KR20090090196A - 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 ｊｐｅｇ2000스테가노그라피 장치 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 JPEG2000 스테가노그라피에 관한 것으로, 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 JPEG2000 스테가노그라피 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
본 발명은 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 JPEG2000 스테가노그라피 장치에 있어서, 이미지 데이터를 부호화하여 비트 스트림을 생성하는 이미지 부호화부와, 이미지 부호화부로부터 생성된 비트 스트림을 입력으로 받고, 각 코드블록에 대하여 메시지 삽입시 발생할 수 있는 코드블록 노이즈 분산의 변화를 산출하며, 레이어의 순서를 산출하는 코드블록 예측부와, 코드블록 예측부에 의해 산출된 결과값을 입력으로 받고, 그 입력받은 결과값을 이용하여 순서 가중치를 산출하는 순서 가중치 산출부와, 순서 가중치 산출부에서 산출한 순서 가중치에 따라 메시지를 삽입 또는 추출하는 메시지 처리부와, 이미지 부호화부, 코드블록 예측부, 순서 가중치 산출부 및 메시지 처리부를 중앙제어하는 제어부; 를 포함한다.
상기와 같은 본 발명은 코드블록 노이즈 분산의 변화를 예측하고, 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 효과가 있다.
JPEG2000, 스테가노그라피, 스테거낼리시스

Description

코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 ＪＰＥＧ2000 스테가노그라피 장치 및 그 방법{JPEG2000 Steganography Apparatus for minimizing the changes of code-block noise variances and methode threrefor}
본 발명은 JPEG2000 스테가노그라피에 관한 것으로, 보다 상세하게는 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 JPEG2000 스테가노그라피 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
JPEG2000은 차세대 이미지 압축 포맷으로 JPEG에 비하여 우수한 압축률과 화질을 제공할 수 있다. JPEG2000은 JPEG보다 우수한 성능을 가지지만, 상대적으로 복잡한 코딩 구조를 가지기 때문에 JPEG2000을 커버 오브젝트로 사용하는 스테가노그라피와 이에 대한 스테거낼리시스의 연구는 아직 시작단계에 있다고 할 수 있다.
종래, JPEG2000 스테가노그라피에 관한 기술은 대한민국 공개특허 제2008-0008686호 '제이펙이천용 워터마킹' 이외에 다수 출원 및 공개된 상태이다.
상기 종래기술은, JPEG2000압축기를 이루는 웨이블릿변환 방법과 양자화된 중간주파수의 웨이블릿계수의 영역에 워터마크를 삽입하는 워터마크 삽입부로 이루어진 것을 특징으로 한다.
그러나, 종래기술은 양자화된 계수를 이용하여 메시지를 삽입하는 경우 압축률 제어 과정에서 메시지가 손실되는 문제점이 있다.
또한, 2002년에 발행된 논문, H. Noda, J.Spaulding, M. N. Shirazi, and E. Kawaguchi, "Application of Bit-Plane Decomposition Steganography to JPEG2000 Encoded Images," IEEE Signal Processing Letters, vol. 9(12), 2002, pp.410-413.에 게재된 바와 같이, 커버 이미지를 압축하고, 이를 다시 압축 해제하여 얻은 DWT계수들에 메시지를 삽입하고 다시 압축한다. 하지만 이 기법은 메시지 삽입 후에 무손실 압축으로 최종 스트림을 생성하여야 하므로 최초의 이미지 사이즈보다 더 커지게 되는 문제점이 있다.
또한, Su가 제안한 레이지-모드(Lazy-mode) 스테가노그라피는 2003년에 발행된 논문, P.-C. Su and C.-C. Jay Juo, "Steganography in JPEG2000 Compressed Images," IEEE Trans. on Consumer Electronics, Vol. 49(4), 2003, pp.824-832.에 게재된 바와 같이, JPEG2000에서는 하위 플레인들에 속하는 비트들이 균일분포를 따르기 때문에 엔트로피 코딩으로 비트 스트림 단축의 효과를 거의 볼 수 없으므로, 복잡도 감소와 속도 향상을 위해, 상위 4개의 비트 플레인을 엔트로피 코딩하고, 나머지 하위 비트 플레인의 SPP와 MRP를 거치는 비트는 raw코딩하여 정보손실을 피할 수 있으면서 높은 메시지 삽입용량을 제공한다.
그러나, 상기 레이지-모드 스테가노그라피는 메시지 삽입으로 변경되는 MRP 스트림에 의해 코드블록의 노이즈가 증가하는 것에 착안하여 2006년에 발행된 논문, S. Tan, J. Huang, Z.Yang, and Y. Q. Shi, "Steganalysis of JPEG2000 Lazy- Mode Steganography Using the Hilbert-Huang Transform Based Sequential Analysis," Proc. of Int. Conf. on image Processing, 2006, pp. 101-104.에 게재된 바와 같이, Hilbert-Huang 변환(HHT) 기반의 스테거낼리시스에 의해 탐지되는 문제점이 있다.
본 발명의 목적은, 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 각 코드블록에 대하여 메시지 삽입시 발생할 수 있는 코드블록 노이즈 분산의 변화를 예측하고, 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 JPEG200 스테가노그라피 장치를 제공함에 있다.
그리고 본 발명의 다른 목적은, 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하도록 메시지를 삽입하여 HHT기반 스테거낼리시스에 의한 탐지를 방지하는 JPEG2000 스테가노그라피 장치를 제공함에도 있다.
본 발명은 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 JPEG2000 스테가노그라피 장치에 있어서, 이미지 데이터를 부호화하여 비트 스트림을 생성하는 이미지 부호화부; 상기 이미지 부호화부로부터 생성된 비트 스트림을 입력으로 받고, 각 코드블록에 대하여 메시지 삽입시 발생할 수 있는 코드블록 노이즈 분산의 변화를 산출하며, 레이어의 순서를 산출하는 코드블록 예측부; 상기 코드블록 예측부에 의해 산출된 결과값을 입력으로 받고, 그 입력받은 결과값을 이용하여 순서 가중치를 산출하는 순서 가중치 산출부; 상기 순서 가중치 산출부에서 산출한 순서 가중치에 따라 메시지를 삽입 또는 추출하는 메시지 처리부; 및 상기 이미지 부호화부, 코드블록 예측부, 순서 가중치 산출부 및 메시지 처리부를 중앙제어하는 제어부; 를 포함한다.
