KR101736229B1 - 암호화된 이미지를 압축하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 의한 암호화된 이미지를 압축하기 위한 방법은, (a) 오리지널 이미지의 유형을 결정하는 단계; (b) 상기 오리지널 이미지에 대한 각각의 암호화된 블록을 리지드 파트(rigid part)와 일라스틱 파트(elastic part)로 분할하는 단계; (c) 상기 오리지널 이미지의 유형에 기반하여 상기 일라스틱 파트의 각 블록을 압축하기 위한 파라미터를 적응적으로 선택하는 단계; 및 (d) 상기 선택된 파라미터에 따라 상기 일라스틱 파트의 각 블록을 압축하는 단계를 포함하여, 압축 성능을 최적화하기 위하여 이미지 유형에 따라 적응적으로 파라미터를 선택하고 선택된 파라미터에 따라 암호화된 이미지 블록을 압축함으로써 공용 영역에서의 보안을 강화할 수 있고, 개인적인 프라이버시를 강화할 수 있으며, 인터넷 서비스 제공자에 의해 요구되는 낮은 대역폭과 같은 부가적인 기능을 제공할 수 있다.

Description

암호화된 이미지를 압축하기 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR COMPRESSING ENCRYPTED IMAGE}
본 발명은 암호화된 이미지를 압축하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
프라이버시 보호 및 네트워크 통신 보안을 제공하기 위한 모델들 및 방법들에 대한 많은 수요가 디지털 시대에 점점 더 시급해지고 있고, 대부분의 디지털 정보는 상이한 네트워크를 통해 전송될 것이고 용이하게 가로채기될 수 있거나 의도적으로 누출될 수 있다. 본 발명에서, 이미지와 비디오가 관심 대상이다. 최근 수십 년간 초소형 카메라를 구비한 이동 장치들의 인기가 증가함에 따라, 이미지 및 비디오는 용이하게 생성될 수 있고 그 다음 유비쿼터스 네트워크를 통해 빠르게 퍼질 수 있으며 페이스북, 웨이신(Wexin), 트위터, QQ, 링크드인(LinkedIn) 등과 같은 많은 소셜 네트워크 서비스 제공자들에서 대중적인 통신 방식이 되어왔다.
예를 들어, 통계에 따르면, 웹 및 애플리케이션 사용자들은 하루에 18억 개의 사진들을 공유하고 업로드하고 있다. 이들 플랫폼들 또는 서비스 제공자들은 그들의 사용자들 사이의 상호작용을 위한 새로운 기회를 제공하고 있다. 전 세계의 사람들은 통신하고, 데이트하며, 구직하고, 이미지들 및 비디오들을 공유할 수 있다. 이러한 절차 동안, 사람들은 낯선 사람들 또는 서비스 제공자들에 관련된 개인적인 프라이버시 또는 민감한 정보를 드러낼 위험에 직면하고 있다. 사실상, 몇몇 관련된 이슈들이 존재하는데, 최근의 문제는 많은 사적인 사진들이 애플의 아이클라우드(iCloud)로부터 누출된 것이다. 물론, 다른 문제들이 존재하는데, 예를 들어 비디오 복사 검출이 존재한다.
하지만, 본 발명은 프라이버시에 초점을 맞추고 있다. 게다가, 웹 2.0 애플리케이션들은 또한 몇몇 새로운 방법들이 개인적인 정보를 연결하도록 허용한다. 예를 들어, 페이스북과 QQ와 같은 많은 서비스 제공자들은 식별된 사람들의 사적이거나 개인적인 정보를 연결하기 위하여 사용자들에 의해 업로드된 이미지들에 얼굴 인식 기술들을 적용할 수 있다. 더욱이, 텍스트와 비교할 때, 이미지와 비디오는 명백히 네트워크 대역폭과 미디어 저장 용량에 매우 많은 요건을 필요로 한다. 네트워크 대역폭과 저장 공간이 끊임없이 증가할지라도, 요구되는 저장 공간과 대응하는 운영 비용은 기하급수적으로 증가한다. 따라서, 보안을 위한 암호화와 낮은 대역폭을 위한 압축은 연구 단체에서 관심이 많은 주제이다.
인터넷 네트워크는 아주 동적이고 급격하게 변하는 환경 내에서 자체적으로 동작할 수 있는 지능적인 디바이스들의 상호작용에 더욱더 의존하게 되는 경향이 증가하고 있다. 많은 기존의 알고리즘들은 개발에 적응시키도록 변경될 필요가 있다. 게임 이론은 이것과 네트워크 보안에 대한 이상적인 프레임워크를 제공한다.
예를 들어, 비특허문헌 2는 컴퓨터 네트워크와 모바일 애플리케이션에서의 상이한 형태의 보안과 프라이버시 문제들을 해결하기 위하여 게임 이론을 적용한 상당히 포괄적인 연구를 제공하였다. 그리고 저자들은 네트워크 보안 이슈들의 다양한 게임-이론적 공식을 리뷰하였다. 공격자와 관리자 간의 상호작용은 비특허문헌 3에서 두 플레이어 확률 게임으로서 모델링되었다. 본 발명은, 이미지가 우선 암호화된 다음 압축되는 암호화 영역에서의 이미지 압축 문제를 공식화하기 위하여 게임 이론이 사용된다.
일반적으로, 이미지 압축 및 암호화의 조합의 프레임워크가 도 1에 도시된다. 즉 압축 및 암호화는 일반적인 애플리케이션에서 독립적인 동작들이다. 일단 이미지가 암호화되면, 이 암호화된 이미지를 처리하는 것은 매우 어려운데, 이것은 이미지의 통계 특성이 암호화에 의해 방해되었기 때문이다. 따라서, 이미지 보안을 처리하도록 지금까지 제안된 대부분의 기술들은 압축된 이미지에 대한 어떤 암호화 원시 함수를 적용하는 것을 시도한다. 흔한 케이스는 부분 암호화이고, 이 경우 암호화 알고리즘은 암호화 알고리즘의 낮은 속도 때문에 막대한 양의 연산들을 회피하기 위하여 압축된 이미지 또는 비디오의 일부분만을 암호화하는데 사용된다. 도 1로부터, 플레인 이미지와 암호화된 이미지가 동시에 공용 영역(public domain)에 존재한다. 공용 영역은 이 영역 내의 모든 데이터가 당사자들에 의해 액세스될 수 있다는 것을 의미한다. 사용자들은 전송된 데이터를 제어하지 못한다. 명백히, 그것은 사적인 정보의 누출 위험에 직면한다. 따라서, 어떤 사람은 당연히 다음과 같이 물어볼 것이다: 이미지가 우선적으로 암호화된 다음 압축되는 것이 가능한가?
최근 수년간, 어떤 선도적인 연구가 암호화 영역에서의 신호 처리에서 제안되고 있다. 때때로, 그것은 안전한 신호 처리로 불리우고, 그것은 이 문제에 대한 어떤 해법들을 제공한다.
관련된 연구
지난 수십년간, 소셜 네트워크, 온라인 애플리케이션, 클라우드 컴퓨팅 및 분산 프로세싱의 급속한 개발은 종단 간 보안에 대한 관심을 일으켰다(비특허문헌 5, 6). 사람들은 소셜 네트워크 서비스 플랫폼에서 그들의 이미지들을 안전하게 공유하고 교환하기를 원한다. 비록 그들이 그들의 콘텐츠가 누출되어 서비스 제공자에 노출될 것을 기대하지 않을지라도, 적어도 2가지의 잠재적인 보안 리스크가 존재하는데, 하나는 채널 제공자이고, 다른 하나는 플랫폼 제공자이다. 전통적으로, 텍스트 데이터는 암호화를 사용하여 목적을 달성할 수 있다. 하지만, 멀티미디어 데이터의 종단 간 보안은 그 막대한 양의 데이터로 인하여 텍스트 데이터와 같이 그렇게 쉽지 않다. 더욱이, 채널 제공자들은 또한 그들의 이익을 최대화하기 위하여 대역폭을 완전히 사용하기를 원한다. 따라서, 그들은 데이터 압축에 더 관심을 갖고 반면에 사용자들은 이미지 보안에 더 관심을 갖는다. 사용자들과 채널 제공자들 간에 트레이드-오프가 존재하는 것으로 생각된다. 그러면, 이 트레이드-오프를 어떻게 달성하는가? 도 2에 도시된 프레임워크는 잠재적인 해법을 제공한다. 도 1과의 차이점은 공용 영역(public domain)에서 이미지들이 암호화되어 있다는 점이다. 이 프레임 워크에서의 보안이 매우 개선된다는 것은 명백하다. 하기에, 몇몇 관련된 연구가 소개될 것이다.
비특허문헌 7은 이산 파라메트릭 코사인 변환(DPCT: discrete parametric cosine transform)에 기반하는 이미지 암호화 알고리즘을 제공하는데, DPCT 및 역 DPCT의 파라미터들의 조합이 보안을 제공한다. 그리고 비특허문헌 8과 9는 비트플레인(bitplane) 암호화를 사용하여 모바일 환경에서 이미지 데이터의 안전한 전송을 달성하는 알고리즘을 제안하였다. 비록 비특허문헌 7의 방법이 압축 절차에 사용될 수 있을지라도, 이들 방법들은 진정으로 압축을 고려하지 않는다. 대역폭을 낮추기 위해 암호화된 데이터를 압축하는 것이 가능한가?
