즉, 눈가림 임베딩(blind embedding) 기술에 관한 것이다.

본 발명에서, 세트(set) 비트 및 언세트(unset) 비트는 구체적인 해석과 관계없이 설명되는 선택적인 비트 값들이다. 보통 0과 1이고, 본 발명에서는 ±1 또는 0 및 2 등이다.

이미지, 신호는 디지털화되고 정수의 휘도 값의 매트릭스 형태로 제공되는 비디오 신호이다. 그것은 관찰가능한 신호 및 변형이 시각적으로 구별되지 않는 암시적인 신호로 나누어 진다.

픽셀("포인트")은 이미지의 구성요소이다.

휘도 카운팅(판독)은 픽셀의 휘도 값이다.

이미지의 변환은 픽셀들의 휘도 값들의 변화에 의한 새로운 이미지의 생성이다.

이미지 표시(representation)는 이미지의 변환의 결과이다.

컨테이너는 최초의 디지털 신호, 임베딩이 의도되는 이미지이다.

컨테이너 컨텍스트(context)는 명확한 신호의 복수 개(어레이)의 시각적으로 인식되는 픽셀들에 의해 형식에 따라 표시되는 관찰 가능한 컨테이너 정보이다. 컨테이너 컨텍스트(고려되는 이미지들의 주제)는 제한되지 않는다.

메시지, 워터마크는 임베딩되는 데이터, 수치적 매트릭스로 나열되고(ordered) 마스킹(masking) 컨테이너 컨텍스트와 함께 전송되도록 설계된 임의의 코드들의 시퀀스, 또는 가변의 강도의 이미지 픽셀들에 인코딩되고 관찰가능한 정보(컨테이너 컨텍스트)를 보충하는 암시적인 이미지 정보를 포함하는 수치적 코드 들(비트 시퀀스들)이다. 그것은 컨테이너의 픽셀의 휘도 값들의 변형들의 시퀀스에 의해 인코딩되는 임베딩되고, 컨테이너의 픽셀의 휘도 변형의 어떤 단계들에서 주어진 픽셀의 휘도 값을 고정시키는 것으로 인해 절약되는 관찰가능한 정보(컨테이너 컨텍스트)를 부가하는 임베딩된 정보를 포함한 임의의 이진 코드들(비트들)을 나타낸다.

임베딩은 컨테이너에 메시지를 저장시키는 구현으로, 즉, 이미지에 포함되고, 원래의(최초의), 임베딩된 노이즈 및 기타 종류의 암시적 정보에 관련된 코드들의 변형이다.

스테고-이미지(stego-image)는 임베딩된 메시지를 포함하는 디지털 이미지로, 즉, 원래의, 임베딩된 노이즈 및 기타 종류의 암시적 정보의 변형된 코드들을 가진 이미지이다.

크기(amplitude), 크기 값은 최초의(원래의) 이미지와 관련하여, "휘도(brightness)"라는 용어와 함께 사용할 때, 신호의 형식적으로(formally) 컴퓨팅된 표시의 휘도를 가리키기 위해 편리한 "휘도"라는 용어의 유사어이다.

그레이 스케일(gray scale)은 임의의 이미지 또는 이미지의 표시에서 나타낼 수 있는, 하나씩 리스트된 순차적이고 반복되지 않은 휘도 값들이다. 이미지 프로세싱에 대하여, 그레이 스케일은 컴퓨터 메모리 셀들의 어레이의 어드레스들의 시퀀스 형태로 표시되고, 다양한 휘도 값(크기)와 비교되는 값들이 기록되는 것으로, 예를 들어, 바 그래프(히스토그램)의 평가에서 주어진 휘도의 현재 픽셀들의 수, 또는 히스토그램 패턴 형태의 이미지 표시의 평가에서의 크기 값들이다.

휘도 범위는 이미지(이미지의 표시)에 존재하는 휘도 값들(크기)에 의해 제한된 스케일의 휘도 값들의 범위이다.

동작 범위는 이미지에 존재하는 최소 및 최대 휘도 값들에 의해서 제한된 고려되는(조사되는) 이미지의 휘도 범위이다.

'컴퓨팅되는(computed)'(어떤 범위에 대하여)은 동작 범위를 하나씩 싸여진 범위들의 시퀀스로의 반복적인 분할을 사용하여 이미지 바 그래프(히스토그램)에 의해 컴퓨팅되는 것을 의미한다. 미리 설정된 수의 반복들에서, 그 범위들은 컨테이너 및 스테고-이미지에 대해 동일한 것으로 컴퓨팅된다.

이하로부터(상기로부터) 이미지 근사(approximation of the image)는 픽셀들의 휘도 값들이 이러한 픽셀들의 휘도 값들이 속하는 컴퓨팅된 범위의 최소(최대) 휘도 값들로 대체되는 이미지 표시이다. 각각의 개별적인 이미지 픽셀에 대한 이하로부터 및 상기로부터의 근사는 범위들의 경계(marginal) 휘도 및 픽셀의 휘도 값들의 허용가능한 변화 범위들, 짧게 말해, 허용가능한 휘도 변화의 범위들을 설정한다. 또한, 허용가능한 휘도 값들의 설정된 범위들 내에서, 이미지 픽셀들의 휘도 값의 서로 독립한 변화들은 변형된 이미지에 의한 이하로부터 및 상기로부터의 근사들의 평가 결과에 영향을 미치지 않는다.

채널은 이하로부터 및 상기로부터의 이미지 근사들 간의 "복도(corridor)"이다(픽셀들의 휘도 값의 허용가능한 변화 범위의 좌표들(coordinates)에 의한 통합(integration)). 더욱 정확하게는 그것은 복수 개의 이미지들이고, 각각의 이미지를 기초로 이하로부터 및 상기로부터 고려되는 이미지 근사들의 쌍이 컴퓨팅된 다. 본 발명의 범위 내에서 동일한 또 다른 정의로, 채널은 허용가능한 휘도 변화의 범위 내에서 픽셀들의 휘도 값의 독립한 변화에 의해 생성되는 복수 개(어레이)의 이미지들이다. 채널은 서로의 내부에 둘러싸인(enclosed) 채널들의 계층적 시퀀스의 멤버(계층(hierarchy))로 고려된다. 이하로부터 및 상기로부터의 이미지 근사들의 선택된 쌍에 대하여, 채널은 주어진 컨테이너에 다양한 메시지들을 임베딩함으로써 생성되는 모든 가능한 스테고-이미지들을 포함한다(그러나, 이러한 스테고-이미지들로 한정되지 않는다). 최대 채널은 모든 다른 채널들을 포함하고, 휘도의 동작 범위 내에서 비-경계(non-marginal) 휘도의 픽셀들의 값의 독립적인 변화에 의해 생성된다.

터너리(ternary) 메모리(스토리지)는 3진수 스케일의 표기법으로 인코딩되는 (전체) 수들의 셀들에서의 생성 및 저장을 위한 실제의 또는 에뮬레이팅된(emulated) 디바이스이다. 예를 들어, 범용 터너리 컴퓨터 구조에서의 디바이스의 어플리케이션은, Brusentzov N.P. - Computer "Setun" of the Moscow State University. In book: New R&D in the field of computer mathematics and computer technologies. Kiev, 1960. pages 226-234 [BRUS60], Brusentzov N.P.- Restoration of logic. - M.: The New Millenium, 2005, 165 pp. [BRUS05]에서 논의되고, 여기서는 전통적인 컴퓨터의 비트들 대신에, -1, 0, 1의 값을 프로세싱하거나, 또는 다른 해석에서 0, 1, 2의 값을 프로세싱하는 트리트들(trits)이 사용된다. 특히, 터너리 스토리지 디바이스(산술적-로직 연산 유닛들을 가진 매트릭스 메모리)의 형태로 실시되는 발명의 최선의 실현을 위해서, 기록으로부터 셀들(즉, 트 리트들)의 터너리 스토리지 구성요소들의 보호 메카니즘은 최적이다.

트리트(trit)는 비트와 유사한 것으로, 계수(숫자) 0, 1, 2를 가진 3차(비트들)의 차수들을 증가시킴으로써 셀에 기록된 수의 추가적인 분해(decomposition) 멤버를 인코딩하는 터너리 스토리지의 셀의 스토리지(메모리) 구성요소 또는 터너리 시스템에서 (전체의) 수를 기록하는 구성요소이다.

멀티-채널 터너리 스토리지(multi-channel ternary storage)는 명확한 신호 정보의 코드들을 포함하는 터너리 셀들로부터의 이미지 및 암시적인 신호로 임베딩되는 메시지 코드들(인식자들)에 할당되는 스토리지(메모리)이다. 그것은 메시지의 임베딩 시 변형되는 암시적인 신호와 상관없이 명확한 신호에 의해서 생성된다. 터너리 셀들의 스토리지 구성요소들은 활성(변형될 수 있는 명확한 신호의 코드들을 포함하는) 및 비활성("읽기 전용"일 수 있는 암시적인 신호의 코드들을 포함하는)으로 세분되는 트리트들로부터 만들어진다. 등가적인 의미로, 멀티-채널 터너리 스토리지(메모리)는 메시지 임베딩을 위해 주어진 이미지에 대해 할당된 컴퓨터 메모리에 생성되는 실제 또는 에뮬레이팅된 터너리 스토리지 디바이스의 이미지에 할당되는 터너리 스토리지(메모리)의 사본이고, 터너리 메모리(스토리지)의 적합한 세그먼트(영역)를 설정하며, 이미지 프로세싱과 동기적으로 업데이트된다. 멀티-채널 터너리 스토리지(메모리)는 터너리 스토리지(메모리)의 셀들의 매트릭스이고, 여기서 각각의 셀들은 대응하는 이미지 픽셀과 비교된다. 멀티-채널 스토리지(메모리)의 구조(트리트들을 활성 및 비활성으로 세분) 및 컨텐츠(트리트 값들)는 숫자-대-숫자(digit-by-digit)로 높은 비트들로부터 낮은 비트들까지 계산되고, 비트들은 둘러싸는(nesting) 방식에 의해 순차적으로 채널들과 비교되며(최대의 가장 높은 채널로부터 둘러싸인(nested) 낮은 채널들까지), 주어진 비트의 트리트 값은 기하학적 좌표들에 의존하여 픽셀의 휘도 값 및 다음 채널을 위해 고려되는 좌표로 계산되는 허용가능한 변화들의 범위의 중심 휘도의 차이의 부호에 의해 결정된다.

싱글-채널 임베딩은 이 채널에서 가변의 휘도를 가진 픽셀들의 변형에 의해서 선택된 채널에서 인코딩되는, 모든 활성 트리트들의 주어진 비트에서 몇몇 이진 어레이(비트 평면)의 비트들의 기록이다.

멀티-채널 임베딩은 선택된 채널에서 제1 비트 평면을 인코딩하는 싱글-채널 인코딩과 함께 시작하는 터너리 스토리지의 활성 트리트들에서 메시지의 비트 평면들의 순차적인 숫자-대-숫자 기록을 의미하고, 스테고-이미지가 안정화될 때까지 반복된다.

휘도에 의한 패키징(packaging by brightness)은 픽셀들의 휘도 값들을 그레이 스케일(gray scale)의 이미지에 존재하는 휘도 값들의 순차적인 번호들(sequential numbers)로 대체를 구성하는 이미지 변환으로, 예를 들어, 휘도 값들 1, 100, 110은 순서대로 그들의 번호인 0, 1, 2로 대체된다.

등거리 표준화(equidistant normalization)는 이미지 픽셀들의 휘도 값들의 선형 변환으로, 예를 들어, 패킹된(packed) 이미지의 휘도 값들의 계수에 대한 곱으로 감소되는 시각화(디스플레이 출력)를 위해, 현재 휘도 값의 최대는 이미지 입력/출력을 위해 컴퓨터에 할당되는 비트들의 수에 의해 결정되는 최대 범위의 상부 에지(top edge)와 일치하였다. 만약 "패키징"시에 순서대로의 휘도가 그 자신의 번 호에 의해 대체된다면, 예를 들어 휘도 1, 100, 110이 등거리 표준화 시에 0, 1, 2로 대체된다면, 패킹된 휘도는 예를 들어 127.5와 같은 계수에 대하여 곱해지고, 따라서 최대 휘도는 최대 가능한 휘도 값인 255와 일치한다.

표준(기준) 전환들은 패키징, 선형 확장(linear expansion)(휘도 값들에 1을 초과하는 계수를 곱하는 방법으로), 등거리 표준화 및 기타 그들의 시퀀스의 변화가 없는 이미지 픽셀들의 휘도 값의 선형 및 비선형 전환들이다.

인배리언트(invariant)(디폴트에 의한)는 표준 전환들의 과정에서 불변인 것을 의미한다.

산술 변환(크기 값의)은 홀수 값을 전체적으로 2로 나누고 예비적으로 4로 나누어진 짝수 값을 두 배로 하는(doubling) 것을 의미한다. 유사 3진(pseudo-ternary) 인코딩 시스템에서 이미지의 인배리언트 표시를 위한 이러한 변환의 어플리케이션은, 예를 들어 M.V.Harinov, V.L.Gorokhov - The Pseudo-ternary scale of notation and image analysis // News of high schools of Russia. Radio-electronics./ Issue 2, -SPb, 2003 - 49 페이지 내지 53 페이지에 설명된다.

이미지(패턴)의 동형(Isomorphous) 표시는 픽셀들의 휘도 값들 사이에서 최초의 이미지에 설정된 "적은", "동일한", "많은" 관계들이 보존되는 이미지의 표시를 의미한다. 예를 들어, 표준 전환들은 동형 이미지들을 생성한다.

이미지(패턴)의 준동형(Homomorphic) 표시는 동일하지 않은 휘도의 동일한 휘도로의 변환으로 생성되는 것이 허용되는 이미지의 표시를 의미한다. 예를 들어, 상기 정의된 산술 변환은 준동형 이미지들을 생성한다.

일반적으로 이용될 수 있는 채널에 대한 전송에 의해서, 컨테이너에 어떤 메시지를 임베딩하는 것을 다루는 기술들은 일반적으로 스테가노그래피의 문제들 및 컨테이너에 워터마크를 임베딩하는 문제들로 세분된다. 스테가노그래피는 컨테이너의 일부일 수 있는 상대적으로 큰 볼륨의 메시지를 컨테이너에 비밀 임베딩하는 것을 의미하고, 메시지로의 인증되지 않은 액세스를 제한하고, 간섭(interferences)이 있는 경우 컨텍스트를 두 배로 하고, 첨부하는 정보를 제공하는 것 등을 위해 종속적 또는 독립적인 방식으로 컨테이너를 보충한다. 워터마크의 임베딩은 보통 컨테이너 컨텍스트 또는 스테고-이미지의 권한 인증, 저작권 보호를 위해, 또는 한정된 사이즈의 메시지의 한계 내에서 이용될 수 있는 스테가노그래프의 목적으로, 상대적으로 작은 볼륨(사이즈)의 미리 설정되어 배포되거나 또는 반복되는 메시지를 비밀로 임베딩하는 것을 의미한다.

메시지 사이즈의 제한이 요구되는 경우에, 워터마크들의 임베딩은 가장 엄격한 요구사항들이기 쉽고, 그 중에서 다음 세 가지 요구사항들이 언급되어야 한다(B. Chen and G. W. Wornell, "Digital Watermarking and Information Embedding using Dither Modulation", IEEE Signal Processing Society 1998 Workshop on Multimedia Signal Processing December 7-9, 1998, Los Angeles, California, USA Electronic Proceedings May 1998 [Chen98], and B. Chen and G. W. Wornell, "Quantization index modulation: A class of provably good methods of digital watermarking and information embedding", IEEE Transactions on Information Theory Vol. 47, pp. 1423-1443, May 2001, [Chen01.] 참조).

- 최고의 메시지 임베딩(추출) 속도

- 예를 들어 표준 편차(standard deviation)에 의한 스테고-이미지 및 최초의 컨테이너의 메트릭 근접성(metric closeness)

- 최대의 메시지 임베딩 내성(robustness)

상기 리스트된 미리 설정된 요구사항들은 실제로는 모순되는 것으로 고려된다. 위와 같이 구성되는 목적들의 분석은 동반하는 결함들을 극복하기 위해서 필요하다.

컴퓨터 동작 소스들의 컴퓨팅의 현대의 급격한 증가(sharp increment)에서, 메시지 임베딩의 불충분한 속도(비율)의 문제는 데이터 스토리지 구조의 불충분한 효율성 및 다양한 파라미터들과의 평가들의 다중적 반복으로 인해, 상관관계 분석 또는 임베딩 방법들의 검색([Chen98, Chen01]) 동안 확실히 알려져 있는 메시지들의 변화의 직접 검색(조사)으로 인해, 및 본 발명에 실제적이지 않은 기타 이유들로 인해 중요하게 된다.

스테고-이미지 및 최초의 컨테이너의 메트릭 근접성의 요구사항은 다음과 같은 불일치들의 주된 원인이다:

- 수신단에서 액세스될 수 없는 컨테이너의 가정과 논리적으로 일치하지 않는다;

- 가능한 메시지의 볼륨을 제한한다;

- 휘도 계조(gradation)의 수의 감소로 인해 스테고-이미지의 단순화와 동시에 메시지 임베딩을 간섭한다(동반하는 바 그래프의 변화 결과, 중요한 포인트 방 식 표준 편차가 발생한다);

- 요구되는 전환들과 관계없이 메시지의 인배리언트 임베딩 가능성들을 제한한다;

- 좌표들에 의한 주기적 반복(순환)으로 메시지의 내성있는(robust) 임베딩과 간섭한다;

여기서, 인배리언스(invariance)(즉, 엄격한 의미의 보존)와 달리, 내성(robustness)(전송에서 가능한 랜덤의 또는 의도적인 간섭들에 대한 양의 안정성)은 선형 변환, JPEG 압축, 노이즈 부가 등의 형태로 미리 설정된 왜곡의 예들로 분석되는, 메시지의 불완전하고 부정확한 보존으로 이해된다.

