автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Численные методы и программный комплекс цифрового стегоанализа текстурированной печатной продукции

На правах рукописи

МИТЕКИН Виталий Анатольевич

ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ЦИФРОВОГО СТЕГОАНАЛИЗА ТЕКСТУРИРОВАННОЙ ПЕЧАТНОЙ ПРОДУКЦИИ

Специальность 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Самара - 2009

003477416

Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королева» (СГАУ) на кафедре геоинформатики и в Учреждении Российской академии наук Институт систем обработки изображений РАН.

Научный руководитель доктор физико-математических наук

Чернов Владимир Михайлович.

Официальные оппоненты: доктор технических наук

Александр Григорьевич Храмов,

кандидат физико-математических наук Осипов Михаил Николаевич.

Ведущая организация: ГОУ ВПО Омский государственный технический

университет (г. Омск).

Защита планируется 16 октября 2009 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 212.215.05, созданном при государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королева», по адресу: 443086, г. Самара, Московское шоссе, 34.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке СГАУ.

Автореферат разослан 15 сентября 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, д.т.н., профессор УШШШу А.А. Калентьев

Диссертационная работа посвящена разработке и экспериментальному исследованию методов цифрового стегоанализа, позволяющих обнаруживать и извлекать из печатного изделия защитную информацию, встроенную путем визуально неразличимого искажения фоновой текстуры цифровых изображений, выводимых на печать.

Актуальность темы

Защита документов от подделки и копирования и задачи анализа подлинности защищенных документов являются массовыми задачами, возникающими в деятельности правоохранительных органов, экспертных организаций, органов нотариата и т.д.

За последние десятилетия все более широкое распространение цифровых печатных устройств привело к появлению значительного числа вычислительных методов и специализированного аппаратного обеспечения, предназначенных для защиты от копирования и подделки специальной печатной продукции (ценных бумаг, удостоверений личности и т.д.), воспроизводимой с использованием таких устройств. В частности, широкое распространение получили способы защиты печатной продукции от подделки и копирования, основанные на встраивании в печатную продукцию защитной информации путем визуально неразличимого искажения фоновой текстуры1 цифровых изображений, выводимых на печать. В качестве искажаемой при встраивании фоновой текстуры могут выступать как элементы декоративного оформления печатного изделия, так и текстуры, синтезируемые при растрировании полутоновых изображений для последующего вывода данных изображений на печать в виде, пригодном для визуального восприятия. Защитную информацию, встраиваемую путем искажения фоновой текстуры цифровых изображений, далее будем называть текстурными водяными знаками (текстурными ВЗ, ТВЗ). В диссертационной работе рассматриваются и исследуются исключительно текстурные ВЗ.

Актуальность работы определяется двумя основными факторами. Во-первых, несмотря на значительное число теоретических работ и запатентованных технологических решений задачи встраивания текстурных ВЗ в печатные изделия (крупнейшими патентодержателями являются Digimarc Corp., IBM Corp., Fuji Xerox Ltd., Xerox Corp., NEC Corp.), надежность данных решений в контексте решения задачи защиты от подделки и копирования исследована и описана в открытых источниках в меньшей степени. Отчасти это объясняется тем, что патентовладельцы, предоставляющие на рынок конкретные технологические решения и программные продукты, не заинтересованы в публикации работ, посвященных исследованию надежности предлагаемых решений и описанию методов несанкционированного обнаружения и извлечения текстурных ВЗ.

1 Под текстурой в рамках данной диссертации подразумевается изображение, полученное путем комбинирования (в том числе путем применения операций сдвига, поворота, масштабирования и т.д.) однотипных, визуально схожих элементов значительно меньшего, чем само изображение, размера (D.H. Ballard, С. М. Brown. Computer Vision \\ Prentice-Hall publishing, 1982).

Во-вторых, задачи извлечения и обнаружения ТВЗ являются частными случаями известной проблемы цифрового текстурного анализа, а именно, проблемы обнаружения дефектов текстуры цифрового изображения. В разработку достаточно универсальных подходов и методов решения различных конкретных задач в рамках этой общей проблемы значительный вклад внесли как российские (советские), так и зарубежные ученые (Я.НагаНск, О. СЬеЬ'епкоу, Г.Л. Гимельфарб, В.В. Мотгль, В.М. Чернов и др.)

