[논문]컬러 영상의 RGB 화소 최대차분 기반 보간법을 이용한 정보은닉 기법

이준호; 김평한; 정기현; 유기영

doi:10.9717/kmms.2017.20.4.629

컬러 영상의 RGB 화소 최대차분 기반 보간법을 이용한 정보은닉 기법
Information Hiding Method based on Interpolation using Max Difference of RGB Pixel for Color Images 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.20 no.4, 2017년, pp.629 - 639

이준호 (The 6th R&D Institute, Agency for Defense Development) , 김평한 (Dept. of Computer Science and Engineering, Kyungpook National University) , 정기현 (Dept. of Cyber Security, Kyungil University) , 유기영 (Dept. of Computer Science and Engineering, Kyungpook National University)

Abstract ▼ AI-Helper

Interpolation based information hiding methods are widely used to get information security. Conventional interpolation methods use the neighboring pixel value and simple calculation like average to embed secret bit stream into the image. But these information hiding methods are not appropriate to color images like military images because the characteristics of military images are not considered and these methods are restricted in grayscale images. In this paper, the new information hiding method based on interpolation using RGB pixel values of color image is proposed and the effectiveness is analyzed through experiments.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

Table 10에서 LSB-3/ 2/ 1은 영상에 비밀정보를 삽입하는 최하위 비트 수를 의미하며, LSB-3이 최대인 3비트에 비밀을 삽입한 결과이다. LSB 기법 적용시 원복 복원이 불가한 비가역(irreversible) 기법이므로 절대적 비교가 불가하지만, 기법 적용 후 효과의 경향을 비교하고자 한다. 위 표의 결과에서 삽입 되는 비트가 줄어들수록 삽입용량은 감소하지만 PSNR은 증가하는 경향을 보인다.
본 논문에서는 단일 색상의 군사 영상에 적용하였던 기존 연구[1,2]로 부터 컬러인 군사 영상에 적용 가능하고, 원본 영상의 컬러 복원이 가능한 RGB 화소 최대차분 기반 보간법을 이용한 정보은닉 기법을 제안하고자 한다. 본 논문은 다음과 같이 구성된다.
새로운 보간법 기반 정보보호 기법을 제안하기에 앞서 대표적인 보간법 기반의 정보보호 기법을 살펴 보고자 한다.
제안한 정보은닉 기법은 기존 보간법 기반 정보은닉 기법이 그레이스케일과 같은 단일 색상의 영상에 적용되었던 것과 달리, 컬러 영상에 적용하기 위해 제안되었다. 그레이스케일 영상에 적용되던 기존 기법의 적용 결과와 본 논문에서 제안한 기법 적용 결과는 동일한 수준에서 커버 영상과 스테고 영상이 생성되지 않으므로 바로 비교하는 것은 불가능하다.