한편, 본 발명은 스테가노그라피 방법에 있어서, (a) 제어부가 이미지 부호화부를 통해 이미지 데이터를 부호화하여 비트 스트림을 생성하는 단계; (b) 상기 제어부가 생성된 비트 스트림을 코드블록 예측부로 입력시키고, 코드블록 예측부를 통해 각 코드블록에 대하여 코드블록 분산, 코드블록 노이즈 분산, 및 레이어의 순서값을 산출하는 단계; (c) 상기 제어부가 산출된 코드블록 분산, 코드블록 노이즈 분산 및 레이어 순서값을 순서 가중치 산출부를 통해 순서 가중치를 산출하는 단계; 및 (d) 상기 제어부가 산출된 순서 가중치를 이용하여 비트 스트림에 메시지를 삽입하거나 또는 메시지가 삽입된 비트 스트림에서 메시지를 추출하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기와 같은 본 발명은 코드블록 노이즈 분산의 변화를 예측하고, 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하도록 메시지를 삽입하여 HHT기반 스테거낼리시스에 의한 탐지를 방지하는 효과가 있다.
그리고, 본 발명은 메시지 삽입 후의 영상 화질의 저하를 방지하는 효과가 있다.
본 발명의 특징 및 이점들은 첨부도면에 의거한 다음의 상세한 설명으로 더욱 명백해질 것이다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 발명자가 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적 절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에 관련된 공지 기능 및 그 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는, 그 구체적인 설명을 생략하였음에 유의해야 할 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세하게 설명한다.
본 발명의 일실시예에 따른 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 JPEG2000 스테가노그라피 장치에 관하여 도 1 및 도 8을 참조하여 설명하면 다음과 같다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 JPEG2000 스테가노그라피 장치에 관한 개략적인 블록도이다.
본 발명의 일실시예에 따른 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 JPEG2000 스테가노그라피 장치는 도 1에 도시된 바와 같이, 이미지 부호화부(100), 코드블록 예측부(200), 순서 가중치 산출부(300), 메시지 처리부(400) 및 제어부(500)를 포함한다.
우선, 이미지 부호화부(100)는 이미지 데이터를 부호화하여 비트 스트림을 생성하는 기능을 수행하는 것으로서, 원본 이미지로부터 색 공간 좌표의 변환을 하여 각 색성분 신호를 출력하는 색 좌표 변환모듈(101), 색 좌표 변환모듈로부터 입력되는 각 색성분 신호에 대하여, 복수의 구형(矩形) 영역으로 분할하는 영역 분할모듈(102), 영역 분할모듈에 의해 분할된 구형 영역을 2차원의 웨이블렛 변환을 수행하여 변환 계수를 생성하는 이산 웨이블렛 변환모듈(103), 이산 웨이블렛 변환모 듈에 의해 생성된 변환 계수를 기설정된 양자화 스텝 사이즈로 양자화하는 양자화모듈(104), 양자화된 변환 계수를 산술 부호화하기 위한 모델링을 하는 모델링모듈(105), 모델링모듈의 출력신호를 산술 부호화하는 산술부호화 모듈(106), 산술부호화 모듈로부터 출력신호를 입력받아 비트 스트림을 생성하는 비트 스트림모듈(107)을 포함한다.
색 좌표 변환모듈(101)은 원본 이미지의 RGB신호를 색 공간 좌표의 변환을 수행하여 각 색성분 신호를 출력한다. 본 실시예에 따른 색 좌표 변환모듈(101)은 압축 효율을 높이기 위하여 RGB(red, green, blue) 3가지 색으로 표현되는 이미지를 서로 상관관계가 적은 YCbCr 색상 성분으로 변환하여 각 색성분 신호를 출력한다.
또한, 영역 분할모듈(102)은 색 좌표 변환모듈(101)로부터 입력되는 각 색성분 신호에 대하여, 복수의 구형 영역으로 분할한다. 여기서, 복수의 구형 영역은 각 색성분 신호별로 분할된 일정한 크기의 타일(tile)이다.
또한, 이산 웨이블렛 변환모듈(103)은 영역 분할모듈(102)에 의해 분할된 구형 영역을 2차원의 웨이블렛(Discrete Wavelet Transform:DWT)변환을 수행하여 변환 계수를 생성한다.
여기서, 본 실시예에 따른 이산 웨이블렛 변환모듈(103)은 1개의 구형 영역을 1개의 이미지로 간주하여 2차원의 웨이블렛 변환을 실시하고, 복수의 서브밴드로 대역 분할한다. 이때, 2차원의 웨이블렛 변환은 저역 통과 필터와 고역 통과 필터를 이용하여 일차원의 웨이블렛 변환의 조합으로서 실현된다. 즉, 수평방향의 일 차원 웨이블렛 변환을 라인마다 순차적으로 행하는 처리와 수직 방향의 일차원 웨이블렛 변환을 열마다 순차적으로 행하는 처리이다.
그리고 이산 웨이블렛 변환모듈(103)을 통해 생성된 변환 계수는 저역 성분을 L, 고역 성분을 H로 하고, 주 주사 방향의 변환을 1 문자째, 부 주사 방향의 변환을 2 문자째로 표현함으로써, LL, HL, LH, HH로 표현되고 이들 대역분할된 성분은 서브밴드라고 한다.
또한, 양자화모듈(104)은 이산 웨이블렛 변환모듈(103)에 의해 생성된 변환 계수를 기설정된 양자화 스텝 사이즈로 양자화한다. 본 실시예에 따른 양자화모듈(104)은 서브밴드마다 설정된 양자화 스텝 사이즈에 의해 웨이블렛 변환 계수를 양자화한다.