Специфическим ограничением по отношению к общей задаче определения дефектов текстур, принятым в диссертационной работе, является тот факт, что предметная постановка задачи предполагает наличие достаточно жестких требований к характеру искажений текстуры (устойчивость по отношению к процессам печати/сканирования, возможность изготовления простых оптических детекторов и интерпретируемости ТВЗ для законного пользователя и/или эксперта и т.д.). Следует отметить, что дефекты текстур, возникающие при встраивании ТВЗ, как правило, не описываются линейными аддитивными моделями.

Кроме того, на данный момент не существует общепринятой модели стеганографической системы, предназначенной для встраивания информации в печатные изделия, что также затрудняет исследование существующих методов встраивания текстурных ВЗ.

Анализ существующих (описанных в научных публикациях и патентных заявках) методов встраивания текстурных ВЗ позволил выделить пять классов методов встраивания, наиболее применимых на практике, которые и явились объектом исследования в диссертационной работе. Этот анализ, а также учет специфики того или иного метода встраивания, позволили определить цель и задачи диссертационного исследования.

Целью работы является разработка численных методов, алгоритмов и создание программного комплекса цифрового стегоанализа текстурированной печатной продукции, позволяющих обнаруживать и извлекать из печатного изделия ТВЗ в условиях априорной неопределенности об конкретном использованном методе встраивания ТВЗ.

Для достижения поставленной цели необходимо решить последовательно ряд задач, что определило структуру и содержание диссертации.

Задачи диссертационной работы

1. Анализ существующих методов встраивания текстурных ВЗ в печатные изделия.

2. Построение математической модели стеганографической системы, осуществляющей встраивание текстурных ВЗ рассмотренных классов в печатные изделия

3. Разработка информационной технологии стегоанализа печатных изделий.

4. Экспериментальное исследование эффективности разработанных методов обнаружения и извлечения ВЗ, а также устойчивости разработанных методов к искажениям, вносимым в изображение в результате его печати и последующего сканирования.

5. Разработка программного обеспечения, позволяющего осуществлять в автоматизированном режиме обнаружение и извлечение текстурных ВЗ из отсканированных печатных изделий, а также приближенно вычислять

4

численные характеристики стеганографического ключа, использованного для встраивания данного ВЗ.

Методы исследования.

В диссертационной работе используются методы цифровой стеганографии, теории вероятностей и статистического анализа, теории цифровой обработки сигналов, теории распознавания образов.

Научная новнзда работы заключается в следующем:

1. Предложена новая математическая модель стеганографической системы, осуществляющей встраивание текстурных ВЗ в печатные изделия.

2. Разработана модифицированная схема технологического процесса стегоанализа, учитывающая особенности стегоанализа отсканированных печатных изделий.

3. Разработан алгоритм предобработки изображения-контейнера, позволяющий обнаруживать и выделять растрированные области отсканированного печатного изделия.

4. Разработаны новые методы определения неизвестного стеганографического ключа, обнаружения ТВЗ и его извлечения из отсканированных печатных изделий.

Практическая значимость работы состоит в разработке и исследовании эффективности методов стегоанализа, включая методы определения неизвестного стеганографического ключа, обнаружения и извлечения из отсканированных печатных изделий текстурных ВЗ, встроенных с использованием существующих (описанных в научных публикациях и патентных заявках) методов встраивания. Практическую ценность также представляют представленная в главе 2 общая технологическая схема стегоанализа и реализованное на ее основе программное обеспечение, позволяющее осуществлять автоматизированное применение методов стегоанализа печатных изделий.

Апробация работы

Основные результаты диссертации докладывались на 5 международных, всероссийских и региональных научных конференциях:

• VII Международной Петрозаводской конференции "Вероятностные методы в дискретной математике", г. Петрозаводск, 2008

• IX Всероссийском симпозиуме по прикладной и промышленной математике, г. Кисловодск, 2008

• 8-й международной конференции «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии», г. Нижний Новгород,

2007

• 9-й международной конференции «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии», г. Нижний Новгород,

2008

• VIII международной научно-технической конференции «Распознавание-2008», г. Курск, 2008

Исследования по теме диссертации поддерживались РФФИ (проект № 09-01-

00511а, проект № 07-01-96612-р_Поволжье_а).

На защиту выносятся следующие результаты

1. Математическая модель стеганографической системы, осуществляющей встраивание текстурных ВЗ в печатные изделия, включающая:

• математическую модель представления в двухкомпонентной форме изображения-контейнера, предназначенного для встраивания текстурного ВЗ и последующего вывода на цифровое печатное устройство.

