Secure digital documents using Steganography and QR Code

This thesis was submitted for the degree of Doctor of Philosophy and awarded by Brunel University LondonWith the increasing use of the Internet several problems have arisen regarding the processing of electronic documents. These include content filtering, content retrieval/search. Moreover, document security has taken a centre stage including copyright protection, broadcast monitoring etc. There is an acute need of an effective tool which can find the identity, location and the time when the document was created so that it can be determined whether or not the contents of the document were tampered with after creation. Owing the sensitivity of the large amounts of data which is processed on a daily basis, verifying the authenticity and integrity of a document is more important now than it ever was. Unsurprisingly document authenticity verification has become the centre of attention in the world of research. Consequently, this research is concerned with creating a tool which deals with the above problem. This research proposes the use of a Quick Response Code as a message carrier for Text Key-print. The Text Key-print is a novel method which employs the basic element of the language (i.e. Characters of the alphabet) in order to achieve authenticity of electronic documents through the transformation of its physical structure into a logical structured relationship. The resultant dimensional matrix is then converted into a binary stream and encapsulated with a serial number or URL inside a Quick response Code (QR code) to form a digital fingerprint mark. For hiding a QR code, two image steganography techniques were developed based upon the spatial and the transform domains. In the spatial domain, three methods were proposed and implemented based on the least significant bit insertion technique and the use of pseudorandom number generator to scatter the message into a set of arbitrary pixels. These methods utilise the three colour channels in the images based on the RGB model based in order to embed one, two or three bits per the eight bit channel which results in three different hiding capacities. The second technique is an adaptive approach in transforming domain where a threshold value is calculated under a predefined location for embedding in order to identify the embedding strength of the embedding technique. The quality of the generated stego images was evaluated using both objective (PSNR) and Subjective (DSCQS) methods to ensure the reliability of our proposed methods. The experimental results revealed that PSNR is not a strong indicator of the perceived stego image quality, but not a bad interpreter also of the actual quality of stego images. Since the visual difference between the cover and the stego image must be absolutely imperceptible to the human visual system, it was logically convenient to ask human observers with different qualifications and experience in the field of image processing to evaluate the perceived quality of the cover and the stego image. Thus, the subjective responses were analysed using statistical measurements to describe the distribution of the scores given by the assessors. Thus, the proposed scheme presents an alternative approach to protect digital documents rather than the traditional techniques of digital signature and watermarking

New watermarking methods for digital images.

The phenomenal spread of the Internet places an enormous demand on content-ownership-validation. In this thesis, four new image-watermarking methods are presented. One method is based on discrete-wavelet-transformation (DWT) only while the rest are based on DWT and singular-value-decomposition (SVD) ensemble. The main target for this thesis is to reach a new blind-watermarking-method. Method IV presents such watermark using QR-codes. The use of QR-codes in watermarking is novel. The choice of such application is based on the fact that QR-Codes have errors self-correction-capability of 5% or higher which satisfies the nature of digital-image-processing. Results show that the proposed-methods introduced minimal distortion to the watermarked images as compared to other methods and are robust against JPEG, resizing and other attacks. Moreover, watermarking-method-II provides a solution to the detection of false watermark in the literature. Finally, method IV presents a new QR-code guided watermarking-approach that can be used as a steganography as well. --Leaf ii.The original print copy of this thesis may be available here: http://wizard.unbc.ca/record=b183575

A robust video watermarking using simulated block based spatial domain technique

A digital watermark embeds an imperceptible signal into data such as audio, video and images, for different purposes including authentication and tamper detection. Tamper detection techniques for video watermarking play a major role of forensic evidence in court. The existing techniques for concealing information in the multimedia host are mostly based on spatial domain rather than frequency domain. The spatial domain techniques are not as robust as frequency domain techniques. In order to improve the robustness of spatial domain, a watermark can be embedded several times repeatedly. In order for spatial domain techniques to be more efficient, more payload is needed to embed additional information. The additional information would include the redundant watermarks to ensure the achievable robustness and more metadata of pixels to ensure achievable efficiency to detect more attacks. All these required additional information will degrade the imperceptibility. This research focuses on video watermarking, particularly with respect to Audio Video Interleaved (AVI) form of video file format. The block-wise method is used to determine which block exactly altered. A high imperceptible and efficient tamper detection watermarking technique is proposed which embeds in first and second Least Significant Bits (LSB). The proposed technique divides the video stream to 2*2 nonoverlapping simulated blocks. Nine common attacks to video have been applied to the proposed technique. An imperceptible and efficient tamper detection technique with a novel method of video segmentation to comprise more pixels watermarked is proposed. Experimental results show the technique is able to detect the attacks with the average of Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) as 47.87dB. The results illustrate the proposed technique improves imperceptibility and efficiency of tamper detection