이 시나리오에서 암호화된 데이터를 압축하기 위하여, 비특허문헌 4는 소스 코딩 이론을 사용하여 암호화된 데이터를 압축하는 것을 제안하였고 그들은 암호화된 데이터의 압축 성능이 이론적으로 암호화되지 않은 데이터의 압축 성능만큼 양호할 수 있다는 것을 증명하였다.
암호화 영역에서의 압축 성능을 개선하기 위하여, 손실 압축 암호화된 이미지들이 개발되었다. 예를 들어, 비특허문헌 10은 암호화된 이미지들을 압축하기 위한 압축 센싱(CS: Compressive Sensing) 메커니즘을 소개하였고, 조인트 압축해제 및 복호화를 가능하게 하기 위하여 베이시스 퍼수트(basis pursuit) 알고리즘이 사용된다. 비특허문헌 11은 암호화된 이미지를 해상도 측면에서 프로그레시브하게 압축하는 해상도 프로그레시브 압축 알고리즘을 제안하였다. 이 방법에서, 부호기는 다운샘플링된 사이퍼텍스트 이미지를 송신한다. 일단 복호기가 이것을 수신하면 저해상도 이미지를 재구성한 다음, 해상도 프로그레시브 압축을 달성하기 위하여 해상도를 개선하기 위한 사이드 정보(side information)를 제공하는데 인트라-프레임 예측이 사용된다. 이 방법은 기존의 알고리즘들보다 훨씬 더 효율적인 압축을 달성한다. 게다가, 비특허문헌 12와 13은 픽셀 암호화된 이미지에 대한 압축 방식을 제안하였다.
최근에, 비특허문헌 14는 코셋 코드(coset code)와 반복적 재구성을 사용하여 암호화된 이미지를 압축하는 신규한 아이디어를 제안하였는데, 이 아이디어에 있어서 오리지널 이미지는 픽셀들의 위치를 교환하는 단순한 방법으로, 즉 픽셀들의 값은 변하지 않게 유지되면서 위치 관계가 변경되는 방식으로 암호화된다. 그 다음, 코셋 코드 이론에 기반하여 전송될 비트들을 감소시키기 위하여 일라스틱 픽셀들(elastic pixels)에 변환이 적용된다. 압축 성능 및 재구성된 결과의 품질은 반복적 재구성 기술을 사용하는 것으로 인하여 이전의 방법들의 압축 성능 및 재구성된 결과의 품질보다 훨씬 양호하다. 하지만, 획득된 성능은 전체 이미지에 기반한다. 코셋 코드 이론에 의하면, 사이드 정보의 품질과 양자화 스텝은 재구성된 결과에 매우 중요한 파라미터들이다. 사실상, 사이드 정보(SI)를 획득하기 위한 비특허문헌 14에서의 최근린 추정(NNE: nearest neighbor estimation)은 최적 케이스와는 거리가 멀다. 더욱이, 비특허문헌 14에서의 변환 코딩의 양자화 스텝은 고정되고 그것은 자동으로 결정될 수 없다.
Zhu, H, Dusit N, Walid S, Tamer B (2012) Game theory in wireless and communication networkstheory, models and applications. Cambridge Uinversity Press, Cambridge. Mohammad H, Zhu QY, Tansu A, Tamer B, Hubaux JP (2013) Game theory meets network security and privacy. ACM Comput Surv 45(3): Article 24. Lye KW, Wing JM (2005) Game strategies in network security. Int J Inf Secur 4:71-86. Johnson M, Ishwar P, Prabhakaran VM, Schonberg D, Ramchandran K (2004) On compressing encrypted data. IEEE Trans Signal Process 52(10): 2992-3006. HassinenM,Mussalo P (2005) Client controlled security for web applications. In: The 30th anniversary on local computer networks, IEEE Computer Society, pp 810-816. Poller A, Steinebach M, Liu H (2012) Robust image obfuscation for privacy protection in Web 2.0 applications. IS&T SPIE Electronic Imaging. In: International society for optics and photonics, SPIE, 830304-830304-15. Zhou Y, Panetta K, Agaian S (2009) Image encryption using discrete parametric cosine transform. In: Proceedings of the 43rd asilomar conference on signals, systems and computers, ser. Asilomar'09 Piscataway, NJ, USA. IEEE Press, pp 395-399. PodesserM, Schmidt HP, Uhl A (2002) Selective bitplane encryption for secure transmission of image data in mobile environments. In: The 5th nordic signal processing symposium, pp 10-37. Yekkala A, Madhavan CEV (2007) Bit plane encoding and encryption. In: Proceedings of the 2nd international conference on pattern recognition and machine intelligence, ser. PReMI'07. Springer, Berlin, pp 103-110. Kumar AA, MakurA(2009) Lossy compression of encrypted image by compressive sensing technique. TENCON 2009-2009 IEEE Region 10 Conference, pp 1-5. Liu W, Zeng W, Dong L, Yao Q (2010) Efficient compression of encrypted grayscale images. IEEE Trans Image Process 19(4):1097-1102. Kang XG, Xu XY, Peng AJ, Zeng WJ (2012) Scalable lossy compression for pixel-value encrypted images. In: IEEE data compression conference 2012, Snowbird, Utah, USA April 10-12. Kang XG, Peng AJ, Xu XY, Cao XC (2013) Performing scalable lossy compression on pixel encrypted images. EURASIP J Image Video Process 32:1-6. Zhang XP (2011) Lossy compression and iterative reconstruction for encrypted image. IEEE Trans Inform Forensics Secur 6(1):53-58. Zhang J, Xiong RQ, Ma SW, Zhao DB (2011) High-quality image restoration from partial random samples in spatial domain. In: IEEE visual communications and image processing (VCIP), pp 1-4. Ahmad I, Luo JC (2006) On using game theory to optimize the rate control in video coding. IEEE Trans CSVT 16(2):209-219. Roy S, Ellis C, Shiva S, Dasgupta D, Shandilya V, Wu QS (2010) A survey of game theory as applied to network security. In: Proceedings of the 43rd Hawaii international conference on system sciences, Honolulu, HI, pp 1-10.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 압축 성능을 최적화하기 위하여 이미지 유형에 따라 적응적으로 파라미터를 선택하고 선택된 파라미터에 따라 암호화된 이미지 블록을 압축함으로써 공용 영역에서의 보안을 강화할 수 있고, 개인적인 프라이버시를 강화할 수 있으며, 인터넷 서비스 제공자에 의해 요구되는 낮은 대역폭과 같은 부가적인 기능을 제공할 수 있는, 암호화된 이미지를 압축하기 위한 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는 압축 성능을 최적화하기 위하여 이미지 유형에 따라 적응적으로 파라미터를 선택하고 선택된 파라미터에 따라 암호화된 이미지 블록을 압축함으로써 공용 영역에서의 보안을 강화할 수 있고, 개인적인 프라이버시를 강화할 수 있으며, 인터넷 서비스 제공자에 의해 요구되는 낮은 대역폭과 같은 부가적인 기능을 제공할 수 있는, 암호화된 이미지를 압축하기 위한 장치를 제공하는 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 의한 암호화된 이미지를 압축하기 위한 방법은,
(a) 오리지널 이미지의 유형을 결정하는 단계;
(b) 상기 오리지널 이미지에 대한 각각의 암호화된 블록을 리지드 파트(rigid part)와 일라스틱 파트(elastic part)로 분할하는 단계;
(c) 상기 오리지널 이미지의 유형에 기반하여 상기 일라스틱 파트의 각 블록을 압축하기 위한 파라미터를 적응적으로 선택하는 단계; 및
(d) 상기 선택된 파라미터에 따라 상기 일라스틱 파트의 각 블록을 압축하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 의한 암호화된 이미지를 압축하기 위한 방법에 있어서, 상기 단계 (d)는,
(d-1) 공용 직교 행렬을 이용하여 상기 일라스틱 파트에 대한 직교 변환을 수행함으로써 변환 계수들을 획득하는 단계; 및
(d-2) 상기 선택된 파라미터에 따라 각각의 변환 계수를 양자화하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 암호화된 이미지를 압축하기 위한 방법에 있어서, 상기 단계 (d-1)은,
[수학식 3]
Figure 112016027597315-pat00001
에 의해 수행되고,
상기에서
Figure 112016027597315-pat00002
은 일라스틱 파트를 나타내고, H는 상기 공용 직교 행렬을 나타내며, N은 상기 각 암호화된 블록의 벡터의 길이이고, α는 시스템 파라미터이며,
Figure 112016027597315-pat00003
은 변환 계수들을 나타내고,
상기 단계 (d-2)는,
[수학식 4]
Figure 112016027597315-pat00004
에 의해 수행되며,
상기에서 Δ는 양자화 스텝을 나타내고, M은 시스템 파라미터를 나타내며, mod는 나머지를 반환하는 mod 연산을 나타내고, round는 가장 근접한 정수를 획득하는 round 연산을 나타내며, sk는 양자화된 결과값을 나타낼 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 암호화된 이미지를 압축하기 위한 방법에 있어서, 상기 단계 (a)는,
(a-1) 상기 오리지널 이미지를 다운샘플링하는 단계;
(a-2) 상기 다운샘플링된 이미지에 최근접 이웃 보간을 적용하는 단계;
(a-3) 상기 오리지널 이미지와 상기 보간된 이미지에 기반하여 평균제곱오차를 계산하는 단계; 및
(a-4) 상기 평균제곱오차에 기반하여 상기 오리지널 이미지의 유형을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 암호화된 이미지를 압축하기 위한 방법에 있어서, 상기 단계 (a-4)는,
상기 평균제곱오차가 소정값보다 큰 경우, 상기 오리지널 이미지의 유형을 텍스쳐(texture) 이미지로 결정하고,
상기 평균제곱오차가 소정값 이하인 경우, 상기 오리지널 이미지의 유형을 비텍스쳐(non-texture) 이미지로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 암호화된 이미지를 압축하기 위한 방법에 있어서, 상기 단계 (b)의 상기 오리지널 이미지에 대한 각각의 암호화된 블록은,
(b-1) 상기 오리지널 이미지를 동일한 크기를 갖는 복수의 블록들로 분할하는 단계;
(b-2) 키 유도 함수(KDF: Key Derivation Function)에 의해 발생된 키에 따라 상기 복수의 블록들의 위치를 치환하는 단계; 및
(b-3) 상기 키 유도 함수에 의해 발생된 키에 따라 각 블록 내의 픽셀들의 위치를 치환하는 단계에 의해 생성될 수 있다.