• обобщенный алгоритм встраивания текстурных ВЗ в печатные изделия

2. Информационная технология стегоанализа печатных изделий, включающая:

• алгоритм предварительной обработки изображения-контейнера, позволяющий обнаруживать и выделять области отсканированного печатного изделия, предположительно содержащие встроенный текстурный ВЗ.

• методы стегоанализа, включая методы определения неизвестного стеганографического ключа, обнаружения и извлечения из отсканированных печатных изделий текстурных ВЗ.

3. Результаты экспериментального исследования эффективности разработанных методов обнаружения и извлечения ВЗ, а также устойчивости разработанных методов к искажениям, вносимым в изображение в процессе печати и последующего сканирования.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 10 работ, из них 4 - в ведущих рецензируемых научных изданиях, определенных Высшей аттестационной комиссией.

Ряд представленных работ написан в соавторстве. В диссертацию включены только результаты, полученные лично автором.

Структура и объем работы.

Диссертационная работа содержит 142 страницы текста, 37 рисунков, 8 таблиц и состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы, составляющего 114 наименований, и одного приложения.

ОБЩЕЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы ее цель и задачи. Проведен анализ текущего состояния проблемы стеганографического анализа и исследования стеганографической стойкости методов встраивания текстурных ВЗ в полиграфическую продукцию.

Первая глава посвящена исследованию существующих методов встраивания текстурных ВЗ в печатные изделия и разработке математической модели стеганографической системы встраивания текстурного ВЗ в цифровое изображение, выводимое на печать. Модель представления изображения-контейнера, предназначенного для встраивания текстурного ВЗ и последующего вывода на печать, разработана на основе существующих моделей человеческого зрения (Rohaly, Ahumada, Watson, 1997; Farrell,1999) и учитывает специфичные свойства стеганографических систем, использующих печатное изделие в качестве канала

передачи данных. Показано, что бинарное цифровое изображение-контейнер /, предназначенное для встраивания текстурного ВЗ и последующего вывода на печатное устройство с известными параметрами может быть представлено в виде суммы двух компонент: «визуально избыточной» компоненты ¡high'

модифицируемой при встраивании текстурного ВЗ, и «визуально значимой» ¡¡т,, искажения которой в результате встраивания должны быть минимальными.

Разделение цифрового изображения-контейнера /размером NxNпикселей, выводимого на печать, на компоненты //ои, и Ihlgh производится путем применения к

изображению 1 низкочастотного фильтра с частотой среза comax = N / dmlKC, где

^пике ~ L ' ^('"щах ) / ^точки >

гтах- вычисляемая на основе существующих моделей зрительного восприятия приближенная оценка максимальной угловой частоты (в линиях/градус) отличимого от фона объекта (растровой точки), L - расстояние, с которого печатное изделие будет предположительно наблюдаться (в мм), dmo4KU- линейный размер (в мм) пикселя исходного цифрового изображения при его выводе на печать (см. рис 1).

Рисунок 1- Модель двухкомпонентного представления изображения-контейнера, предназначенного для встраивания текстурного ВЗ и последующего вывода на печатное

устройство

На основе представленной модели представления изображения-контейнера разработан обобщенный алгоритм встраивания текстурных ВЗ в печатные изделия, учитывающий требование визуальной неразличимости встроенного текстурного ВЗ.

Показано, что рассмотренные в работе существующие методы встраивания текстурных ВЗ являются частными случаями этого обобщенного алгоритма.

В главе 1 и приложении 1 рассмотрены также результаты проведенного анализа запатентованных методов встраивания ТВЗ, на основе которых выделены пять групп методов встраивания, наиболее применимых на практике, т.е. определен объект дальнейшего исследования.

Вторая глава посвящена разработке информационной технологии стегоанализа печатных изделий.

В разделе 2.1 рассмотрена схема технологического процесса стегоанализа, разработанная с учетом специфики стегоанализа полиграфической продукции и представляющая собой последовательность следующих этапов: определение предполагаемого метода встраивания, предобработка изображения-контейнера, приближенное вычисление численных параметров стеганографического ключа (определение неизвестного стеганографического ключа), извлечение ВЗ, обнаружение (подтверждение наличия) ВЗ.