또한, 모델링모듈(105)은 양자화모듈(104)에 의해 양자화된 변환 계수를 산술 부호화하기 위한 모델링을 수행한다. 본 실시예에 따른 각 서브밴드의 웨이블렛 변환 계수를 코드블록이라고 하는 고정 사이즈의 영역으로 분할한 후, 각각의 코드블록을 비트 플레인으로 변환하고, 비트 플레인을 3가지 부호화 패스인 중요도 전파 패스(Significance Propagation Pass:이하, 'SPP'), 크기 정제 패스(Magnitude Refinement Pass:이하, 'MRP'), 클린업 패스(CleanUp Pass:이하, 'CUP')로 분할하고, 각각의 부호화 패스마다 산술 부호화하기 위한 모델링을 수행하며, 비트 스트림모듈에서 비트 스트림을 생성하기 위한 절단점 정보들을 모델링한다.
또한, 산술부호화 모듈(106)은 모델링모듈(105)의 출력인 비트 플레인에서, 상위 4개 비트를 엔트로피(entropy) 코딩하고, 나머지 하위 4개 비트를 로우(raw) 코딩하는 산술 부호화를 수행한다.
본 실시예에 따른 산술부호화 모듈(106)은 비트 스트림의 크기를 줄이기 위하여, 산술 부호화를 수행한다. 여기서, 하위 비트 플레인의 경우, 비트(bit)분포가 거의 랜덤한 형태이므로, 엔트로피 코딩을 통하여 비트 스트림의 크기를 줄이기가 어렵다. 즉, 비트 스트림의 크기를 줄이는 효과를 거의 가질 수 없는 하위 비트 플레인들을 엔트로피 코딩하지 않고 원 부호화(raw-coding)하게 된다. 다시 말해, 도 2에 도시된 바와 같이, 하위 비트 플레인인 LSB는 0011 그대로 코딩된다.
그리고 비트 스트림모듈(107)은 산술부호화 모듈(106)로부터 출력신호를 입력받아 비트 스트림을 생성한다. 본 실시예에 따른 비트 스트림모듈(107)은 산술부호화 모듈(106)의 출력신호를 레이어(layer)에 할당한 이후, 제시된 목표(target) 비트율을 달성하기 위하여 적절한 절단점 이후, 레이어를 삭제하고 최종 비트 스트림을 생성한다.
여기서, 비트 스트림모듈(107)에 대해 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
도 3에 도시된 바와 같이, 6개 코드블록의 값들이 5개 레이어에 할당된 예를 보여주는데, 세로 방향으로 패스들을 다 합친 것이 해당 블록의 전체코드이다. 본 발명에 따른 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 JPEG2000 스테가노그라피 장치의 비트 스트림모듈은 산술부호화 모듈을 거친 패스들을 지정한 압축률을 달성하면서 화질의 저하가 최소로 하는 절단점을 찾아 각 레이어에 할당하기 위하여 "압축후 비트율-왜곡 최적화"를 수행한다.
여기서, 목표 비트율에서 전체 왜곡을 최소화는 라그랑지 연산을 이용한 다 음의 수학식1의 방정식을 최소화하는 것과 같다.
Figure 112008012745337-PAT00001
여기서,
Figure 112008012745337-PAT00002
과
Figure 112008012745337-PAT00003
은 각각 절단점 ni에서 i번째 코드블록의 코드 바이트 수와 평균 제곱 오차로 표시되는 왜곡을 나타낸다. 그리고 절단점 ni에서 비율-왜곡 기울기는 다음의 수학식2로 나타낸다.
Figure 112008012745337-PAT00004
즉, ni가 증가하면 절단점은 MSB에서 LSB로 내려가게 되고, 기울기 값은
Figure 112008012745337-PAT00005
가 점차 작아지므로 자연스럽게 단조 감소한다. 즉, 라그랑지 곱셈 기술을 이용하면 최적화된 절단점을 선택할 수 있으며, 이 절단점은 비율 제한에서 얻어진 상수 λ값과 크거나 같은 기울기를 갖는 모든 코딩 패스를 포함하게 된다.
다음으로, 코드블록 예측부(200)는 저정밀 코드블록 분산모듈(201), 저정밀 코드블록 노이즈 분산모듈(202) 및 레이어 순서 산출모듈(203)을 포함하여, 이미지 부호화부(100)로부터 생성된 비트 스트림을 입력으로 받고, 각 코드블록에 대하여 메시지 삽입시 발생할 수 있는 코드블록 노이즈 분산의 변화를 산출하며, 이미지 품질에 영향을 덜 주는 방향으로 배치되도록 레이어 순서를 산출하는 기능을 수행 한다.
저정밀 코드블록 분산모듈(201)은 비트 플레인의 상위 4개 비트를 이용하여 저정밀 코드블록의 분산(LPV: Low Precision code-block Variance)을 산출하는 기능을 수행한다. 여기서, 도 2에 도시된 바와 같이, 픽셀(pixel)값들이 존재한다면, 124, 50, 81, 185 등 4개의 값을 이용하여 코드블록의 분산을 산출하게 된다. 이때, 엔트로피 코딩(entropy-coding)되는 상위 4개 비트를 제외하고, 원 부호화(raw-coding)되는 하위 비트들에 메시지를 삽입하므로 입력할 때의 값과 메시지를 삽입한 후의 값이 변하게 된다. 즉, 송신자와 수신자가 동일한 값을 구할 수 없고, 이로 인해 메시지를 삽입하는 순서와 추출하는 순서가 변하게 된다. 따라서, 본 발명의 일실시예에 따른 저정밀 코드블록 분산모듈(201)은 메시지 삽입이 되지 않는 상위 4개 비트만을 이용하여 저정밀 코드블록의 분산(LPV)을 산출한다.
본 실시예에 따른 저정밀 코드블록 분산모듈(201)에 대하여 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
저정밀 코드블록 분산모듈(201)은 비트 플레인의 상위 4개 비트의 값을 이용하여 코드블록의 분산을 구하는 것으로, 이때 코드블록의 분산은 평균과의 차이를 제곱한 값에 대한 평균값이다.
이때, 저정밀 코드블록 분산을 구할 때는 전체 픽셀값이 아닌 상위 4개 비트를 이용하여 수학식3에 나타낸 바와 같이 코드블록의 분산을 구하게 된다.
V(X)=E{p(x,y)-E(X)}2
여기서, x,y는 코드블록 내의 픽셀값이고, E(X)는 코드블록 내 픽셀값들의 평균이다.