상기 다른 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 의한 암호화된 이미지를 압축하기 위한 장치는,
오리지널 이미지의 이미지 유형을 결정하기 위한 이미지 유형 결정부;
상기 오리지널 이미지에 대한 각각의 암호화된 블록을 리지드 파트(rigid part)와 일라스틱 파트(elastic part)로 분할하기 위한 분할부;
상기 오리지널 이미지의 유형에 기반하여 적응적으로 양자화 스텝을 생성하기 위한 양자화 스텝 생성부; 및
상기 양자화 스텝 생성부에서 출력되는 양자화 스텝에 따라 상기 일라스틱 파트를 압축하기 위한 압축부를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 의한 암호화된 이미지를 압축하기 위한 장치에 있어서, 상기 압축부는,
(e-1) 공용 직교 행렬을 이용하여 상기 일라스틱 파트에 대한 직교 변환을 수행함으로써 변환 계수들을 획득하는 동작; 및
(e-2) 상기 선택된 양자화 스텝에 따라 각각의 변환 계수를 양자화하는 동작을 수행할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 암호화된 이미지를 압축하기 위한 장치에 있어서, 상기 동작 (e-1)은,
[수학식 3]
Figure 112016027597315-pat00005
에 의해 수행되고,
상기에서
Figure 112016027597315-pat00006
은 일라스틱 파트를 나타내고, H는 상기 공용 직교 행렬을 나타내며, N은 상기 각 암호화된 블록의 벡터의 길이이고, α는 시스템 파라미터이며,
Figure 112016027597315-pat00007
은 변환 계수들을 나타내고,
상기 동작 (e-2)는,
[수학식 4]
Figure 112016027597315-pat00008
에 의해 수행되며,
상기에서 Δ는 양자화 스텝을 나타내고, M은 시스템 파라미터를 나타내며, mod는 나머지를 반환하는 mod 연산을 나타내고, round는 가장 근접한 정수를 획득하는 round 연산을 나타내며, sk는 양자화된 결과값을 나타낼 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 암호화된 이미지를 압축하기 위한 장치에 있어서, 상기 이미지 유형 결정부는,
상기 오리지널 이미지를 다운샘플링하는 동작;
상기 다운샘플링된 이미지에 최근접 이웃 보간을 적용하는 동작;
상기 오리지널 이미지와 상기 보간된 이미지에 기반하여 평균제곱오차를 계산하는 동작; 및
상기 평균제곱오차에 기반하여 상기 오리지널 이미지의 유형을 결정하는 동작을 수행함으로써, 상기 오리지널 이미지의 이미지 유형을 결정할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 암호화된 이미지를 압축하기 위한 장치에 있어서, 상기 평균제곱오차에 기반하여 상기 오리지널 이미지의 유형을 결정하는 동작은,
상기 평균제곱오차가 소정값보다 큰 경우, 상기 오리지널 이미지의 유형을 텍스쳐(texture) 이미지로 결정하고,
상기 평균제곱오차가 소정값 이하인 경우, 상기 오리지널 이미지의 유형을 비텍스쳐(non-texture) 이미지로 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 암호화된 이미지를 압축하기 위한 장치는, 상기 오리지널 이미지를 암호화하고 상기 암호화된 이미지를 상기 분할부에 제공하는 암호화부를 더 포함하고,
상기 암호화부는,
상기 오리지널 이미지를 동일한 크기를 갖는 복수의 블록들로 분할하는 동작;
키 유도 함수(KDF: Key Derivation Function)에 의해 발생된 키에 따라 상기 복수의 블록들의 위치를 치환하는 동작; 및
상기 키 유도 함수에 의해 발생된 키에 따라 각 블록 내의 픽셀들의 위치를 치환하는 동작을 수행하여 상기 오리지널 이미지에 대한 각각의 암호화된 블록을 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의한 암호화된 이미지를 압축하기 위한 방법 및 장치는, 압축 성능을 최적화하기 위하여 이미지 유형에 따라 적응적으로 파라미터를 선택하고 선택된 파라미터에 따라 암호화된 이미지 블록을 압축함으로써 공용 영역에서의 보안을 강화할 수 있고, 개인적인 프라이버시를 강화할 수 있으며, 인터넷 서비스 제공자에 의해 요구되는 낮은 대역폭과 같은 부가적인 기능을 제공할 수 있다.
도 1은 일반적인 압축 및 암호화 조합의 프레임워크를 도시한 도면.
도 2는 일반적인 암호화 및 압축 조합의 프레임워크를 도시한 도면.
도 3a 및 도 3b는 계층적 암호화를 도시한 도면.
도 4a는 본 발명의 일 실시예에 의한 암호화된 이미지를 압축하기 위한 방법의 개념도.
도 4b는 본 발명의 일 실시예에 의한 암호화된 이미지를 압축하기 위한 장치의 블록도.
도 4c는 본 발명의 일 실시예에 의한 암호화된 이미지를 압축하기 위한 방법의 흐름도.
도 4d는 도 4c에 도시된 압축 단계의 상세 흐름도.
도 5a 및 도 5b는 도 4c에 도시된 오리지널 이미지의 유형을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면.
도 6은 비-텍스쳐 이미지에서의 분산과 양자화 스텝 간의 피팅 커브를 도시한 도면.
도 7은 텍스쳐 이미지에서의 분산과 양자화 스텝 간의 피팅 커브를 도시한 도면.
도 8은 압축 해제 및 복원 방법을 설명하기 위한 도면.
도 9는 비-텍스쳐 이미지에 대한 압축률(R)이 0.53인 경우, 본 발명의 일 실시예의 방법과 비특허문헌 14의 방법의 성능을 비교하기 위한 도면.
도 10은 비-텍스쳐 이미지에 대한 압축률(R)이 0.43인 경우, 본 발명의 일 실시예의 방법과 비특허문헌 14의 방법의 성능을 비교하기 위한 도면.
도 11은 텍스쳐 이미지에 대한 압축률(R)이 0.53인 경우, 본 발명의 일 실시예의 방법과 비특허문헌 14의 방법의 성능을 비교하기 위한 도면.
도 12는 텍스쳐 이미지에 대한 압축률(R)이 0.43인 경우, 본 발명의 일 실시예의 방법과 비특허문헌 14의 방법의 성능을 비교하기 위한 도면.
도 13은 비-텍스쳐 이미지에 대한 압축률(R)이 0.43인 경우, 블록 IRPRS와 비특허문헌 14의 방법의 성능을 비교하기 위한 도면.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 의한 품질 확장성(scalability)을 도시한 도면.
본 발명의 목적, 특정한 장점들 및 신규한 특징들은 첨부된 도면들과 연관되어지는 이하의 상세한 설명과 바람직한 실시예들로부터 더욱 명백해질 것이다.
이에 앞서 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이고 사전적인 의미로 해석되어서는 아니되며, 발명자가 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합되는 의미와 개념으로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 각 도면의 구성요소들에 참조번호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 번호를 가지도록 하고 있음에 유의하여야 한다.
또한, "제1", "제2", "일면", "타면" 등의 용어는, 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 상기 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다.
이하, 본 발명을 설명함에 있어, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 관련된 공지 기술에 대한 상세한 설명은 생략한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시형태를 상세히 설명하기로 한다.
본 발명의 일 실시예는 압축 성능을 개선하고 사적인 보호 능력을 제공하는 것을 목표로 하여, 어떤 잠재적이고 강력한 기술들이 이 프레임워크에서 사용될 수 있도록, 게임 이론을 확장한다. 더욱이, 본 발명의 일 실시예는 암호화 영역에서 파라미터들의 자동적이고 선택적인 메카니즘을 갖는 신규한 블록-기반 압축 방법을 제공하고 몇몇 광범위한 실험들을 수행한다. 본 발명의 일 실시예는 다음과 같이 요약된다.
- 암호화 영역에서의 신규한 블록-기반 압축 방법이 제안된다. 이 블록-기반 프레임워크는 각 블록을 개별적으로 처리하기 위하여 어떤 융통성을 제공할 수 있다.
- 이 블록-기반 압축 방법은 게임 이론적인 문제로서 공식화된다. 각 블록이 게임 내의 플레이어이고 플레이어의 전략은 상기 블록에 대해 비트들을 할당하는 방법이다. 더욱이, 이것은 협상 게임(bargaining game)으로서 구성될 수 있다.