제안 방법

Fig. 1의 군사 영상과 Fig. 5 일반 영상의 컬러영상에 대해 R, G, B 영상으로 분리하여 R, G, B 평면으로 분리 시 특성을 분석하였다.
또한, R, G, B 평면의 화소값 평균을 이용하여 삽입 가능한 비밀 정보량을 계산하므로 비밀 삽입과 추출, 영상 복원 시 계산이 복잡하지 않고 용이하다. 더하여, 본 논문에서 제안한 정보은닉 기법을 군사영상과 일반 영상에 적용시 최적의 비밀 삽입용량과 PSNR을 확보할 수 있는 삽입 정보량을 식별하였다.
본 논문에서 컬러 영상의 R, G, B 화소값 기반 보간법을 이용한 정보은닉 기법을 제안하고, 제안한 정보은닉 기법을 군사영상과 일반 영상에 적용한 후효과를 실험을 통해 분석하였다.
컬러 영상은 R, G, B 값에 의해 정의되므로 R, G, B 평면으로 분리되고 각 평면은 화소값에 의해 정의된다. 본 절에서는 컬러인 군사영상과 일반영상을 R, G, B 영상으로 분리하여 각 영상의 화소값 분포 등의 특성을 분석한다. Fig.
값에 따라 결정된다. 비밀 삽입 후 화소값의 초과(overflow) 를 방지하기 위해 최대 화소값인 255와 I_xy 의 차이인 화소 최대차분(max. difference)만큼 비밀정보를 삽입한다. 제안한 정보은닉 기법을 ‘RGB 화소 최대차분 기반 보간법’이라고 명명하였다.
Lena 영상은 G와 B 평면 영상의 삽입용량과 PSNR은 유사하고, R 평면 영상은 삽입용량은 높지만 PSNR은 낮다. 제안한 정보은닉 기법은 하나의 영상에 대해 삽입할 비밀 정보 비트 열(L_xy -k)을 조정하면서 삽입용량과PSNR을 계산하였다. 제안한 기법의 PSNR이 30dB 이상이 되는 L_xy -3에 대해 NMI와 비교 시 waterfall은 삽입용량이 높고 Lena는 유사하다.
제안한 컬러영상의 R, G, B 평면의 화소값 기반 보간법을 이용한 정보은닉 기법을 적용한 실험결과를 분석하고자 한다. 결과 비교를 위해 군사영상과 일반영상은 동일한 512×512 크기로 조정 후 실험을 수행하였다.
커버 영상 행렬에서 컬러영상의 화소에 대한 R, G, B 값이 분포하므로, 이 값들을 유지하면 원본 컬러영상의 복원이 가능하고, 빈 위치에 비밀정보를 삽입하는 것이 본 논문에서 제안하는 컬러영상의 RGB 화소값을 이용한 보간법의 아이디어이다. Table 5의커버 영상에서 값이 없는 경우 화소값의 급격한 변화로 인해 영상의 왜곡이 발생할 수 있으므로, r_xy 과 g_xy , b_xy 값의 평균값인 I_xy 를 계산하여 최종 커버 영상을 생성한다.

대상 데이터

본 절에서는 컬러인 군사영상과 일반영상을 R, G, B 영상으로 분리하여 각 영상의 화소값 분포 등의 특성을 분석한다. Fig. 1의 군사영상에서 waterfall과 MAS, 레이더비디오는 검은색과 녹색으로 구성되어 유사한 컬러특성을 가지므로, waterfall 영상과 적외선 영상을 분석대상으로 선택하였다. 비교를 위한 일반영상은 Lena 영상을 선택하였다.
결과 비교를 위해 군사영상과 일반영상은 동일한 512×512 크기로 조정 후 실험을 수행하였다.
1의 군사영상에서 waterfall과 MAS, 레이더비디오는 검은색과 녹색으로 구성되어 유사한 컬러특성을 가지므로, waterfall 영상과 적외선 영상을 분석대상으로 선택하였다. 비교를 위한 일반영상은 Lena 영상을 선택하였다.

데이터처리

제안한 정보은닉 기법 적용 결과를 기존 보간법과 비교하여 특징을 분석하기 위해 기존 기법 중 제안 기법과 동일한 평균값을 이용하며 보간법의 기본이 되는 NMI를 컬러인 waterfall과 Lena에 적용 후 결과를 비교하였다. 기존 보간법 기반 기법은 컬러 영상을 R, G, B 평면 영상으로 분리 후 각 영상에 적용되므로 적용 효과는 각 영상 별로 계산된다.