또한, 저정밀 코드블록 노이즈 분산모듈(202)은 상술한 저정밀 코드블록 분산모듈(201)과 같이, 비트 플레인의 상위 4개 비트를 이용하여 저정밀 코드블록의 노이즈 분산(LPNV: Low Precision code-block Noise Variance)를 산출하는 기능을 수행한다. 여기서, 저정밀 코드블록 노이즈 분산은 코드블록 내에 노이즈가 얼마나 삽입되어 있는지를 나타낸다.
본 실시예에 따른 저정밀 코드블록 노이즈 분산모듈(202)에 대하여 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
저정밀 코드블록 노이즈 분산모듈(202)은 비트 플레인의 상위 4개 비트의 값을 이용하여 저정밀 코드블록의 노이즈 분산을 구하는 것으로, 우선 이미지에 대한 노이즈의 영향을 줄이기 위하여, y(m,n)을 원본 이미지라 하고, m(0 ≤ m ≤ image height - 1)과 n(0 ≤ n ≤ image width - 1)을 각 픽셀의 2D 위치라 하면, 이미지의 수직 방향으로의 차분을 다음의 수학식4와 같이 나타낸다.
Figure 112008012745337-PAT00006
다음으로 수평방향으로도 같은 방법으로 차분을 다음의 수학식5과 같이 나타 낸다.
Figure 112008012745337-PAT00007
즉, 본 실시예에 따른 저정밀 코드블록 노이즈 분산모듈(202)은 도 4의 원본 이미지에 수학식4와 수학식5를 차례대로 수행한 결과, 도 5에 도시된 바와 같이 이미지에 대한 노이즈의 영향을 감소시킨다.
다음으로, 블록의 크기(L×L window(block))를 설정하고, 이미지를 탐색한 다음 각 픽셀의 지역 표준 편차 σ'(m,n:블록의 좌표)를 이용하여 이를 히스토그램h(k)으로 생성한다. 여기서, 본 실시예에 따른 저정밀 코드블록 노이즈 분산모듈(202)은 블록의 크기 설정에서 L=3으로 설정하고, 생성된 히스토그램에서 평균인 k2을 바로 노이즈 분산 σ2 w으로 추정한다.
여기서, 히스토그램을 계산하는 식은 다음의 수학식6에 나타낸 바와 같다.
Figure 112008012745337-PAT00008
이때, α는 지역 표준 편차에 대한 가중치인데 여기서는 1로 계산된다.
다음으로, 히스토그램을 계산한 이후에는 오류를 수정하여 정확한 노이즈 분 산을 구하기 위해, 이미지 픽셀 데이터의 특성을 이용해서 히스토그램h(k)를 반복적(3번 내지 5번)으로 보정하여 저정밀 코드블록 노이즈 분산을 산출한다.
다시 말해, 본 실시예에 따른 코드블록 예측부(200)의 저정밀 코드블록 분산모듈과 저정밀 코드블록 노이즈 분산모듈은 도 2에 도시된 원래 픽셀값(124, 50, 81, 185)가 아닌 상위 4개 비트만을 고려한 픽셀값(112, 48, 80, 176)을 이용하여 저정밀 코드블록 분산과 저정밀 코드블록 노이즈 분산을 산출한다.
그리고, 레이어 순서 산출모듈(203)은 이미지 부호화부(100)에 의해 원 부호화(raw-coding)되어 생성된 비트 스트림에 메시지를 삽입시, 코드블록별 중요도에 따라 이미지 품질에 영향을 덜 주는 방향으로 배치되도록 레이어(layer) 순서값을 산출하는 기능을 수행한다.
JPEG2000에서는 생성된 코드블록별 중요도에 따라 메시지가 레이어에 나누어 배치되는데, 이때 높은 우선순위를 가지는 레이어가 우선적으로 전송된다. 다시 말해, 우선순위가 높은 레이어는 이미지 품질에 큰 영향을 미치는 부분이고, 우선순위가 낮은 레이어일수록 상대적으로 이미지 품질에 영향을 미치지 않는 부분이다.
본 실시예에 따른 코드블록 예측부(200)에 대해 설명하면 다음과 같다.
메시지 삽입은 곧 노이즈를 첨가하는 효과와 같으므로, 원래 값들이 비슷했던 영역에서는 노이즈 분산이 증가할 것이고, 값들의 차이가 심한 영역에서는 오히려 노이즈 분산이 감소할 수도 있다. 또한 같은 크기의 영역에 같은 비율의 메시지를 삽입하더라도 각 영역의 특성에 따라 노이즈 분산의 증감폭은 차이가 난다. 이점을 이용해 노이즈 분산의 변동이 되도록 작게 일어나는 영역을 찾아서 메시지를 삽입한다면, 코드블록의 노이즈 분산 시퀀스의 변동을 줄일 수 있고, 종래기술에 따른 HHT기반 스테거낼리시스에 의해 메시지가 삽입된 스테고 이미지에서 메시지 탐지를 방지한다.
여기서, 노이즈 분산은 지역 분산을 기초로 추정된다. 분산은 평균과의 거리를 제곱한 값에 대한 평균으로 계산하므로, 약간의 노이즈 첨가로 인해 이 값이 더욱 커지는 경우는 원래부터 코드블록 내의 값들이 평균과 상당히 차이 났던 영역에 가능하다. 이때 각 코드블록의 분산이 메시지 삽입 후의 노이즈 분산과 비슷한 형태이므로, 코드블록 내의 분산이 큰 지역이 메시지 삽입 후에 노이즈 분산의 변동폭이 커지게 된다. 따라서, 노이즈 분산의 변동폭을 최소화하기 위해서는 이런 부분들이 메시지 삽입시 낮은 우선순위를 가지게 할 필요가 있다. 하지만 메시지를 삽입함으로서 코드블록의 분산이 변하게 되고, 이는 수신자 측에서 처음에 메시지를 넣은 것과 다른 순서로 메시지를 추출하므로, 단순히 각 코드블록의 분산을 계산한 다음 역순으로 메시지를 삽입할 순 없다.
