두 단계 HDWT 기반 가역 데이터 은닉 고용량·무손실 기법

초록

본 논문은 2단계 Haar 이산 웨이브릿 변환(HDWT) 후 계수 차이 히스토그램을 이용한 히스토그램 쉬프팅 기법을 제안한다. 중·고주파 서브밴드의 계수를 소량만 변형함으로써 높은 임베딩 용량과 눈에 띄지 않는 왜곡을 동시에 달성하고, 임계값 기반 빈 빈(bin) 확보와 중앙화 과정을 통해 복원 가능성을 보장한다.

상세 분석

이 연구는 가역 데이터 은닉(reversible data hiding) 분야에서 기존의 픽셀‑레벨 히스토그램 조작을 넘어, 변환 영역인 두 단계 Haar DWT(HDWT)의 서브밴드 차이 히스토그램을 조작한다는 점에서 차별성을 가진다. 저자들은 먼저 원본 영상을 2단계 HDWT로 분해하여 LL, LH, HL, HH 등 8개의 서브밴드를 얻고, 특히 중·고주파 서브밴드(LH, HL, HH) 간의 차이값을 계산한다. 이 차이값들의 히스토그램을 임계값 T에 따라 좌·우로 이동시켜 빈 빈(bin)을 확보하고, 빈 빈에 비밀 비트를 삽입한다. 삽입 과정에서 ‘8‑shift’와 ‘4‑shift’ 규칙을 도입해 소수점 오류를 방지하고, 오버플로우·언더플로우를 최소화한다. 또한, 모든 빈 빈이 사용된 경우 히스토그램을 중앙으로 이동(centralizing)시켜 차이값 분산을 감소시킴으로써 시각적 품질을 향상시킨다. 플래그 비트와 압축(LZMA)된 메타데이터를 함께 저장해 오버헤드를 2.74% 이하로 억제한다. 복원 단계에서는 동일한 역변환과 히스토그램 복원을 수행해 원본 영상을 완전 복구한다. 실험 결과는 PSNR, SSIM 등 품질 지표와 임베딩 용량 측면에서 기존 대표적인 가역 은닉 기법(Ni, Tian, Fridrich 등)을 능가함을 보여준다. 특히, 대용량(수백 kbit) 임베딩에서도 시각적 왜곡이 거의 발생하지 않아 의료·법률·군사 영상 등 고품질 복원이 요구되는 분야에 적합하다.