- 상기 이미지의 유형 및 대응하는 블록들의 평활도는 제안된 알고리즘의 성능을 개선하는데 고려된다. 그 다음 이들 2개의 인자들은 압축 성능을 최적화하기 위하여 적합한 파라미터들을 생성하는데 사용된다. 동시에, 부분적인 랜덤 샘플링 복원 방법이 원래의 이미지를 복구하기 위하여 더 양호한 사이드 정보(SI: Side Information)를 제공하는데 사용된다.
본 발명은 프라이버시 보호 능력 뿐만 아니라 인터넷 서비스 제공자에 의해 요구되는 부가적인 운용 능력을 제공하는 암호화 영역에서의 블록 기반 이미지 압축 방법을 제공한다. 상기 블록 기반 방법은 게임 이론적 문제로서 만들어질 수 있고 게임 이론에 의해 최적화될 수 있다. 첫째, 공유될 이미지는 단순한 암호화 동작을 가지고 소유자에 의해 블록 단위 방식으로 암호화될 것이다. 둘째, 서비스 제공자들은 적응적 파라미터 세트들을 가지고 이용가능한 대역폭에 따라 암호화된 이미지의 일부 또는 전부를 송신할 수 있다. 마지막으로, 의도된 수신자들은 상기 이미지를 복원하기 위하여 수신된 암호화된 스트림을 복호할 수 있다. 광범위한 실험은 본 발명이 최신 알고리즘과 비교할 때 압축 성능을 개선하는 것을 보여준다.
본 발명의 일 실시예는 개선된 암호화 영역에서의 블록-기반 압축 방법 및 장치를 제안한다. 이미지의 상이한 영역들이 상이한 특성을 가지고 있다는 것은 알려져 있다. 따라서, 로컬 통계에 따라 상이한 압축 파라미터들이 압축 시 사용되는 것이 더 바람직한 방법이다. 본 발명의 일 실시예는 적응적 양자화 스텝 선택 전략을 제안하고 더 정확한 사이드 정보(SI: Side Information)를 생성하기 위하여 부분 랜덤 샘플로부터의 이미지 복원(IRPRS: Image Restoration from Partial Random Sample)이 사용된다.
블록 레벨에서, 상기 문제는 게임 이론 문제로서 표현될 수 있다. 사실상, 각 블록에서의 파라미터 세트는 상기 블록의 압축된 비트스트림의 수에 영향을 미칠 수 있다. 따라서, 각 블록은 자원을 공유하기 위하여 경쟁하는데, 상기 자원은 이미지의 목표 압축률이다. 비특허문헌 1과 16의 나쉬 협상 해법(NBS: Nash Bargaining Solution)에 기반하여 협력적 게임(cooperative game)이 상기 문제를 공식화하는데 사용된다.
암호화 영역에서의 블록-기반 이미지 압축
사실상, 암호화 영역에서의 신호 처리는 암호화 영역에서의 처리에 의해 초래되는 프라이버시 보호 능력에 기인하여 많은 연구자들의 주의를 끌어왔다. 암호화 영역에서의 이미지 압축(ICED: Image Compression in Encryption Domain)은 특정적인 애플리케이션이다. 전통적인 압축 시나리오에서와 같이, ICED는 또한 고품질을 유지하면서 가능한 한 더 적은 비트들을 사용할 것을 기대한다. 다시 말해서, 이미지에 대해 할당된 비트들이 고정되는 경우, 압축해제된 이미지의 품질을 개선하기 위하여 최선을 다하려고 한다. 사람들은 이미지들에 대한 객관적인 품질보다는 주관적인 품질에 더 민감한 것으로 알려져 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시예는, 상이한 블록들에서 비트 할당 간의 트레이드-오프를 수행하도록 블록-기반 ICED가 제안된다. 이 블록-기반 방법은 지각할 수 없는 왜곡을 마스킹하고 비트 할당의 최적화 및 공정성을 제공하는 게임 이론 방법을 사용하여 지각적인 품질을 개선한다. 이것은 블록-기반 방법의 고유한 장점이다. 하기에, 상기 암호화, 압축, 압축 해제 및 이미지 재구성이 개별적으로 소개될 것이다.
이미지 암호화 및 복호화
암호화는 디지털 시대에 사적인 보호를 제공하는 중요한 수단이다. 텍스트 암호화에 비해, 멀티미디어 암호화는 종종 멀티미디어의 막대한 연산들을 회피하기 위하여 부분적인 암호화를 사용한다. 공간 영역에서의 이미지 암호화는 3가지 카테고리로 분류될 수 있다: 이미지들을 공유하는데 널리 사용되는, 위치 치환(변경), 값 변환, 및 비주얼 암호화. 본 발명의 일 실시예에서, 암호화된 이미지를 효과적으로 그리고 효율적으로 압축하도록 계층적 암호화가 이미지를 암호화하기 위해 제안된다. 우선, 치환 암호화가 이미지 블록들을 치환하는데 사용되고 그 다음 각 블록은 또한 위치가 변경된다. 이 과정이 도 3a 및 도 3b에 도시된다.
1. 오리지널 이미지(300)를 동일한 크기를 갖는 n개의 블록들로 분할한다(예를 들어, 32×32)(단계 S310).
2. 키 유도 함수(KDF: Key Derivation Function)에 의해 발생된 키에 따라 모든 블록들의 위치를 치환한다(단계 S312).
3. 또한 KDF에 의해 발생된 키에 따라 각 블록들 내의 픽셀들을 치환하는데(단계 S314), 이 블록 분할 및 KDF 메커니즘이 보안을 현저하게 희생하지 않는다는 것은 주목된다.
이미지를 복호하기 위하여 단지 비밀 키 시드가 디코더로 송신된다. 하나의 블록 간 비밀 키와 n개의 블록 내 비밀 키들이 인코더와 같은 동일한 키 생성 메커니즘을 가지고 생성될 수 있고 복호화는 상기한 암호화와 유사하다.
암호화된 이미지의 압축
이전에 언급된 바와 같이, 비특허문헌 14는 최적 파라미터들을 제공하지 못한다. 일단 시스템 파라미터(α)가 고정되면, 모든 남아있는 절차들은 고정되고, 성능이 결정될 것이다. 하지만, 이것은 실제 애플리케이션들을 충족시키지 못한다. 예를 들어, 서비스 제공자들은 이용가능한 네트워크 대역폭에 따라 적응적으로 적합한 비트들을 전송하기를 원하는데, 즉 그들은 시스템 파라미터(α)가 이용가능한 대역폭에 따라 변하기를 기대한다. 다른 예는 이용가능한 네트워크 대역폭이 재구성 이미지의 품질을 최대화하도록 고정되는 경우 상이한 블록들에 대해 최적 비트들을 어떻게 할당할 것인가에 대한 것이다. 본 발명의 블록-기반 방법에서, 블록-레벨의 비트 할당은 게임 이론에서의 게임 이론적 문제로서 공식화될 수 있는데, 이 경우 각 블록은 게임에서의 플레이어로서 간주된다. N 플레이어들은 재구성된 이미지의 지각적인 품질을 최대화하도록 확장될 수 있다. 물론, 이것은 비특허문헌 16에서 언급된 것과 마찬가지로 암호화 영역에서의 비디오 압축까지 확장될 수 있다. 인코더의 도면이 도 4a 및 도 4b에 도시된다.
도 4b에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 의한 암호화된 이미지를 압축하기 위한 장치인 인코더는, 오리지널 이미지의 이미지 유형을 결정하기 위한 이미지 유형 결정부(400), 상기 결정된 이미지 유형에 기반하여 적응적으로 양자화 스텝을 생성하는 양자화 스텝 생성부(406), 상기 오리지널 이미지를 암호화하기 위한 암호화부(402), 상기 암호화부(402)에 의해 암호화된 이미지를 리지드 파트와 일라스틱 파트로 분할하는 분할부(404), 양자화 스텝 생성부(406)에서 출력되는 양자화 스텝에 따라 상기 일라스틱 파트를 압축하기 위한 압축부(408), 및 상기 리지드 파트와 상기 압축부(408)의 출력을 수신하여 비트스트림을 구성하는 비트스트림 구성부(410)를 포함한다.
블록-기반 프레임워크의 협상 게임 구성
본 발명의 블록-기반 압축 프레임워크에서, 압축 효율과 이미지 품질 간에 트레이드-오프가 존재한다. 더 많은 비트들이 더 높은 품질을 초래할 것이라는 것은 명백하다. 비특허문헌 14에서, 이미지가 전체 유닛으로서 간주되기 때문에 최적 전략을 모델링하는 것은 어렵다. 사실상, 심지어 타깃 비트들이 결정되더라도, 성능을 최적화하기 위하여 여전히 알고리즘이 개선될 수 있다. 게임 이론은 품질과 원하는 비트들 간의 트레이드-오프 관계를 조사하는데 사용된다. 이 시나리오에서, 모든 블록(Bi)은 압축해제되고 재구성된 블록의 품질을 최대화하도록 그것의 표현을 최적화하기 위한 인센티브를 갖는다. 재구성과 복구는 명백한 설명 없이 이러한 문맥에서 동일한 의미를 갖는다는 것은 주목되어야 한다. 이 최적화는 어떤 복잡한 기술들을 가지고 블록(Bi)에 대한 더 선호되는 비주얼 품질을 초래할 것이어서, 블록(Bi)이 효과적이고 효율적으로 표현될 것을 요구한다. 그리고 협상 게임은 하기와 같이 구성된다.