Robust color image watermarking using Discrete Wavelet Transform, Discrete Cosine Transform and Cat Face Transform

The primary concern in color image watermarking is to have an effective watermarking method that can be robust against common image processing attacks such as JPEG compression, rotation, sharpening, blurring, and salt and pepper attacks for copyright protection purposes. This research examined the existing color image watermarking methods to identify their strengths and weaknesses, and then proposed a new method and the best embedding place in the host image to enhance and overcome the existing gap in the color image watermarking methods. This research proposed a new robust color image watermarking method using Discrete Wavelet Transform (DWT), Discrete Cosine Transform (DCT), and Cat Face Transform. In this method, both host and watermark images decomposed into three color channels: red, green, and blue. The second level DWT was applied to each color channel of the host image. DWT decomposed the image into four sub-band coefficients: Low-pass filter in the row, Low-pass filter in the column (LL) signifies approximation coefficient, High-pass filter in the row, Low-pass filter in the column (HL) signifies horizontal coefficient, Low-pass filter in the row, High-pass filter in the column (LH) signifies vertical coefficient, and High-pass filter in the row, High-pass filter in the column (HH) signifies diagonal coefficient. Then, HL2 and LH2 were chosen as the embedding places to improve the robustness and security, and they were divided into 4×4 non-overlapping blocks, then DCT was applied on each block. DCT turned a signal into the frequency domain, which is effective in image processing, specifically in JPEG compression due to good performance. On the other hand, the Cat Face Transform method with a private key was used to enhance the robustness of the proposed method by scrambling the watermark image before embedding. Finally, the second private key was used to embed the watermark in the host image. The results show enhanced robustness against common image processing attacks: JPEG compression (3.37%), applied 2% salt and pepper (0.4%), applied 10% salt and pepper (2%), applied 1.0 radius sharpening (0.01%), applied 1.0 radius blurring (8.1%), and can withstand rotation attack. In sum, the proposed color image watermarking method indicates better robustness against common image processing attacks compared to other reviewed methods

A new feature-based wavelet completed local ternary pattern (FEAT-WCLTP) for texture and medical image classification

Nowadays, texture image descriptors are used in many important real-life applications. The use of texture analysis in texture and medical image classification has attracted considerable attention. Local Binary Patterns (LBP) is one of the simplest yet eff ective texture descriptors. But it has some limitations that may affect its accuracy. Hence, different variants of LBP were proposed to overcome LBP’s drawbacks and enhance its classification accuracy. Completed local ternary pattern (CLTP) is one of the significant LBP variants. However, CLTP suffers from two main limitations: the selection of the threshold value is manually based and the high dimensionality which is negatively affected the descriptor performance and leads to high computations. This research aims to improve the classification accuracy of CLTP and overcome the computational limitation by proposing new descriptors inspired by CLTP. Therefore, this research introduces two contributions: The first one is a proposed new descriptor that integrates redundant discrete wavelet transform (RDWT) with the original CLTP, namely, wavelet completed local ternary pattern (WCLTP). Extracting CLTP in wavelet transform will help increase the classification accuracy due to the shift invariant property of RDWT. Firstly, the image is decomposed into four sub-bands (LL, LH, HL, HH) by using RDWT. Then, CLTP is extracted based on the LL wavelet coefficients. The latter one is the reduction in the dimensionality of WCLTP by reducing its size and a proposed new texture descriptor, namely, feature-based wavelet completed local ternary pattern (FeatWCLTP). The proposed Feat-WCLTP can enhance CLTP’s performance and reduce high dimensionality. The mean and variance of the values of the selected texture pattern are used instead of the normal magnitude texture descriptor of CLTP. The performance of the proposed WCLTP and Feat-WCLTP was evaluated using four textures (i.e. OuTex, CUReT, UIUC and Kylberg) and two medical (i.e. 2D HeLa and Breast Cancer) datasets then compared with several well-known LBP variants. The proposed WCLTP outperformed the previous descriptors and achieved the highest classification accuracy in all experiments. The results for the texture dataset are 99.35% in OuTex, 96.57% in CUReT, 94.80% in UIUC and 99.88% in the Kylberg dataset. The results for the medical dataset are 84.19% in the 2D HeLa dataset and 92.14% in the Breast Cancer dataset. The proposed Feat-WCLTP not only overcomes the dimensionality problem but also considerably improves the classification accuracy. The results for Feat-WCLTP for texture dataset are 99.66% in OuTex, 96.89% in CUReT, 95.23% in UIUC and 99.92% in the Kylberg dataset. The results for the medical dataset are 84.42% in the 2D HeLa dataset and 89.12% in the Breast Cancer dataset. Moreover, the proposed Feat-WCLTP reduces the size of the feature vector for texture pattern (1,8) to 160 bins instead of 400 bins in WCLTP. The proposed WCLTP and Feat-WCLTP have better classification accuracy and dimensionality than the original CLTP

