qr コードを用いたウェーブレット変換 による 電子透かし
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QR コードを用いたウェーブレット変換 による 電子透かし. 木下研究室 ２０１００２７０７ 匂坂直樹. 背景. 電子 透かしによる著作権情報の保護に関する様々な研究が行われて いる 従来研究では、ウェーブレット変換により求まった低周波 成分（ LL 領域）に QR コードを透かし情報と して分散し埋め込む 提案 がされていた。 しかし LL 成分への埋め込みでは元画像の劣化が避けられない。また、埋め込み情報を分散させても検出が難しくなってしまう. 目的. ２回ウェーブレット変換を行い中間領域へ埋め込むことでより画像劣化の少ないかつ耐久性を持った電子透かしを実現する. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
QR コードを用いたウェーブレット変換による電子透かし木下研究室２０１００２７０７匂坂直樹
背景• 電子透かしによる著作権情報の保護に関する様々な研究が行われている• 従来研究では、ウェーブレット変換により求まった低周波成分（ LL 領域）に QR コードを透かし情報として分散し埋め込む提案がされていた。• しかし LL 成分への埋め込みでは元画像の劣化が避けられない。また、埋め込み情報を分散させても検出が難しくなってしまう
目的２回ウェーブレット変換を行い中間領域へ埋め込むことでより画像劣化の少ないかつ耐久性を持った電子透かしを実現する
各領域の特性（電子透かし）低周波領域・・・画像劣化：大 透かしの耐久性：高
高周波領域・・・画像劣化：小 透かしの耐久性：低
中間周波領域・・・画像劣化：中 透かしの耐久性：中
中間領域への埋め込みでは画像は劣化してしまい透かし情報も劣化してしまう、そこで透かし情報に QR コードを用いる
QR コードの透かしとしての利点透かし入り画像
透かし検出
・コーナー検出技術や誤り訂正によって、 QRコードが劣化しても情報を読み取ることが出来る・ QR コードは２値画像なので埋め込みの際、画像データとしての情報量が少ない
劣化して検出
透かしの耐久性の問題をカバー
QR コードの透かしとしての利点透かし入り画像
透かし検出
・コーナー検出技術や誤り訂正によって、 QRコードが劣化しても情報を読み取ることが出来る・ QR コードは２値画像なので埋め込みの際、画像データとしての情報量が少ない
劣化して検出
画像劣化の問題をカバー
提案方式１．二回ウェーブレット変換
２．量子化
３．透かし情報の処理
４．透かしの埋め込み
５．逆ウェーブレット変換
６．検出
使用する画像
埋め込み画像Lena 512*512
透かし画像[ sagisaka naoki 201002707 ]誤り訂正 15%
１．二回ウェーブレット変換ウェーブレット変換した画像の低周波領域を更にウェーブレット変換をすることで中間領域（ＨＨ２成分）を得る
１ . 二回ウェーブレット変換２．量子化
３．透かし情報の処理４．透かしの埋め込み
５．逆ウェーブレット変換６．検出
２．量子化ウェーブレット変換により求まった、ウェーブレット係数を定数倍し小数点以下切り捨てを行う量子化係数１００ならば以下の通り
0.825629 0.753947 0.848119 0.621435 0.6149980.549718 0.578221 0.498653 0.286712 0.2158920.417346 0.481724 0.318723 0.293756 0.0713460.395665 0.394879 0.124378 0.099734 0.0723410.218451 0.282465 0.081345 0.077733 0.079625
82 75 84 62 6154 57 49 28 2141 48 31 29 739 39 12 9 721 28 8 7 7
ウェーブレット係数 量子化後
１．二回ウェーブレット変換２．量子化
３．透かし情報の処理４．透かしの埋め込み
５．逆ウェーブレット変換６．検出
実験は量子化係数２５６で行った
３．透かし情報の処理QR コードは白と黒の２値画像なのでそれぞれのビットを定める黒→ビットを０とする白→ビットを１とする
0000000000000000001111111111100000110000001110000011000000111000001100000011100000111111111110000000000000000000