В разделе 2.2 приводится обоснование предлагаемого алгоритма предобработки изображения-контейнера. Показано, что такая предобработка позволяет выделять области, предположительно содержащие встроенный ТВЗ (в рассматриваемом случае - растрированные области печатного изделия), и тем самым позволяет снизить вычислительные затраты на последующий стегоанализ и повысить его результативность. В разделе 2.2. разработан двухэтапный алгоритм предобработки, лишенный большинства недостатков, присущих существующим алгоритмам выделения растрированных областей, и что наиболее критично, обладающий большей универсальностью по отношению к возможным параметрам растрирования изображения. Пример работы представленного двухэтапного алгоритма приведен на рис. 2.

■■■■В щшшшш

могу . МОП/

а) б) в)

Рисунок 2 - Изображение «Каскад», а) исходное изображение, б) результат обнаружения областей после выполнения I этапа алгоритма предобработки в) результат обнаружения растрированных областей после выполнения 2 этапа алгорипша предобработки(растрированные области показаны черным цветом)

В разделе 2.3 для каждого из рассматриваемых в диссертации групп методов встраивания текстурных ВЗ в печатные изделия представлены методы стегоанализа, разработанные на основе новой, предложенной в разделе 2.1, технологической схемы процесса стегоанализа. Каждый из методов был разработан с учетом типа и параметров искажений, вносимых в изображение-контейнер, специфичных для конкретного исследуемого класса методов встраивания текстурных ВЗ. Каждый из разработанных методов стегоанализа состоит, согласно представленной в разделе 2.1

общей технологической схеме процесса стегоанализа, из следующей последовательности этапов:

1) приближенное вычисление численных характеристик ключа (определение неизвестного стеганографического ключа);

2) извлечение ВЗ;

3) обнаружение(подтверждение наличия) ВЗ.

Определение ключа, использованного при встраивании ЦВЗ классов 1,2,4,5, в рамках разработанного метода стегоанализа реализовано путем текстурного анализа изображения-контейнера и вычисления шаблонов текстур, использованных для встраивания бинарного текстурного ТВЗ.

Для вычисления шаблонов текстур, использованных для встраивания ТВЗ, исходное изображение-контейнер I разбивается на N прямоугольных непересекающиеся фрагментов Ik, k = \,2...N и для каждого из фрагментов вычисляется его визуально избыточная компонента согласно представленной в разделе 1.3 модели представления изображения-контейнера. Далее, для всех возможных пар фрагментов I3Ugh и ^high вычисляется мера сходства, в качестве которой выступает максимум взаимно-корреляционной функции NCFhigh{i,j), и, путем попарного кластерного анализа множества фрагментов /*, k = l,2...N, вычисляются шаблоны текстур, использованные для встраивания бинарного текстурного ТВЗ.

Пример найденных шаблонов текстур, использованных в качестве ключа при встраивании ТВЗ, приведен нарис. 3.

ï ■ * ■ I « iHHht ■ЩШШ№ШШ€ шттт

• ии

»>♦■>■*»« »' ; а

,,... щШЩ^^тЩ*жЩЁ

■ИШжЯШЁSI i.«if«t*î#S*|

g» щ л ЬгШ

^■ÉHÉÉÉ

Рисунок 3 - Пример шаблонов текстур, использованных для встраивания бинарного

ТВЗ

Извлечение текстурного ВЗ классов 1,2,4,5 производится на основе вычисления взамно-корреляционной функции между одним из найденных шаблонов текстур и изображением-контейнером. Показано что визуализации полученного корреляционного поля действительно является извлеченным изображением ТВЗ (рис.

4)

ROU

а) б)

Рисунок 4 - Изображение «Виза» а) исходное изображение отсканированного печатного изделия со встроенным ВЗ класса 1 б) результат применения метода стегоанализа (извлечение ВЗ) 9

Для обнаружения (подтверждении наличия) ВЗ классов 1,2,4,5 используется численная мера Q различия найденных шаблонов текстур в «визуально значимой» частотной области как соотношение NMSE{ Р ,Р )

q __\,low 2,low

NMSE{ Р,Р2)

где NMSE(-) - нормированное среднеквадратичное отклонение, Р - найденные на этапе определения ключа шаблоны текстур, Р ,Р - визуально значимые

l.iow 2,iow

компоненты найденных шаблонов текстур.