플레이어들: 각 이미지는 N 블록들로 분할될 수 있다. 각 블록은 게임에서의 플레이어로 간주된다. 이들 N 플레이어들은 목적을 달성하기 위하여 고정된 자원을 사용하기 위하여 경쟁하는데, 상기 목적은 이미지에 대한 고정된 압축률 하에서 타깃 이미지 품질이다.
전략들: 플레이어의 전략은 재구성된 이미지의 품질을 최대화하는 조건하에서 압축된 스트림을 표현하는데 사용되는 비트들의 수를 제어하는 방법이다. 이미지에 대한 원래의 비트들을 T라고 가정하고 고정된 압축률을 R이라고 가정하며, 압축된 비트스트림을 표현하기 위한 각 블록의 비트들을 ti라 하자. 그래서, 압축된 이미지에 대한 비트들의 최대 허용되는 수는 T×R이다; N 블록들에 의해 요구되는 총 비트들은 T×R을 초과하지 않아야 한다. 그것은 수학식 1과 같이 공식화될 수 있다:
Figure 112016027597315-pat00009
유틸리티(utility): 각 블록에 대한 유틸리티 함수는 재구성된 블록의 품질이다. 어떤 고정된 압축률 하에서 더 높은 품질은 더 선호된다. 모든 블록들에 의해 수행되는 전략들의 조합이 주어지면(전략들이 파라미터 세트(P)에 의해 결정된다는 것을 주목하라), 상기 게임의 유틸리티는
Figure 112016027597315-pat00010
과 같이 표현될 수 있는데, 이 경우 유틸리티는 각 블록(Bi)과 대응하는 파라미터 세트(Pi)의 함수이다.
초기 유틸리티: 각 블록의 초기 유틸리티는 모든 블록들을 동일한 파라미터 세트들을 가지고 설정함으로써 결정될 수 있다; 이것은 비특허문헌 14에 설명된 케이스이다. 따라서, 게임의 초기 유틸리티(u0)는
Figure 112016027597315-pat00011
로서 정의되는데, 상기에서
Figure 112016027597315-pat00012
이다.
게임 이론에 의하면, 나쉬 협상 해법(NBS)은 공정한 협상을 위한 한 세트의 공리(axiom)를 만족하는 유일한 해법이다. 그러므로, NBS를 찾기 위하여, 하기의 최대화 문제를 해결할 필요가 있다.
Figure 112016027597315-pat00013
ti는 Bi와 Pi에 의존한다. 이 불균등 구속 최적화 문제는 라그랑지 승수법에 의해 해결될 수 있다. 본 발명에서, Pi가 Bi의 유형에 따라 튜닝되는 근사화 처리는 하기에 소개된다.
블록-기반 압축
도 4c를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 의한 암호화된 이미지를 압축하기 위한 방법은, 오리지널 이미지의 유형을 결정하는 단계(단계 S420), 상기 오리지널 이미지에 대한 각각의 암호화된 블록을 리지드 파트(rigid part)와 일라스틱 파트(elastic part)로 분할하는 단계(단계 S422), 상기 오리지널 이미지의 유형에 기반하여 상기 일라스틱 파트의 각 블록을 압축하기 위한 파라미터를 적응적으로 선택하는 단계(S424), 상기 선택된 파라미터에 따라 상기 일라스틱 파트의 각 블록을 압축하는 단계(S426), 및 상기 리지드 파트와 압축된 일라스틱 파트를 비트스트림으로 형성하는 단계(S428)를 포함한다.
상기 단계 S422의 오리지널 이미지에 대한 각각의 암호화된 블록은, 도 3a 및 도 3b를 참조하여 설명한 바와 같이, 오리지널 이미지를 동일한 크기를 갖는 복수의 블록들로 분할하는 단계(S310), 키 유도 함수(KDF: Key Derivation Function)에 의해 발생된 키에 따라 상기 복수의 블록들의 위치를 치환하는 단계(S312), 및 상기 키 유도 함수에 의해 발생된 키에 따라 각 블록 내의 픽셀들의 위치를 치환하는 단계(S314)에 의해 생성된다.
한편, 상기 단계 S426은, 도 4d에 도시된 바와 같이, 공용 직교 행렬을 이용하여 상기 일라스틱 파트에 대한 직교 변환을 수행함으로써 변환 계수들을 획득하는 단계(S430), 및 상기 선택된 파라미터에 따라 각각의 변환 계수를 양자화하는 단계(단계 S432)를 포함한다.
또한, 상기 단계 S420은, 도 5a 및 도 5b에 도시된 바와 같이, 상기 오리지널 이미지를 다운샘플링하는 단계(S510), 상기 다운샘플링된 이미지에 최근접 이웃 보간을 적용하는 단계(S512), 상기 오리지널 이미지와 상기 보간된 이미지에 기반하여 평균제곱오차를 계산하는 단계(S514), 및 상기 평균제곱오차에 기반하여 상기 오리지널 이미지의 유형을 결정하는 단계(S516)을 포함한다.
또한, 상기 단계 S516에서, 상기 평균제곱오차가 소정값보다 큰 경우, 상기 오리지널 이미지의 유형을 텍스쳐(texture) 이미지로 결정하고, 상기 평균제곱오차가 소정값 이하인 경우, 상기 오리지널 이미지의 유형을 비-텍스쳐(non-texture) 이미지로 결정한다.
블록-기반 압축 방법을 하기에 더 상세히 설명하기로 한다.
암호화된 이미지는 하기의 단계들에 따라 블록 단위로 압축된다. 각 블록은 비특허문헌 14에서의 처리와 유사하게 처리된다. 도 4a 및 도 4b로부터, 주된 차이점은 블록 메커니즘, 파라미터 선택 및 IRPRS 초기화를 포함한다. 첫 번째 두 부분들은 수학식 2에서의 주된 부분들이다. 사실상, 근사화 처리에서의 Pi는 α와 Δ를 포함하고, α의 초기값은 0.25이다.
1. 암호화된 블록이 두 개의 부분인 리지드 파트(rigid part)와 일라스틱 파트(elastic part)로 분할된다(단계 S422). 각 암호화된 블록은 N의 벡터 길이로서 취급될 수 있고, α×N 픽셀들은 랜덤하게 선택되는데, 즉
Figure 112016027597315-pat00014
이다. 이들 픽셀들은 보존되고, 따라서 리지드 파트로서 지칭된다. 나머지 부분들은
Figure 112016027597315-pat00015
으로서 표기되고 그것은 일라스틱 파트로서 지칭되는데, 왜냐하면 그것은 리던던시가 감소될 것이기 때문이다. 상기 일라스틱 파트는 압축될 것이다.
2. 공공 직교 행렬(H)을 가지고 일라스틱 파트에 대한 직교 변환을 수행하고 변환 계수들을
Figure 112016027597315-pat00016
을 획득한다(단계 S430). 상세한 절차는 수학식 3에 도시된다.
Figure 112016027597315-pat00017
3. 각각의 Qk에 대해, 변환 계수를 양자화하여 수학식 4와 같이 sk가 계산된다(단계 S432).
Figure 112016027597315-pat00018
Δ와 M은 시스템 파라미터들이다. Δ는 단계 S424에 따라 오리지널 이미지의 유형에 기반하여 적응적으로 선택되는 양자화 스텝이다. mod 연산은 나머지를 반환하고, round 연산은 가장 근접한 정수를 획득한다. sk가 수학식 4로부터 [0, M-1]에 속한다는 것은 명백하다. M이 작을수록, 일라스틱 파트의 픽셀의 양은 더 적다.
Qk는
Figure 112016027597315-pat00019
와 같이 재작성될 수 있다.
rk와 sk는 정수이다. 명백히, sk는 [0, M-1]에 속하고,
Figure 112016027597315-pat00020
.
여기에서, 압축률(R)은 수학식 5와 같이 계산될 수 있다:
Figure 112016027597315-pat00021
파라미터들의 적응적 선택
이미지의 평활도는 디코더 측에서의 사이드 정보(SI)의 품질에 대한 극적인 효과를 제공하고, 이미지의 상이한 유형의 콘텐츠는 지각적 품질에 대한 상이한 효과를 제공한다. 따라서, 이미지들과 블록들의 유형이 압축 알고리즘을 설계하는데 고려된다면 재구성된 이미지의 지각적인 품질은 현저하게 향상될 것이다. 하지만 암호화가 적용된 이후에, 식별은 매우 어렵다. 그러므로, 본 발명의 일 실시예는 송신 측에서 이미지들과 블록들의 유형을 구별하는 방법을 제안한다. 재구성의 처리를 고려하여, 이미지들의 유형을 결정하는데 사용되는 MSE(평균제곱오차)를 계산하기 위하여 다운샘플링된 이미지를 복구하는데 최근접 이웃 보간법이 사용된다. 상기 절차가 도 5a 및 도 5b에 도시된다.
도 5a 및 도 5b에 도시된 바와 같이, 도 4c에 도시된 오리지널 이미지의 유형을 결정하는 단계(S420)는, 상기 오리지널 이미지를 다운샘플링하는 단계(S510), 상기 다운샘플링된 이미지에 최근접 이웃 보간을 적용하는 단계(S512), 상기 오리지널 이미지와 상기 보간된 이미지에 기반하여 평균제곱오차를 계산하는 단계(S514), 및 상기 평균제곱오차에 기반하여 상기 오리지널 이미지의 유형을 결정하는 단계(S516)을 포함한다.