SABMIS: sparse approximation based blind multi-image steganography scheme

We hide grayscale secret images into a grayscale cover image, which is considered to be a challenging steganography problem. Our goal is to develop a steganography scheme with enhanced embedding capacity while preserving the visual quality of the stegoimage as well as the extracted secret image, and ensuring that the stego-image is resistant to steganographic attacks. The novel embedding rule of our scheme helps to hide secret image sparse coefficients into the oversampled cover image sparse coefficients in a staggered manner. The stego-image is constructed by using the Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) to solve the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) formulation of the underlying minimization problem. Finally, the secret images are extracted from the constructed stego-image using the reverse of our embedding rule. Using these components together, to achieve the above mentioned competing goals, forms our most novel contribution. We term our scheme SABMIS (Sparse Approximation Blind Multi-Image Steganography). We perform extensive experiments on several standard images. By choosing the size of the length and the width of the secret images to be half of the length and the width of cover image, respectively, we obtain embedding capacities of 2 bpp (bits per pixel), 4 bpp, 6 bpp, and 8 bpp while embedding one, two, three, and four secret images, respectively. Our focus is on hiding multiple secret images. For the case of hiding two and three secret images, our embedding capacities are higher than all the embedding capacities obtained in the literature until now (3 times and 6 times than the existing best, respectively). For the case of hiding four secret images, although our capacity is slightly lower than one work (about 2/3rd), we do better on the other two goals (quality of stego-image & extracted secret image as well as resistance to steganographic attacks). For our experiments, there is very little deterioration in the quality of the stego-images as compared to their corresponding cover images. Like all other competing works, this is supported visually as well as over 30 dB of Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) values. The good quality of the stego-images is further validated by multiple numerical measures. None of the existing works perform this exhaustive validation. When using SABMIS, the quality of the extracted secret images is almost same as that of the corresponding original secret images. This aspect is also not demonstrated in all competing literature. SABMIS further improves the security of the inherently steganographic attack resistant transform based schemes. Thus, it is one of the most secure schemes among the existing ones. Additionally, we demonstrate that SABMIS executes in few minutes, and show its application on the real-life problems of securely transmitting medical images over the internet

Optimization of medical image steganography using n-decomposition genetic algorithm

Protecting patients' confidential information is a critical concern in medical image steganography. The Least Significant Bits (LSB) technique has been widely used for secure communication. However, it is susceptible to imperceptibility and security risks due to the direct manipulation of pixels, and ASCII patterns present limitations. Consequently, sensitive medical information is subject to loss or alteration. Despite attempts to optimize LSB, these issues persist due to (1) the formulation of the optimization suffering from non-valid implicit constraints, causing inflexibility in reaching optimal embedding, (2) lacking convergence in the searching process, where the message length significantly affects the size of the solution space, and (3) issues of application customizability where different data require more flexibility in controlling the embedding process. To overcome these limitations, this study proposes a technique known as an n-decomposition genetic algorithm. This algorithm uses a variable-length search to identify the best location to embed the secret message by incorporating constraints to avoid local minimum traps. The methodology consists of five main phases: (1) initial investigation, (2) formulating an embedding scheme, (3) constructing a decomposition scheme, (4) integrating the schemes' design into the proposed technique, and (5) evaluating the proposed technique's performance based on parameters using medical datasets from kaggle.com. The proposed technique showed resistance to statistical analysis evaluated using Reversible Statistical (RS) analysis and histogram. It also demonstrated its superiority in imperceptibility and security measured by MSE and PSNR to Chest and Retina datasets (0.0557, 0.0550) and (60.6696, 60.7287), respectively. Still, compared to the results obtained by the proposed technique, the benchmark outperforms the Brain dataset due to the homogeneous nature of the images and the extensive black background. This research has contributed to genetic-based decomposition in medical image steganography and provides a technique that offers improved security without compromising efficiency and convergence. However, further validation is required to determine its effectiveness in real-world applications