메시지의 효율적인 은폐(concealment)를 위하여, 컨텍스트에 의존하여 신호를 눈에 보이는 및 인식될 수 없는 컴포넌트들로 형식에 따라 분할하고, 그리고나서 메시지를 임베딩하는 동안 눈에 보이는 컴포넌트를 보존하는 방법이 필요함은 자명하다. 그럼에도 불구하고, 알려진 기술들에서는, 눈에 보이는 컴포넌트들을 유지한 채로 분할하는 신호의 필요성이 불충분하게 이해되고, 불충분한 단순한 방법으로 형식화되며, 불완전한 발견적 구현에 의해 이루어진다.

컨테이너 컨텍스트의 고려에 의한 메시지들의 은폐 효율성 향상을 위해, 메시지 정보의 임베딩이 지각될 수 없게 나타나는(풀, 머리카락, 노이즈 왜곡 등) 휘도 차들(differences)의 향상된 집중도를 가진 이미지의 텍스쳐(textural) 부분들에 대한 임베딩된 코드들의 할당을 위한 방법들이 개발된다.

컨테이너 컨텍스트에 대해 메시지를 직접 임베딩하는 방법의 진화 경향은 도 2에 나타나 있다.

도 2를 참조하면, 맨 왼쪽에 표준 이미지 형태의 컨테이너인 "레나"가 나타나 있고, 도면 (a), (b), (c)는 그 정보를 임베딩하는 것을 나타내는 것으로, 여기서, 백색 필드는 메시지 인식자들(코드들)이 임베딩될 수 있는 가변(variable) 픽셀들을 가리킨다(왼쪽에). 따라서, 그 해결은 컨테이너의 분석 결과들에 의해 임베딩되는 메시지 코드들의 좌표-대-좌표(coordinate-by-coordinate) 할당에 기초한다: 맨 왼쪽은 컨테이너이고, 그 옆은 단순한 LSB 방법에서 (a), 블록-대-블록(block-by-block) 코드 임베딩에서 (b), 및 텍스쳐(textural) 부분들에 대한 포인트-대-포인트(point-by-point) 코드 임베딩 (c)에서 임베딩되는 코드들의 좌표의 도면이다.

단순한 LSB 방법에서, 임베딩 메시지 인식자들(코드들)은 컨테이너 컨텍스트에 관계없이 고정된 수의 하위 비트들에서 실행되고, 메시지가 없어질 때 임베딩이 종료된다(V.G.Gribunin, I.N.fetter and I.V.Turintsev. Digital steganography. Moscow, SOLON-Press, 2002, 258 pages[Gri02]를 참조). 다른 방법들로(Gika S.N. Analysis of efficiency of methods of information concealment in graphic files // 32-nd St.Petersburg scientific and technical conference of students, post-graduate students and young scientists. Theses of reports. - SPb.: 2000. - 75p. [Gi00], Hioki Hirohisa. A data embedding method using BPCS principle with new complexity measures // Proc. Of Pacific Rim Workshop on Digital Steganography 2002, Jan. 2002. P. 30-47 [HiHi02]를 참조), 임베딩 메시지 인식 자들은 단순한 형태를 임베딩하는 좌표들의 블록들에 의해 근사되는 텍스쳐들의 이전에 컴퓨팅된 부분들에 대해 실행된다.

상기 공개 문헌들은 컨테이너 컨텍스트에 관한 적응 은폐 메시지들(adaptive concealment messages)의 현대 기술들의 경향을 반영한다. 그러나, 그것들에 의한 프로세싱 능력은 주로 텍스쳐 휘도 및 컬러 컴포넌트들의 휘도 차의 향상된 집중도를 가진 컬러 세그먼트들에 대해 실행되는 데이터의 기하학적인 적응 임베딩(adaptive embedding)으로 한정된다.

수신 시 은폐된 메시지가 알려지지 않았다고 가정하면, 이는 보통 임베딩된 데이터의 할당에 관한 동반하는 제어 정보에 의해 수반된다. 제어 정보는, 단순한 LSB 방법에서처럼 컨테이너 컨텍스트에 관계없이 신호의 미리 설정된 조각의 고정된 좌표들에 대해 비-적응 방식으로 처리된다. 메시지는 예를 들어 블록들의 좌표 리스트에 의해 설정될 수 있는 제어 정보의 사이즈를 최소화하기 위해 컨테이너의 몇몇 블록들에 임베딩된다. 메시지를 블록-대-블록으로 기록하는 것은 컨테이너 이미지의 배열(geometry)의 정확성을 제한하고, 텍스쳐 부분들에 대한 메시지 인식자들의 은폐 효과를 감소시킨다. 만약 메시지가 명확히 알려져 있고, 수신시에 상관관계 분석의 표준 방법들에 의해서 탐지되면, 제어 정보 없이 포인트-대-포인트 임베딩을 적용하고, 메시지 임베딩에서 텍스쳐들의 선택으로 제한되도록 하는 것이 가능하다(도 2의 (c)). 그러나, 그와 같은 임의의 이미지들에 대한 효율적인 텍스쳐 선택의 문제는 해결하기 어렵다.

따라서, 컨테이너에 적응적 방식으로 워터마크들을 눈가림 임베딩(blind embedding)하는 알려진 방법들에 대하여, 컨테이너 컨텍스트는 그 값이 2차의 배수로 설정된 휘도 변형의 고정된 범위들에서의 좌표들에 대한 메시지 인식자들(코드들)의 기하학적 할당 만에 의해 고려되는 것이 특징이다. 임베딩된 메시지 인식자들의 좌표들의 컨테이너에 대한 계산 결과들은 스테고-이미지의 유사한 프로세싱에서 다시 생산되지 않기 때문에(임베딩된 메시지는 텍스쳐의 세그먼트들의 계산에 영향을 미친다), 성공적인 메시지 추출을 위해서, 동반하는 데이터는 컨텍스트에 관계없이 컨테이너에 임베딩되고, 그 데이터는 또한 컨테이너와 관계없이 알고리즘적으로 및 메시지들(특히, 워터마크들)의 임베딩 및 추출의 일반적 구성으로, 설정될 수 있는 것으로 도 2에 나타난 것과 같이 속성 키(attributive key)([Gri02], V. I. Gorodetsky, V. I. Samoilov "Simulation-Based Exploration of SVD-Based Technique for Hidden Communication by Image Steganography Channel", Proc. of the Second Int. Workshop on Mathematical Methods, Models, and Architectures for Computer Network Security MMM-ACNS, ISSN: 0302-9743, ISBN: 3-540-40797-9, St. Petersburg: Springer-Verlag-Berlin-Heidelberg, pp. 349-359, Sep. 2003 [Gor03])로 생각할 수 있다. 이 도면의 점선은 메시지 추출의 서브-회로의 입력에 사용될 수 있으나 항상 필수적인 것은 아닌 데이터를 가리킨다.

모든 선택적인 구성요소들이 그 구성으로부터 제거되면, 입력에서 신호전송된 데이터에 의해 과중되고(overcharged) 출력에서 불충분하게 구체적으로 남게 된다. 표준 구성 및 그 실제적 구현들의 주된 단점은 원래의 신호 정보(컨테이너)가 불완전하고, 그 정보는 메시지 데이터를 임베딩한 후에 세이브된다는(saved) 것이 다.

알려진 메시지 은폐 방법의 이론적인 일반화들의 대다수는 암호화 솔루션들과 유사한 것에 기초하고 있다. [Gri02]에서는, 스테가노그래피에서의 암호화 키의 역할은 임베딩된 메시지 코드 좌표들의 리스트의 직접적 또는 간접적인 (알고리즘적) 지시에 의해 수행된다. 임베딩된 메시지 코드 좌표들의 컨테이너에 대한 계산 결과들은 스테고-이미지를 유사하게 프로세싱하는 과정에서 재생되지 않기 때문에, 암호화 키는 필요한 것으로 보인다.

이미지의 마스킹 컨텍스트(masking context)에 관계없이 컨테이너의 변형을 "강제하는" 입력 키 이외에도, 일반적인 구성의 출력에서 메시지의 코드들의 임베딩 후에 보존되는 원래의 신호(컨테이너)의 정보 추출은 형식화되지 않거나 또는 불충분하게 형식화된다. 그러한 경우, 알려지지 않고 이용될 수 없는 컨테이너의 개념들이 혼동된다.

컨테이너에 독립한 키가 없을 때, 메시지 추출시 그와 같은 컨테이너의 액세스 불가성(inaccessibility)은 임베딩되는 코드들의 할당의 좌표들의 계산을 정확히 하는데 주된 장애를 구성하고, 이는 이미지 또는 오디오 신호에 데이터를 가역 임베딩(reversible embedding)하는 것에 기초한 RDH(Reversible Data Hiding) 방법에서 극복된다(제거된다)(Mehmet U. Celik, Gaurav Sharma, A. Murat Tekalp, Eli Saber. Reversible Data Concealment. IEEE Proceedings of the International Conference on Image Processing (ICIP), New York, 23 September 2002. P. 157-160 [Meh02], Fridrich J., Goljan M., Du R. Lossless data embedding - new paradigm in digital watermarking. EURASIP Journ. Appl. Sig. Proc., vol. 02, Feb 2002. P. 185-196 [Fri02] 참조). 상기 방법에서, 메시지 임베딩은 도 3에 나타난 바와 같이 신호의 최초 표시의 하위 비트들에서 포함하는 비디오 데이터의 부분 압축에 의해서 제공된다. 원래의 RDH 방법에서는, 먼저 메시지가 추출되고, 그리고나서 컨테이너가 복원된다. 그러나, 메시지가 임베딩하는 코드들의 좌표의 리스트들로 구성되면, 메시지 추출을 위해, 컨테이너의 예비적인 복원(preliminary restoration)을 해결할 필요가 있다.

RDH 방법의 구성에서, 컨테이너의 변환은 원래의 신호를 하위-차수(low-order)의 숫자들(비트들)의 정보를 패키징하는 방법으로 릴리즈된(released) 하위 비트들의 번호로 표시하는 것을 의미한다. 릴리즈된 볼륨(공간)은 왜곡없는 전송 과정에서 컨테이너 및 임베딩된 메시지 모두를 보존하도록 허용하는 메시지 임베딩에 사용된다.

그러나, 제한된 압축 비율 및 상대적으로 작은 크기(볼륨)의 임베딩된 코드들(컨테이너의 사이즈보다 10% 작은) 때문에, 또한 스테고-이미지의 전송 도중 왜곡에 대한 불안정성 때문에, RDH 방법은 상대적으로 커다란 사이즈(볼륨)의 메시지들을 임베딩하는데 덜 효율적이고, 스테가노그래피의 문제들에서는 제한된 실제 값을 가지게 되는 문제가 있다.

본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 이미지 픽셀들의 조절에 의해 디지털 이미지에서 임의의 메시지를 임베딩하는 방법 을 제공하는 것이다.

본 발명은 가변의 값의 컴퓨팅될 수 있는 휘도 범위들을 가진 픽셀들에서 키(key)를 사용함이 없이 스테가노그래픽 메시지들 또는 임의의 워터마크들을 임베딩하는 (한 번의 반복을 위한) 가역 눈가림 멱등(reversible blind idempotent) 방법에 관한 것으로, 컨테이너에 이진 어레이(비트 평면) 형태로 제공되는 메시지 비트들을 임베딩하는 싱글-채널(single-channel), 및 더 일반적인, 비트 평면들의 시퀀스 형태로 설정된 메시지 코드들을 임베딩하는 멀티-채널(multi-channel)로 세분된다.

싱글-채널 임베딩은 컨테이너의 하위 비트들(low bits) 중 하나에 메시지 비트들을 임베딩하는 것과 유사하다. 그러나, 만약 LSB 방법이 차수(degree 2)에 대한 픽셀의 휘도 값의 증가에 의해서, 즉 그 값들을 2 차수의 배수(multiple of the degree 2)인 둘러싸인(nested) 범위들 중 하나로 휘도를 변형함으로써, 인코딩되는 컨테이너에 관계없이 픽셀의 휘도 값의 비트의 변화를 제공하는 것이라면, 본 발명은 미리 설정되지 않고 컨테이너의 바 그래프 상에서 컴퓨팅되는 둘러싸인(nested) 범위들의 계층으로부터 허용가능한 변화들의 범위에 대한 휘도를 변형함으로써 메시지 비트의 인코딩을 제공한다.

LSB 방법은 컨테이너 픽셀들의 하나의 휘도 값에 몇 개의 메시지 비트들을 인코딩하는 것을 제공하고, 그 프로세스는 멀티-채널 임베딩의 제한들 내에서는 문제가 있는 것으로 보인다. 그 문제는 메시지 임베딩의 결과로써, 컨테이너의 바 그 래프가 변화하고 허용가능한 휘도 변화들의 주어진 범위에 둘러싸인 범위들의 계층도 또한 변화한다는 것이다. 그 외에도, 부가적인 메시지 비트를 인코딩하는 것은 주어진 좌표에 이미 임베딩되었던 비트 값을 변화시킬 수 있다. 상기 문제점들을 극복하기 위해서, 메시지의 컴포넌트들을 멀티-채널 임베딩하는 방법, 또는 워터마크들을 적응 임베딩(adaptive embedding)하는 방법이 개발되고, 여기서 채널들의 수는 컨테이너(및 메시지)에 따라 계산되고, 상기 문제들은 메시지의 다음 비트 평면(또는 독립한 비트 메시지)을 임베딩할 시에 바 그래프의 업데이트(및 그 프로세싱의 결과들), 고려되는 채널들에서 변형되기 쉽지 않은 부가적인 휘도 값들의 등록, 및 임베딩 결과들의 완전한 안정화까지 메시지를 임베딩하는 절차의 반복에 기인하여 해결된다.

상기 본 발명의 변형들의 일반적인 장점들은 다음과 같은 특징을 가지고 있다.

본 발명은 정보(비디오 데이터)의 임의의 코드들의 기록(recording) 및 추출이 의도되고, 사용 조건들에 따라, 상대적으로 큰 사이즈의 스테가노그래픽 메시지들 또는 임의의 워터마크를 컨테이너에 임베딩하는 것으로 해석된다. 일반적인 스테레오타입(stereotypes)과 반대로, 임베딩의 가시 불가능성(invisibility)은 알고리즘의 본질 및 특징들을 결정하지 않고, 오히려 실시간 모드에서 어플리케이션에서의 임베딩 셋업(제어) 파라미터들의 선택에 대한 제한이라고 추정된다. 메시지 임베딩의 시각적 가시 불가능성의 요구와는 상관없이, 스테노그래피의 기본적인 문제 또는 임의의 메시지를 임베딩하는 문제는 본질에 있어서는 변화하지 않고, 무엇 보다, 적응적으로 컨테이너에 메시지 인식자들을 가역 임베딩하는 것을 포함한다.

본 발명에서는, 수신단에서 컨테이너가 개략적이고(rough) 단순화된 방식으로 알려져 있다고 가정할 때, 알려지지 않고 이용될 수 없는 컨테이너의 개념들이 구별된다. 메트릭 근접성(유사성) 대신에 "지각될 수 없는 임베딩"의 개념을 형식화하기 위하여, 메시지를 임베딩한 후에 관찰될 수 있는 컨테이너 컨텍스트는 메시지와 관계없이 단순하게 컴퓨팅되고, 컨테이너 또는 스테고-이미지의 반복적 세그먼트화의 미리 설정된 알고리즘에 따라 생성되는 개략적인(rough) 새로운 이미지(패턴)의 형태로 제공될 수 있다는 가정이 사용된다. 상기 세그먼트화 알고리즘은 감소된 휘도 계조의 수를 가진 이미지 개선 알고리즘에 관한 것이기 때문에(W. Pratt - Digital processing of images: In 2 vol. M: Mir, 1982.714 pages [Pratt] 참조), 시각적 지각의 실제 개선은 스테가노그래피에서 수용되는 것 대신에 컨테이너로부터의 표준 편차에 의한 스테고-이미지의 악화의 형식적 추정으로 고려된다.

메시지를 임베딩하기 이전에, 전송단에서 동일한 단순화된 컨테이너가 수신단에서처럼 컴퓨팅될 때, 전송단은 프로세싱 자동화의 목적을 위한 컨테이너 컨텍스트의 보존 정도를 앞서서 평가할 가능성을 가진다. 실시간 모드에서 메시지 코드들의 은폐를 제어하기 위해서, 상기 방법은 메시지 사이즈의 표준 감소 외에도 이미지 영역에 대한 임베딩된 코드들의 최대 할당을 제공한다.

컨테이너 및 스테고-이미지의 메트릭 근접성 요구가 컨테이너 컨텍스트를 보존하는 것과 함께 메시지들을 임베딩하는 필수적 요구사항들로부터 제외될 때, 스 테고-이미지의 선형 및 비선형 표준 변환(패키지, 선형 변환, 휘도에 의한 등거리 표준화 등), 스테고-이미지의 랜덤한 또는 기술적인 왜곡들(노이즈, JPEG 변환)에 관한 메시지의 보통의 양의(positive) 안정성, 또한 의도적인 외부 공격들에서의 과정에서 임베딩된 메시지의 정확한 개념의 인배리언스(invariance)(엄격한 세이빙(saving))로부터 비-엄격 개념의 내성을 분리하는 것이 가능하게 된다. 제한된 사이즈(볼륨)의 메시지를 가진 작업들에서, 전송에서의 컨테이너 왜곡들에 대한 양의 안정성은 임베딩 시 이미지의 에지들 내부에 임베딩되는 수신단에 미리 알려진 사이즈의 메시지 코드들의 주기적 반복(순환들), 및 그리고나서 메시지 수신시 다양한 사본들의 추출된 대응하는 코드들의 합하는 것에 의해 얻어진다.

메시지 비트들은 어떤 법칙(이미지의 시작으로부터, 이미지의 끝으로부터, 랜덤 번호 생성기의 사용과 함께 등)에 따라, 그러나 컨테이너 컨텍스트에 의존되는 스킵들(skips)을 가지고, LSB 방법과 유사하게 삽입된다.

최초의 컨테이너와 비교될 때, 휘도 계조의 번호의 동시 저감(simultaneous lowering)과 함께 스테고-이미지에 메시지를 임베딩할 때, 메시지가 코딩되는 휘도 간의 차이들은 증가된다. 휘도의 더 큰 점프들(차이들)에 의한 메시지의 인코딩으로 인해, 결과적으로 메시지의 신호의 크기, 메시지 임베딩의 내성이 향상된다.