따라서, 본 실시예에 따른 코드블록 예측부(200)는 노이즈 분산 증감폭이 작아지는 코드블록을 예측하여 메시지 삽입 과정에 미치는 영향을 최소화하는 효과가 있다.
도 6 내지 도 8을 참조하여 저정밀 코드블록 분산(LPV)을 설명하면 다음과 같다. 도 6에 도시된 원본 이미지와 스테고 이미지의 코드블록 분산차이와 도 7에 도시된 저정밀 코드블록 분산(LPV)를 비교해보면, 노이즈 분산 차이가 큰 부분에서 저정밀 코드블록 분산(LPV)값도 크게 되므로, 각 코드블록의 저정밀 코드블록 분산 에 따라 메시지 삽입 우선순위를 정한다면 메시지 삽입 후의 노이즈 분산의 변동을 효과적으로 예측할 수 있다.
또한 지역분산의 히스토그램을 통해 노이즈 분산을 추정하므로, 저정밀 코드블록 분산(LPV)값이 크다는 것은 곧 큰 값을 가지는 지역 분산이 많다는 의미이다. 즉, 노이즈 분산이 급격하게 증가하는 코드블록을 저정밀 코드블록 분산(LPV)로 예측할 수 있다면, 저정밀 코드블록 노이즈 분산(LPNV)도 고려할 수 있다. 도 6에 도시된 원본 이미지와 스테고 이미지의 코드블록 분산차이와 도 8에 도시된 저정밀 코드블록 노이즈 분산(LPNV)를 비교해보면, 저정밀 코드블록 분산(LPV) 때보다는 상관관계가 다소 떨어지지만 저정밀 코드블록 노이즈분산(LPNV)이 큰 코드블록에서는 노이즈 분산의 변동폭 역시 크다는 것을 알 수 있다.
또한, 순서 가중치 산출부(300)는 코드블록 예측부(200)에 의해 산출된 저정밀 코드블록 분산(LPV)값, 저정밀 코드블록 노이즈 분산(LPNV)값 및 레이어 순서값을 입력받고, 그 입력받은 저정밀 코드블록 분산값, 저정밀 코드블록 노이즈 분산값 및 레이어 순서값을 이용하여 순서 가중치를 산출하는 기능을 수행한다.
여기서, 순서 가중치(PWV:Position Weight Value)는 다음의 수학식7에 나타난 바와 같다.
PWV = α·LPV + β·LPNV + γ·Layer_No
여기서, α, β, γ는 각각 저정밀 코드블록 분산(LPV), 저정밀 코드블록 노이즈 분산(LPNV), 레이어 순서값(Layer_No)에 대한 가중치이다. 이때, 저정밀 코드 블록 분산(LPV), 저정밀 코드블록 노이즈 분산(LPNV), 레이어 순서값(Layer_No)값들이 차이가 나기 때문에, 균일한 크기로 적용하기 위하여 가중치를 부여한다.
이와 같이, 계산한 순서 가중치가 작은 비트 스트림에 메시지를 삽입함으로써, 코드블록 노이즈 분산을 최소화하여 종래기술에 따른 HHT기반 스테거낼리시스에 의한 탐지를 방지하는 효과가 있다.
본 실시예에 따른 저정밀 코드블록 분산(LPV)와 저정밀 코드블록 노이즈 분산(LPNV)는 코드블록의 노이즈 분산 변동폭의 크기를 예측하는 기준이다. 하지만, 이미지 부호화부(100)의 이산 웨이블렛 변환에서 LL 서브밴드가 공간 영역의 정보를 포함하고 있는 것을 미루어볼 때, 저정밀 코드블록 분산(LPV)와 저정밀 코드블록 노이즈분산(LPNV)가 작은 코드블록은 곧 픽셀 값의 변화가 많지 않은 영역을 나타내므로, 이 부분에 메시지를 삽입한다면 눈에 띄게 화질이 떨어지게 된다. 따라서, 본 발명의 일실시예에 따른 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 JPEG2000 스테가노그라피 장치는 메시지 삽입이 화질에 미치는 영향을 고려하기 위한 요소로 레이어(layer) 정보를 이용한다.
또한, 본 실시예에 따른 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 JPEG2000 스테가노그라피 장치는 상위 4개 비트 플레인을 제외한 하위 비트 플레인에 대해서 원 부호화(raw-coding)하고, 원 부호화된 비트 스트림 중, MRP 부호화 패스에서만 메시지가 삽입되기 때문에 이보다 상위 비트 플레인의 값은 메시지 삽입으로 변하지 않는다. 따라서, 상위 4개 비트 플레인을 이용하여 산출한 저정밀 코드블록 분산(LPV)과 저정밀 코드블록 노이즈 분산(LPNV)과 레이어(layer) 정보를 이용하여 코드블록의 순서를 결정한다면, 수신자 측에서도 정확히 같은 순서로 다시 원래의 메시지를 추출하는 효과가 있다.
다음으로, 메시지 처리부(400)는 순서 가중치 산출부(300)에서 산출한 순서 가중치에 따라 메시지를 삽입 또는 추출하는 기능을 수행한다.
그리고, 제어부(500)는 이미지 부호화부(100), 코드블록 예측부(200), 순서 가중치 산출부(300) 및 메시지 처리부(400)를 제어하는 기능을 수행한다.
한편, 본 발명의 일실시예에 따른 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 JPEG2000 스테가노그라피 장치를 이용하는 방법(이하, '스테가노그라피 방법')에 관하여 도 9 내지 도 11을 참조하여 설명하면 다음과 같다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 스테가노그라피 방법에 관한 전체적인 흐름도이고,
도 9에 도시된 바와 같이, 제어부(500)는 이미지 부호화부(100)를 통해 이미지 데이터를 부호화하여 비트 스트림을 생성한다(S2).
다음으로 제어부(500)는 생성된 비트 스트림을 코드블록 예측부(200)로 입력시키고, 코드블록 예측부(200)를 통해 각 코드블록에 대하여 메시지 삽입시 발생할 수 있는 코드블록 분산, 코드블록 노이즈 분산을 산출하고, 레이어의 순서를 산출한다(S4).