Robust light field watermarking with high spatial and angular fidelity

El término ocultación de información se refiere típicamente a la inserción secreta de datos en una señal anfitriona. La señal anfitriona puede ser una imagen, un archivo de audio, un video,... Las técnicas de ocultación de información se dividen generalmente en marca de agua digital, esteganografía y criptografía. Si la propia existencia del mensaje secreto incrustado debe permanecer en secreto, entonces el método de ocultación de información se conoce como esteganografía. Por el contrario, en la marca de agua digital, el usuario es consciente de la existencia del mensaje secreto. A diferencia de la esteganografía y la marca de agua, existe otra categoría de ocultación de información que cifra el mensaje secreto sin insertarlo en una señal anfitriona. Estos métodos se conocen como criptografía en la literatura técnica especializada. Los métodos de ocultación de información se han utilizado durante milenios. A modo de ejemplo, es conocido que Heródoto (485-525 a.c.) ya cita que Histiaeus, el gobernante de Mileto por designación del rey de reyes persa Darío El Grande estaba conspirando para derrocar el imperio persa. Sin embargo, nunca quiso levantar ninguna sospecha entre los que eran leales al rey de reyes ni perder la confianza que el rey Darío había depositado en él. Por ello, para instigar la revuelta Histiaeus afeitó la cabeza de uno de sus esclavos y tatuó un mensaje secreto sobre su cuero cabelludo. Tras dejar crecer el pelo del sirviente, éste viajó sin despertar sospechas hasta el destinatario del mensaje. En la era reciente, la esteganografía se usa ampliamente para la comunicación encubierta. En la esteganografía, la señal anfitriona se usa simplemente para transmitir un mensaje secreto importante. La señal anfitriona no importa por sí misma, pero es de suma importancia no llamar la atención de los expertos en seguridad. La señal anfitriona generalmente se elige entre los medios típicos que no causan sospechas. Es por eso que el mensaje transmitido no está encriptado en esteganografía. En otras palabras, un mensaje cifrado hace sonar inmediatamente las alarmas, pero es menos probable que un mensaje sin cifrar llame la atención. Como ejemplo, se cuenta que en 1966, el comandante en jefe estadounidense Jeremiah Denton se vio obligado a participar en una entrevista televisiva que se transmitió en Estados Unidos. Fingiendo sentirse incómodo con las luces cegadoras de la televisión, parpadeó en código Morse deletreando la palabra "T-O-R-T-U-R-E". Al igual que la marca de agua, el rápido crecimiento de la comunicación por Internet ha proporcionado un medio perfecto para que los sistemas de esteganografía transmitan los datos ocultos sin causar sospechas graves. A diferencia de la esteganografía, los métodos de marca de agua digitales pueden no tener ningún deseo de ocultar la existencia del mensaje incrustado. La marca de agua se define como la inserción imperceptible del mensaje secreto en la señal anfitriona. Esto es exactamente lo contrario de lo que ocurre en la esteganografía, en la que la señal anfitriona no tiene importancia real y se usa simplemente como cobertura. La marca de agua digital se usa ampliamente para la protección de derechos de autor, autenticación, detección/corrección de errores, comunicación encubierta y monitoreo de transmisiones. Se espera que cada plataforma de marca de agua: • Incruste tanta información como sea posible. El envío de información secreta es el principal motivo de explotación de las técnicas de marca de agua. Esto es especialmente importante en la comunicación encubierta. • Genere una marca de agua lo más imperceptible posible sobre la señal anfitriona. La diferencia detectable entre la propia anfitriona y la anfitriona tras el marcado anula el propósito de la marca de agua. • Sea lo más robusto posible contra ataques sobre la señal anfitriona. En el contexto de las marcas de agua, el ataque se refiere a cualquier alteración intencionada o no de los valores de la señal marcada. Obviamente, la realización perfecta de estas tres características sigue siendo un desafío y, dependiendo de la aplicación, se puede priorizar una o dos de estas características. El rápido crecimiento de la demanda de marcas de agua puede contribuir razonablemente a la creciente preocupación por la protección de los derechos de autor en las últimas décadas. A pesar de las enormes oportunidades que ofrece Internet para compartir la información a gran escala, la duplicación ilegal, la manipulación y el intercambio de información ha aumentado sin descanso. Esto impone serias preocupaciones a los autores y editores que dedican mucho tiempo y esfuerzo a la creación de contenidos. El rápido desarrollo de los métodos de marca de agua fue una respuesta prevista a la implacable tendencia al alza de la piratería. La marca de agua ha desempeñado un papel activo en la protección de los derechos de autor, la detección de manipulaciones, la autenticación y la comunicación encubierta. El número de artículos de investigación publicados sobre marcas de agua muestra la importancia absoluta de las marcas de agua en nuestra era. Otra categoría de ocultación de información es la criptografía, que se define básicamente como un método para proteger la información y las comunicaciones mediante el uso de códigos, de modo que solo los lectores autorizados pueden decodificar y leer el mensaje. Así, en criptografía