스테고-이미지의 표준 변환에 관한 메시지를 임베딩하는 인배리언스는, 메시지의 주입(implantation) 이전에 표준 변환들과 관계없는 컨테이너가 전송단에서 어떤 알고리즘에 의해 몇몇 인배리언트 표시로 변환되고, 수신단에서 메시지의 추출 이전에 스테고-이미지가 전송시 강제된 변환들의 경우에 메시지를 복원하기 위 한 동일한 알고리즘에 의해 전환됨으로써 제공된다.

임베딩을 제어하기 위해서, 실시간 모드에서 자동화된 파라미터 셋업 시스템이 제공된다. 전체적으로, 최적의 임베딩은 특정한 작업 조건들에서 임베딩되는 메시지의 사이즈 및 임베딩들의 가시 불가성(invisibility)과 내성의 요구들 간의 합리적인 타협으로써 달성된다.

기하학적으로 반복하는 메시지(즉, 상이한 좌표들을 가진 이미지의 위치에 동일한 임베딩되는 메시지의 반복) 코드들의 전체 볼륨은 컨테이너 컨텍스트에 의해서 결정되지만, 그 메시지는 임의적이다. 그 같은 메시지 코드들을 제외한 스테고-이미지는 LSB 방법에서처럼 메시지 상에 또는 최초의 컨테이너 상에 데이터를 포함하지 않는다. 수신단에서의 메시지 추출을 위해 컨테이너가 요구되지는 않는다고 할지라도, 단순화된 버전의 원래의 신호(또는 인배리언트 임베딩에서, 그 패턴)는 전송 및 수신에서 알려져 있는데, 이는 원래의 신호가 메시지를 임베딩하는 동안에 세이브되기 때문이다. 수신단에서의 메시지는 알려지지 않은 것으로 고려된다. 메시지 수신시, 휘도 변형의 범위들은 다양한 좌표들과 같도록 고정되지 않고, 메시지를 임베딩하는 좌표들의 어떠한 특별한 지시도 요구되지 않고, 이는 변화되는 휘도를 가진 픽셀들의 좌표 및 메시지를 임베딩하는 범위들이 최초의 컨테이너에 의해서와 동일한 방식으로 스테고-신호를 수신하자마자 컴퓨팅되기 때문이다. 상관관계(correlation) 분석은 실행되는 것으로 가정되지 않는다.

도 3은 단순화된 버전으로 본 발명의 싱글-채널 임베딩의 구성을 도시한 도면이다.

RDH 방법에 적용되는 정보 압축 절차 대신에, 이미지 세그먼트화가 사용된다. 세그먼트화 및 컨테이너 정보의 완전한 복원 요구의 감소로 인해, 임베딩되는 메시지 인식자들의 볼륨을 증가시키는 것이 가능하다.

세그먼트화의 결과로써, 컨테이너는 비 가역적인 방식으로 그러나 시각적 지각을 위한 필수적인 손상이 없이 단순화된 이미지 표시, 즉 불변의 휘도 값을 가진 픽셀들의 휘도의 컴퓨팅된 범위에 의해서 설정된 제한된 수의 휘도 계조를 가진 세그먼트화된 신호(컨테이너 또는 스테고-이미지)로 변환되고, 그러한 신호는 메시지를 임베딩하는 과정에서 절약된다. 메시지 임베딩 시, 불변의 휘도를 가진 픽셀들은 어떤 컴퓨팅된 휘도 범위들에서 맨 끝이고(extreme), 휘도 값들의 기준 레벨 및 중간의 휘도 값들을 가진 다른 (변형된) 픽셀들의 휘도 변화의 제한들을 결정하는 것을 허용하며, 휘도 변화는 메시지를 인코딩하는데 사용된다. 따라서, 세그먼트화된 컨테이너의 픽셀들의 휘도 값들 뿐만 아니라 세그먼트화된 스테고-이미지의 픽셀들의 휘도 값들은 메시지의 인코딩을 위해 사용되는 휘도 값들의 변형을 위한 기준 레벨을 결정하는 것을 허용한다. RDH 방법과는 달리, 메시지 인식자들은 스테고-이미지에서 불변의 휘도를 가진 컨테이너의 픽셀들과 혼합되는 가변의 휘도를 가지는 픽셀들로 기록되기 때문에, 메시지 인식자들은 컨테이너에 적응적으로 배치된다. 스테고-이미지의 가능한 왜곡들에 대한 메시지의 내성(robustness), 양의(positive) 안정성은 컨테이너의 경계들(에지들) 내부의 메시지 인식자들의 기하학적인 반복으로 인해 제공된다.

스테고-이미지(패키징, 스트레칭(stretching), 휘도에 의한 등거리 표준 화(equidistant normalization))의 강제된 선형 및 비선형의 동형(isomorphous) 변환들에서 세이빙(saving)의 진정한 의미로, 메시지의 내성은 메시지 임베딩 시 컨테이너의 예비적인 변환, 및 메시지의 추출 시 인배리언트 준동형(homomorphic) 멱등(idempotent) 표시에 기인하여 제공된다.

스테고-이미지의 예측될 수 없는 왜곡들에 대한 메시지의 내성, 양의 안정성은 컨테이너의 경계들(에지들) 내부의 메시지 코드들의 기하학적 반복, 및 밝기의 상대적으로 큰 점프들에 의한 메시지 인코딩에 기인하여 제공된다.

도 4는 공지된 기술과 본 발명의 기술을 비교하기 위하여, 본 발명에 따른 임베딩 메시지 코드들을 도시한 도면이다.

도 4에서, 맨 왼쪽에는 컨테이너가 나타나 있고, 컨테이너의 옆은 이하로부터의 컨테이너의 근사, 그 옆은 상기로부터의 근사, 맨 오른쪽에는 상기 및 이하로부터의 근사들의 차이의 표시이다. 이러한 표시의 휘도 계조들을 서로 비교한 것을 기초로 하여, 각각의 픽셀에 대해 신호에서 허용가능한 휘도 변화들의 범위의 폭을 시각적으로 평가하는 것이 가능하다. 허용가능한 변화들은 엄격하게 허용가능한 휘도 변화들의 범위 내에서, 픽셀들의 독립한 휘도의 변화에 기인하여, 이미지의 변형이 이러한 범위들의 평가에 영향을 미치지 않는 것을 의미한다. 공지된 기술과 달리, 본 발명에 따른 방법은 좌표들에 의해서뿐만 아니라 비-적응(non-adaptive) 제어 정보의 사용 또는 상관관계 분석 도중 혼합들(alternatives)의 탐색없이 휘도 범위들에 의해서 메시지 코드들을 적응적으로 임베딩하는 것을 제공한다. 미리 설정된 수의 비트로 메시지 코드들을 임베딩하는 것에 관한 LSB 방법의 요구사항의 제거로 인해, 스테고-분석을 위한 메시지의 액세스 가능성(accessibility)은 감소된다. 메시지의 마스킹은 컨테이너 픽셀들의 휘도 변화의 제한으로 인한 것이 아니라, 주로 이미지 상에서 임베딩된 메시지 데이터를 포함하는 픽셀들을 컨테이너의 비-변형된(non-modified) 데이터를 포함하는 픽셀들과 혼합함으로 인하여, 및 메시지에 대한 고주파 반송(carrying) 신호의 부가로 인하여 이루어진다.

좌표들에 의해 변하는 컨테이너의 허용가능한 휘도 변화들의 범위들에서 메시지 비트들을 임베딩하는 것과 함께, 제안되는 기술은 임베딩된 블록들의 좌표의 비-적응(non-adaptive)(컨테이너에 의존하지 않는) 지시를 요구하지 않고 공지된 방법에 따른 블록-대-블록(block-by-block) 기록을 피하는 것을 허용하여, 공지된 기술과 비교할 때 장점들을 배가시킨다.

본 발명에서 임베딩 프로세스의 제어는 실시간 모드에서 2의 차수보다 1이 작은 형태(즉, 2ⁿ-1, 예를 들어, 1,3,7,15,31,63 등)의 메르세나 수들(Mercenna numbers)에 의해 파라미터화된 세이브된 가변의 픽셀들의 비율의 동시 변화를 가진 휘도의 허용가능한 변형들의 범위의 값들을 튜닝함으로써 수행된다. 상기 파라미터의 증가와 함께, 허용가능한 휘도 변화의 범위들은 감소되고, 임베딩 시 세이브되는 픽셀들의 몫은 증가되며, 메시지 은폐의 정도는 증가된다. 메르세나 수 형태의 다양한 파라미터들은 복수의 휘도 변화의 허용가능한 범위들의 혼합들(alternatives)에 대응한다. 각각의 혼합에서 허용가능한 휘도 변화들의 계산된 범위들은 메시지 기록 시 픽셀-대-픽셀로(from pixel to pixel) 변화한다. 일반적 으로, 휘도 변화의 범위 값들은 2 차수(degrees)와 일치하지 않는다. 즉, 허용가능한 휘도 범위들의 범위는 메시지 비트들의 비-정수(non-integral number)를 포함한다. 3을 초과하는 값을 가진 범위들에서 이미지 픽셀 상에 메시지 비트들의 시퀀스들을 인코딩하는 것은 가능하다 할지라도, 본 발명의 일 실시예에서는, 이미지 영역에 대한 휘도 변형의 허용가능한 범위들에서 특히 중요한 메시지의 내성 및 스크램블링(scrambling) 감소를 방지하기 위해, 각각의 변형된 픽셀에 대해 싱글 비트의 인코딩을 실행하는 것이 가능하다.

이러한 싱글-채널 임베딩을 가진 본 발명의 실시예는 임의의 메시지의 은폐에 대한 공지의 방법들과 비교할 때 다음의 가능성들을 제공한다.

- 스테고-이미지의 선형 및 비선형 동형 변환들에서 메시지 세이빙(saving);

- 휘도의 큰 점프들에 의한 메시지 인코딩, 및 좌표 및 컬러들에 의한 메시지 비트들의 반복에 기인한 예기치 못한 왜곡들에 대한 메시지의 내성;

- 비 인가된 액세스의 검출 및 추정(스테고-이미지의 비-동형 왜곡들);

- 제한된 크기를 가진 노이즈의 억제;

- 자동화 프로세싱의 단순화를 위한 휘도 계조들의 수의 동시 저감과 함께 스테고-이미지의 선명도 개선;

그에 의해 현대적 방법의 스테가노그래피의 다음의 단점들도 극복된다.

- 임베딩된 메시지의 가능한 크기의 발견적인, 부정확한 추정들;

- 어드레스들에 미리 알려져 있는 데이터 할당 좌표들의 사용;

- 하찮은(trivial) 데이터 임베딩 또는 하위 비트들의 고정된 수로 또는 컨 테이너에 독립한 좌표들에 의한 제어 정보의 사용;

- 예를 들어, 단지 0 들로만 구성되는 저-계조 이미지들을 포함하는 다양한 컨테이너에서 메시지의 균일한 임베딩;

- 메시지 임베딩 시에 컨테이너 파일링(filing)의 불규칙성;

싱글-채널 임베딩에서, 메시지 코드들의 사이즈는 그 컨텐츠와 상관없이 예측되고, 이는 메시지들의 가역 은폐의 로직을 단순화한다. 그러나, 일반적으로 공지되어 있는 비-정수 비트들에 의한 결합적 접근에서 정보 볼륨의 Kholmogorov 추정에 따라, 최초의 그레이 스케일에서 메시지 사이즈가 기술된다는 사실은, 반대로, 메시지 컴포넌트들을 좌표에 의한 오버레이(overlay)로 임베딩하는 발견적 구조의 애매함 때문에 복잡한 솔루션을 초래한다.

본 발명의 싱글-채널 임베딩 방법의 주된 단점은 메시지 코드들을 임베딩하는 채널들의 불충분한 숫자로 인한 제한된 메시지 사이즈에 있다. 임베딩하는 채널들의 불충분한 숫자는 다른 것들에 의한 메시지의 어떤 컴포넌트들의 불충분한 마스킹의 결과를 낳고, 고정된 수의 채널들은 또한 스테고-분석에 대한 임베딩된 정보의 접근가능성을 증가시킨다. 그 외에도, 불충분한 수의 채널들은 명확히 동일한 픽셀들의 휘도에 의해 인코딩되는 정보의 백업에 기인한 메시지 코드들의 내성있는 임베딩 가능성을 제한한다.

아마도, 메시지 임베딩의 사이즈 제한의 주된 원인은 정보의 적절한 표시 및 스토리지 모델들의 불충분성, 및 예를 들어 메인프레임 [BRUS60, BRUS05]의 형태로 알려진, 터너리 스토리지가 가진 컴퓨팅 디바이스들의 스토리지 및 신호 프로세싱 을 위한 불충분한 주입(implantation)이다. 상기 디바이스들에서 스토리지 셀들은 통상적인 비트들 대신 세 개의 상태를 가지는 트리트들(trits)로 구성되고, 이는 본 발명의 구현을 위해 가장 편리하다.

본 발명의 제2 실시예에 따른 멀티-채널 임베딩에 기인한 발명은 부가적인 이점들을 제공하고, 본 발명의 제1 실시예에 다른 싱글-채널 임베딩 방법의 결함들을 제거한다.

멀티-채널 임베딩의 형식화 및 터너리 스토리지의 사용에 기인하여, 몇 개의 비트 평면들로부터 메시지 코드들을 임베딩하는 전체 양은 컨테이너 사이즈에 대해 20-30%까지 향상된다.

트리트들에 기초한 데이터 스토리지 및 계산에서 그것의 사용으로 인하여, 메시지의 비트 평면들의 코드들의 멀티-채널 임베딩은 최초의(primary) 메시지의 인배리언트 임베딩에서만 달성되는 것이 아니라, 이미지의 휘도 계조의 수를 낮추지 않고 가역 멀티-채널 임베딩의 기본 알고리즘에서 이미 지원된다. 모든 채널들에 의해 코드들을 한번에 임베딩하는 요구된 결과는 활성 및 비활성으로 분리된 트리트들이 멀티-채널 메시지에 채택되는 임베딩의 반복에 기인하여 달성된다. 소위 "연속적" 터너리 스토리지의 생성 시에 본 발명의 방법 중 하나에서, 멀티-채널 메시지의 임베딩은 하나의 사이클 내에서 달성되고 컨테이너의 멱등 변환으로 실행된다.

스테고-이미지의 선형 및 비선형 동형 변환들에 관한 인배리언트 임베딩은 본 발명에서 한번에 모든 하위 채널들(low channels)에서 반복, 휘도에 의한 인배 리언트 멱등 준동형(homomorphic) 표시(히스토그래믹 패턴)를 제어하는 패키지, 및 활성(변형되는) 및 비활성(고정된) 것들로 터너리 스토리지의 트리트들을 분리하는 요구되는 규칙들에 기인하여 달성된다.

본 발명은 좌표들에 의한 다중 오버레이들(multiple overlays)에 의해 메시지 비트 평면들의 코드들의 백업에 기인하여 메시지를 로버스트(robust) 임베딩하는 능력을 증가시킨다. 내성(robustness)은 좌표에 의한 메시지 비트 평면들의 코드들의 기하학적 반복에 기인해서뿐만 아니라, 계층(hierarchy)이 이미지 컨텍스트에 의존하고 픽셀-대-픽셀로 변화하는 둘러싸인 휘도 범위들에서의 반복에 기인하여 달성된다.

임베딩된 메시지의 컴포넌트들의 다중 오버레이들은 은폐 사실의 마스킹(masking)을 강화한다. 은폐 사실의 부가적인 마스킹을 위하여, 및 터너리 스토리지의 최초 상태의 대칭적인 셋업을 위하여, 하위 활성 트리트들(low active trits)에서 시니어 트리트들(senior trits)의 값의 백업은 LSB 방법에서처럼 사용되고, 상위-순서(high-order)의 비트 값들은 컨테이너에 따른 몇몇 최초의 패턴과 유사한 비트들로 구성된 준동형 메시지를 비교하기 위해 하위-순서 숫자로 복사될 수 있다.

본 발명에서 터너리 스토리지의 적응성의 특징으로 인해, 스테고-이미지의 미리 알려진 및 액세스될 수 있는 섭동(perturbation)에서, 섭동을 가지고 순서대로 메시지를 임베딩하는 순환적인 반복에 기인하여 메시지의 로버스트(robust) 임베딩을 제공하는 것이 가능하다.

컨테이너의 픽셀들에 대해 메시지 비트들을 싱글-채널 임베딩하는 방법이 이하에서 더욱 상세히 설명된다.

컨테이너의 시각적으로 관찰되는 컴포넌트는 메시지 임베딩 후에 절약된 컨텍스트 신호로써 컴퓨팅된다. 은폐는 신호의 관찰되는 컴포넌트의 픽셀들과 메시지를 포함하는 픽셀들을 인터레이싱(interlacing)함으로써 달성되고, 메시지의 신호 크기에 의존하며, 또한 메시지 내의 고주파 컴포넌트의 도입으로 인해, 예를 들어 메시지 신호에 고주파 컴포넌트의 부가로 인해 또는 메시지 신호의 "0" 기준 레벨의 주기적 진동(oscillation)의 형식적(formal) 도입으로 인해, 상승될 수 있는 메시지의 신호 주파수에 의존한다.

메시지 임베딩의 제어는 실시간 모드에서 2의 차수보다 1이 작은 형태(즉, 2ⁿ-1, 예를 들어, 1,3,7,15,31,63 등)의 메르세나 수들(Mercenna numbers)에 의해, 세이브된 가변의 휘도 값들과 픽셀들의 수의 비율의 동시 변화로, 히스토그램의 컴퓨팅된 범위들의 값(따라서, 이미지 픽셀들의 휘도 값들의 허용가능한 변화 범위들)을 설정함으로써 수행된다. 상기 메르세나 수의 증가(즉, 휘도 범위들의 수의 증가)와 함께, 허용가능한 휘도 변화의 각각의 범위의 값은 감소한다. 따라서, 범위들의 수가 많으면 많을수록, 휘도의 경계 값들을 가진 픽셀들은 더 많이 고정된다. 이러한 픽셀들은 관찰되는 패턴에 포함되고, 가변의 픽셀들과 함께 혼합하기 때문에, 시각적으로, 메시지 은폐의 정도는 증가한다.