또한, 상기 단계 S516에서, 상기 평균제곱오차가 소정값보다 큰 경우, 상기 오리지널 이미지의 유형을 텍스쳐(texture) 이미지로 결정하고, 상기 평균제곱오차가 소정값 이하인 경우, 상기 오리지널 이미지의 유형을 비-텍스쳐(non-texture) 이미지로 결정한다.
일단 이미지 유형이 결정되면, 각 블록의 파라미터들 Δ와 α가 또한 적응적으로 선택될 수 있다. 코셋(coset) 코드 이론에 의하면, SI의 품질이 높은 경우, 작은 양자화 스템은 더 나은 결과를 제공할 수 있다. 실험은 또한 이 분석이 합리적이라는 것을 나타낸다. 더욱이, 심지어 평활한 블록이 더 작은 α를 가지는 경우조차, 상기 알고리즘은 여전히 양호한 SI를 획득한다. α에 대해, 약간의 조정이 각 블록의 평활도에 따라 사용된다. 최선의 양자화 스텝과 대응하는 블록 리지드 파트의 분산 간의 관계를 시뮬레이션하기 위하여, 몇몇 이미지들을 트레이닝시키고 피팅(fitting) 함수를 제공하는데, i번째 블록의 리지드 파트는 rigidi로서 표기되고, rigidi의 분산인 x는 이 블록의 평활도의 척도이다.
Figure 112016027597315-pat00022
상기에서 f(x)는 최선의 양자화 스텝이고, 피팅 결과는 도 6 및 도 7에 도시된다.
재구성 프로세스
디코더에서, 수신된 데이터 스트림은 비밀키 시드, 시스템 파라미터들, 일련의 리지드 픽셀들 및 대응하는 sk를 포함한다. 그 다음 사이드 정보(SI)는 재구성을 지원하는데 사용된다. 본 발명은 SI를 생성하기 위한 개선된 방법, 즉 IRPRS 방법을 제공한다.
SI 생성 프로세스에서, 모든 방법들은 이미지의 이전 지식을 사용한다. 사실상, 두 종류의 이전의 지식이 존재하는데, 즉, 로컬 스무드니스 및 비-로컬 자기-유사성이 존재한다. 비특허문헌 14에서, NNE 방법은 SI를 생성하는데 사용된다. 이 선험적 지식은 즉 로컬 스무드니스에 기반한다. 로컬 스무드니스와 비-로컬 자기-유사성의 선험적인 지식을 통합하는 IRPRS 방법은 SI를 생성하는데 사용된다. 상기 특정한 재구성은 도 8을 참조하여 하기에 설명되고 비특허문헌 14에 설명된 것과 유사하다.
1. 비밀키를 가지고 리지드 픽셀들을 맞는 위치에 놓는다;
2. IRPRS을 이용하여 일라스틱 픽셀들을 추정하고
Figure 112016027597315-pat00023
로 표기한다;
3. 계수들을 계산한다.
Figure 112016027597315-pat00024
그리고
Figure 112016027597315-pat00025
sk'와 sk 간의 차를 dk로 표기한다. 즉
Figure 112016027597315-pat00026
, k=1,2,...,(1-α)·N
4. 하기와 같이 dk에 따라 Qk'를 업데이트한다
Figure 112016027597315-pat00027
그 다음, Qk"에 대해 역변환을 수행한다:
Figure 112016027597315-pat00028
마지막으로, qk'와 qk" 간의 차의 평균값을 계산한다,
Figure 112016027597315-pat00029
D가 임계값(T) 미만이 아닌 경우, 각각의 일라스틱 픽셀에 대해, 각 픽셀의 네 개의 이웃 픽셀들(예를 들어, 위, 아래, 왼쪽 및 오른쪽 픽셀들)의 평균 값을 그것의 새로운 추정된 값으로서 계산하고, 단계 3으로 진행한다. 그렇지 않으면, 상기 리지드 픽셀들과 최후의 일라스틱 픽셀들이 최종 재구성된 결과로서 결합된다.
실험 결과 및 분석
본 발명의 일 실시예의 성능을 평가하기 위하여, 본 발명을 비특허문헌 14의 방법과 비교하였다. USC-SIPI 이미지 데이터베이스로부터 총 11개의 이미지들이 사용되었는데, 6개의 비-텍스쳐 이미지들은 하우스(그레이 256×256), 레나(그레이 512×512), 페퍼(그레이 512×512), 보트(그레이 512×512), 에어플레인(그레이 512×512), 걸(그레이 256×256)을 포함하고, 5개의 텍스쳐 이미지들은 바분(그레이 512×512), 그라스(그레이 512×512), 바크(그레이 512×512), 스트로(그레이 512×512), 압축 송아지 가죽(그레이 512×512)을 포함한다.
시스템 파라미터들 및 설정
비특허문헌 14에서, M은 기수이고 α는 보존된 리지드 픽셀들의 비율을 설정하기 위하여 고정된다. 비특허문헌 14에서 [4,6,8]의 세트가 성능을 테스트하기 위하여 사용된다. 따라서, M에 대해 동일한 세트가 사용된다. 본 발명의 일 실시예에서 그것은 단지 초기값이므로, 본 발명에서는 이 파라미터를 적응적으로 조정할 것이다. 두 방법들은 동일한 M을 가지고 비교되는데, M∈[4,6,8], α=0.25이다. 비특허문헌 14의 방법은 스텝(Δ)을 선택하는 방법을 제안하지 않았다. 본 발명에서는 광범위한 실험을 통해, 비-텍스쳐 이미지에 대한 스텝(Δ)의 최적 세트는 [80,100,120]이고, 비-텍스쳐 이미지에 대한 스텝(Δ)의 최적 세트는 [180,200,220]이라는 결론을 도출하였다. 따라서, 스텝 파라미터들에 대한 이들 두 최적 세트들이 실험에서 사용되었다. 본 실험에서, 비교 결과들은 동일한 압축률 하에서 수행되었다. 따라서, 이들 설정들은 실험에 영향을 미치지 않는다.
비특허문헌 14의 방법과 비교할 때, 본 발명은 상기에 설명된 선택된 파라미터들을 사용한다. 더욱이, 성능에 대한 사이드 정보(SI)의 영향을 평가하기 위하여, 사이드 정보를 생성하기 위한 두 가지의 상이한 방법들이 또한 조사된다. 하나는 비특허문헌 14에서 NNE(편의를 위하여 블록 NNE로 표기됨)라 불리우는 것이고, 다른 하나는 IRPRS(편의를 위하여 블록 IRPRS로 표기됨)이다.
실험 결과들
본 발명이 다소 복잡성을 증가시킬지라도, 재구성된 결과들은 상당히 개선되고 비용도 수용가능하다. 비-텍스쳐 이미지들에 대한 실험 결과들이 상이한 압축률 하에서 도 9 및 도 10에 도시되고 텍스쳐 이미지들에 대한 결과들은 도 11 및 도 12에 도시된다. 도 9 및 도 10에 제시된 그래프는 보트 이미지를 제외하곤, 블록NNE 방법이 비특허문헌 14의 방법보다 더 나은 결과들을 획득함을 보여준다(최선의 3개의 델타가 선택되는 것이 주목된다). 텍스쳐 이미지들에 대해, 블록 NNE 방법은 모든 이미지들에 대해 비특허문헌 14의 방법을 능가한다. 더욱이, 블록 IRPRS는 블록 NNE보다 다소 더 나은 결과를 나타내는데 이것은 첫번째 방법이 더 나은 초기화를 획득할 수 있기 때문이다. 반복적인 재구성이 초기화를 제외하고 비특허문헌 14의 방법과 동일할지라도, 최종 결과는 정확하게 동일하지는 않다. 그 이유는 IRPRS가 로컬 스무드니스와 비-로컬 자기-유사성을 전적으로 이용할 수 있기 때문이다. 더욱이, 텍스쳐 이미지들에 대한 평균 이득은 비-텍스쳐 이미지에 대한 것보다 훨씬 더 크다. 그 이유는 텍스쳐 이미지들은 복잡한 텍스쳐를 가지고 있어서 그들은 동일한 양의 정보를 부호화하는데 더 많은 비트들을 사용할 것이기 때문이다.
특정의 수치 결과들이 표 1에 도시되는데, 두 번째 컬럼은 이미지의 유형, 즉 텍스쳐 또는 비-텍스쳐를 나타낸다. 편의를 위하여, Y는 텍스쳐 이미지들을 나타내고, N은 비-텍스쳐 이미지들을 나타낸다. 실험 결과들은 상이한 압축률 하에서 모든 이미지들에 대해 본 발명의 블록 NNE가 비특허문헌 14(Zhang)의 방법에 비해 평균적으로 1.15 ㏈ 내지 2.99 ㏈의 이득을 획득함을 보여준다.