el mensaje secreto se implementa sin usar señal de cobertura. La mayoría de los sistemas criptográficos utilizan conceptos matemáticos y un conjunto de cálculos basados en reglas. El contenido se cifra y se proporciona una clave de descifrado solo a los receptores autorizados. El contenido cifrado se transmite a través de Internet, pero los receptores no autorizados difícilmente pueden descifrar el contenido codificado. A diferencia de la marca de agua, el cifrado no tiene ningún control sobre la redistribución del contenido descifrado por parte del usuario autorizado. Puede ser que un cliente compre una clave de descifrado válida y, después del descifrado, redistribuya el contenido de forma masiva. Por lo tanto, la criptografía puede proteger el contenido antes del descifrado, pero una vez descifrado, el contenido no tiene más protección. Cabe mencionar que los sistemas de cifrado cifran el mensaje secreto y la existencia del mensaje secreto es clara. Por el contrario, los sistemas esteganográficos están optimizados específicamente para ocultar la existencia del mensaje secreto. Dependiendo de la aplicación, los sistemas de marca de agua pueden ocultar la existencia de la marca de agua o en algunos casos hacer pública la existencia de la marca de agua. Como el ámbito de esta tesis pertenece a la marca de agua, la esteganografía y la criptografía no se tratan más a fondo. Además, centraremos el contenido en el uso de señales anfitrionas tipo imagen. Según el dominio en el que se realiza la marca de agua, los métodos de marca de agua se dividen en métodos de dominio espacial y métodos de dominio de transformación. Los métodos de dominio espacial alteran los valores de los píxeles en el dominio espacial y, en comparación con el dominio de transformación, normalmente implican una complejidad computacional mucho menor. Por el contrario, el dominio de transformación primero convierte los píxeles de la imagen en el dominio de transformación. Los píxeles transformados a menudo se denominan coeficientes en la literatura. Aparentemente, dicha transformación puede ser costosa desde el punto de vista computacional, pero el compromiso es que la robustez suele ser mayor que la de los métodos de dominio espacial. Normalmente, se aplica una transformación directa en la imagen y, después de la inserción de la marca de agua, se aplica una transformación inversa para recuperar la imagen con marca de agua en el dominio espacial. Algunas transformaciones comunes en la literatura de marcas de agua son (pero no se limitan a) la transformada de coseno discreta (DCT), transformada de ondícula (wavelet) discreta (DWT), Contourlet, Curvelet, Ridgelet, análisis de componentes principales (PCA), transformada de Karhunen-Loeve (KLT) y descomposición en valor singulares (SVD). Algunos otros métodos utilizan tanto el dominio espacial como el dominio de transformación para implementar la marca de agua. Estos enfoques a menudo se denominan métodos híbridos en la bibliografía. Si no se requiere información previa de la imagen anfitriona para la extracción de la marca de agua, entonces el método de marca de agua se conoce como ciego; de lo contrario, se denomina no ciego. Si se utiliza alguna información secundaria (no la imagen anfitriona) para la extracción de la marca de agua, el método de marca de agua se denomina semi-ciego. Si la imagen anfitriona se puede recuperar después de la extracción de la marca de agua, el método se denomina de marcado reversible; de lo contrario, se conoce como método de marca de agua irreversible. En los últimos años, el campo luminoso (lightfield, LF) se ha utilizado cada vez más para la representación de imágenes 3D. Básicamente, el LF es una función vectorial que describe la cantidad de luz que fluye en todas direcciones a través de cada punto del espacio. Michael Faraday fue el primero en proponer (en una conferencia de 1846 titulada "Pensamientos sobre las vibraciones de los rayos") que la luz debería interpretarse como un campo, muy parecido a los campos magnéticos en los que había estado trabajando durante varios años. La denominación “campo luminoso” fue acuñada por Andrey Gershun en un artículo clásico de 1936 sobre las propiedades radiométricas de la luz en el espacio tridimensional. Desde un punto de vista óptico-geométrico, todo lo que percibimos visualmente, está iluminado por los rayos provenientes de fuentes de luz que se propagan a través del espacio hasta llegar a nuestro ojo. Básicamente, el LF describe la intensidad de cada rayo de luz en la escena en función del ángulo visual, la longitud de onda, el tiempo y la posición de visualización. Así, registra todo lo que potencialmente puede ser visto por un dispositivo óptico omnidireccional que es (supuestamente) capaz de capturar cada rayo del espacio. Levoy y Hanrahan definieron el LF como la función que describe la totalidad de los rayos de luz que atraviesan un volumen 3D dado. En otras palabras, el LF puede entenderse como la descripción de un conjunto denso de rayos de luz, cada uno de los cuales se origina en el vértice de un cono. Cada punto de un volumen 3D se considera como el vértice de un cono que transmite un número infinito de rayos con diferentes inclinaciones. Así, aparte del tiempo y la longitud de onda, el LF se representa típicamente usando cinco parámetros: posición del punto considerado (3 coordenadas espaciales) y dirección del rayo (2 ángulos directores). En realidad, la invariancia