따라서, 다양한 값의 메르세나 수들에 대하여, 허용가능한 휘도 변화의 범위 들의 집합의 변형(variant)이 컴퓨팅되고, 각각의 변형에서 메시지 기록시에 허용가능한 휘도 변화의 범위들은 픽셀-대-픽셀로 변화하며, 이는 이미지 상에서 다양한 휘도 범위들로부터 픽셀들이 발견될 수 있기 때문이다.

일반적으로, 휘도 변화의 범위 값들은 2 차수(degrees)와 일치하지 않는다. 예를 들어, 휘도 범위 0-4는 5개의 휘도의 정수 값들(integral values)을 포함한다. 그들 중 두 개는 경계(marginal)이고, 만약 픽셀이 이 값들 중 하나와 같은 휘도를 가지면, 그것은 변화될 수 없다. 다시 말해, 다른 세 개의 값들인 1-3은 메시지를 인코딩하는데 사용될 수 있다. 그러나, 임베딩되는 메시지 중 2개의 비트를 인코딩하기 위해서는, 에지 값들(edge values)과 별개인 상기 범위의 4개의 내부 값들보다 작지 않을 것이 필요하고, 따라서 0-4 범위에 대한 세 개의 언급된 비-에지 값들만의 존재에서, 임베딩된 메시지 중 단지 하나의 비트만이 코딩될 수 있다. 따라서, 임베딩된 메시지 중 2개의 비트를 인코딩하기 위해서, 에지 값들과 함께 휘도 값들의 수는 하나의 휘도 변화의 범위의 한계 내에서 6보다 작지 않아야 한다.

5를 초과하는 경계(에지)를 포함한 휘도 값들의 수를 가진 허용가능한 휘도 변화의 범위들에서, 이미지 픽셀에 의해 몇몇(즉, 하나 이상의) 메시지 비트들을 코딩하는 것이 가능하다 할지라도, 본 발명은 이미지 영역에 대한 휘도 변형의 가변 범위들에서 특히 중요한 메시지의 내성(robustness) 및 스크램블링(scrambling)의 감소를 피하기 위하여, 각각의 변형된 픽셀에 의해서 하나의 비트를 임베딩하도록 제한된다.

멀티-채널 임베딩의 더욱 일반적인 방법으로, 반대의 문제는 데이터 스토리지에 대해 해결된다. 즉, 멀티-채널 터너리 메모리 형태의 실제의 정보 캐리어(carrier)는 신호를 기초로 하여 결정된다. 멀티-채널 터너리 메모리(스토리지)는 신호의 컴포넌트에 의해서 생성된다고 할지라도, 그것은 보통의(일반적인) 컴퓨터와 동일한 방식으로 정보를 저장할 수 있다. 어떤 이미지는 컨텍스트 외에도 숨겨진 정보의 전송, 컨테이너의 보호, 자동화 프로세싱의 단순화 등을 위해 추출되고 변형될 수 있는 몇몇 암시적인 메시지를 포함한다. 컨테이너에 메시지를 반복적으로 기록하는 경우에, 컨테이너는 변화하지 않는다. 스테고-분석들의 문제는 또한 메시지 검출의 문제로서가 아니라 메시지 추출 및 예를 들어 랜덤 메시지와 같은 어떤 최초의 메시지의 변형 또는 대체의 검출의 문제로서 세분화되어 취급된다.

어떤 인배리언스 요구들의 제한들 내에서 다양한 이미지들은 컨텍스트 또는 암시적인 정보에서 상이하다고 가정된다. 가역 임베딩은 이미지와 연관되는 터너리 스토리지 내로 그 정보를 판독 및 기록하는 것으로서 해석된다. 임베딩 방법들의 불충분한 효율 및 그들의 다양성은 터너리 메모리(스토리지)를 채울 가능성의 부적절한 이용의 결과이고, 부적절한 사이즈의 임베딩으로 나타난다.

터너리 메모리(스토리지)는 정수 개수의 메시지 코드들을 포함한 정보의 캐리어들로써 픽셀들의 휘도의 허용가능한 변화 범위들의 계층의 해석을 표현하고, 단순화하며, 지원한다. 터너리 스토리지에 의해 메시지들의 중첩(superposition)을 임베딩하는 것은 다음의 구성에 따라서 실행된다.

가역 임베딩의 수학적인 구성

이미지(컨테이너) u에서 메시지 h의 임베딩 S_h는 순환적인 어플리케이션에서 표현 S_hu로 수렴하는 표시들의 몇몇 시퀀스를 생성하는 변환 W_h에 의해 획득된다:

여기서, n은 변환 W_h의 반복의 수이다.

변환(프로그램, 맵핑 등) W_h에 의해 생산되는 표시들의 수렴은 상기 표시들의 시퀀스의 제한(limit) S_h u의 존재로 이해되고, 이는 "스테고-이미지"로 언급되며, 프로그램 W_h의 영향 하에서 변화하지 않는다. 다시 말해서, 반복적인 변환은 사이클로 가지 않고, 충분히 큰 수의 반복들의 경우에, 이미지 u의 표시 v는 변환 W_h에 관해 인배리언트인 W_h u = v에서 획득된다. 여기서, v ≡ S_h u ≡ W_h ^N u 인 스테고-이미지이다.

임의의 컨테이너 u에서 메시지 h의 임베딩 S_h의 반복되는 실행 결과가 싱글의 결과와 일치한다고 할지라도, 프로그램 W_h는 임의의 컨테이너 u에 메시지 h를 임베딩하는 것이 싱글 반복의 과정 N = 1(S_h ≡ W_h)에서 달성되는 것이라면, 그것은 이하에서 "멱등 임베딩"이라 한다. 일반적으로, 변환 S_h가 몇 번의 반복들 N≥1의 과정에서 달성된다면, 그것은 이하에서 "반복적 임베딩"이라 한다.

메시지 h는 이미지 픽셀들과 비교되는 멀티-채널 터너리 메모리의 터너리 셀들의 값의 어레이로써 이해되고, 값 0, ±1을 가진 트리트들의 시퀀스들을 포함한다. 표시 h는 터너리 스토리지에 임베딩되는 정보의 비트들의 최초 시퀀스를 기록함으로써 구성되는 값 ±1만의 표시인

에 속하는 트리트들의 어떤 수를 리셋함으로써 획득되고, 좌표들 및 터너리 스토리지의 비트들에 의한 반복을 통해서 그것이 채워질(full) 때까지 실행된다.

메시지 h에 제로 트리트들이 생성되는 것은, 컨테이너 컨텍스트 u에 의존하여 표시

의 트리트들의 몇몇 값들이 터너리 스토리지에 기록 시에 비활성 유닛들로 고려되지 않기 때문이고, 및 터너리 스토리지로부터 메시지 코드들을 판독할 시에 무한대로 계산되지 않고 제로 값들에 의해 표시되기 때문이다. 메시지 h의 제로 트리트들은 표시

를 임베딩할 시에 예측될 수 있기 때문에, 최초의 임베딩된 정보의 비트들의 생략은, 예를 들어 충분한 수의 반복들에서 정보의 생략들의 배제와 함께 최초의 비트들의 시퀀스를 인코딩하는 것에 기인하여, 피할 수 있다. 따라서, 메시지 h를 임베딩된 비트들의 최초의 시퀀스의 최초의 터너리 표시로서 고려하고, 이하로부터는 설명의 단순화를 위해 실제적인 구현의 세부적인 설명을 피하는 것이 가능하다.

따라서, 메시지 h의 추출은 W_h가 스테고-이미지를 변하지 않게 남겨둔다면 스테고-이미지를 기초로 하여 그것을 평가하는 것이다. 어떤 이미지가 어떤 메시지 를 포함한다고 가정하면, 우리는 R: R(W_h u = u) = h의 형태로 메시지 h를 임베딩하는 가역성(reversibility)의 요구를 기록할 것이다.

여기서, R은 메시지 추출 프로그램으로, h에 관한 방정식 W_h u = u의 해를 구하며, 실제로 프로그램 W_h의 몸체에 제공되는 메시지 파일의 독립한 생성 및 출력을 표시한다. 여기서 맵핑 아규먼트(argument) R은, 공식에서, 두 가지 방식, 즉, 싱글 임베딩 W_h u의 결과로써 및 h를 찾기 위한 방정식으로써 고려되는 조건 W_hu = u로써 해석된다.

상술된 구성의 중요한 특징은 메시지 h를 임베딩하는 동안에 스테고-이미지 S_h u의 근사 W_h ^N의 정확한 제한의 존재는 이하에서 설명될 채널들 및 좌표들에 의해 싱글 임베딩에서 메시지 코드들을 세이브하는(saving) 요구들에 의해 추출 절차의 제한을 허용한다는 것이다.

신호의 멀티-채널 터너리 스토리지의 모델

본 발명에서 메시지 임베딩은 보통의 디지털 스토리지와 유사하게 임의의 메시지 코드들의 기록 및 독출을 위해 사용되는 멀티-채널 터너리 스토리지에 스토리지함으로써 실행된다. 멀티-채널 터너리 스토리지는 비트들의 개념의 일반화에 의해 도입된 메모리 구성요소들로 구성되는 것이 필요하다.

보통의 컴퓨터의 메모리(스토리지) 셀들의 구조와는 달리, 이미지 픽셀들의 휘도 값들이 저장되는 비트 값들의 변화는 그 값이 2의 차수(degrees)와 같은 둘러 싸인(nested) 휘도 스케일 범위들에 휘도 값들을 변형함으로써 인코딩된다. 이미지와 비교되는 멀티-채널 터너리 스토리지의 비트들은 일반적으로 2의 배수(multiple to 2)가 아닌 범위들에 대한 스케일의 둘러싸인 분할들(nested partitions)의 시퀀스에 의해서 결정되고, 휘도의 바 그래프를 근사적으로 동일한 수의 픽셀들을 가진 부분들로 반복적으로 분할하는 알고리즘에서 컴퓨팅된다. 휘도 스케일의 반복적 분할(iterative splitting)은, 모든 범위들이 연결된(spanned) 범위들의 시퀀스와 비교되고 각각의 반복에 대해 그들 중 하나에 속하는 하나의(single) 휘도를 포함한 범위들로 변형될(degenerated) 때까지 계속된다. 스케일 분할 알고리즘은 범위 내 이미지의 각각의 픽셀의 휘도 변화가 휘도의 바 그래프에 영향을 미친다고 할지라도 휘도 스케일의 현재의 분할의 평가에 영향을 미치지 않고, 또한 휘도 범위들로의 이전의 분할의 평가에도 영향을 미치지 않는다는 것이다. 픽셀들은 서로에 독립적으로 휘도에 의해 변형될 수 있다.

멀티-채널 터너리 스토리지의 셀들은 이미지 픽셀들과 비교되고 순차적인 메모리 구성요소들로 구성된다고 가정된다. 멀티-채널 터너리 스토리지의 셀의 구성요소 값은 휘도 스케일을 분할하는 반복의 수에 의존하여 휘도 범위의 중심으로부터의 픽셀 휘도의 이탈 부호에 의해 결정된다. 멀티-채널 터너리 스토리지의 셀의 주어진 구성요소인 픽셀 휘도 및 고려되는 범위의 중심 휘도 간의 차이의 부호의 양, 음, 제로 값은 도 5에 나타난 바와 같이 할당되고, 여기서는, i번째 멀티-채널 터너리 스토리지의 셀에 값 -1, 1, 0, 1, 0의 시퀀스의 스토리지의 예시가 제공된다.

도 5는 번호 i를 가진 어떤 이미지 픽셀과 비교되는 멀티-채널 터너리 스토리지의 셀의 컨텐츠를 나타낸다. 도 5의 스텝으로 된 실선들(stepped solid lines)은 이하로부터 및 상기로부터의 근사들의 휘도를 가리킨다. 값 -1은 픽셀의 휘도가 허용가능한 변화들의 범위의 중간 휘도보다 작기 때문에 셀의 시니어 트리트에 기록되고, 더 작은 비트의 다음 트리트는 픽셀의 휘도가 허용가능한 변화들의 대응하는 범위의 중간 휘도보다 크기 때문에 값 1을 포함하며, 다음 트리트는 픽셀의 휘도가 다음 범위의 중간에서 일어나기 때문에 값 0을 가지도록 결정한다. 만일 픽셀의 주어진 휘도 값과 허용가능한 변화들의 고려되는 현재 범위의 축에 대해서 반사된 동일한 휘도 값 간의 스케일 부분이 허용가능한 변화들의 이전의 범위들의 축들 중 하나에 의해(예를 들어, 값 0인 트리트에 대응하는 상술된 범위의 축에 의해서) 교차된다면, 허용가능한 변화들의 고려되는 범위에서 휘도의 변형은 이전의 트리트의 변형을 수반할 것임은 자명하다. 따라서, 값들의 변형이 이전의 트리트들의 변형을 수반하는 트리트들은 경계 및 중심 휘도를 가진 픽셀들에 대응하는 트리트들과 함께 비활성으로 언급된다.

이에 의해, 터너리 스토리지의 셀의 컨텐츠가 결정되고, 또한 픽셀들로부터 N.P. Brusentsov에 따라서 트리트들로 불리는 터너리 정보 유닛의 값들을 독출한다. 주어진 분할에 대응하는 트리트들은 터너리 스토리지의 채널들을 만들고, 둘러싸인 휘도 범위들의 감소에 의해 나열되는 것으로 고려된다. 터너리 스토리지의 각각의 셀의 최고 시니어(the most senior) 트리트는 이미지의 모든 픽셀들의 휘도를 포함하는 휘도의 동작 범위에 대해 컴퓨팅된다.

멀티-채널 터너리 스토리지의 트리트들에서 메시지의 기록은 대응하는 범위의 중심에 대한 픽셀의 휘도 값의 반사와 링크되고, 시니어 트리트들로부터 하위 트리트들로 순차적으로 실행된다. 범위의 중심에서 일어나는 휘도 값은 명확히 반사에서 변화하지 않는다. 따라서, 제로 값들을 가진 트리트들은 메시지 기록 시에 변형하기 쉽지 않고, 비활성으로 고려된다. 또한, 비활성 트리트들은 허용가능한 휘도 변화의 범위들을 제한하는 휘도와 비교되는 트리트들이고, 그 변화가 이전의 트리트들의 변형을 수반하는 트리트들이다.

멀티-채널 터너리 스토리지에 메시지를 임베딩하는 주된 원리는 세 가지 인배리언스 요구들을 포함한다:

1. 반복되는 메시지 임베딩에 관한 스테고-이미지의 인배리언스(임베딩의 멱등법칙)

2. 추출된 메시지의 리버스(reverse) 임베딩에 관한 컨테이너의 인배리언스

3. 스테고-이미지의 선형 및 비선형 동형 변환들에 관한 메시지의 인배리언스

이는 반복된 메시지 기록은 스테고-이미지에 영향을 미치지 않고, 어떤 이미지도 그로부터 추출된 메시지의 임베딩 시에 이미지로 돌아가 세이브되며, 또한 스테고-이미지의 표준 변환들(패키징, 동작 범위의 스트레칭(stretching), 스테고-이미지의 등거리 표준화 등)은 메시지에 영향을 미치지 않는다.

터너리 스토리지의 평가 시에, 컬러 이미지의 컴포넌트들은 서로 독립적으로 고려된다. 이미지의 리던던스(redundance)는 좌표들, 터너리 스토리지의 채널들 및 컬러들에 의한 트리트들의 반복에 의해서 표현된다. 이미지 전송 과정에서 메시지 코드들의 왜곡은, 수신 시에, 결과적인 합계의 부호의 순차적인 평가로 트리트들의 적절한 비트들의 값을 단순하게 합함으로써 보상된다. 전체가 제로 값을 가진 경우들의 등록(registration)을 위하여, 신호와 연관된 메모리의 스토리지 구성요소들은 비트들 대신에 트리트들을 사용하는 것이 편리하다. 따라서, 트리트들은 비트들의 사용에 대해 신호와 연관된 멀티-채널 스토리지의 평가 시에 특징적인 라운드오프(roundoff) 에러들을 제거하는 것을 허용하고, 더 정확하게는 비디오 데이터의 리던던스를 형식화하는(formalize) 것을 허용한다. 멀티-채널 터너리 스토리지에서 정보 표시 유닛들의 특정한 특징들은 이진 컴퓨터 스토리지에서의 최초의 표시와 비교하여 표에 (바이트 이미지들에 대해) 반영된다.

여기서, Ch는 터너리 스토리지의 채널들의 수이고, R과 RW는 비활성 및 활성 트리트들의 지시자들이다.

도 6은 신호의 터너리 스토리지의 채널의 개념의 해석을 나타낸다. 도 6은 이미지(컨테이너) u{x}에 대하여 좌표 x에 대한 휘도 u의 의존성을 짙은 실선으로 나타낸다.

좌표들 및 메시지 코드들을 임베딩하는 범위들을 발견하기 위한 키의 사용 없이, 멀티-채널 터너리 스토리지에 의해서 가역 임베딩을 실행하는 아이디어의 본질은, 이미지의 이웃(neighbourhood)에서 이미지의 허용가능한 변형의 둘러싸인 "복도들(corridors)"의 시퀀스를 생성하는 것으로, 그들 중 하나는 도 6에 표기되어 있으며, 점선들에 의해서 제한된다. 복도들은 이미지에 할당된 멀티-채널 터너리 스토리지의 셀들의 비트 시퀀스들과 비교된다.