Figure 112016027597315-pat00030
5번째 컬럼은 비특허문헌 14의 방법에 대한 블록 NNE의 이득이고, 7번째 컬럼은 블록 NNE에 대한 블록 IRPRS의 이득이다. 표 1은 또한 블록 NNE와 블록 IRPRS가 성능을 개선할 수 있다는 것을 나타낸다. 이전에 언급된 바와 같이, 블록 NNE와 블록 IRPRS는 더 나은 지각적 품질을 획득하기 위하여 블록 단위로 이미지를 압축한다. 여기에서, 구조적인 이미지 품질 평가에 널리 사용되는 구조적인 SIMilarity(SSIM) 인덱스는 압축된 이미지들의 품질을 측정하는데 사용된다. 결과는 표 2에 도시된다. 이 결과로부터, 작은 이득이 획득되고, 비-텍스쳐 이미지들로부터의 이득은 텍스쳐 이미지들로부터의 이득보다 더 크다. 더욱이, 본 발명의 재구성된 결과의 주관적인 품질은 도 13에 도시되고 압축률은 둘다 0.43이다.
Figure 112016027597315-pat00031
본 발명에 제안된 블록-기반 프레임워크는 확장성(scalability)의 능력을 갖는다. 리지드 부분의 비트들이 수신기 측에서 전부 수신될 수 있는 경우, 일라스틱 부분들은 네트워크 이슈들로 인하여 부분적으로 수신될 수 있다. 그래서, 이미지 품질의 스케일러비티는 여전히 획득된다. 도 14는 수신율이 수신된 일라스틱 비트들과 전체 일라스틱 비트들의 비로서 정의된다.
논의
비특허문헌 14에서의 성능은 우수한 성능을 나타낸다. 본 발명에서, 비특허문헌 14의 연구에 기초한 블록-기반 프레임워크는 성능을 개선하기 위하여 제안된다. 이 블록-기반 프레임워크는 스케일러블한 품질 재구성까지 직접 확장될 수 있다. 한정된 공간으로 인하여, 그것은 소개되지 않는다. 몇몇 논의들이 하기에 제공된다.
보안
암호화 및 압축의 프로세스들로부터, 암호화 프로세스는 항상 비교적 단순하다. 상기에 이미 언급된 바와 같이, 압축은 암호화된 이미지로부터 유래된 리던던시를 제거하는데 사용된다. 따라서, 암호화 동작은 이미지를 진정한 랜덤 이미지로 만들지 않는데 그렇지 않으면 압축은 수행될 수 없다. 우선 근사화된 이미지는 단순한 복호화에 의해 복원되고, 그 다음 어떤 부가적인 정보와 비트플레인 상관 또는 픽셀 상관과 같은 이미지의 로컬 모델을 결합하는 것이 상기 근사화된 이미지의 품질을 개선하기 위하여 보조적인 정보로서 사용된다. 통계적인 정보의 누출이 존재할지라도, 치환-기반 암호화는 이미지 및 비디오에서의 부분적인 암호화와 같은 완벽한 비밀주의 요건 없이 대부분의 시나리오에서 충분할 수 있다.
압축 성능
본 발명에서, 제안된 블록-기반 프레임워크는 내재적인 이점을 갖는다. 그것은 예를 들어 JPEG, JPEG2000, H.264와 같은 많은 압축 표준들에서의 블록-기반 프레임워크와 유사하다. 더욱이, 이것은 많은 표준들이 블록-기반 프레임워크를 사용하는 이유이다. 하지만, 이러한 메커니즘은 어떤 블록 결함을 야기한다. 따라서, 어떤 더 정확한 비트 할당 방법들 및 모델들이 그것을 처리하는데 필요하다. 상술한 바와 같이, 게임 이론은 잠재적인 해법일 수 있다. 본 발명은 수학식 2에 대한 근사화이고, 따라서 최종 파라미터들은 여전히 너무 거칠어서 성능 개선이 제한된다. 더욱이, 성능에 영향을 미치는 다른 중요한 인자는 이미지를 재구성하기 위한 메커니즘이다. 비특허문헌 14에서의 NNE, 비특허문헌 13에서의 보간과 예측, 그리고 비특허문헌 15에서의 IRPRS와 같은 어떤 선택사항들이 존재한다. 주된 문제들은 가장 적합한 이미지 모델을 구성하는 방법 및 어떤 특정 이미지들에 대한 이미지 모델을 적응적으로 선택하는 방법을 포함한다.
애플리케이션
암호화 영역에서의 신호 처리는 많은 애플리케이션을 갖는다. 많은 웹 애플리케이션들에서, 클라이언트 대 클라이언트 보안은 광범위하게 기대된다. 하지만, 암호화 영역에서의 이미지 압축은 처음에 제안될 당시, 어떤 성공적인 애플리케이션들을 가지고 있지 않았다. 그 후, 비특허문헌 11은 센서네트워크에서 전형적인 애플리케이션 시나리오를 제안했는데, 이 시나리오에서 송신자 알리스는 밥에게 어떤 사적인 정보를 송신하기를 원하고, 동시에 그녀는 네트워크 제공자인 찰리에 대해 이 사적인 정보를 기밀화 상태로 유지하기를 원한다. 사실상, ICED는 예를 들어, 어떤 가까운 관계들 간에 사적인 이미지들을 공유하는 것과 같은, 사적인 보호가 필요한 모든 곳에서 사용될 수 있다. 사실, 본 발명은 공유 방식에 용이하게 확장될 수 있다. 물론, 송신자, 서비스 제공자 및 수신자가 상이한 부분들일 필요는 없다. 더욱이, 송신자는 제한된 자원들을 갖는 부분일 필요가 없다.
더 중요하게는, 상충 부분들이 갖는 모든 이들 문제들은 게임 이론적인 문제로 공식화될 수 있고, 그래서 어떤 최적화 기술들이 비특허문헌 2, 3, 16, 17에서와 같이 이러한 문제들을 해결하는데 사용될 수 있다.
본 발명은 암호화 영역에서의 블록-기반 이미지 압축을 제안한다. 압축 문제는 게임 이론적인 문제로서 공식화되는데, 유틸리티 함수는 블록 특성 및 그것의 파라미터 세트들에 주로 기반한다. 블록-기반 프레임워크의 특성으로 인하여, 각 블록은 성능을 최적화하기 위하여 적응적으로 파라미터들을 선택할 수 있다. 따라서, 이 게임 이론적인 문제에 대한 근사화 해법이 제안된다. 우선 이미지의 유형이 고려되고, 그 다음 각 블록의 스무드니스의 정도와 대응하는 파라미터들 간의 관계가 가장 적합한 파라미터들을 결정하기 위하여 조사된다. IRPRS 방법이 더 정확한 사이드 정보(SI)를 생성하는데 사용된다. 실험 결과는 본 발명이 동일한 압축률에서 비특허문헌 14의 방법에 비해 더 나은 재구성된 결과를 달성할 수 있음을 보여준다.
이상 본 발명을 구체적인 실시예를 통하여 상세하게 설명하였으나, 이는 본 발명을 구체적으로 설명하기 위한 것으로, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상 내에서 당 분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 그 변형이나 개량이 가능함은 명백하다고 할 것이다.
본 발명의 단순한 변형 내지 변경은 모두 본 발명의 영역에 속하는 것으로, 본 발명의 구체적인 보호 범위는 첨부된 청구범위에 의하여 명확해질 것이다.
300, 500 : 오리지널 이미지 400 : 이미지 유형 결정부
402 : 암호화부 404 : 분할부
406 : 양자화 스텝 생성부 408 : 압축부
410 : 비트스트림 구성부 502 : 다운샘플링된 이미지

Claims (12)

  1. (a) 오리지널 이미지의 유형을 결정하는 단계;
    (b) 상기 오리지널 이미지에 대한 각각의 암호화된 블록을 리지드 파트(rigid part)와 일라스틱 파트(elastic part)로 분할하는 단계;
    (c) 상기 오리지널 이미지의 유형에 기반하여 상기 일라스틱 파트의 각 블록을 압축하기 위한 파라미터를 적응적으로 선택하는 단계; 및
    (d) 상기 선택된 파라미터에 따라 상기 일라스틱 파트의 각 블록을 압축하는 단계를 포함하고,
    상기 단계 (a)는,
    (a-1) 상기 오리지널 이미지를 다운샘플링하는 단계;
    (a-2) 상기 다운샘플링된 이미지에 최근접 이웃 보간을 적용하는 단계;
    (a-3) 상기 오리지널 이미지와 상기 보간된 이미지에 기반하여 평균제곱오차를 계산하는 단계; 및
    (a-4) 상기 평균제곱오차에 기반하여 상기 오리지널 이미지의 유형을 결정하는 단계를 포함하는, 암호화된 이미지를 압축하기 위한 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 단계 (d)는,
    (d-1) 공용 직교 행렬을 이용하여 상기 일라스틱 파트에 대한 직교 변환을 수행함으로써 변환 계수들을 획득하는 단계; 및
    (d-2) 상기 선택된 파라미터에 따라 각각의 변환 계수를 양자화하는 단계를 포함하는, 암호화된 이미지를 압축하기 위한 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 단계 (d-1)은,
    [수학식 3]
    Figure 112016027597315-pat00032
    에 의해 수행되고,
    상기에서
    Figure 112016027597315-pat00033
    은 일라스틱 파트를 나타내고, H는 상기 공용 직교 행렬을 나타내며, N은 상기 각 암호화된 블록의 벡터의 길이이고, α는 시스템 파라미터이며,
    Figure 112016027597315-pat00034
    은 변환 계수들을 나타내고,
    상기 단계 (d-2)는,
    [수학식 4]
    Figure 112016027597315-pat00035
    에 의해 수행되며,
    상기에서 Δ는 양자화 스텝을 나타내고, M은 시스템 파라미터를 나타내며, mod는 나머지를 반환하는 mod 연산을 나타내고, round는 가장 근접한 정수를 획득하는 round 연산을 나타내며, sk는 양자화된 결과값을 나타내는, 암호화된 이미지를 압축하기 위한 방법.