１．二回ウェーブレット変換２．量子化
３．透かし情報の処理４．透かしの埋め込み
５．逆ウェーブレット変換６．検出
４．透かしの埋め込み量子化した HH2 成分の２進数の下位 k 番目対して透かしビットが１（白）ならば k=1 変更透かしビットが０（黒）ならば k=0 変更を行うことで透かしを埋め込む、以下 k=1 ならば
HH2 成分 QR コード 透かし入り HH2 成分12 14 28 23 2514 25 52 36 6415 26 64 103 8915 73 74 125 10916 75 87 128 157
0 0 0 0 00 1 1 1 00 1 0 1 00 1 1 1 00 0 0 0 0
12 14 28 24 2414 25 53 37 6414 27 64 103 8816 73 73 125 11016 76 86 128 156
１．二回ウェーブレット変換２．量子化
３．透かし情報の処理４．透かしの埋め込み
５．逆ウェーブレット変換６．検出
実験は埋め込み位置下位 4bit （ K=4 ）にて行った
５．逆ウェーブレット変換逆量子化を行い、二回逆ウェーブレット変換を行うことで透かし入り画像の完成となる 原画像 透かし入り画像
１．二回ウェーブレット変換２．量子化
３．透かし情報の処理４．透かしの埋め込み
５．逆ウェーブレット変換６．検出
６．検出透かし入り画像
K番目＝１→白
検出透かし情報
１．二回ウェーブレット変換２．量子化
３．透かし情報の処理４．透かしの埋め込み
５．逆ウェーブレット変換６．検出
二回ウェーブレット変換
12 14 28 23 2514 25 52 36 6415 26 64 103 8915 73 74 125 10916 75 87 128 157
HH2 摘出量子化
K番目＝０→黒
結果（領域ごと）各領域へ処理を行い埋め込み画像の PSNR, 透かし情報の読み取りの可否、誤り率を測定した
LL2 HL2 LH2 HH2 LL HHPSNR 3.03 24.2 26.01 29.88 3.00 29.87読み取り × × × ○ × ○誤り率 49.21 53.88 53.82 1.82 50.09 1.47
領域特性
（量子化係数２５６、ｋ＝４）透かし入り画像 透かし入り画像抽出画像、検出不可 抽出画像、検出可
lena mandrill hibiscus boat peppers-bw
HH 29.75 30.00 29.70 29.74 29.87HH2 29.77 30.04 29.75 29.84 29.77
結果（画像ごと）Lena 以外の画像で同様の実験を行った
領域 画像
mandrill hibiscus boat Peppers-bw（量子化係数１２８、ｋ＝３）
・全ての画像が HH2 の方が画質が良くなるわけではなかった
耐久性評価（ LPF ）透かし入り画像へ LPH を掛け透かしの検出
下位６bit
下位５bit
下位４bit
下位３bit
下位２bit
下位１bit
HH2 誤り率 21.71 22.32 23.14 24.66 28.27 34.22
HH 誤り率 53.52 53.44 53.12 52.64 52.08 52.56（量子化係数１２８）
位置特性
LPF 後の画像 HH から検出 HH2 から検出
耐久性評価（ LPF ）透かし入り画像へ LPH を掛け透かしの検出
下位６bit
下位５bit
下位４bit
下位３bit
下位２bit
下位１bit
HH2 誤り率 21.71 22.32 23.14 24.66 28.27 34.22
HH 誤り率 53.52 53.44 53.12 52.64 52.08 52.56（量子化係数１２８）
位置特性
しかし、下位５ bit 以上への埋め込みでは埋め込み位置が高過ぎて画像の方が劣化してしまった
読み取り可 読み取り不可
まとめ今回二回ウェーブレット変換をし HH2 成分へ QRコードを埋め込む提案をした結果・ PSNR は全てではないが HH2 の方が優れていた・ HH2 領域への埋め込みにより HH 領域よりも透かしの耐久性おいて優れる電子透かしとなった
課題• 実用性のある耐久性を持った QR コードを使った電子透かしの提案• 最適な量子化係数、埋め込み位置を求めるアルゴリズム• ハードコピーしても透かしが消えない電子透かしアルゴリズムの検討
ご清聴ありがとうござました