원래의 이미지의 허용가능한 변형의 각각의 복도는, 한편으로는, 이미지를 기초로 컴퓨팅되고, 반면에 그 제한들 내에서 이미지 픽셀들의 휘도 변화들에 의존하지 않는다. 더 나은 이해를 위해, 이미지는 연속적인 곡선으로 표시되고, 복도는 실제로 중복되지 않은 것으로 컴퓨팅되고 수직 축 상에서 떨어져 위치하는 휘도 변화의 중복된 범위들로 나타난다. 이하로부터 및 상기로부터 근사들의 변형을 생성한 결과로써, 허용가능한 휘도 변화들의 범위들의 경계는 세이브되는(saved) 휘도를 가진 신호(컨테이너 또는 스테고-이미지)의 픽셀들의 휘도에 대해서 "스트레칭되고(stretched)", 가변의 휘도를 가진 각각의 픽셀에 대해 내부의 허용가능한 휘도 변화들의 범위가 설정되며, 또한 허용가능한 휘도 변화의 범위들에 대해 휘도의 중심 값들이 결정되고 백색 컬러의 제로(즉, 세그먼트화된)로 표시된다. 기본적으로, 이미지는 휘도 값이 허용가능한 휘도 값의 변화 범위의 중심 값과 일치하는 어떤 픽셀도 포함할 수 없다. 그럼에도 불구하고, 송신단에서 컨테이너에 대해 및 수신단에서 스테고-이미지에 대해 동일한 것으로 컴퓨팅되는 휘도 범위의 중심 값들은 실제 휘도 값들과 동일한 방식으로 메시지 코드들에 대한 최초의 레벨로써 서브하고(serve), 전송되는 형식적인(formal) 제로 신호의 휘도로써 고려될 수 있다.

정수들의 라운드오프(roundoff)의 사용이 없이 이미지에 메시지 비트를 정확하고 애매함이 없이 임베딩하기 위해서, 메시지 비트는 허용가능한 휘도 변형들의 범위의 축에 대한 이미지 픽셀의 휘도 값을 반사함으로써 기록된다.

본 발명은 정수들(integers)로 설정되는 최초의 디지털 신호, 휘도(크기들, 휘도 카운팅 등)에 적용된다. 여기서, 연속 값들로부터 이산 값들로의 전이가 고려되는 것이 아니라, 몇몇(전부의) 값들의 전체 값으로의 대체가 고려된다. 이미지에서 메시지 비트의 정확하고 명확한 임베딩(기록) 실행을 위해, 본 발명은 허용가능한 휘도 변형 범위의 축에 대하여 이미지 픽셀의 휘도 값(즉, 정수 또는 반정수인 휘도의 중심 값)을 반사함으로써, 정수들의 라운드오프(round off)의 사용이 없이, 메시지 비트를 기록하는 것을 제공한다. 예를 들어, 만약 u{x}가 좌표 x에서 픽셀의 휘도이고, a{x} 및 b{x}가 그 범위의 에지 값들이라면, 그 범위의 중심 값에 관한 "반사된" 값 v{x}는 공식 v{x}=a{x}+b{x}-u{x}에 의해 컴퓨팅되며, 값 v{x}는 정수이다. 또 다른 변형 방법으로, 그 결과는 비-정수일 수 있고 그 경우 라운드 오프(round off)가 필요하다.

메시지의 인식되는 및 인식되지 않는 비트들은 가변의 휘도 값들, 그에 따른 허용가능한 변화들의 범위의 중심 휘도로부터 픽셀 휘도의 편향(deflection) 부호의 양과 음인(또는 반대로 음과 양인) 개별적인 값들을 가진 픽셀들로 인코딩된다. 허용가능한 변화들의 범위의 중심 휘도에 관한 픽셀 휘도의 반사(mirroring)는 반대 값에 대한 LSB 방법에서의 하위-차수(low-order) 숫자 비트의 변화와 유사하고, 본 발명에 따른 메시지 비트의 기록시, 상기 부호 값이 그 요구되는 메시지 인식자와 일치하지 않을 때만 실행된다는 것을 주목할 필요가 있다. 따라서, 스테고-이미지로 메시지를 반복적으로 기록할 시에, 스테고-이미지는 변화하지 않는다.

좌표 x를 가진 픽셀들의 휘도에서 메시지 비트들을 가역 임베딩하는 것은 다음의 공식에 의해 설명된다:

여기서,

은 범위 중심으로부터 스테고-신호의 휘도 편차이고; ｜h{x}｜는 그 절대값이며; 부호는 인수(argument)의 음, 0, 양의 값에 따라 -1, 0, 1의 값을 채택할 수 있는 부호 함수이고, sign(h{x})는 세트 및 언세트 비트들이 가변의 휘도 값들, 그에 따라 편차 h{x}로부터 양과 음(또는 반대로 음과 양)의 개별적인 부호의 함수 값들을 가진 픽셀들로 인코딩되는 메시지들의 비트의 값이며, Pu{x}+sign(h{x}).｜h{x}｜≡ Pu{x}+h{x}는 스테고-이미지이고, Pu{x}는 휘도 값들이 허용가능한 휘도 변형들의 범위의 중심 값들과 일치하는 제로 신호이며, P는 컨테이너 u의 제로 신호 Pu로의 멱등 변환이다.

이하, 멱등 변환은 전통적인 해석으로 반복되는 어플리케이션이 하나의 어플리케이션과 일치하는 변환으로써 이해되어야 한다: P=P².

이하, 멱등 변환의 실행 하에서 이미지의 변환 결과는 멱등 표시(idempotent representation)로 불린다.

본 발명의 설명 및 구현의 단순화를 위해, 이미지의 준동형 표시들의 계층의 개념, 그 생성 및 스토리지 알고리즘들은 필수적이다.

준동형 표시들의 계층

휘도 순서에 의해, 즉 범위들에 관계없이 어떤 두 개의 휘도 간에 휘도 비율에 의해 이미지에 동형인(isomorphous) 표시는, 휘도 값들 간에 비율들이 "작음", "같음", "많음"과 같이 유지되는, 동일한 좌표들 내로 변환되는 이미지로 이해된다. 만일 휘도 값들 간의 비율들로 변환된 이미지가 비-동일(inequalities)에서 동일(equalities)로의 전이를 허용하지만 그러한 비율이 다른 것들로 대체되지 않으면, 그것은 소스 이미지의 준동형 표시로 고려된다. 이미지의 동형(준동형) 표시로의 변환은 동형(준동형) 변환으로 불린다. 본 발명의 범위 내에서 이미지 표시들의 계층은 휘도 스케일을 서로에 둘러싸인(nested) 휘도 범위로 분할(파티셔닝)하는 시퀀스에 의해 생성되고, 동형 변환에 의해 각각 분할(파티션)하기 위해 컴퓨팅되는 이미지의 표시들을 의미한다. 서로에 둘러싸인 범위들은 휘도 스케일을, 예를 들어, 두 부분으로 반복적으로 분할하고, 그리고나서 결과로 나타난 범위들의 각각을 다시 한번 두 부분으로 분할함으로써 결정된다. 결과적으로, 각각의 휘도 값은, 서로에 둘러싸인 범위들의 몇몇 계층적 시퀀스에서, 이러한 휘도 값으로 "연결되는(spanned)" 상부 및 하부 에지들을 포함한다.

휘도 스케일을 범위들로 분할하는 것과 함께, 이미지의 준동형 표시들은 컴퓨팅된 범위들의 순차적인 시리얼 번호들에 의해, 번호들의 생략으로, 또는 이러한 픽셀들의 휘도를 포함하는 범위들의 다른 시리얼 인덱스들로, 이미지에 나타나는 픽셀들의 휘도 값들을 교체함으로써 생성되고, 동형 표시는 미리 설정된 휘도 스케일의 분할로부터의 각각의 범위가 고유의 휘도 값을 포함할 때 범위들의 시리얼 번호들에 의해서 생성된다.

인배리언트 멱등 준동형 표시들의 수치적 계층

이미지의 표시들의 수치적 계층은 전환된 픽셀의 휘도 값에만 의존하여, 정수로의 정확한 나누기 및 정수의 곱에 의해, 특히, 상기 언급된 산술적인 변환의 응용에 의해서, 이미지의 몇몇 동형 표시의 픽셀들의 휘도 값들을 반복적으로 변환함으로써 생성되는 준동형 표시들의 계층으로 이해된다. 다시 말해서, 수치적인 계층은 이미지의 동형 표시의 픽셀들의 휘도 값들 및 그것들의 산술적 연산들에 의해, 예를 들어 기초적인 경우로서 전체적으로 반반(half-and-half)으로 이미지의 휘도 값들을 반복적으로 나누는 것에 의해 설정되는 이미지 표시들의 시퀀스이다. 비-반복적인 휘도 값들에 대한 수치적 계층의 생성 예는 도 8을 참조하여 이하에서 설명된다.

수치적 계층은 만약 그것을 생성하는 동형 표시가 이미지의 표준 변환들(패키지, 선형 변환, 휘도에 의한 등거리 표준화, 및 기타 선형 및 비선형 동형 변환들)에 의존하지 않으면 인배리언트(invariant)로 고려된다.

도 7은 본 발명에 따라 생성되는 이미지의 인배리언트 동형 표시의 예시를 나타낸다. 도 7에서, 이미지는 왼쪽에 위치하고 있고, 휘도 값들의 동작 범위(0 내지 255)에 대해 표준화되는, 이미지의 인배리언트 동형 멱등 표시는 오른쪽에 위치한다. 도 7은 오른쪽 이미지는 향상된 선명도(sharpness)를 제외하고는 어떤 것도 왼쪽 도면과 다르지 않고, 인배리언트 동형 표시는 본질적으로 시각적인 관점으로부터 이미지를 변화시키지 않도록 한다는 것을 보여준다.

도면은 소스(원래의) 이미지로 취급되는 이미지 u의 인배리언트 동형 표시 Hu는 알고리즘 H의 작용 하에서 반복되는 변환 시 변화하지 않는다. 따라서, 알고리즘 H는 멱등 H= H²이고, 알고리즘 H에 따라서 생성되는 이미지 Hu는 소스 이미지 u의 멱등 표시이다. 모든 좌표들 x에서 멱등 표시들의 동일한 이름의 계층으로부터 인배리언트 멱등 준동형 표시들

은 인배리언트 멱등 동형 표시 Hu{x}를 통해 다음의 순환(recurrent)에 의해 표현된다:

여기서, Mrsn은 어떤 메르세나 수에 의해 표현되는, 표시 Hu의 형식적(formal) 크기 스케일의 계조들의 수이고; μ는 Mrsn 수의 전체적으로 반반으로의 반복적인 분할에 의해 컴퓨팅되는 표시

의 스케일의 계조들의 수이며, A는 현재 표시의 홀수 휘도를 전체적으로 2로 나눈 형태, 및 짝수 휘도에 관해서는 전체적으로 예비로 4로 나눈 크기 값들을 두 배로 하는 형태의 산술적 변환이다.

간략하게, 인배리언트 멱등 준동형 표시

는 히스토그래믹(histogrammic) 패턴들이라고 불리며, 특히, 표시 Hu는 동형 히스토그래믹 패턴이라고 불린다.

본 발명에 따라 메시지를 가역 임베딩하기 위한 히스토그래믹 패턴의 생성은, 메시지 임베딩 시에 휘도 값들이 변화하기 쉽지 않은 눈에 보이는(컴퓨팅 가능한) 이미지 컨텍스트 픽셀들 상의 이미지 픽셀 및 가변의 휘도를 가진 픽셀들과의 분리를 제공한다.

히스토그래믹 패턴은 1, 3, 7, 15... 형식적 크기 스케일의 Mrsn 계조들로 컴퓨팅되는 임배리언트 표시이고, 원래의 이미지의 표준 변환들에서 변화하지 않는다. 메시지의 인배리언트 임베딩 시에, 히스토그래믹 패턴은 원래의 이미지 대신에 컨테이너로써 사용된다.

히스토그래믹 패턴은 계조들의 수는 원래의 이미지와 일치하고 시각적으로 향상된 선명도(boosted sharpness)는 원래의 이미지와 상이한 동형 히스토그래믹 패턴에 속하는 픽셀들의 크기 값의 반복적인 산술적 변환의 반복적인 적용에 의해서 컴퓨팅된다. 산술적 변환의 반복적인 적용은, 한정된 수 1, 3, 7, 15,... 크기 스케일의 Mrsn 계조들에서 단순화된 형태로 동형 히스토그래믹 패턴을 표시하는 히스토그래믹 패턴들의 계층적 시퀀스를 생성한다. 메시지 임베딩은 1, 3, 7, 15,..., μ 크기 스케일 계조들에서 히스토그래믹 패턴들의 최초의 시퀀스에 영향을 미치지 않는다.

동형 히스토그래믹 패턴은 바 그래프를 픽셀들의 동일한(최대로) 전체 숫자의 픽셀들을 가진 두 개의 부분으로 반복적으로 분할하는 (이하의) 알고리즘에 따라, 이미지의 바 그래프를 기초로 하여 생성된다(두 개의 다른 부분들이 동일한 수의 픽셀들을 가지는 경우에 하나의 비-제로 피크를 가진 중심의 세 부분의 선택에 기인한).

메시지의 임베딩 및 추출을 위한 동형 히스토그래믹 패턴을 생성할 필요성은, 그 크기 값들에서, 이미지의 휘도 스케일을 지시된 값들의 반복적인 산술적 변환에 의해 계산되는 범위들로 분할하는 시퀀스가 기록되고 저장하는 것에 의해서 야기된다. 따라서, 바 그래프를 기초로 하는 것보다 신호(송신 또는 수신 단에서) 및 그 히스토그래믹 패턴을 기초로 하여, 허용가능한 휘도 변화들의 범위의 시퀀스를 컴퓨팅하고, 메시지를 임베딩하거나 추출하는 것이 더 용이하다.

휘도의 비-경계(non-marginal) 및 오프-센터(off-center) 값들을 가진 모든 픽셀들에서, 메시지 비트들은 상술된 공식 v{x}=a{x}+b{x}-u{x}(가장 중심 값을 계산할 필요가 없는 중심 값에 관한 반사를 위하여)에 따른 중심 값들에 관한 휘도 값들을 반사함으로써 인코딩된다. 각각의 픽셀에 대한 허용가능한 휘도 값들의 변화들의 외부 에지들 a{x}, b{x}는 이하 및 상기로부터의 이미지의 근사들의 크기 값에 의해 직접 설정되고, 이하 및 상기로부터의 이미지의 근사들은 히스토그래믹 패턴 및 이미지를 기초로 바 그래프를 사용하지 않고 컴퓨팅된다. 따라서, 이하로부터의(상기로부터의) 이미지 근사의 생성은 히스토그래믹 패턴의 동일한 크기 값들에 의해 표시되는 이미지 픽셀들의 최소(최대) 휘도 값을 발견하고(즉, 히스토그래믹 패턴의 표시에서 동일한 크기 값들을 가진 픽셀들), 이미지 픽셀들의 휘도 값을 결정된 최소(최대) 휘도 값들로 대체함으로써 실행된다.

따라서, 주어진 채널에서 메시지를 임베딩하는 것은 이미지 및 히스토그래믹 패턴을 기초로 이하 및 상기로부터의 이미지의 근사들의 생성에 의해, 부가적인 바 그래프의 프로세싱이 없이 실행된다.

동형 히스토그래믹 패턴들의 크기 값들의 반복적 생성

휘도 스케일을 허용가능한 휘도 값의 변화 범위들로 분할하는(nested splitting) 계층적 시퀀스는 선형 및 비선형 동형 변환들, 특히 휘도에 의한 이미지의 패키징과 관계없이 형성되는 동형 히스토그래믹 패턴의 크기 값들로 즉시 기록된다(설정된다). 반복 시, 히스토그래믹 패턴의 각각의 크기 값은 이미지 픽셀들의 휘도 변화들의 대응하는 범위로 언급된 이미지의 휘도 스케일의 순차적 값들을 나타내고, 상술된 반복적 산술적 변환 A에 의한 동형 히스토그래믹 패턴의 크기 값에 의해 결정된다.

히스토그래믹 패턴들은 이미지의 패키징에 의존하지 않기 때문에, 7 내지 10의 휘도 값들을 가진 휘도에 의해서 패킹되는 이미지의 예시들에 대한 동형 히스토그래믹 패턴(및 히스토그래믹 패턴들의 전체 계층)의 생성을 설명할 것이다. 단순화를 위해, 다양한 휘도를 가진 픽셀들은 이미지에 동일한 수로 발생한다고 가정한다. 이 경우에, 동형 히스토그래믹 패턴의 생성은 (정수 길이의 세그먼트 형태의) 휘도 스케일을 히스토그래믹 패턴의 크기 값들로 기록되는 동일한 부분들로 반복적으로 분할함으로써 실행된다.

이산적 세그먼트들을을 분할하는 계층의 기록

도 8은 정수 길이의 이산적 세그먼트들(동일한 셀들의 행들)을 분할하는 계층을 저장하는 과정을 나타낸다. 고려되는 세그먼트들은 상단에 있다. 그 아래는 이미지의 휘도 스케일을 셀들에 기록된 히스토그래믹 패턴들의 크기 값에 의해 라인-대-라인으로 설정되는 범위들로 분할하는 계층의 반복적 인코딩의 순차적인 결과들이다.

최초의 반복에서, 히스토그래믹 패턴의 크기 값들은 0과 같다고 가정된다(도 8에서 0으로 채워진 테이블의 라인들). 각각의 순차적인 반복에서(테이블의 다음 라인들), 고려되는 크기 값은 두 배로 되고, 이 값의 위치(동일한 크기 값들의 현재 범위의 왼쪽 부분, 중심, 또는 오른쪽 부분)에 따라 0,1 또는 2까지 증가된다. 동형 히스토그래믹 패턴의 크기 값들의 생성은, 각각의 값이 이웃하는 값들과 별개일 때 완료된다. 그와 같은 동형 히스토그래믹 패턴의 생성은 이미지 픽셀들의 휘도를 생성된 크기 값들로 대체함으로써 달성된다. 고려된 이미지의 매트릭스 표시를 동형 히스토그래믹 패턴으로 변환하는 것은 휘도 값들을 순서를 유지한 채, 다만 순차적인 순서를 필수로 하지 않는 휘도에 할당되는 번호들 형태의 크기 값들로 대체함으로써 실행된다(도 8).