다음으로 제어부(500)는 순서 가중치 산출부(300)를 통해 코드블록 예측부(200)의 산출 결과값을 이용하여 순서 가중치를 산출한다(S6).
그리고 제어부(500)는 메시지 처리부(400)를 통해 순서 가중치 산출부(300) 의 순서 가중치를 이용하여 비트 스트림에 메시지를 삽입 또는 메시지가 삽입된 비트 스트림에서 메시지를 추출한다(S8).
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 비트 스트림 생성과정에 대하여 도 10을 참조하여 상세히 살펴본다.
도 10에 도시된 바와 같이, 제어부(500)는 이미지 부호화부의 색 좌표 변환모듈을 통해 원본 이미지로부터 색 공간 좌표의 변환을 하여 각 색성분 신호를 출력한다(S12).
다음으로 제어부(500)는 이미지 부호화부의 영역 분할모듈을 통해 색 좌표 변환모듈의 각 색성분 신호를 복수의 구형 영역으로 분할한다(S14).
다음으로 제어부(500)는 이미지 부호화부의 영역 분할모듈에 의해 분할된 구형 영역을 이산 웨이블렛 변환모듈을 통해 웨이블렛 변환 계수를 생성한다(S16).
다음으로 제어부(500)는 이미지 부호화부의 이산 웨이블렛 변환모듈에 의해 생성된 변환 계수를 양자화모듈을 통해 기설정된 양자화 스텝 사이즈로 양자화한다(S18).
다음으로 제어부(500)는 이미지 부호화부의 양자화모듈에 의해 양자화된 변환 계수를 모델링모듈을 통해 산술 부호화하기 위한 모델링을 수행한다(S20).
여기서, 제 S20 단계의 모델링은, 웨이블렛 변환 계수를 코드블록이라고 하는 고정 사이즈의 영역으로 분할한 후, 각각의 코드블록을 비트 플레인으로 변환하고, 비트 플레인을 3가지 부호화 패스인 중요도 전파 패스(Significance Propagation Pass:SPP), 크기 정제 패스(Magnitude Refinement Pass:MRP), 클린업 패스(CleanUp Pass:CUP)로 분할하고, 각각의 부호화 패스마다 산술 부호화하기 위한 모델링을 수행한다.
다음으로 제어부(500)는 이미지 부호화부의 모델링모듈의 출력신호를 산술부호화 모듈을 통해 산술 부호화한다(S22). 여기서, 제 S22 단계는 모델링모듈의 출력신호 중, 상위 4개의 비트 플레인을 엔트로피 코딩하고, 나머지 하위 비트 플레인을 로우 코딩하여 산술 부호화한다.
그리고 제어부(500)는 산술부호화 모듈의 출력신호를 이용하여 비트 스트림모듈을 통해 비트 스트림을 생성한다(S24). 여기서, 제 S24 단계에서, 비트 스트림모듈(107)은 산술부호화 모듈(106)의 출력신호를 레이어(layer)에 할당한 이후, 제시된 타겟(target) 비트율을 달성하기 위하여 적절한 절단점 이후, 레이어를 삭제하고 최종 비트 스트림을 생성한다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 저정밀 코드블록 분산, 저정밀 코드블록 노이즈 분산 및 레이어 순서 산출과정에 대하여 도 11을 참조하여 상세히 살펴본다.
제어부(500)는 코드블록 예측부의 저정밀 코드블록 분산모듈을 통해 비트 플레인의 상위 4개 비트를 이용하여 저정밀 코드블록 분산을 산출한다(S32).
다음으로 제어부(500)는 코드블록 예측부의 저정밀 코드블록 노이즈 분산모듈을 통해 비트 플레인의 상위 4개 비트를 이용하여 저정밀 코드블록 노이즈 분산을 산출한다(S34).
그리고 제어부(500)는 코드블록 예측부의 레이어 순서 산출모듈을 통해 이미 지 부호화부에 의해 생성된 비트 스트림에 메시지를 삽입시, 배치되는 레이어 순서값을 산출한다(S36).
그리고, 본 발명의 일실시예에 따른 저정밀 코드블록 노이즈 분산 산출과정에 대하여 도 12를 참조하여 상세히 살펴본다.
제어부(500)는 코드블록 예측부의 저정밀 코드블록 노이즈 분산모듈을 통해 비트 플레인의 상위 4개 비트를 이용하여 이미지에 대한 노이즈의 영향을 감소시킨다(S42).
다음으로 제어부(500)는 코드블록 예측부의 저정밀 코드블록 노이즈 분산모듈을 통해 각 픽셀의 지역 표준 편차를 이용하여 히스토그램을 생성한다(S44).
그리고 제어부(500)는 코드블록 예측부의 저정밀 코드블록 노이즈 분산모듈을 통해 생성한 히스토그램을 이용하여 저정밀 코드블록 노이즈 분산을 산출한다(S46).
한편, 본 발명의 일실시예에 따른 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 JPEG2000 스테가노그라피 장치를 실험한 결과는 다음과 같다.
실험은 미국자연자원보호청(NRCS:Natural Resources Conservation Service)에서 제공하는 2024개의 TIFF이미지와 코닥(Kodak)에서 제공하는 24개의 이미지를 사용하였고, 모든 이미지들은 512×512 픽셀로 변환된 후, 32×32 픽셀 코드블록/0.5bpp/4-level DWT/4 quality layer의 조건으로 하였다. 또한, 코드블록 노이즈 분산을 계산하기 위한 변수들의 계수값은 각각 α=1.0, β=0.1, γ=-10.0으로 결정하였다.
본 발명의 일실시예에 따른 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 JPEG2000 스테가노그라피 장치의 성능을 평가하기 위하여, 2006년에 발행된 논문, S. Tan, J. Huang, Z.Yang, and Y. Q. Shi, "Steganalysis of JPEG2000 Lazy-Mode Steganography Using the Hilbert-Huang Transform Based Sequential Analysis," Proc. of Int. Conf. on image Processing, 2006, pp. 101-104.에 게재된 기술(이하, 'RE'로 칭함)과, Su가 제안한 레이지-모드(Lazy-mode) 스테가노그라피는 2003년에 발행된 논문, P.-C. Su and C.-C. Jay Juo, "Steganography in JPEG2000 Compressed Images," IEEE Trans. on Consumer Electronics, Vol. 49(4), 2003, pp.824-832.에 게재된 기술(이하, 'BE'로 칭함)과 비교를 수행하였다.