en propagación de los rayos (de acuerdo con la Óptica Geométrica), permite reducir su dimensional a 4D. Convencionalmente, a los valores obtenidos para un punto fijo del espacio en función de las 2 coordenadas angulares se le denomina imagen elemental (EI). Si (idealmente) se proporciona el LF de una escena, entonces es posible reconstruir la misma escena 3D sin pérdida de información. En la práctica, lo que realmente se captura en el mundo real es una submuestra del LF, no el conjunto completo de todos los rayos de la escena. Los dispositivos usados en esta captura se denominan de modo genérico cámaras LF. La principal diferencia entre una cámara LF y una convencional es que la primera captura los rayos individuales que inciden en un punto determinado del sensor de captura, mientras que la segunda registra la suma de todos los rayos que inciden en un punto específico del sensor. Esto facilita la reconstrucción 3D precisa de la escena recuperando los rayos individuales. El LF se puede adquirir de varias formas. En la configuración multicámara, se usa una matriz de cámaras 2D. En este caso, las dimensiones espaciales del LF están determinadas por las características intrínsecas de las cámaras, mientras que las dimensiones angulares están determinadas por el número y la disposición de las cámaras. Las cámaras pueden estar distribuidas en superficie plana, circular, rectangular o esférica. Esta configuración suele ser costosa y voluminosa. Además, la calibración de las cámaras puede llevar bastante tiempo. Otra alternativa es capturar el LF deslizando una sola cámara horizontal y verticalmente. A diferencia del sistema multicámara, la configuración de una sola cámara es mucho más barata y puede grabar el LF con mayor densidad. Sin embargo, la adquisición de LF por una sola cámara lleva mucho más tiempo que la de varias cámaras, lo que prácticamente hace que sea imposible grabar escenas dinámicas. Las cámaras LF estáticas también se pueden utilizar para capturar el LF. En ellas se emplea un único sensor estático y alguna distribución espacial de lentes (típicamente, una matriz de microlentes) para muestrear el LF. A pesar de los numerosos métodos propuestos para la marca de agua sobre el LF, ninguno de ellos está adaptado para proteger la enorme cantidad de información angular incorporada en el LF. Se trata en todos los casos de aplicar los algoritmos ya desarrollados sobre imágenes 2D al LF con sus 4 dimensiones. El principal objetivo de esta tesis es lograr métodos de marca de agua LF maximizando la protección de la información espacial y angular al mismo tiempo. Según el conocimiento del autor, hay muy pocos trabajos que aborden los métodos de marca de agua personalizados para LF. Algunos artículos también han discutido la marca de agua de objetos 3D y el video de visualización libre, que, aunque con similitudes, es bastante diferente de la marca de agua sobre el LF. Cualquier método propuesto para la marca de agua del LF deberá tener sumo cuidado de no arruinar ni la información espacial ni angular del LF. A través de esta tesis se han propuesto dos métodos de marca de agua. El primer método propuesto se basa en la DCT y la SVD, y trata de aprovechar el hecho de que los datos de LF generalmente tienen una correlación muy alta en las dimensiones espaciales y espectrales. Se supone que cualquier transformada como la DCT compacta la información en unos pocos coeficientes al proporcionar una descorrelación máxima. La transformada DCT es una aproximación de la KLT que descorrelaciona perfectamente los coeficientes. A diferencia de la base de funciones de la KLT, que dependen de la señal de entrada, las funciones base de la DCT están fijadas. Aunque la descorrelación de la DCT puede ser ligeramente menor que la de KLT y la descorrelación alcanzada es marginalmente menor, su costo computacional es menor debido a la eliminación del tedioso cálculo de las funciones básicas de la KLT. Además, en comparación con otras transformadas como la transformada de Fourier, los coeficientes transformados no tienen parte imaginaria y, por lo tanto, requieren menos datos para procesar. El hecho de que la DCT compacta la energía de la señal en pocos coeficientes lo hace muy interesante para la compresión y la marca de agua. En este primer método propuesto, se parte del LF anfitrión y de una clave secreta como entrada. Según la clave secreta, para cada píxel de la marca de agua se seleccionan bloques de píxeles del LF original, a los que se aplica la DCT. Los coeficientes de los bloques transformados se ordenan en zigzag y se eligen los primeros coeficientes para incrustar la marca de agua. La razón de no incrustar la marca de agua en todos los coeficientes DCT es aumentar la robustez del método propuesto. Es bien sabido en la literatura que los coeficientes de baja frecuencia mejoran la robustez del método de marca de agua y los coeficientes de alta frecuencia son extremadamente propensos al ruido y otros ataques. Después de elegir los coeficientes DCT seleccionados, se factorizan utilizando la SVD. El valor singular correspondiente se utiliza para incrustar la marca de agua (el valor la marca de agua en el píxel considerado en la clave secreta). Cada bloque lleva un bit de la marca de agua. Según el bit de marca de agua, el valor singular aumenta o disminuye. El incremento o decremento del valor singular se determina mediante el factor de ganancia. Se requerirá el valor singular en el