성능/효과

NMI와 용이한 비교를 삽입용량과 PSNR의 평균을 취한 후 제안 보간법의 L_xy -3과 비교하면 PSNR은 모두 30dB 이상으로 양호하고, 삽입용량은 waterfall인 경우 제안한 보간법이 약 3배 높고 Lena는 유사하다. 제안한 기법을 군사영상에 적용 시 기존 보간법인 NMI 대비 우수하다.
제안한 정보은닉 기법은 기존 보간법 기반 정보은닉 기법이 그레이스케일과 같은 단일 색상의 영상에 적용되었던 것과 달리, 컬러 영상에 적용하기 위해 제안되었다. 그레이스케일 영상에 적용되던 기존 기법의 적용 결과와 본 논문에서 제안한 기법 적용 결과는 동일한 수준에서 커버 영상과 스테고 영상이 생성되지 않으므로 바로 비교하는 것은 불가능하다. 기존 기법은 컬러영상에 적용 시 3개의 영상이 생성 되는 반면 제안한 정보은닉 기법은 하나의 영상이 생성되므로 적용 후 스테고 영상의 수량이 상이하여 결과의 직접 비교가 불가하다.
본 논문에서 제안한 컬러영상의 RGB 화소값 기반 보간법은 컬러영상을 R, G, B 평면으로 분리하지 않고 적용되므로 커버 영상과 스테고 영상이 하나의 영상으로 생성되고, 비밀 삽입 후 스테고 영상은 그레이스케일 영상과 동일한 특성을 가진다. 이러한 스테고 영상은 흑백 영상의 특성을 나타내므로, 사용된 컬러로부터 군사영상의 특성 및 종류를 파악할 수없지만 영상에 비밀정보의 삽입과 원복 컬러 영상의 복원이 가능한 장점을 가진다.
제안한 기법이 적용된 Table 9의 결과는 삽입된 비밀정보 추출 후 원본 복원이 가능한 가역(reversible) 정보은닉 기법에 대한 결과이다. 비밀 삽입 비트 감소에 따른 결과를 Table 10의 결과와 비교 시삽입용량은 1비트 감소할 때 약 6,000비트 감소되고, PSNR도 약 6dB 씩 증가되므로 감소되는 양이 상대적으로 작다.
비밀정보 삽입 후 PSNR이 30dB 이상인 경우 원본 영상과 스테고 영상의 차이가 시각적으로 인지되지 않으므로 PSNR 증대를 위해 비밀 삽입 비트를 한 비트씩 줄여서 실험을 수행한 결과이며, 이 경우 삽입용량은 줄어들지만 PSNR은 증대됨을 확인하였다.
LSB 기법 적용시 원복 복원이 불가한 비가역(irreversible) 기법이므로 절대적 비교가 불가하지만, 기법 적용 후 효과의 경향을 비교하고자 한다. 위 표의 결과에서 삽입 되는 비트가 줄어들수록 삽입용량은 감소하지만 PSNR은 증가하는 경향을 보인다. 삽입용량은 비트 감소에 따라 약 260,000비트 감소되며, PSNR은 약 7dB 증가된다.
제안한 기법의 PSNR이 30dB 이상이 되는 L_xy -3에 대해 NMI와 비교 시 waterfall은 삽입용량이 높고 Lena는 유사하다. 제안 기법은 waterfall과 Lena에 대해 삽입용량과 PSNR이 유사하지만, NMI는 waterfall과 Lena에 대한 결과의 차이가 크다.
-3과 비교하면 PSNR은 모두 30dB 이상으로 양호하고, 삽입용량은 waterfall인 경우 제안한 보간법이 약 3배 높고 Lena는 유사하다. 제안한 기법을 군사영상에 적용 시 기존 보간법인 NMI 대비 우수하다.
제안한 정보은닉 기법은 하나의 영상에 대해 삽입할 비밀 정보 비트 열(L_xy -k)을 조정하면서 삽입용량과PSNR을 계산하였다. 제안한 기법의 PSNR이 30dB 이상이 되는 L_xy -3에 대해 NMI와 비교 시 waterfall은 삽입용량이 높고 Lena는 유사하다. 제안 기법은 waterfall과 Lena에 대해 삽입용량과 PSNR이 유사하지만, NMI는 waterfall과 Lena에 대한 결과의 차이가 크다.
제안한 정보은닉 기법이 기존 기법인 NMI 대비 영상에 따른 성능의 변화가 적고, 영상의 품질도 우수하며 삽입용량도 높다. 제안한 정보은닉 기법은 계산 부하 측면에서 이므로 낮은 계산 부하로 실시간 처리가 요구되는 고속 통신 환경에 적용 가능하고, 하나의 영상만 전송되므로 통신망 부하가 낮아 대용량 영상의 통신에도 적용 가능하다.
제안한 정보은닉 기법은 식 (2)의 L_xy 에서 3비트를 줄여서 비밀을 삽입하는 것이 높은 삽입용량을 유지하면서 우수한 화질을 확보할 수 있는 최적의 삽입 정보량임을 알 수 있다.
제안한 정보은닉 기법이 기존 기법인 NMI 대비 영상에 따른 성능의 변화가 적고, 영상의 품질도 우수하며 삽입용량도 높다. 제안한 정보은닉 기법은 계산 부하 측면에서 이므로 낮은 계산 부하로 실시간 처리가 요구되는 고속 통신 환경에 적용 가능하고, 하나의 영상만 전송되므로 통신망 부하가 낮아 대용량 영상의 통신에도 적용 가능하다.
-4보다 약 65,000비트 높고, PSNR은 35dB 이상이다. 즉, 비밀정보의 삽입용량은 증가되면서 시각적으로 왜곡을 인지할 수 없는 스테고 영상의 생성이 가능하며, 삽입할 비밀정보 비트를 줄이더라도 군사영상의 삽입용량이 일반영상 대비 높다.

