회색조 비밀 분배: 품질 유지의 새로운 방법

저자: 샌딥 카타 (Sandeep Katta)

소속: 오클라호마 주립대학교 컴퓨터 과학부

위치: Stillwater, OK 74078

요약: 픽셀 확장에 대한 문제와 재구성된 비밀 이미지의 품질은 시각 비밀 분배(VSS) 방식의 주요 이슈였습니다. 본 논문에서는 흑백(이진) 비밀 이미지를 위한 최소 픽셀 확장 확률적 VSS 방식을 제안합니다. 회색조 이미지를 위한 확률적 (2, 3)-VSS 방식을 제시하며, 픽셀 확장은 더 크지만 재구성된 이미지는 완벽한 품질을 유지합니다. 그림자 이미지(투명 공유) 생성에는 이진 OR 연산이 사용됩니다.

키워드: 시각 비밀 분배, (2-out-of-3) 비밀 분배, 회색조 암호화

1. 서론

비밀 공유 기법은 워터마킹 [1]-[8]를 포함한 정보 은닉의 큰 범위를 포함합니다. 비밀 공유 방식에서, 무작위적으로 생성된 공유들은 결합될 때 비밀을 재구성합니다. 재귀적 비밀 공유 방식에서는 공유 자체가 하위 재귀 수준에 정의된 구성 요소를 가집니다 [3]-[6]. 공유에 무작위 비트 주입은 d-시퀀스 [9]-[11] 또는 다른 무작위 시퀀스를 편리하게 사용할 수 있습니다.

회색조 이미지는 각 픽셀의 값이 샘플, 즉 강도 정보만을 나타내는 이미지입니다. 가장 어두운 색상은 흑색으로, 빛의 완전한 부재로 표현되며 가장 밝은 색상은 백색으로, 빛의 완전한 반사 상태로 표현됩니다.

다양한 매체는 이미지의 명암 수준을 표현하는 데 서로 다른 방법을 사용합니다. 컴퓨터 화면은 픽셀의 밝기를 제어하기 위해 전류를 사용합니다. 다양한 밝기 수준이 생성되는 것은 이러한 전류 조절 때문입니다. 일반적인 프린터, 예를 들어 도트 매트릭스 프린터, 레이저 프린터 및 제트 프린터는 각 픽셀을 인쇄(흑색 픽셀)하거나 인쇄하지 않음(백색 픽셀)으로 제어할 수 있을 뿐, 회색 수준을 표시할 수는 없습니다. 따라서 회색 수준을 표현하는 방법은 인쇄된 도트의 밀도를 사용하는 것입니다. 도트 밀도를 사용하여 회색 수준을 시뮬레이션하는 방법을 “하프톤"이라고 하며, 회색 수준이 있는 이미지를 이진 이미지로 변환한 후 처리합니다. 변환된 하프톤 이미지의 각 픽셀은 오직 두 가지 색상 수준(흑 또는 백) 중 하나를 가집니다. 인간의 눈은 매우 작은 인쇄 도트를 식별하기 어려우며, 도트를 볼 때 인접한 도트들을 덮는 경향이 있기 때문에 도트의 밀도를 사용하여 다양한 회색 수준을 시뮬레이션할 수 있습니다.

비록 이전 연구에서 회색조 및 색상 이미지를 위한 비밀 공유 방식 [14], [13], [15]가 제안되었지만, 이러한 방식은 재구성된 이미지의 품질이 저하되는 결과를 가져왔습니다. 본 논문에서는 새로운 회색조 시각 암호화 방식을 제안하며, 제안된 방식에서 생성된 이미지는 완벽한(원본) 품질을 포함한 고품질 이미지를 재구성할 수 있습니다. 그림자 이미지 생성은 보완 연산에 기반하며, 재구성 연산은 다른 VSS 방식과 마찬가지로 OR 연산을 사용합니다.

2. 제안 접근법

제안된 방식에서 각 회색조 블록을 이진 블록으로 변환합니다. 먼저 각 픽셀 값을 이진 표현으로 변환합니다. 예를 들어, 다음 회색조 블록을 이진 블록으로 변환해 봅시다:

[111, 159, 20, 254, 10, 198, 40, 215, 100]

이를 다음과 같은 이진 블록으로 변환합니다:

…(본문이 길어 생략되었습니다. 전체 내용은 원문 PDF를 참고하세요.)…