procedimiento de extracción para que se guarde en la imagen de referencia. Luego, se realiza la SVD inversa para obtener los coeficientes DCT del LF con marca de agua. Para generar el LF con marca de agua en el dominio espacial, se lleva a cabo la DCT inversa. Este proceso se repite hasta que todos los bits de marca de agua se incrustan en el LF del host. Para extraer la marca de agua incrustada, se necesitan el LF con marca de agua, la imagen de referencia y la clave secreta. La clave secreta utilizada para la extracción de la marca de agua tiene que ser idéntica a la del procedimiento de incrustación, de lo contrario, la extracción de la marca de agua incrustada fallará. Si se introduce la clave secreta correcta en el sistema de extracción, los bloques correspondientes se ordenan a partir de los píxeles del LF marcado. La DCT y la SVD se realizan exactamente de la misma manera que para el procedimiento de inclusión. A continuación, el valor singular se compara con el valor correspondiente de la imagen de referencia. Si el valor singular es mayor que el valor correspondiente de la imagen de referencia, el bit de marca de agua extraído se considera uno; de lo contrario, se asume que es cero. La lógica detrás de este argumento es que si el bit de marca de agua incrustado es cero, entonces el valor singular ha disminuido por el factor de ganancia. Por el contrario, si el bit de marca de agua incrustado es uno, entonces el valor singular se ha incrementado en el factor de ganancia. Por tanto, el bit de marca de agua incrustado se puede extraer comparando el valor singular y el píxel correspondiente de la imagen de referencia. Después de extraer la marca de agua incrustada, los coeficientes DCT del bloque con marca de agua se obtienen mediante la SVD inversa. Antes de aplicar la SVD inversa, el valor singular del bloque con marca de agua se reemplaza con el píxel correspondiente de la imagen de referencia. Posteriormente, se aplica la DCT inversa a los coeficientes DCT para obtener el LF del anfitrión recuperado. Este proceso se repite hasta que se extraen todos los bits de la marca de agua. La transparencia del LF con marca de agua se ha verificado objetiva y subjetivamente. Subjetivamente, el LF con marca de agua y el anfitrión parecían idénticos y no se detectó ninguna diferencia visual entre los dos campos de luz. Para garantizar la transparencia absoluta del LF con marca de agua, las partes de alta frecuencia del LF se han ampliado y no se encontraron diferencias visuales. Desde una perspectiva objetiva, la relación señal pico-ruido PSNR de la imagen con marca de agua fue mucho más que suficiente para permitir la detección de cualquier diferencia por el sistema visual humano (HVS) de acuerdo con los criterios objetivos establecidos en la literatura especializada. A diferencia de la mayoría de los métodos de marca de agua, la tasa de error de bits (BER) sobre la marca de agua recuperada permanece en cero independientemente de la intensidad del marcado y la marca de agua incrustada se puede extraer sin errores. Otra métrica que se utiliza para evaluar el rendimiento del método propuesto de manera objetiva es la similitud estructural media (MSSIM). La premisa básica de la MSSIM es que la percepción por el HVS de la calidad de la imagen se ve muy afectada por la similitud estructural del contenido de la imagen en lugar de los valores absolutos de los píxeles. También incorpora la intensidad media y el contraste de la imagen, que desempeñan un papel clave en la percepción de la calidad de la imagen por parte del HVS. La MSSIM siempre se mantiene por encima del $99 \%$ en los experimentos realizados. La robustez del método propuesto se ha medido frente al ruido gaussiano, la compresión JPEG y el filtrado de mediana. El método propuesto muestra una buena robustez frente a los ataques antes mencionados. Las simulaciones realizadas confirman la absoluta necesidad de utilizar pocos coeficientes DCT. Aunque el LF con marca de agua puede degradarse predominantemente por el ruido, la marca de agua se puede extraer. Como la mayor parte de la energía de la señal se concentra en coeficientes de baja frecuencia de la DCT, proporcionan más robustez frente al ruido gaussiano. Esta hipótesis se confirma completamente con las simulaciones. Las simulaciones también mostraron la importancia absoluta de la explotación de la DCT. La exclusión de la DCT conduce a resultados catastróficos. El método propuesto también exhibe una buena robustez contra el filtrado de mediana y la compresión JPEG, específicamente para el factor de calidad más común de % 100 \% $. Para la justificación de la propuesta del segundo método de marcado, es interesante seguir el siguiente razonamiento. Aunque la DCT se usa ampliamente en la compresión de imágenes/video y marcas de agua, el supuesto subyacente es la independencia de los bloques adyacentes, ya que se comprime cada bloque por separado. Esto provoca artefactos notables, especialmente en velocidades de refresco bajas. Por el contrario, la DWT se aplica globalmente y no introduce artefactos de bloque. Como era de esperar, existe una similitud visual sustancial entre las EI vecinas en las direcciones horizontal, vertical y diagonal. En otras palabras, cada EI tiene una correlación mucho más alta con las EIs vecinas que con las demás. Nos referimos a la correlación de los píxeles de la misma EI como intracorrelación, mientras que la correlación entre las IE se denomina