후속연구

향후 군사영상의 스테고 영상에 대한 화질 향상을 통해 일반영상 대비 높은 삽입용량을 유지하면서 최대 삽입정보량 적용 시 PSNR도 높일 수 있는 연구를 수행할 계획이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	전투체계의 표적의 탐지 및 추적 단계에서 어떤 센서들이 이용되는가?	함정 전투체계는 함정에 탑재된 각종 센서들을 이용하여 표적을 탐지 및 추적하고, 함포와 유도무기 등의 무장을 통제하여 교전을 수행하는 함정 작전 수행의 핵심 체계이다. 전투체계는 표적의 탐지 및 추적 단계에서 레이더(RADAR; Radio Detection and Ranging), 소나(SONAR; Sound Navigation and Ranging) 및 전자광학장비(Electro-Optical System) 등의 센서들을 이용하며, 탐지된 표적 정보 는 각 센서의 특성이 반영된 영상으로 전시된다. 전시되는 영상은 고유한 색으로 표현되는 컬러 영상이다.
	함정 전투체계란 무엇인가?	함정 전투체계는 함정에 탑재된 각종 센서들을 이용하여 표적을 탐지 및 추적하고, 함포와 유도무기 등의 무장을 통제하여 교전을 수행하는 함정 작전 수행의 핵심 체계이다. 전투체계는 표적의 탐지 및 추적 단계에서 레이더(RADAR; Radio Detection and Ranging), 소나(SONAR; Sound Navigation and Ranging) 및 전자광학장비(Electro-Optical System) 등의 센서들을 이용하며, 탐지된 표적 정보 는 각 센서의 특성이 반영된 영상으로 전시된다.
	본 논문에서 제안한 컬러영상의 RGB 화소값 기반 보간법의 장점은?	본 논문에서 제안한 컬러영상의 RGB 화소값 기반 보간법은 컬러영상을 R, G, B 평면으로 분리하지 않고 적용되므로 커버 영상과 스테고 영상이 하나의 영상으로 생성되고, 비밀 삽입 후 스테고 영상은 그레이스케일 영상과 동일한 특성을 가진다. 이러한 스테고 영상은 흑백 영상의 특성을 나타내므로, 사용된 컬러로부터 군사영상의 특성 및 종류를 파악할 수없지만 영상에 비밀정보의 삽입과 원복 컬러 영상의 복원이 가능한 장점을 가진다. 또한, R, G, B 평면의 화소값 평균을 이용하여 삽입 가능한 비밀 정보량을 계산하므로 비밀 삽입과 추출, 영상 복원 시 계산이 복잡하지 않고 용이하다.

참고문헌 (12)

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원문보기 상세보기
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원문보기 상세보기
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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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