먼저 원본 이미지의 노이즈 분산 시퀀스(NVc)와 스테고 이미지의 노이즈 분산 시퀀스(NVs)의 차이(MSE:Mean Square Error)를 다음의 수학식8을 이용하여 분석하였다.
σ2 ms = E[|NVc(χ)- NVs(χ)|2]
원본 이미지의 노이즈 분산 시퀀스와 스테고 이미지의 노이즈 분산 시퀀스의 차이(이하, 'MSE'로 칭함)가 0에 가까울수록 원본 시퀀스와의 차이가 없는 것이며, 클수록 차이가 심해짐을 뜻한다. 다음의 표 1에 메시지 삽입률(ER:embedding ratio)에 대해 원본 이미지와 스테고 이미지의 코드블록 노이즈 분산에 대해 MSE를 비교한 결과를 정리하였다. 본 발명의 일실시예에 따른 코드블록 노이즈 분산의 변 화를 최소화하는 JPEG2000 스테가노그라피 장치에 의한 평균과 분산이 가장 작으므로 코드 블록 노이즈 분산의 증가를 파악하여 스테고 여부를 판별하는 스테거낼리시스에 의한 메시지 탐지에 대해 안전하다고 할 수 있다.
Figure 112008012745337-PAT00009
또한, 각 이미지의 다양한 특성으로 인하여 노이즈 분산의 시퀀스에 대하여, 2006년에 발행된 논문, S. Tan, J. Huang, Z.Yang, and Y. Q. Shi, "Steganalysis of JPEG2000 Lazy-Mode Steganography Using the Hilbert-Huang Transform Based Sequential Analysis," Proc. of Int. Conf. on image Processing, 2006, pp. 101-104.에 게재된 HHT(Hilbert-Huang Transform)기반 스테거낼리시스에 의한 HHT변환에 따른 제1 및 제2 단일성분신호(IMF:Intrinsic Mode Functions)의 진폭은 이미지에 따라 큰 차이를 보인다. 이때, 종래기술에 따른 HHT기반 스테거낼리시스는 메시지 삽입 후에 원본 이미지와 스테고 이미지의 HHT변환 차이를 이용해 탐지를 시도하므로, 이러한 차이를 효과적으로 줄인다면 HHT기반 스테거낼리시스에 의한 탐지를 방지할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 JPEG2000 스테가노그라피 장치에 관한 개략적인 블록도.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 비트 플레인을 나타낸 도면.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따라 코드블록의 값들이 레이어에 할당된 예시도.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 원본 이미지 도면.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 이미지에 대한 노이즈의 영향을 감소시킨 결과를 나타낸 도면.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 원본 이미지와 스테고 이미지의 코드블록 분산차이를 나타낸 그래프.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 저정밀 코드블록 분산을 나타낸 그래프.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 저정밀 코드블록 노이즈 분산을 나타낸 그래프.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 스테가노그라피 방법에 관한 전체적인 흐름도.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 비트 스트림 생성과정에 대한 상세한 흐름도.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 코드블록 분산, 코드블록 노이즈 분산 및 레이어 순서 산출과정에 대한 상세한 흐름도.
도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 코드블록 노이즈 분산 산출과정에 대한 상세한 흐름도.
<도면 부호에 대한 설명>
100 : 이미지 부호화부 101 : 색 좌표 변환모듈
102 : 영역 분할모듈 103 : 이산 웨이블렛 변환모듈
104 : 양자화모듈 105 : 모델링모듈
106 : 산술부호화 모듈 107 : 비트 스트림모듈
200 : 코드블록 예측부 201 : 저정밀 코드블록 분산모듈
202 : 저정밀 코드블록 노이즈 분산모듈
203 : 레이어 순서 산출모듈 300 : 순서 가중치 산출부
400 : 메시지 처리부 500 : 제어부

Claims (11)

  1. 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 JPEG2000 스테가노그라피 장치에 있어서,
    이미지 데이터를 부호화하여 비트 스트림을 생성하는 이미지 부호화부;
    상기 이미지 부호화부로부터 생성된 비트 스트림을 입력으로 받고, 각 코드블록에 대하여 저정밀 코드블록 분산 및 저정밀 코드블록 노이즈 분산을 산출하며, 레이어의 순서를 산출하는 코드블록 예측부;
    상기 코드블록 예측부에 의해 산출된 결과값을 입력으로 받고, 그 입력받은 결과값을 이용하여 순서 가중치를 산출하는 순서 가중치 산출부;
    상기 순서 가중치 산출부에서 산출한 순서 가중치에 따라 상기 비트 스트림에 메시지를 삽입 또는 추출하는 메시지 처리부; 및
    상기 이미지 부호화부, 코드블록 예측부, 순서 가중치 산출부 및 메시지 처리부를 중앙제어하는 제어부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 JPEG2000 스테가노그라피 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 이미지 부호화부는,
    원본 이미지로부터 색 공간 좌표의 변환을 하여 각 색성분 신호를 출력하는 색 좌표 변환모듈;
    상기 색 좌표 변환모듈의 각 색성분 신호를 복수의 구형 영역으로 분할하는 영역 분할모듈;
    상기 영역 분할모듈에 의해 분할된 구형 영역을 2차원의 웨이블렛 변환하여 변환 계수를 생성하는 이산 웨이블렛 변환모듈;
    상기 이산 웨이블렛 변환모듈에 의해 생성된 변환 계수를 기설정된 양자화 스텝 사이즈로 양자화하는 양자화모듈;
    상기 양자화모듈을 통해 양자화된 변환 계수를 산술 부호화하기 위한 모델링을 하는 모델링모듈;
    상기 모델링모듈의 출력신호를 산출 부호화하는 산술부호화 모듈; 및
    상기 산술부호화 모듈로부터 출력신호를 입력받아 비트 스트림을 생성하는 비트 스트림모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 JPEG2000 스테가노그라피 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 모델링모듈은,