Image watermarking, steganography, and morphological processing

With the fast development of computer technology, research in the fields of multimedia security, image processing, and robot vision have recently become popular. Image watermarking, steganogrphic system, morphological processing and shortest path planning are important subjects among them. In this dissertation, the fundamental techniques are reviewed first followed by the presentation of novel algorithms and theorems for these three subjects. The research on multimedia security consists of two parts, image watermarking and steganographic system. In image watermarking, several algorithms are developed to achieve different goals as shown below. In order to embed more watermarks and to minimize distortion of watermarked images, a novel watermarking technique using combinational spatial and frequency domains is presented. In order to correct rounding errors, a novel technique based on the genetic algorithm (GA) is developed. By separating medical images into Region of Interest (ROI) and non-ROI parts, higher compression rates can be achieved where the ROI is compressed by lossless compression and the non-ROI by lossy compression. The GA-based watermarking technique can also be considered as a fundamental platform for other fragile watermarking techniques. In order to simplify the selection and integrate different watermarking techniques, a novel adjusted-purpose digital watermarking is developed. In order to enlarge the capacity of robust watermarking, a novel robust high-capacity watermarking is developed. In steganographic system, a novel steganographic algorithm is developed by using GA to break the inspection of steganalytic system. In morphological processing, the GA-based techniques are developed to decompose arbitrary shapes of big binary structuring elements and arbitrary values of big grayscale structuring elements into small ones. The decomposition is suited for a parallel-pipelined architecture. The techniques can speed up the morphological processing and allow full freedom for users to design any type and any size of binary and grayscale structuring elements. In applications such as shortest path planning, a novel method is first presented to obtaining Euclidean distance transformation (EDT) in just two scans of image. The shortest path can be extracted based on distance maps by tracking minimum values. In order to record the motion path, a new chain-code representation is developed to allow forward and backward movements. By placing the smooth turning-angle constraint, it is possible to mimic realistic motions of cars. By using dynamically rotational morphology, it is not only guarantee collision-free in the shortest path, but also reduce time complexity dramatically. As soon as the distance map of a destination and collision-free codes have been established off-line, shortest paths of cars given any starting location toward the destination can be promptly obtained on-line

Increasing Accuracy Performance through Optimal Feature Extraction Algorithms

This research developed models and techniques to improve the three key modules of popular recognition systems: preprocessing, feature extraction, and classification. Improvements were made in four key areas: processing speed, algorithm complexity, storage space, and accuracy. The focus was on the application areas of the face, traffic sign, and speaker recognition. In the preprocessing module of facial and traffic sign recognition, improvements were made through the utilization of grayscaling and anisotropic diffusion. In the feature extraction module, improvements were made in two different ways; first, through the use of mixed transforms and second through a convolutional neural network (CNN) that best fits specific datasets. The mixed transform system consists of various combinations of the Discrete Wavelet Transform (DWT) and Discrete Cosine Transform (DCT), which have a reliable track record for image feature extraction. In terms of the proposed CNN, a neuroevolution system was used to determine the characteristics and layout of a CNN to best extract image features for particular datasets. In the speaker recognition system, the improvement to the feature extraction module comprised of a quantized spectral covariance matrix and a two-dimensional Principal Component Analysis (2DPCA) function. In the classification module, enhancements were made in visual recognition through the use of two neural networks: the multilayer sigmoid and convolutional neural network. Results show that the proposed improvements in the three modules led to an increase in accuracy as well as reduced algorithmic complexity, with corresponding reductions in storage space and processing time