따라서, 결과적인 히스토그래믹 패턴은 휘도 순서에 의한 논의된 이미지 표시에 대해 동형이다. 고려되는 이미지의 휘도를 중간 반복에서 컴퓨팅되는 크기 값들로 대체함으로써 생성되는 히스토그래믹 패턴은 휘도 순서에 의해 이미지에 관해 준동형이다. 준동형 히스토그래믹 패턴들(이하, "히스토그래믹 패턴들"이라 한다)은 동형 히스토그래믹 패턴으로부터, 홀수 크기 값들을 전체적으로 2로 반복 분할하고 짝수 크기 값들을 정확히 4로 나눈 결과를 두 배로 함으로써 생성된다. 따라서, 동형 히스토그래믹 패턴은 중간의 히스토그래믹 패턴들의 계층(계층적 시퀀스)을 결정하고, 그들 각각은 동형 히스토그래믹 패턴의 값들에 요구되는 횟수의 산술적 변환을 적용함으로써 생성될 수 있다.

패킹된 이미지에서 동일한 횟수로 나타나는 10개의 휘도 값들에 대한 히스토그래믹 패턴을 생성하는 예시(도 8의 오른쪽)가 이하에서 더욱 상세하게 설명된다.

휘도 스케일에서 셀들의 휘도 값들의 증가에 의해 나열되는(ranked) 셀의 휘도 값들의 시퀀스는, 이 경우에, 이미지에 나타나는 휘도 값들의 수와 동일한 수로 고려된다.

최초의 반복에서(도 8의 오른쪽의 두 번째 줄), 모든 셀들은 0, 즉 전환되는(conversed) 이미지의 휘도 값들과 비교되는 생성된 히스토그래믹 패턴의 최초의 크기 값들로 채워진다. 최초의 단계에서는, 히스토그래믹 패턴의 제로 크기 값들의 고유한 시퀀스에 의해 설정된, 0부터 10까지의 단지 하나의 휘도 값들의 범위만이 있다.

각각의 순차적인 반복에서, 모든 크기 값들은 두 배로 된다. 그 이후에, 각각의 크기 값은 이 값의 위치(동일한 크기 값들의 이전 범위의 왼쪽 부분(왼쪽 에지에 더 가까운), 중심, 또는 오른쪽 부분(즉, 오른쪽 에지에 더 가까운))에 따라 0, 1 또는 2가 더해진다.

따라서, 제1 반복에서(도 8의 오른쪽 세 번째 줄), 셀들의 시퀀스는 동일한 길이의 두 개의 범위로 분할되고, 범위 중심의 왼쪽 및 오른쪽의 휘도의 값들에 대해, 이전 줄의 셀의 두 배의 값에 0 또는 2가 더해진다.

제2 반복에서(도 8의 오른쪽 네 번째 줄), 전체 시퀀스의 크기 값들은 두 배로 되고(이전 범위의 중간의 왼쪽 및 오른쪽의 셀들에 대해 0과 4의 값을 얻는 것과 함께), 그리고나서 두 개의 범위의 각각(0과 4로 표시된)은 세 부분, 즉, 동일한 길이의 두 범위들 및 왼쪽과 오른쪽 에지로부터 등거리인 중심 값으로 분할된다. 또한, 5개의 셀의 각각의 범위는 중심 셀의 왼쪽 및 오른쪽에 있는 셀의 휘도 값에 0 및 2의 값이 더해지고, 가장 중심의 셀의 값에 1이 더해진다.

제3 반복에서(도 8의 다섯 번째 줄), 전체 시퀀스의 휘도 값들은 다시 두 배로 되고, 그에 따라 이전의 단계에서 생성된 각각의 범위는 두 개/세 개의 부분들로 분할되며, 크기 값들의 생성은 종료되고, 따라서 각각의 결과적인 범위는 히스토그래믹 패턴의 크기 값을 반복하지 않도록 표시되며, 즉 휘도의 고유 값을 포함한다.

히스토그래믹 패턴의 크기 값들의 생성은, 그들 각각이 인접한 값들과 별개로 될 때 종료된다. 히스토그래믹 패턴을 생성하기 위해서는, 이미지 픽셀들의 휘도 값들을 생성된 크기 값들로 대체하는 것이 필요하다. 최종 생성된 히스토그래믹 패턴은 소스 이미지에 관해 동형이고, 각각의 중간 히스토그래믹 패턴은 소스 이미지에 관해 준동형이다.

도 8은 휘도의 바 그래프로 생성된 동형 히스토그래믹 패턴 계산의 추상적인 흐름도로 해석되어야 한다. 동형 히스토그래믹 패턴의 크기 값들이 형성되는 셀들의 어드레스는, 픽셀들의 번호가 수직 축을 따라 카운트되는 바 그래프의 수평 축을 따라 카운트되는 픽셀들의 휘도 값이다. 고려되는 휘도 값의 왼쪽 및 오른쪽에 있는 픽셀들의 번호는, 동형 히스토그래믹 패턴의 일반적인 경우에, 셀 라인의 메트릭 길이 대신 사용된다.

바 그래프의 기초상에서 히스토그래믹 이미지의 크기 값들의 형성

동형 히스토그래믹 패턴의 크기 값들의 생성은 이미지에 존재하는 각각의 휘도 값에 대한 동형 히스토그래믹 패턴의 크기 값의 반복적인 평가를 제공하는 알고리즘(후술됨)의 적용에 의해 더욱 정확성을 가지고 실행된다.

동시에, 바 그래프의 수평축 상에서 먼저 히스토그래믹 패턴의 제로의 크기 값들로 표시되는, 이미지에 존재하는 휘도 값(이미지 패키징 시에 동형 히스토그래믹 패턴은 변하지 않고, 이미지에 존재하는 동작 범위의 모든 휘도 값들을 고려하는 것이 가능하기 때문에, 바 그래프의 제로 피크들을 가진 "빈(empty)" 값들을 고려하지 않고)이 고려된다(즉, 히스토그래믹 패턴에서 제로인 최초의 크기 값은 각각의 현재 휘도 값과 비교된다).

그리고나서 히스토그래믹 패턴의 동일한 크기 값들에 의해 표시되는 휘도 값들의 범위들이 구별되고, 각각의 범위는 독립한 이미지의 휘도의 동작 범위로 프로세싱된다. 프로세싱은 히스토그래믹 패턴의 크기 값들을 두 배로 하고, 주어진 휘도 값의 왼쪽 및 오른쪽에 바 그래프의 고려된 부분의 전체 피크들에 따라 0, 1 또는 2를 증가시키는 것이다. 결과적으로, 히스토그래믹 패턴의 동일한 크기 값들의 각각의 시퀀스는 2개 내지 3개의 새로운 시퀀스들로 분할되거나, 또는 고유의(하나의) 휘도 값을 포함하면 하나의 구성요소로 구성된 시퀀스로 남게 된다. 범위들을 1개 내지 3개의 부분으로 분할하는 프로세스는 모든 범위들이 각각 하나의 휘도 값을 포함할 때까지 반복적으로 계속된다.

다음의 반복 시에 휘도 값들의 범위를 프로세싱하는 것은 다음과 같다:

히스토그래믹 패턴의 대응하는(현재의) 값이 두 배로 된다.

1. 바 그래프의 현재 피크의 왼쪽에 할당된 바 그래프의 피크들의 합계, 및 현재 피크의 오늘쪽에 할당된 바 그래프의 피크들의 합계(현재 피크는 합계에 포함되지 않는다)가 계산된다.

2. 만일 왼쪽 및 오른쪽의 합계가 일치하면, 현재의 히스토그래믹 패턴의 두 배의 값에 "1"이 부가된다. 그렇지 않고, 만일 피크들의 왼쪽 합계가 오른쪽 합계보다 작으면 현재의 히스토그래믹 패턴의 두 배의 값은 변화하지 않고 남아있고, 만일 왼쪽 합계가 오른쪽 합계를 초과하면 "2"가 증가된다.

몇 개의 채널들에 대한 메시지 코드들의 기본적인 반복적 임베딩

본 발명의 변형으로 메시지를 가역 임베딩하는 것은 멀티-채널 터너리 스토리지에 의해서 실행되고, 스테고-이미지가 메시지 임베딩 시에 변화를 끝내는 스테고-이미지의 완전한 안정화까지 메시지 임베딩의 순환적인 반복에 있게 된다.

메시지를 싱글 임베딩하는 사이클은 추출의 가능성을 가진 상위 비트들로부터 하위 비트들까지의 메시지 코드들을 가역 순차적으로 기록(reversible sequential recording)하는 것이고, 이미지 휘도들에 메시지를 인코딩하는 채널들 × 좌표들(좌표가 먼저 변하고, 채널들은 시니어로부터 하위로 일어난다)에 대한 사서편찬식(lexicographic) 순서에 대응하는 멀티-채널 터너리 스토리지의 비트들 × 좌표들에 대한 코드들을 임베딩하는 사서편찬식 순서(프로세싱은 채널들에 대해 단계별로 일어나고, 각각의 고정된 채널에서, 모든 픽셀들의 프로세싱이 실행된다)로 실행된다. 멀티-채널 터너리 스토리지는 동형 히스토그래믹 패턴에 의해 비트-대-비트로 구성되고 채워진다. 멀티-채널 터너리 스토리지의 다음 비트의 생성 및 임베딩의 대응하는 채널의 인코딩이 더 설명된다.

히스토그래믹 패턴들의 완전한 계층을 설정하는 컨테이너의 동형 히스토그래믹 패턴을 컴퓨팅(업데이트)한다(계산들의 속도를 높이기 위하여, 이전의 근사들을 세이브하는 동안에 동형 패턴의 다음 근사만을 평가하는 것이 가능하다). 히스토그래믹 패턴의 크기 스케일의 계조들의 다음 수는 메르세나(Mercenna) 수에 의해 설정되고, 산술적 변환 A에 의해서 동형 히스토그래믹 패턴은 주어진 수의 계조들로 줄여진다. 동형 히스토그래믹 패턴에 의해서, 멀티-채널 터너리 스토리지의 트리트들은 활성(업데이트되는) 및 비활성(읽기 전용) 트리트들로 분리되고, 그들의 상태는 이미지의 상태 및 상위 비트 트리트들의 값에 따라 설정된다. 이미지를 업데이트함으로써, 메시지 코드들은 멀티-채널 터너리 스토리지의 활성 트리트들에 기록된다.

스테고-이미지로부터 메시지의 추출은 멀티-채널 터너리 스토리지를 스캐닝하는 싱글 사이클의 과정에서 실행된다.

스테고-이미지로부터 메시지의 추출 시, 스테고-이미지의 동형 히스토그래믹 패턴이 컴퓨팅된다. 메시지 비트들을 임베딩할 시에 사용되는 결과적인 컨테이너의 최종 히스토그래믹 패턴은 높은 정확도를 가지고 재생된다. 왜곡이 없을 때, 전송시 활성 및 비활성으로 분할하는 트리트들이 재생되고, 활성 트리트들로부터 대응하는 메시지 비트들이 독출된다.

가능성 있는 왜곡을 억제하기 위하여, ±1의 형태로 디코딩되는 이미지 비트들은 미리 알려진 사이즈의 메시지의 이미지 필드에서의 반복에 대하여(with due regard of repetitions) 비트-대-비트로 삽입된다(integrated). 그 결과 삽입된 픽셀 값들은 양, 음, 또는 제로이고, 그에 따라 그것들은 수치적 어레이의 형태로 세트, 언세트(unset) 및 메시지의 결정되지 않은(불명확한) 비트들로써 해석된다. 만일 컨테이너가 동일한 휘도 값들을 가진 픽셀들로 구성된 이미지를 표시한다면(깨끗한 페이지), 임베딩되는 메시지의 모든 비트들은 불명확하다. 만약 메시지의 비트들의 수가 멀티-채널 스토리지의 고려되는 하위-순서(low-order) 비트들의 트리트들의 수를 초과한다면, "여분의(extra)" 비트들은 사용되지 않는다.

풀 컬러 24비트 이미지들은 세 개의 8비트의 그레이-스케일 이미지들로 해석되고, 메시지의 임베딩 및 추출 시에는, 서로 독립적으로 컬러 컴포넌트들에 의해 프로세싱된다.

파라미터들

실시간 모드에서 메시지의 임베딩을 제어하기 위하여, 히스토그래믹 패턴의 계조들에 의해서 이미지 픽셀들을 서브세트들(subsets)로 최초 분리하는 것은 또한 별개의 이미지들로써 프로세싱된다. 제어 파라미터의 역할은 이미지의 최초 분리(디폴트에 의해서 파라미터 μ는 1과 같다고 가정된다)에 사용되는 히스토그래믹 패턴의 스케일의 전체 계조수를 결정하는 메르세나 수 μ에 의해서 수행된다.

인배리언트 반복적 임베딩(이하 참조)에서, 상기 파라미터는 인배리언트 표시에 의한 이미지의 대체에 사용되는 히스토그래믹 패턴의 스케일의 계조수를 설정하는 메르세나 수의 형태로 유사한 파라미터 μ₁에 의해 보충된다.

인배리언트 모드에서 이미지 표시를 위해 요구되는(stipulated) 히스토그래믹 패턴의 계조 스케일의 계조수 μ₁ 및 픽셀들의 세트를 몇 개의 독립한 세트들로 최초 분할하는데 사용되는 히스토그래믹 패턴의 계조 스케일의 계조수 μ와는 별도로, 본 발명은 메시지 기록시에는 고정되고 둘러싸인(nested) 휘도 범위들과 비교되는 다른 채널들의 기준점들(reference points)을 변조하는 상위 채널들의 수와 동일한 파라미터 f를 도입한다(디폴트에 의해, 값 f는 1로, 즉 f = 1로 설정되고, 활성의 하위-순서 트리트들의 최초의 값들은 최상위 순서의 값들과 같게 된다).

몇 개의 채널에 대한 메시지 코드들의 멱등 임베딩

적은 시간을 소모하는 이미지에서의 메시지의 역등 임베딩은, 이전의 방법에서 터너리 스토리지가 연속적인 구조를 가지면, 즉 활성 및 비활성 트리트들의 인터리빙(interleaving)이 없으면, 싱글 반복의 과정에서 달성된다. 이러한 목적을 위해, 낮은-순서의 주어진 좌표 트리트들과 비교되는 모두는 주어진 좌표에서 제1 비활성 트리트의 계산 시에 터너리 스토리지의 구조 형성(높은 비트들로부터 낮은 비트들로)의 과정에서 비활성 트리트들로 고려된다.

몇 개의 채널에 대한 메시지 코드들의 인배리언트 반복적 임베딩

이미지에 메시지를 인배리언트 임베딩하기 위하여, 이미지는 예비적으로 준동형(homomorphic) 패턴, 특히 동형(isomorphous) 패턴으로 대체된다. 따라서, 터너리 스토리지의 연속적인 구조에서조차도, 임베딩의 멱등은 일반적으로 손실되지만, 임베딩의 반복(iterative reiteration)은 요구되는 스테고-이미지로의 결과의 수렴을 가능하게 한다. 변화를 끝내는 변환의 수렴하는 알고리즘에서 스테고-이미지의 정확한 생성을 위해 필요한 사전조건(precondition)은 휘도에 의해 다음 메시지 코드들을 임베딩하기 전에 이미지를 대체했던 준동형 히스토그래믹 패턴을 패키징하는 것이다.

스테고 -이미지의 액세스 가능한 왜곡(섭동) 시 메시지의 반복적 로버스트 임베딩

예를 들어 JPEG 변환과 같이, 스테고-이미지의 왜곡이 미리 알려지고 액세스될 수 있을 때, 또는 메시지 임베딩이 스테고-이미지 왜곡 생성의 이용가능한 실행되는 프로그램 모듈에 의해서 수행될 때, 본 발명에 따라서 임베딩된 메시지의 내성(robustness) 향상은 왜곡과 함께 순서대로 메시지를 임베딩하는 순환적 어플리케이션에 기인하여 달성된다. 따라서, 왜곡 후에 메시지를 반복적으로 임베딩한 결과의 정확한 수렴은 일반적으로 실패하고, 즉 순서대로의 모든 변환들의 반복적 어플리케이션 결과는 스테고-이미지들의 순환되는 시퀀스이고, 그것 중 하나가 임베딩의 결과로써 선택된다.

다시 말해, 왜곡 바로 후에 메시지를 임베딩하는 형태의 프로세싱의 반복적 재순환(iterative recurrent recycling) 시에, 스테고-이미지는 어떤 반복에서 생성되고, 이는 더 일찍 생성된 스테고-이미지들 중 하나와 일치한다. 또한, 프로세싱의 반복 시에, 다음의 스테고-이미지들이 폐쇄된(closed) 시퀀스로 재생될 것임은 자명하다. 상기 시퀀스에 속하는 스테고-이미지들 중 하나는 결과적인 스테고-이미지로써 선택된다.

예시들

본 발명은 세 개의 독립한 그레이-스케일(gray-scale) 이미지들로써 컬러 컴포넌트들에 의해 프로세싱되는 8비트 그레이-스케일 및 24비트 풀-컬러 이미지들에 메시지를 암시적 임베딩하는 것에 대한 계획된 실험들의 과정에서 개발되었다.

본 연구의 주 목적은 본 발명에서 설명된 터너리 멀티-채널 스토리지의 기술적인 실행가능성, 즉 모든 활성 트리트들에 몇 개의 독립적인 비트 평면들로부터 멀티-컴포넌트 메시지의 임의의 코드들을 기록하는 가능성을 테스트하는 것으로 결정되었다. 멀티-채널 스토리지에 메시지를 임베딩할 때의 필수 불가결한 요구사항들은 메시지의 순환적 임베딩 시에 스테고-이미지의 인배리언스, 및 예비적으로 추출된 메시지의 리버스(reverse) 임베딩 시에 컨테이너(임의의 이미지)의 인배리언스의 요구이다.

실험들의 부가적인 목적은 스테고-이미지의 표준 변환들(패키징, 확장, 휘도에 대한 등거리 표준화 등)에 관계없이, 컨테이너에 메시지를 인배리언트 임베딩하는 방법을 테스트하는 것이다.