    상기 이산 웨이블렛 변환모듈의 변환 계수를 코드블록으로 분할한 후, 각각의 코드블록을 비트 플레인으로 변환하며, 상기 비트 플레인을 부호화 패스로 분할하고, 각각의 부호화 패스마다 산술 부호화하기 위한 모델링을 하는 것을 특징으로 하는 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 JPEG2000 스테가노그라피 장치.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 산술부호화 모듈은,
    상기 모델링모듈의 출력신호 중, 상위 4개의 비트 플레인을 엔트로피 코딩하고, 나머지 하위 비트 플레인을 로우 코딩하는 것을 특징으로 하는 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 JPEG2000 스테가노그라피 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 코드블록 예측부는,
    비트 플레인의 상위 4개 비트를 이용하여 저정밀 코드블록의 분산을 산출하는 저정밀 코드블록 분산모듈;
    비트 플레인의 상위 4개 비트를 이용하여 저정밀 코드블록의 노이즈 분산을 산출하는 저정밀 코드블록 노이즈 분산모듈; 및
    상기 이미지 부호화부에 의해 생성된 비트 스트림에 메시지를 삽입시, 배치되는 레이어 순서값을 산출하는 레이어 순서 산출모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 JPEG2000 스테가노그라피 장치.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 순서 가중치 산출부는,
    상기 코드블록 예측부를 통해 산출된 저정밀 코드블록 분산값, 저정밀 코드블록 노이즈 분산값 및 레이어 순서값을 입력받고, 그 입력받은 저정밀 코드블록 분산값, 저정밀 코드블록 노이즈 분산값 및 레이어 순서값을 이용하여 순서 가중치를 산출하는 것을 특징으로 하는 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 JPEG2000 스테가노그라피 장치.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 저정밀 코드블록 노이즈 분산모듈은,
    상기 비트 플레인의 상위 4개 비트를 이용하여 이미지에 대한 노이즈의 영향을 감소시키고, 각 픽셀의 지역 표준 편차를 이용하여 히스토그램을 생성하며, 생성된 히스토그램을 이용하여 저정밀 코드블록 노이즈 분산을 산출하는 것을 특징으로 하는 코드블록 노이즈 분산의 변화를 최소화하는 JPEG2000 스테가노그라피 장치.
  8. 스테가노그라피 방법에 있어서,
    (a) 제어부가 이미지 부호화부를 통해 이미지 데이터를 부호화하여 비트 스트림을 생성하는 단계;
    (b) 상기 제어부가 생성된 비트 스트림을 코드블록 예측부로 입력시키고, 코드블록 예측부를 통해 각 코드블록에 대하여 코드블록 분산, 코드블록 노이즈 분산, 및 레이어의 순서값을 산출하는 단계;
    (c) 상기 제어부가 산출된 코드블록 분산, 코드블록 노이즈 분산 및 레이어 순서값을 순서 가중치 산출부를 통해 순서 가중치를 산출하는 단계; 및
    (d) 상기 제어부가 산출된 순서 가중치를 이용하여 비트 스트림에 메시지를 삽입하거나 또는 메시지가 삽입된 비트 스트림에서 메시지를 추출하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 스테가노그라피 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 제 (a) 단계는,
    (a-1) 상기 제어부가 상기 이미지 부호화부의 색 좌표 변환모듈을 통해 원본 이미지로부터 색 공간 좌표의 변환을 하여 각 색성분 신호를 출력하는 단계;
    (a-2) 상기 제어부가 상기 이미지 부호화부의 영역 분할모듈을 통해 색 좌표 변환모듈의 각 색성분 신호를 복수의 구형 영역으로 분할하는 단계;
    (a-3) 상기 제어부가 분할된 구형 영역을 이산 웨이블렛 변환모듈을 통해 웨이블렛 변환 계수를 생성하는 단계;
    (a-4) 상기 제어부가 상기 이산 웨이블렛 변환모듈에 의해 생성된 변환 계수를 양자화모듈을 통해 기설정된 양자화 스텝 사이즈로 양자화하는 단계;
    (a-5) 상기 제어부가 상기 양자화모듈에 의해 양자화된 변환 계수를 모델링모듈을 통해 산술 부호화하기 위한 모델링을 수행하는 단계;
    (a-6) 상기 제어부가 산술 부호화모듈을 통해 상기 모델링모듈의 출력신호 중, 비트 플레인의 상위 4개 비트를 엔트로피 코딩하고, 나머지 하위 비트를 로우 코딩하는 단계; 및
    (a-7) 상기 제어부가 비트 스트림모듈을 통해 상기 산술부호화 모듈의 출력 신호를 이용하여 비트 스트림을 생성하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 스테가노그라피 방법.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 제 (b) 단계는,
    (b-1) 상기 제어부가 상기 코드블록 예측부의 저정밀 코드블록 분산모듈을 통해 비트 플레인의 상위 4개 비트를 이용하여 저정밀 코드블록 분산을 산출하는 단계;
    (b-2) 상기 제어부가 상기 코드블록 예측부의 저정밀 코드블록 노이즈 분산모듈을 통해 비트 플레인의 상위 4개 비트를 이용하여 저정밀 코드블록 노이즈 분산을 산출하는 단계; 및
    (b-3) 상기 제어부가 상기 코드블록 예측부의 레이어 순서 산출모듈을 통해 이미지 부호화부에 의해 생성된 비트 스트림에 메시지를 삽입시, 배치되는 레이어 순서값을 산출하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 스테가노그라피 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 (b-2) 단계는,
    (b-2-1) 상기 제어부가 상기 저정밀 코드블록 노이즈 분산모듈을 통해 비트 플레인의 상위 4개 비트를 이용하여 이미지에 대한 노이즈의 영향을 감소시키는 단계;
    (b-2-2) 상기 제어부가 상기 저정밀 코드블록 노이즈 분산모듈을 통해 각 픽셀의 지역 표준 편차를 이용하여 히스토그램을 생성하는 단계; 및
    (b-2-3) 상기 제어부가 상기 저정밀 코드블록 노이즈 분산모듈을 통해 생성된 히스토그램을 이용하여 저정밀 코드블록 노이즈 분산을 산출하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 스테가노그라피 방법.
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