  4. 삭제
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 단계 (a-4)는,
    상기 평균제곱오차가 소정값보다 큰 경우, 상기 오리지널 이미지의 유형을 텍스쳐(texture) 이미지로 결정하고,
    상기 평균제곱오차가 소정값 이하인 경우, 상기 오리지널 이미지의 유형을 비텍스쳐(non-texture) 이미지로 결정하는 단계를 포함하는, 암호화된 이미지를 압축하기 위한 방법.
  6. (a) 오리지널 이미지의 유형을 결정하는 단계;
    (b) 상기 오리지널 이미지에 대한 각각의 암호화된 블록을 리지드 파트(rigid part)와 일라스틱 파트(elastic part)로 분할하는 단계;
    (c) 상기 오리지널 이미지의 유형에 기반하여 상기 일라스틱 파트의 각 블록을 압축하기 위한 파라미터를 적응적으로 선택하는 단계; 및
    (d) 상기 선택된 파라미터에 따라 상기 일라스틱 파트의 각 블록을 압축하는 단계를 포함하고,
    상기 단계 (b)의 상기 오리지널 이미지에 대한 각각의 암호화된 블록은,
    (b-1) 상기 오리지널 이미지를 동일한 크기를 갖는 복수의 블록들로 분할하는 단계;
    (b-2) 키 유도 함수(KDF: Key Derivation Function)에 의해 발생된 키에 따라 상기 복수의 블록들의 위치를 치환하는 단계; 및
    (b-3) 상기 키 유도 함수에 의해 발생된 키에 따라 각 블록 내의 픽셀들의 위치를 치환하는 단계에 의해 생성되는, 암호화된 이미지를 압축하기 위한 방법.
  7. 오리지널 이미지의 이미지 유형을 결정하기 위한 이미지 유형 결정부;
    상기 오리지널 이미지에 대한 각각의 암호화된 블록을 리지드 파트(rigid part)와 일라스틱 파트(elastic part)로 분할하기 위한 분할부;
    상기 오리지널 이미지의 유형에 기반하여 적응적으로 양자화 스텝을 생성하기 위한 양자화 스텝 생성부; 및
    상기 양자화 스텝 생성부에서 출력되는 양자화 스텝에 따라 상기 일라스틱 파트를 압축하기 위한 압축부를 포함하고,
    상기 이미지 유형 결정부는,
    상기 오리지널 이미지를 다운샘플링하는 동작;
    상기 다운샘플링된 이미지에 최근접 이웃 보간을 적용하는 동작;
    상기 오리지널 이미지와 상기 보간된 이미지에 기반하여 평균제곱오차를 계산하는 동작; 및
    상기 평균제곱오차에 기반하여 상기 오리지널 이미지의 유형을 결정하는 동작을 수행함으로써, 상기 오리지널 이미지의 이미지 유형을 결정하는, 암호화된 이미지를 압축하기 위한 장치.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 압축부는,
    (e-1) 공용 직교 행렬을 이용하여 상기 일라스틱 파트에 대한 직교 변환을 수행함으로써 변환 계수들을 획득하는 동작; 및
    (e-2) 상기 선택된 양자화 스텝에 따라 각각의 변환 계수를 양자화하는 동작을 수행하는, 암호화된 이미지를 압축하기 위한 장치.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 동작 (e-1)은,
    [수학식 3]
    Figure 112016027597315-pat00036
    에 의해 수행되고,
    상기에서
    Figure 112016027597315-pat00037
    은 일라스틱 파트를 나타내고, H는 상기 공용 직교 행렬을 나타내며, N은 상기 각 암호화된 블록의 벡터의 길이이고, α는 시스템 파라미터이며,
    Figure 112016027597315-pat00038
    은 변환 계수들을 나타내고,
    상기 동작 (e-2)는,
    [수학식 4]
    Figure 112016027597315-pat00039
    에 의해 수행되며,
    상기에서 Δ는 양자화 스텝을 나타내고, M은 시스템 파라미터를 나타내며, mod는 나머지를 반환하는 mod 연산을 나타내고, round는 가장 근접한 정수를 획득하는 round 연산을 나타내며, sk는 양자화된 결과값을 나타내는, 암호화된 이미지를 압축하기 위한 장치.
  10. 삭제
  11. 청구항 7에 있어서,
    상기 평균제곱오차에 기반하여 상기 오리지널 이미지의 유형을 결정하는 동작은,
    상기 평균제곱오차가 소정값보다 큰 경우, 상기 오리지널 이미지의 유형을 텍스쳐(texture) 이미지로 결정하고,
    상기 평균제곱오차가 소정값 이하인 경우, 상기 오리지널 이미지의 유형을 비텍스쳐(non-texture) 이미지로 결정하는 동작을 포함하는, 암호화된 이미지를 압축하기 위한 장치.
  12. 오리지널 이미지의 이미지 유형을 결정하기 위한 이미지 유형 결정부;
    상기 오리지널 이미지에 대한 각각의 암호화된 블록을 리지드 파트(rigid part)와 일라스틱 파트(elastic part)로 분할하기 위한 분할부;
    상기 오리지널 이미지의 유형에 기반하여 적응적으로 양자화 스텝을 생성하기 위한 양자화 스텝 생성부;
    상기 양자화 스텝 생성부에서 출력되는 양자화 스텝에 따라 상기 일라스틱 파트를 압축하기 위한 압축부; 및
    상기 오리지널 이미지를 암호화하고 상기 암호화된 이미지를 상기 분할부에 제공하는 암호화부를 포함하고,
    상기 암호화부는,
    상기 오리지널 이미지를 동일한 크기를 갖는 복수의 블록들로 분할하는 동작;
    키 유도 함수(KDF: Key Derivation Function)에 의해 발생된 키에 따라 상기 복수의 블록들의 위치를 치환하는 동작; 및
    상기 키 유도 함수에 의해 발생된 키에 따라 각 블록 내의 픽셀들의 위치를 치환하는 동작을 수행하여 상기 오리지널 이미지에 대한 각각의 암호화된 블록을 생성하는, 암호화된 이미지를 압축하기 위한 장치.
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190133363A (ko) * 2018-05-23 2019-12-03 세종대학교산학협력단 워터마크 기반의 이미지 무결성 검증 방법 및 장치
KR102371391B1 (ko) * 2021-04-07 2022-03-08 (주)아이엠시티 Ai 활용 차량 번호판 인식 시스템 및 이를 위한 동작 방법
KR20220091039A (ko) * 2020-12-23 2022-06-30 한국과학기술연구원 자세 인식 기반의 영상 초상권 보호 방법 및 장치
CN115330890A (zh) * 2022-05-26 2022-11-11 中国人民解放军国防科技大学 基于全局调整和稳定块条件的秘密图像分享方法和系统
CN117077187A (zh) * 2023-10-18 2023-11-17 江西财经大学 一种多级视觉隐私保护方法、系统、设备及存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Xinpeng Zhang "Lossy Compression and Iterative Reconstruction for Encrypted Image", IEEE Trans. on Information forensics and security, vol.6,No.1, March 2011.
Xinpeng Zhang et al."Compressing Encrypted Images with Auxiliary Information", IEEE transactions on multimedia, 16.5 (2014): 1327-1336, 2014.12.31.

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190133363A (ko) * 2018-05-23 2019-12-03 세종대학교산학협력단 워터마크 기반의 이미지 무결성 검증 방법 및 장치
KR102637177B1 (ko) * 2018-05-23 2024-02-14 세종대학교산학협력단 워터마크 기반의 이미지 무결성 검증 방법 및 장치
US11915336B2 (en) 2018-05-23 2024-02-27 Industry-Academia Cooperation Group Of Sejong University Method and device for watermark-based image integrity verification
KR20220091039A (ko) * 2020-12-23 2022-06-30 한국과학기술연구원 자세 인식 기반의 영상 초상권 보호 방법 및 장치
KR102531287B1 (ko) * 2020-12-23 2023-05-12 한국과학기술연구원 자세 인식 기반의 영상 초상권 보호 방법 및 장치
KR102371391B1 (ko) * 2021-04-07 2022-03-08 (주)아이엠시티 Ai 활용 차량 번호판 인식 시스템 및 이를 위한 동작 방법
CN115330890A (zh) * 2022-05-26 2022-11-11 中国人民解放军国防科技大学 基于全局调整和稳定块条件的秘密图像分享方法和系统
CN115330890B (zh) * 2022-05-26 2023-12-12 中国人民解放军国防科技大学 基于全局调整和稳定块条件的秘密图像分享方法和系统
CN117077187A (zh) * 2023-10-18 2023-11-17 江西财经大学 一种多级视觉隐私保护方法、系统、设备及存储介质
CN117077187B (zh) * 2023-10-18 2024-01-09 江西财经大学 一种多级视觉隐私保护方法、系统、设备及存储介质

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Li et al. Survey on JPEG compatible joint image compression and encryption algorithms
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Elkamchouchi et al. New video encryption schemes based on chaotic maps
Chuman et al. Image manipulation specifications on social networking services for encryption-then-compression systems
Dolati et al. A selective encryption for H. 264/AVC videos based on scrambling
Patel et al. A hybrid DST-SBPNRM approach for compressed video steganography
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