이미지에서 임의의 메시지를 임베딩하는 문제를 해결하기 위한 탐색 과정에서, 우리는 이미지의 대응하는 사이즈보다 작은 사이즈를 가진 그레이-스케일 어레이(매트릭스)에 의해서 생성된 메시지의 그레이-스케일 표시의 변형들을 조사하였다. 좌표들 및 휘도 범위들에 의한 메시지의 그레이-스케일 어레이(매트릭스)의 비트들의 순환적인 반복에 기인하여, 기록된 메시지의 끝에 도달하는 경우는 제거되었으나, 컨테이너에 의존하여 메시지 표시의 몇몇 비트들은 컨테이너의 밖에 남겨졌고 판독 시에(및 기록 시에) 불명확한(indefinite) 것으로 취급되었음이 인정되었다.

반복적으로 메시지 비트들을 임베딩하는 것은 이미지 영역에서 전체적으로 메시지의 최초의 그레이-스케일 어레이 및 휘도의 시프트(detrusion(shift))의 기하학적인 반복에 의해서 실행되었다. 따라서, 메시지의 이진 어레이의 사이즈 및 그 숫자 용량(digit capacity)은 수신 시 지시할 필요가 있는 파라미터들이다.

평가들의 교정(correctness of evaluations), 특히 알고리즘들의 수렴은 스테고-이미지로부터 메시지 비트들의 즉시 추출 및 요구되는 것들과 값의 비교에 기인하여 임베딩 시에 조사되었다.

데이터 구조

세 개의 인코딩 시스템들의 사용에 기초한(이진 및 터너리 수 시스템에서, 및 중간의 유사-터너리(intermediate pseudo-ternary) 시스템에서의 인코딩) 본 발명의 프로그램 구현은, 이미지의 최초의 픽셀들의 변환에 관한 프로세싱을 나타낸다면, 다중적인 논리적 문제이다. 알고리즘들의 프로그램 구현은 본질적으로 히스토그래믹 패턴들의 계층을 인코딩하는 유사-터너리 시스템에서 조절된 블록의 생성 및 기록의 어플리케이션으로 인해 단순화되고, 그에 의해서 이미지의 중간 및 출력 매트릭스 표시들이 컴퓨팅된다. 이미지를 기초로 하여, 컴퓨팅된 이미지의 주 매트릭스 표시들은 (바람직한 평가의 순서로) 다음과 같다:

- (준동형) 히스토그래믹 패턴들의 계층을 설정하는 동형 히스토그래믹 패턴의 형태로의 이미지 표시(그것은 유사-터너리 인코딩 시스템에서 형성된다);

- 이미지 픽셀들의 허용가능한 휘도 변화의 범위들을 제한하는 이하로부터 및 상기로부터의 이미지의 근사들;

- 트리트들의 가변 및 고정으로의 분리를 설정하는 멀티-채널 터너리 스토리지의 구조적인 표시(그것은 이진수 시스템에서 형성된다);

- 메시지 코드들 및 고정된 트리트들의 코드들을 저장하기 위한 멀티-채널 터너리 스토리지의 수치적 표시(그것은 터너리 수 시스템에서 형성된다).

그 외에도, 변경이 메시지의 더 일찍 임베딩된 트리트들의 왜곡을 초래하는 픽셀들을 고정하기 위해, 범위들의 중심 휘도의 두 배 값들의 어레이가 사용된다. 상기 어레이에서, 그레이 스케일을 각각 순차적으로 분할하는 평가 과정에서, 휘도의 두 배의 값들의 스케일에 대하여 범위들의 경계 휘도의 전체 값들이 표기되고(marked)(현재 채널 수에 의하여), 채널 수에 의존하여 누적된다.

본 발명의 실험적인 실현을 위하여, 다른 컴포넌트들에 관계없이 이미지의 RGB 컴포넌트들의 각각에 대해 계산되는 멀티-채널 터너리 스토리지의 가변의 트리트들에 비트 메시지들의 중첩(superposition)을 감추기 위한 프로그램의 변형들이 개발되었다.

실험 결과는 이하에서 제공된다.

실험 결과들

프로그램의 실험 결과들은 256 x 256 픽셀의 사이즈를 가진 표준 그레이 스케일 이미지인 "레나" 및, 512 x 512 픽셀의 사이즈를 가진 풀 컬러 이미지들의 형태의 컨테이너들에 그레이 스케일 이미지의 코드들(도 9)의 형태의 메시지를 임베딩하는 예시들에 대해 보여진다(도 10).

도 9는 각각 그레이 스케일 이미지의 비트 평면들에서 서로 오버레이(overlay)를 가지고 패킹된 51 x 82 사이즈를 가진 그려진 숫자들 및 기타 문자들의 시퀀스로써 제공되는 원래의 메시지를 나타낸다. 좌표들, 및 필요하다면 휘도 채널들에 대한 메시지의 패턴의 순환(recurrence)에 기인하여, 메시지 코드들의 임베딩은 멀티-채널 터너리 스토리지가 차게 될(full) 때까지 진행된다.

도 10은 고려되는 그레이-스케일 및 컬러 컨테이너들을 나타낸다. 표준 이미지 "레나"는 왼쪽에 나타나 있고, 컬러 변형된 이미지는 축소된 모드로 오른쪽에 나타나 있다. 간단함을 위해, 컬러들이 반복하는 동일한 메시지는 풀 컬러 이미지의 모든 컬러 컴포넌트들 내로 임베딩된다.

몇 개의 채널들에 대한 메시지 코드들의 기본적인 반복적 임베딩 및 멱등 임 베딩 시 연속적인 터너리 스토리지의 영향

도 11은 몇 개의 채널들에 대한 반복적 임베딩의 기본적인 방법에 따른 메시지의 적응 임베딩 결과를 나타내는 것으로, 채널들의 수는 컨테이너에 의존하고, 보통 원래의 이미지에서의 휘도 비트들의 수를 초과한다.

도 11의 두 번째 행에는, 멀티-채널 터너리 스토리지의 구조적 및 수치적 표시들이 나타나 있다. 멀티-채널 터너리 스토리지의 구조적 표시는 크기 값들의 바이너리 표시의 비트들로 트리트들의 활성 및 비활성으로의 분리를 설정한다. 이미지의 각각의 픽셀에 대한 구조적 표시의 세트 비트들은 멀티-채널 터너리 스토리지의 활성 트리트들을 결정(설정)하고, 언세트 비트들은 멀티-채널 터너리 스토리지의 비활성 트리트들을 결정(설정)한다. 연속적인 터너리 스토리지의 경우에, 각각의 컬러 컴포넌트의 픽셀들의 크기 값들은 단지 그 픽셀들에 비교되는 활성 트리트들의 수를 가리키고, 여기서 그 크기 값이 더 높으면 높을수록 주어진 픽셀에 서로 오버레이를 가지고 임베딩되는 메시지 비트들의 수도 더 높아진다. 터너리 수 시스템에서 컴퓨팅되는 터너리 스토리지의 수치적 표시의 휘도는 이미지의 각각의 픽셀들과 비교되는 트리트들의 시퀀스를 가리킨다. 구조적 표시와의 비교에 의해서, 터너리 스토리지의 수치적 표시는 스테고-이미지에 더욱 유사해지고, 어떤 조건들(동일한 값들을 가진 비트들로부터의 깨끗한 페이지(clean page)의 형태에서, 이미지에 준동형 메시지를 인배리언트 임베딩할 시)에서는 동형 변환처럼 정확하게 스테고-이미지와 일치한다. 두 표시들 모두는 원래의 컨테이너에 대해서 컴퓨팅된다.

임베딩된 메시지의 컴포넌트들에서, 그레이 픽셀들은 멀티-채널 스토리지에 어떤 공간(room)도 발견하지 못하고 불명확한(indefinite) 값을 가진 비트들로 컴퓨팅된 메시지 비트들을 지정한다. 도 11의 맨 위의 행에는, 풀 컬러 24 비트 이미지 형태의 컨테이너(왼쪽) 및 스테고-이미지(오른쪽)가 나타나 있다. 두 번째 행에는, 멀티-채널 터너리 스토리지의 구조적 및 수치적 표시들(각각, 왼쪽 및 오른쪽)이 나타나 있다. 도면의 맨 아래쪽에는, 가역적으로 임베딩된 메시지의 비트 평면들의 시퀀스가 나타나 있다.

도 11의 구조적 표시는 멀티-채널 터너리 스토리지의 연속성 조건을 고려함이 없이 컴퓨팅되고, 각각 R, G, B 컴포넌트들, 11, 13, 13 쉐이드들(shades)을 포함한다(연속적인 구조적 표시에서 그것은 5, 4, 5 쉐이드들을 만든다). 임베딩의 더 쉬운 이해를 위해, 컴퓨팅들은 휘도의 동작 범위를 분할할 시 크기 스케일의 단지 세 개의 계조들에서(μ=3) 및 컨테이너에 적응적으로 기타 채널들에서 휘도의 최초 값들을 설정하기 위해 사용되는 단일의 고정된 상위-순서 채널에서(f=1) 히스토그래믹 패턴에 의해 실행된다. μ 값 또는 f 값의 증가와 함께, 임베딩은 검출될 수 없게 된다.

도 11은 스테고-이미지의 하위 채널에 임베딩된 숫자들을 뺀(wiping out), 상위 채널들에 임베딩된 그려진(drawn) 숫자들의 프로세스를 나타낸다. 이미지의 근접한 조사에서, 그려진 숫자들 형태의 메시지의 두 개의 컴포넌트들을 구별할 수 있다. 표준과의 비교와는 별개로, 이미지 프로세싱의 최신 이론은 하위 채널에 쓰여진 숫자들이 검출될 수 있는 이미지 부분들의 자동 검출 문제의 솔루션에 대한 어떠한 명백한 접근들도 가지지 않음이 주지되어야 한다. 멀티-채널 터너리 스토리지의 수학적 시뮬레이션은 이미지에 대하여 상이한 채널들로부터 메시지에 속하는 정보의 명시(manifestations)의 실험적 연구를 가능하게 하고, 스테가노그래피, 시각적 인지의 시뮬레이션 및 자동화에 대한 독립적인 관심사인 좌표, 채널 및 컬러에 대해 멀티-채널 스토리지의 표시들의 활성 및 비활성 트리트들의 할당에 관하여 해석하도록 허용한다.

도 12는 연속성 조건을 고려하거나 고려하지 않은, 멀티-채널 터너리 스토리지의 구조 형성 시, 메시지를 가역 임베딩한 결과들을 나타내는 것으로, 파라미터 μ = 1, 3, 7(위에서 아래로)의 동작 범위의 최초 분할 시 메시지의 멀티-채널 임베딩에 대한 터너리 스토리지의 연속성 조건의 영향이 나타나 있다. 도면의 왼쪽에는, 연속성 조건을 고려함이 없이 터너리 스토리지의 생성 시 메시지의 반복적 임베딩의 결과들이 도시되어 있고, 오른쪽에는, 연속적 구조를 가진 멀티-채널 터너리 스토리지에 메시지를 멱등 임베딩한 결과들이 도시되어 있다.

실험 결과들은 히스토그래믹 패턴의 스케일의 μ = 1, 3, 7 계조들에 대한 이미지 휘도의 동작 범위의 몇 개의 최초 분할을 가진 단일의 고정된 채널(f=1)에 대해서도 제공된다. 실험은 메시지의 반복적 임베딩 시에 터너리 스토리지의 채널들이 실질적으로 더욱 효율적이게 사용되고, 좌표들에 대한 하위-순서의 활성 트리트들의 랜덤 분포에 의해 설명될 수 있으며, 메시지의 컨텐츠 및 컨테이너의 상관관계에 기인하여 임베딩된 메시지의 빠진(missed) 비트들을 보상하는 것을 보여준다. 하위 채널들에서 상위 채널들의 "에코(echo)"의 영향은 메시지의 반복적 및 멱등 임베딩 방법들 모두에서 단언되고(pronounced), 여기서 상위 채널에 임베딩된 패턴의 윤곽선들은 그레이(grey) 컬러에 의해 표기되는 불명확한 값을 가진 비트들의 경계선들로 나타난다. 상기 영향은 연속적인 터너리 스토리지 내의 멱등 임베딩 시에 더욱 명백하고, 다양한 채널들에서 상관되는(correlated) 정보에 의해 설명될 수 있다.

임베딩 볼륨

연속성 조건을 고려하고 및 고려함이 없이, 멀티-채널 터너리 스토리지의 생성 시에 표준 그레이 스케일 이미지 "레나"에 대한 임베딩 볼륨의 계산 결과들이 동일한 비트들로 구성되는 준동형 메시지에 대해 표 2에서 제공된다.

표 2는 표준 이미지 "레나"에 준동형 메시지를 임베딩하는 것에 대한 실험적 데이터이다.

여기서, μ는 이미지의 그레이 스케일의 최초 분할 범위들의 최대 수이고, Ch는 채널들의 수이다.

표 2는 μ의 크기 계조들로 히스토그래믹 패턴에 의해 휘도의 동작 범위를 몇 개의 최초 범위들로 분할하는 것에 따른 멀티-채널 터너리 스토리지의 성능을 나타낸다. 만약 I{x}가 이미지 픽셀들과 좌표 x에서 비교되는 활성 트리트들의 수라면, 멀티-채널 터너리 스토리지의 활성 볼륨 I 및 활성 트리트들의 최대 수 t_max는 다음과 같이 표현될 수 있다.

표에 따르면, 활성 볼륨 I로 표현된 임베딩 볼륨은 20-30%로 평가된다. 채널들의 수 Ch는 원래 이미지의 휘도의 숫자 용량(비트들의 수)을 초과하고, 이 경우에는 8과 같다. 일반적으로, 멀티-채널 터너리 스토리지의 셀에서 활성 트리트들의 수는 또한 이미지의 최초 휘도 표시의 숫자 용량을 초과할 수 있다.

실험적 결과에서 나타난 바와 같이, 활성 값(메시지 비트들의 전체 수 및 최초 상태를 세팅하는 비트들의 전체 수)의 필수적인 감소는 없으며, 이는 아마도 연속성 조건의 위반 시, 멀티-채널 터너리 스토리지의 하위-순서 숫자들에서 비활성 트리트들과 변형되는(alternate) 활성 트리트들의 마이너 몫(minor share) 때문일 것이다. 계속성의 조건에서 달성될 수 있는 메시지 임베딩의 멱등(idempotency)이 프로그램들의 실행 속도를 증가시키고, 더욱 중요한 것은, 본질적으로 프로그래밍의 로직을 단순화시키기 때문에, 이론적인 설명시 터너리 스토리지의 연속성은 아마도 그것의 속성으로 참조되어야 할 것이다.

몇 개의 채널에 대한 메시지 코드들의 인배리언트 임베딩

도 13은 연속적인 멀티-채널 터너리 스토리지 및 단일의 고정된 채널(f=1)에서 256 x 256 픽셀의 사이즈를 가진 표준 이미지 "레나"의 휘도에 의해 패킹된 히스토그래믹 패턴들 내로의 서로 중첩되지 않은 숫자들로 구성된 메시지의 인배리언트 임베딩을 나타낸다.

결과들은 고려되는 히스토그래믹 패턴의 가능한 휘도 계조들의 수를 제한하는 파라미터 μ₁ = 15, 31, 63의 최초 값들, 및 휘도의 동작 범위가 형식적으로 나누어지는 독립적인 휘도 범위들의 수를 제한하는 파라미터 μ = 1, 3, 7의 최초 값들에 관한 것이다.

도 13은 스테고-이미지의 휘도 계조들의 수의 동시 감소를 가지고 터너리 스토리지에 메시지를 멀티-채널 인배리언트 임베딩하는 것을 나타낸다. 도 13은 이미지들로 구성된 두 개의 삼각(triangular) 테이블들을 포함한다. 첫 번째 테이블(왼쪽)은 스테고-이미지들로 구성되고, 두 번째 테이블(오른쪽 상단 모서리)는 컴포넌트들이 다양한 채널들로 임베딩된 그려진 숫자들인 임베딩된 메시지들로 구성된다.

축들에 대하여, 파라미터 μ₁ = 15, 31, 63(상단에서 하단으로) 및 μ = 1, 3, 7(왼쪽에서 오른쪽으로)의의 값들의 지시들을 볼 수 있다. 스테고-이미지들은 왼쪽에서 삼각 테이블로 배열된다. 오른쪽 상단 모서리에서, 테이블은 대응하는 메시지들을 보여준다. 이미지들은 동작 범위들에 대하여 휘도에 의해 등거리로 표준화된다.

파라미터 μ₁ = 15로 생성되는 상단의 스테고-이미지는 8개의 휘도 계조들을 가지고, 동일한 열(column)의 다른 스테고-이미지들(파라미터 μ₁ = 31 및 μ₁ = 63을 가진)은 14개 및 20개의 계조들을 가진다. 주 대각선을 따라 하나의 표시로부터 다른 표시로 전이(transition) 시에, 스테고-이미지의 계조들의 수는 대략 두 배가 된다.

스테고-이미지들에서 계조들의 제한된 수는 메시지가 시스템 에디터에 의해 표준 휘도 변환들(패키징, 스트레칭 등)의 과정에서 세이브됨을 확인하도록 허용한다.

하강하는 (주(main)) 대각선 및 상술된 파라미터들의 매칭된 변화를 따라 하나의 표시로부터 다른 표시로 전이 시에, 다양한 채널들에 포함된 메시지 컴포넌트들 및 그 같은 메시지는 실제로 변화하지 않음이 주지된다. 그러나, 파라미터 μ와 μ₁의 증가 시에, 메시지의 눈에 보이는 컴포넌트들은 마스킹 패턴에서 "손실되고", 이는 주어진 메시지의 임베딩 제어에 유용하다. 최적의 메시지 은폐는 경계의 경우에, 메시지가 실제로 가장 하위의 채널에 임베딩될 때 달성된다.

터너리 스토리지의 충분히 큰 수의 채널들을 가진 이미지들에 대하여, 그 하위 채널은 메시지 은폐 사실을 첨부한 정보를 위해, 예를 들어 기타 터너리 스토리지 채널들에 숨겨진 정보를 포함한 정보 부족 제어의 문제들에서, 편리하게 사용될 수 있다.

