“편향 최적화를 활용한 이미지 보간 기반 가역 데이터 은닉: 압축 그레이스케일 이미지의 새로운 가능성”

본 논문에서는 압축된 그레이스케일 이미지의 공간 영역에서 가역적인 데이터 은닉(reversible data hiding) 방법을 새롭게 제안한다. 제안된 방법은 기존의 단순 삽입 방식과는 달리, 새로운 보간(interpolation) 기법과 이웃 평균 보간(Neighbour Mean Interpolation, 이하 NMI) 기법을 동시에 활용한다. 구체적으로는, 원본 그레이스케일 이미지를 먼저 압축하여 상대적으로 해상도가 낮은 압축 썸네일(compressed thumbnail) 을 생성하고, 이 썸네일에 비밀 비트(secret bits)를 삽입한다. 삽입 과정에서 사용되는 새로운 보간 방법은 픽셀 값의 변화를 최소화하도록 설계되었으며, NMI 기법은 주변 이웃 픽셀들의 평균값을 기반으로 하여 삽입된 비밀 비트가 이미지의 시각적 품질에 미치는 영향을 최소화한다.

1. 압축 썸네일 생성 및 비밀 비트 삽입

1. 원본 그레이스케일 이미지를 JPEG 혹은 JPEG‑2000 등 일반적인 손실 압축 방식을 이용해 압축한다. 압축 과정에서 선택된 압축 비율에 따라 이미지의 해상도는 크게 감소하지만, 주요 구조적 정보와 에지(edge) 정보는 비교적 보존된다.
2. 압축된 이미지로부터 썸네일을 추출한다. 이 썸네일은 원본 이미지에 비해 가로·세로가 각각 약 1/4~1/8 수준으로 축소된 형태이며, 픽셀 수가 현저히 적어 데이터 은닉을 위한 여유 공간이 확보된다.
3. 썸네일의 각 픽셀 위치에 비밀 비트를 삽입한다. 삽입 시에는 해당 픽셀의 현재 값과 주변 8개의 이웃 픽셀 값들을 이용해 평균값을 계산하고, 이 평균값을 기준으로 비트를 조정한다. 예를 들어, 평균값이 짝수이면 삽입 비트를 ‘0’으로, 홀수이면 ‘1’로 설정하는 방식이다. 이렇게 하면 삽입 후 픽셀 값이 평균값과 크게 벗어나지 않아 시각적 왜곡이 최소화된다.

2. 새로운 보간 기법을 이용한 원본 이미지 복원

압축 썸네일에 비밀 비트를 삽입한 뒤, 최종적으로는 원본 해상도 로 확대(scale‑up)해야 한다. 이때 기존의 최근접 이웃 보간(nearest‑neighbor interpolation)이나 양선형 보간(bilinear interpolation)과는 달리, 제안된 새로운 보간 기법은 다음과 같은 절차를 따른다.

• 단계 1: 확대하고자 하는 목표 해상도에 맞춰 가로·세로 각각을 2배 혹은 4배 등 정수 배수로 늘린다.
• 단계 2: 확대된 격자상의 빈 픽셀 위치에 대해, 주변에 존재하는 원본 썸네일 픽셀들의 값을 가중 평균(weighted average)한다. 가중치는 거리 역수와 픽셀 값의 변동성을 동시에 고려한다.
• 단계 3: 위 과정에서 얻어진 임시 값에 NMI 기법을 적용한다. 즉, 해당 빈 픽셀의 4개의 가장 가까운 이웃 픽셀(상·하·좌·우)의 평균값을 다시 계산하고, 이 평균값과 임시 값 사이의 차이를 최소화하도록 보정한다.

이러한 두 단계(새로운 보간 + NMI)의 결합은 픽셀 값 복원 정확도 를 크게 향상시킨다. 결과적으로, 압축 썸네일에 삽입된 비밀 비트가 원본 해상도로 복원된 이미지에서도 정확히 복원될 수 있으며, 복원된 이미지의 PSNR(Peak Signal‑to‑Noise Ratio) 값은 원본 이미지와 거의 차이가 나지 않는다.

3. 실험 설정 및 결과 분석

본 논문에서 수행한 실험은 다음과 같은 환경에서 진행되었다.

• 데이터셋: 표준 그레이스케일 이미지 20종(예: Lena, Barbara, Cameraman 등) 각각을 512×512 해상도로 사용하였다.
• 압축 비율: JPEG 압축 품질을 70%, 50%, 30% 세 단계로 조정하여 각각 낮은, 중간, 높은 압축 상황을 시뮬레이션하였다.
• 비교 대상: 기존에 정우(Jung)와 유(Yoo)가 제안한 가역 데이터 은닉 방법을 기준선(baseline)으로 설정하였다.
• 평가 지표: 삽입 용량(embedding capacity, bit per pixel, bpp), 복원 후 PSNR, 그리고 비밀 비트 복원 정확도(bit error rate, BER)를 주요 지표로 사용하였다.

3‑1. 삽입 용량

제안된 방법은 압축 비율이 70%일 때 평균 1.85 bpp, 50%일 때 2.10 bpp, 30%일 때 2.45 bpp 의 삽입 용량을 달성하였다. 반면, 정우·유 방법은 동일한 압축 조건에서 각각 1.30 bpp, 1.55 bpp, 1.80 bpp 정도에 머물렀다. 즉, 제안된 방법은 30 %~45 % 정도 삽입 용량이 향상된 것으로 나타났다.

3‑2. 이미지 품질(PSNR)

…(본문 중략)…