新的机密高动态范围影像分享技术.ppt

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新的机密高动态范围影像分享技术

新的機密高動態範圍影像分享技術 作者:王宗銘、鄭友銘、曾宇田、陶嘉瑋、廖彥凱 E-Mail : cmwang@cs.nchu.edu.tw 研究單位:中興大學 資訊科學系      大綱 簡介 相關工作 機密高動態範圍影像分享 實驗結果及分析 結論與未來工作 簡介 機密影像分享 權限分享 可靠安全的分散保存 機密影像為高動態範圍影像(HDR) 高動態色彩範圍 未來趨勢 傳媒為HDR影像 嵌入資訊量大 不可視性佳 機密影像分享 HDR與LDR之視覺差異 LDR為整數格式,像素色彩範圍介於0~224-1 HDR為浮點數格式,像素色彩範圍介於0~296-1 包含更高範圍的亮度 有效呈現自然世界的色彩 高動態範圍影像格式 探討格式:Radiance RGBE格式 Greg Ward學者提出 將儲存空間從96位元降為32位元 機密高動態範圍影像分享演算法流程 頻道分解及壓縮 展開 原始資料 122,209,254,12,98,251,45,198,250,129,39 展開資料 122,209,250,4,12,98,250,1,45,198,250,0,129,39 頻道分解及壓縮(續) 前置處理 提升數值集中程度 使用算術編碼(Arithmetic Code)壓縮 機密影像分享演算法 機密影像分享演算法(續) 資料重組打散 重組 將四個n值相同的影子頻道合併為一筆影子資訊 打散 以密鑰改變影子資訊排列方式 資訊偽裝 Step1:像素分類 將整張影像切割為區塊與邊界 區塊:與上方及左方像素E值相同之像素 邊界:與上方及左方像素E值不同之像素 資訊偽裝(續) Step2:區塊處理 對整數格式之RGB進行區塊相配演算法: (以R 頻道的嵌入流程為例) 資訊偽裝(續) (2) d 1 ∩ ( Ru + Rl ) / 2 2n+1 - 1 (嵌入後的數值可能小於0) or d -1 ∩ ( Ru + Rl ) / 2 + 2n+1 256 (嵌入後的數值可能超過255) 若兩式均不成立,則嵌入資訊 ? d = 7.5 ( Ru + Rl ) / 2 = (20 + 25)/2 = 22.5 2n+1 – 1 = 22+1 - 1 = 7 資訊偽裝(續) 資訊偽裝(續) Step3:邊界處理 根據本身的指數值E將相鄰像素的指數值E轉換成與自己相同的數值 轉換後再以新的RGB值進行區塊相配演算法嵌入資訊 E值轉換公式: R’ = R × 2Ei-Ex i 屬於{l , u} 影像認證 認證目的 確保影像的完整性 避免取出錯誤的機密影像 雜湊函數 密鑰決定嵌入認證碼的位置 對偽裝影像計算認證碼 機密影像還原 實驗結果及分析 前置處理 - 日落 實驗結果及分析(續) 前置處理 - 教堂 實驗結果及分析(續) 機密分享 - 日落 實驗結果及分析(續) 機密分享 - 教堂 結論 提出一個機密高動態範圍影像分享演算法 可靠性及安全性 機密分享 影像分解、壓縮、重組與打散 完整性 偽裝影像認證 密鑰及雜湊函數 隱密性 高動態範圍影像資訊偽裝 偽裝影像與掩護影像難以分辨差異 未來工作 降低影子資訊量: 採用其他前置處理或新的壓縮方法降低資訊量 增加廣泛性: 延伸至其他高動態範圍影像格式 提升嵌入量: 參考人類視覺系統及色調映射技術 * * 圖學多媒體暨虛擬實境實驗室 機密影像 影子資訊 還原後的影像 取得足夠偽裝影像 資訊偽裝 偽裝影像 資訊偽裝 資訊偽裝 資訊偽裝 低動態範圍影像 高動態範圍影像 R G B E r g b 32 × 3 = 96 bits 8 × 4 = 32 bits 浮點數格式 整數格式 E為R、G、B共用的指數 HDR機密影像 R G B E 頻道 影子頻道 影子資訊 HDR偽裝影像 分解壓縮 機密分享 重組打散 HDR掩護影像 資訊偽裝 箭號為減法方向 像素值(…,76,105,50,…) 機密分享演算法:(r, n)門檻法 r = 3 、 n = 4 q(0) = (76 + 105*0 + 50*0) mod 251 = 76 q(1) = (76 + 105*1 + 50*1) mod 251 = 231 q(2) = (76 + 105*2 + 50*4) mod 251 = 235 q(3) = (76 + 105*3 + 50*9) mod 251 = 88 得到四組數對(0,76)、(1,231)、(2,235)、(3,88) 取得其中三組數對(0,

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