스테고 -이미지의 액세스될 수 있는 왜곡 시에 메시지의 반복적 로버스트( robust ) 임베딩의 예시

메시지 임베딩의 반복 시에, 이미지의 요구되는(stipulated) 변형에 대해 안정적인 스테고-이미지를 생성하는 것이 가능하다. 특히, 스테고-이미지의 변형은 "블랙 박스"의 원리에 의해 동작하는 알려지지 않은 알고리즘을 가진 "낯선(strange)" 프로그램에 의해서 고정된 메시지의 임베딩으로 해석될 수도 있다. 일반적인 어플리케이션의 컨텍스트에서, 이미지의 JPEG 포맷으로 및 그 반대로의 변환에 관한 메시지들의 로버스트(안정적인) 임베딩에 관심이 있을 수도 있고, 이는 변형 절차의 반복, 및 요구되는 메시지의 스테고-이미지로의 임베딩에 의해 제공될 수 있다.

표준 이미지 "레나"에서 스테고-이미지에 대한 JPEG 포맷으로 및 그 반대로의 변환(15와 같은 제어 파라미터 값을 가지고 12번 압축하는 것과 함께)의 중간의 영향 시에, 준동형 메시지의 예시에 대한 반복적 임베딩의 영향을 설명한다.

실험은 반복들의 10분의 3에 대하여 JPEG 변환으로 순서대로 메시지를 임베딩함으로써 이미지를 순환적 변환하는 알고리즘은 무한(endless) 루프에 빠진다는 것을 보여주었다. 그러나, 실제적인 관점으로부터, 결과적인 반복되는 시퀀스는 단지 하나의 이미지 쌍들만을 포함하고, 휘도의 순환적 변화들은 8 x 8 픽셀의 사이즈를 가진 몇 개의 셀룰러(cellular) 필드들에 제한되기 때문에, 최대의 스테고-이미지가 획득되는 것을 고려하는 것은 가능하다.

메시지 임베딩의 다중적 반복에 의한 JPEG 변환에 대한 스테고-이미지의 개선된 양의 안정성은 도 14에 의해서 설명된다. 왼쪽 상단에는, 최초의 스테고-이미지가 나타나 있고, 그 오른쪽에는 JPEG 변환에 대해 적응된(adapted) 스테고-이미지가 나타나 있다. 왼쪽 하단에는 준동형 메시지로 스테고-이미지의 휘도 변화들의 바 그래프가 나타나 있으며, 그 오른쪽에는 JPEG 변환들로 순서대로 준동형 메시지의 다중의 순차적인 임베딩 이후 스테고-이미지들의 휘도 변화의 바 그래프가 나타나 있다.

싱글 및 다중의 임베딩된 준동형 메시지를 가진 표준 이미지는 도 14의 표시들(왼쪽 상단 및 오른쪽 모서리들)에 나타나 있다. 포토샵 에디터에 의해 생성된 차(difference) 패턴들의 휘도 바 그래프는 하단에 나타나 있다. 같은 곳에서, 중간 평균 제곱(medial and mean-square) 휘도 변화들을 카운팅한 결과들이 나타나 있고, 이는 메시지 임베딩의 반복에 기인하여 몇 배로 감소된다. 임베딩된 준동형 메시지를 가진 스테고-이미지는 다중의 임베딩의 결과로써 변화하지 않고, 실제적으로 JPEG 변환들의 영향에서 변화하지 않는다.

다른 이미지들(컬러 이미지들을 포함한)에 대한 유사한 결과들이 얻어진다. 하나에서 다른 것으로 순환 변환된 표시들의 최대(utmost) 시퀀스는 대개 100번의 반복들 내에서 획득된다. 변환 결과들의 루프홀(loophole)에서, 메시지 기록 시에 변형된 활성 트리트들의 수의 안정화를 관찰할 수 있고, 이는 루프홀의 사실의 자동적 결정 시의 사용에 편리하다.

본 발명의 구현을 위한 환경

본 발명의 구현을 위한 모델 동작 매체의 설명은 단지 적절한 컴퓨팅 환경의 일례이며 본 발명의 사용 또는 기능에 어떤 제한을 가하려는 의도로 된 것이 아니다.

본 발명은 컴퓨터에 의해 수행되는 프로그램 모듈들에 의해 설명될 수 있다. 보통, 프로그램 모듈들은 특정한 동작들을 실행하는 서브-프로그램, 프로그램, 데이터 구조 등을 포함한다. 그 밖에도, 논의된 발명 분야의 당업자에게 본 발명은 휴대용 장치, 멀티-프로세싱 시스템, 미니-컴퓨터, 범용 컴퓨터 등을 포함하는 컴퓨터 시스템의 다양한 구성들에 적용될 수 있음은 자명하다. 본 발명은 또한 통신 네트워크에 의해 연결되는 원격 유닛들을 거치는 동작들의 수행에 의한 분배된 컴퓨팅 환경에서 적용될 수도 있다. 분배된 컴퓨팅 환경에서, 프로그램 모듈들은 로컬 및 원격 저장 장치 모두에 설치될 수 있다.

본 발명을 실시하기 위한 시스템의 예는 프로세서(프로세싱 수단), 시스템 스토리지(메모리), 시스템 스토리지(메모리) 및 프로세서를 포함하는 시스템의 다양한 컴포넌트들을 결합하는 시스템 버스를 포함하는 컴퓨터의 형태의 일반적인 목적의 컴퓨팅 장치를 포함한다.

컴퓨터는 보통 컴퓨터에 의해서 독출되는 운송 에이전트들(carrying agents)의 어레이를 포함한다. 한정이 아닌 예시로서, 컴퓨터 판독가능 데이터 캐리어들은 컴퓨터 스토리지(메모리)의 운송 에이전트들 및 통신 운송 에이전트들 모두를 포함할 수 있다. 컴퓨터 메모리의 운송 에이전트들의 예들은 주 메모리 장치인 RAM(Ramdom Access Memory), ROM(Read Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmed Read Only Memery), 플래쉬 메모리 또는 기타 메모리 기술들, CD-ROM의 ROM, DVD 또는 기타 타입의 스토리지 장치들을 포함한다.

컴퓨터는 또한 예를 들어 하드 디스크 상의 스토리지 링(storage ring), 마그네틱 디스크 상의 스토리지 링, 옵티컬 디스크 상의 스토리지 링 등과 같은 기타 컴퓨터 메모리의 운송 에이전트들을 포함할 수 있다. 스토리지 장치들은 보통 당업자에게 자명한 매칭 인터페이스들에 의해서 시스템 버스에 연결된다.

사용자는 예를 들어 키패드, 마우스 또는 터치 패널과 같은 지시 장치들, 무선 신호의 수신 장치 등과 같은 입력 장치(수단)에 의해 컴퓨터에 커맨드들 및 정보를 입력할 수 있다. 기타 입력 장치들은 마이크로폰, 조이스틱, 안테나, 스캐너 등을 포함할 수 있다. 이러한 및 기타의 입력 장치들은 입력 장치들의 대응하는 인터페이스에 의해서 프로세서에 연결된다.

재생 장치(수단)는 또한 예를 들어 비디오 인터페이스와 같은 인터페이스를 통해서 시스템 버스에 연결된다. 재생 장치는 모니터, 스크린 모니터(디스플레이), 액정 디스플레이, 일반적인 TV 세트 또는 스크린 프로젝터 중 어느 하나일 수 있다. 디스플레이를 제외하고, 컴퓨터는 또한 출력 장치들의 인터페이스에 의해서 연결될 수 있는 프린터와 같은 기타 출력 주변 장치들을 포함할 수 있다.

본 발명에서 컴퓨터는 하나 또는 그 이상의 원격 컴퓨터들과 링크를 가진 네트워크 환경에서 작동할 수 있다. 링크는 로컬 에어리어 네트워크 및 전역(global) 컴퓨터 네트워크를 포함하고, 또한 인터넷과 같은 기타 네트워크들을 포함할 수도 있다. 당업자에게 그러한 컴포넌트들 및 크로스-연결들은 잘 알려져 있음은 자명하다.

위에서 언급된 것과 같이, 본 발명은 컴퓨터에 의해 사용되는 동작들의 프로그램들에 의해서 설명될 수 있다. 컴퓨터에 의해서 사용되는 지시들(커맨드들)은 하나 또는 그 이상의 컴퓨터들 또는 기타 장치들에 의해 사용되는 기능, 절차, 서브-프로그램, 프로그램의 세그먼트 및 모듈들을 포함한다. 컴퓨터에 의해 사용되는 지시들은 입력 데이터에 따라 컴퓨터로 하여금 반응하도록 하기 위한 인터페이스를 형성한다. 지시들은 수신된 데이터의 소스와 함께 수신되는 데이터에 응답하여 문제들의 수집을 시작하기 위해 프로그램들의 기타 세그먼트들과 상호작용한다.

그러나, 본 발명은 또한 단지 컴퓨터 하드웨어에 의해서, 예를 들어, 프로그래머블 로직 어레이 등을 기초로 특별한 집적 회로들의 형태로 프로세싱의 블록들(소스들)을 구현함에 의해서, 구현될 수도 있고, 이는 본 기술 분야의 당업자에게 자명하다.

프로그램, 하드웨어 및 하드웨어-소프트웨어 수단의 형태로 본 발명의 실현의 모든 가능한 변형들은 본 발명의 범위에 포함되고, 어떤 하나의 실시예에 한정되는 것은 아니다.

상술한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 이미지 픽셀들의 조절에 의해 디지털 이미지에서 임의의 메시지를 임베딩할 수 있는 효과가 있다.

Claims (10)

1. 입출력 수단 및 프로세싱 수단을 포함하는 시스템에서 디지털 이미지의 픽셀들의 휘도 변화에 의해 상기 디지털 이미지에 이진 메시지를 임베딩하는 방법에 있어서,

   상기 입력 수단으로부터 상기 이미지 및 상기 프로세싱 수단에 의해 임베딩되는 메시지를 수신하는 단계;

   0이 아닌 및 0의 휘도 값을 가지고 임베딩되는 메시지의 비트들에 비교되는, 0보다 크거나 작은 임의의 값을 가진 어레이의 구성요소들의 형태의 상기 메시지의 비트들을 표시하는 단계;

   반복적으로 상기 이미지의 그레이 스케일(gray scale)을 순차적인(serial) 범위들로 분할하는 단계로, 각각의 반복에서의 각각의 범위는, 가장 유사한 수의 픽셀들을 가진 두 개의 범위들로, 또는 가장 유사한 수의 픽셀들 및 단일의 휘도 값을 포함하는 중심 범위가 구별되는 두 개의 범위들로 분할되거나, 또는 단일의 휘도를 포함하면 단일의 휘도 값을 포함하는 범위들의 세트가 생성될 때까지 불변인 채로 남아있는 단계;

   중간 반복들 중 하나에서 생성되는 범위들의 각각에 대해, 맨 끝의(extreme) 휘도 값들을 가진 상기 이미지 픽셀들 및 상기 중심의 휘도 값을 가진 픽셀들을 결정하는 단계로, 그러한 픽셀들은 메시지 임베딩 시 상기 메시지의 불변의 컴포넌트에 속하며, 반면에 나머지 픽셀들은 상기 이미지의 가변의 컴포넌트들에 속하는 단계;

   상기 픽셀의 휘도 값 및 상기 픽셀을 포함하는 범위의 상기 중심의 휘도 값 사이의 차(difference)의 인덱스(부호)가 상기 임베딩되는 메시지 비트에 대응하는 매트릭스 구성요소의 인덱스(부호)와 일치하면, 상기 픽셀의 휘도 값을 상기 임베딩되는 메시지 비트를 포함하는 픽셀로 해석하고, 및 상기 인덱스(부호)가 일치하지 않으면, 상기 이미지의 픽셀은 상기 범위의 중심 값에 대한 상기 휘도 값의 반사에 의한 픽셀의 휘도 값으로 할당됨으로써, 상기 이미지의 가변의 컴포넌트의 현재 픽셀에 상기 메시지의 각각의 비트를 임베딩하는 단계;

   상기 임베딩된 메시지를 포함하는 생성된 인코딩 이미지를 출력 수단으로 송신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지의 픽셀들의 휘도 변화에 의해 디지털 이미지에 이진 메시지를 임베딩하는 방법.
2. 제1항에 있어서,

   상기 메시지를 임베딩하기 전에, 상기 이미지의 다양한 휘도 값들의 수는 픽셀들의 휘도 값들을 범위들의 수치적 인덱스들로 대체함으로써 감소되고, 상기 휘도 값들은 상기 그레이 스케일에 대하여 순서대로 할당된 범위들의 수들(numbers)에 속하는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지의 픽셀들의 휘도 변화에 의해 디지털 이미지에 이진 메시지를 임베딩하는 방법.
3. 제1항에 있어서,

   상기 메시지의 왜곡에 대한 양의(positive) 안정성의 향상은 상기 이미지의 기하학적 에지들 내부의 이미지에 상기 메시지를 다중(multiple) 임베딩함으로써 이루어지는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지의 픽셀들의 휘도 변화에 의해 디지털 이미지에 이진 메시지를 임베딩하는 방법.
4. 제2항 또는 제3항에 있어서,

   상기 임베딩된 메시지를 가진 이미지는 임베딩된 메시지를 포함하는 부가적 노이즈로 제공되고, 상기 노이즈는 상기 픽셀의 각각의 휘도 값에 상기 픽셀의 휘도 값 변화의 하나의(single) 범위를 형성하는 상기 노이즈의 휘도 값들의 범위로부터의 휘도 값을 부가함으로써 부가되는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지의 픽셀들의 휘도 변화에 의해 디지털 이미지에 이진 메시지를 임베딩하는 방법.
5. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,

   은폐 정도를 증가시키기 위해, 상기 메시지는 상기 향상된 주파수 신호에 의해 보충되는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지의 픽셀들의 휘도 변화에 의해 디지털 이미지에 이진 메시지를 임베딩하는 방법.
6. 제1항에 있어서,

   상기 메시지를 임베딩하기 전에, 상기 이미지는 상기 휘도에 의한 선형 및 비선형 동형(isomorphous) 변환과 관계없이, 휘도에 관한 인배리언트 멱 등(idempotent) 준동형(homomorphous) 표시로 변환되는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지의 픽셀들의 휘도 변화에 의해 디지털 이미지에 이진 메시지를 임베딩하는 방법.
7. 입출력 수단 및 프로세싱 수단을 포함하는 시스템에서 디지털 이미지의 픽셀들의 휘도 변화에 의해 상기 이미지에 임베딩된 메시지 비트들을 추출하는 방법에 있어서,

   상기 입력 수단으로부터 상기 프로세싱 수단으로 상기 임베딩된 메시지를 가진 상기 이미지를 도입하는 단계;

   반복적으로 상기 이미지의 그레이 스케일을 순차적인(serial) 범위들로 분할하는 단계로, 각각의 반복에서의 각각의 범위는, 서로 가장 가까운 픽셀 수를 가지는 범위들로, 또는 서로 가장 가까운 픽셀 수를 가지고 및 하나의(single) 휘도를 포함한 중심 범위가 구별되는 두 개의 범위들로 분할되거나, 또는 하나의 휘도를 포함하면, 각각 하나의 휘도 값을 포함하는 상기 범위들의 세트가 생성될 때까지, 불변인 채로 남아있는 단계;

   상기 메시지가 임베딩된 반복에서 생성된 범위들에 대해, 맨 끝의(extreme) 휘도를 가진 상기 이미지 픽셀들 및 상기 중심의 휘도 값을 가진 픽셀들을 결정하는 단계로, 그러한 픽셀들은 상기 메시지의 임베딩 시에 변화하지 않는 이미지 컴포넌트에 속하며, 다른 픽셀들은 상기 이미지의 가변의 컴포넌트에 속하는 단계;

   상기 가변의 이미지 컴포넌트의 각각의 현재 픽셀로부터, 상기 픽셀의 휘도 값 및 상기 픽셀이 속하는 범위의 상기 중심의 휘도 값 사이의 차(difference)가 0보다 크거나 같으면, 메시지 비트 값을 1이라고 가정하여, 상기 메시지 비트들을 추출하는 단계; 및

   상기 생성된 메시지를 출력 수단으로 송신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지의 픽셀들의 휘도 변화에 의해 디지털 이미지에 임베딩된 메시지 비트들을 추출하는 방법.
8. 제7항에 있어서,

   상기 임베딩된 메시지를 가진 이미지로부터 상기 메시지를 추출하기 전에, 상기 이미지는 전송 과정에서 휘도에 의한 선형 및 비선형 동형(isomorphous) 변환과 관계없이, 휘도에 의한 인배리언트 멱등(idempotent) 준동형(homomorphous) 표시로 변환되는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지의 픽셀들의 휘도 변화에 의해 디지털 이미지에 임베딩된 메시지 비트들을 추출하는 방법.
9. 이미지 픽셀들의 휘도 변화에 의해 임베딩되는 임의의 메시지를 가진 이미지를 표시하는 정보가 기록된 기록 매체에 있어서,

   상기 메시지의 임베딩 시에 불변의(invariable) 휘도를 가진 이미지 픽셀들을 포함하는 상기 메시지의 임베딩 시에서 불변의 이미지 컴포넌트, 및

   상기 메시지의 임베딩 시에 휘도가 변형되는 이미지 픽셀들을 가진 상기 임베딩된 메시지를 포함하는 가변의 이미지 컴포넌트를 포함하고,

   상기 임베딩된 메시지의 각각의 비트는 상기 가변의 이미지 컴포넌트의 각각의 픽셀의 휘도 값에 의해서 코딩되는 것을 특징으로 하는 이미지 픽셀들의 휘도 변화에 의해 임베딩되는 임의의 메시지를 가진 이미지를 표시하는 정보가 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체.
10. 제9항에 있어서,

    상기 이미지의 휘도 스케일은 범위들로 분할되고, 상기 임베딩된 메시지의 각각의 비트의 휘도 값은 상기 분할된 범위의 대응하는 스케일의 중심 값에 대하여 상기 이미지 픽셀의 휘도 값에 의해 설정되는 것을 특징으로 하는 이미지 픽셀들의 휘도 변화에 의해 임베딩되는 임의의 메시지를 가진 이미지를 표시하는 정보가 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체.

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