Определение ключа, использованного при встраивании ЦВЗ класса 3, в рамках разработанного метода стегоанализа осуществляется на основе вычисления параметров периодической структуры растра на изображении-контейнере. Параметры Т (период), ф (угол между горизонталью и параллельными линиями растра) периодической структуры изображения-контейнера /(yV,xA^2) размера Nly.N1 пикселей вычисляются согласно соотношениям

tg Я» = Г, / Г, = (tf, • v2) / (JV V,), Т = (vf / Nl + v22 / TV,2)"1'2 где (v,,v2)- координаты локального экстремума на модуле дискретного Фурье-

спектра изображения-контейнера, соответствующего опорному вектору периодической текстуры (Chetverikov, Hanbury, 2001) (размеры Фурье-спектра в отсчетах равны размерам изображения-контейнера в пикселях).

Структура бинарного изображения-ключа с заданными параметрами Т, <р представлена на рис 5

У

/ ъ

т, X

Рисунок 5 - Структура бинарного изображения-ключа с заданными параметрами

Т, ср

Извлечение текстурного ВЗ класса 3 производится путем синтеза бинарного изображения-ключа с заданными параметрами периодической структуры и последующего попиксельного умножения изображения-контейнера на изображение-ключ. Показано, что изображение, полученное в результате данных операций, действительно является извлеченным изображением ТВЗ (рис. 6).

б)

Рисунок 6 - Изображение «Лотерея» а) исходное изображение отсканированного печатного изделия со встроенным текстурным ВЗ класса 3 б) результат применения метода стегоанализа (извлечение ВЗ)

Для обнаружения (подтверждении наличия) ВЗ класса 3 вводится построенная на основе рассмотренной в разделе 1.3 модели человеческого зрения численная мера субъективного качества изображения О, а именно, отношение общего контраста изображения-контейнера и контраста его визуально значимой компоненты: таХр (IV(и, т)) - ттЬ/, (]У(п, от))

тах^ (п, от)) - тт^ (!¥,„„ (и, от))

где тт, и та\р - соответствующие квантили гистограммы изображения, 1¥(п,т) -извлеченное псевдобинарное изображение ТВЗ, №1т(п,т)- визуально значимая компонента извлеченного изображения ТВЗ. В работе обосновывается выбор значения параметра р = 0,95

В третьей главе представлены результаты экспериментального исследования эффективности разработанных методов стегоанализа.

В разделе 3.1 рассмотрена математическая модель искажающей системы "принтер-сканер", используемая при проведении экспериментальных исследований. В качестве параметров модели используются - параметр гауссоиды,

характеризующий степень расфокусировки (гауссовского размытия) исходного изображения, и ст^ - среднеквадратичное отклонение аддитивного белого

гауссовского шума, накладываемого на расфокусированное изображение. Для ряда печатных устройств показана адекватность данной модели и произведена оценка параметров модели. Оценка параметров модели для конкретного печатного устройства производилась путем печати, последующего сканирования и сравнительного анализа «эталонного» изображения и заданной структуры.

В разделе 3.2 описана мера Оех, субъективного качества извлеченного ВЗ, являющаяся модификацией известной численной меры визуально значимых различий двух изображений (Ьапс1у, 1994), позволяющая оценить способность наблюдателя визуально отличить извлеченный ВЗ от исходного:

где W - исходное бинарное цифровое изображение-ВЗ, размера NxM пикселей, приведенное к диапазону яркостей [0..255]; W' - извлеченное полутоновое

NM

изображение-ВЗ, размера N х М пикселей, приведенное к диапазону яркостей [0..255] путем линейного контрастирования; ^¡^^¡^ - низкочастотные «визуально значимые» компоненты изображений 1СиК".

В разделе 3.3. приведены результаты сравнения субъективного качества извлеченного ВЗ, для случаев извлечения разработанными методами стегоанализа и методами с известным разработчику ключом. Также в разделе 3.3. путем компьютерного моделирования при различных значениях параметров ст, и о^ модели

искажений оценено влияние искажений печати и сканирования на субъективное качество извлеченного ВЗ. Для проведения исследования использовались выборки синтезированных изображений-контейнеров с известным встроенным ВЗ,.

Результаты экспериментальной оценки качества извлечения ВЗ приведены в Таблицах 1 и 2.

Таблица 1 - Результаты экспериментальной оценки качества извлечения ВЗ методами стегоанализа при различных значениях параметров искажающей системы

Класс ВЗ Показатель качества извлечения ВЗ 0.« (о,-О) Среднее изменение показателя качества при фиксированном а,, % Максимальное изменение показателя качества, %

а, =0.5 а, =1.5 ^=2 а, =2.5

1 0,97 0,00 0,04 0,04 0,28 6,72 7,70

2 0,96 0,02 0,04 0,09 0,10 0,19 0,38

3 0,93 0,09 0,11 0,24 0,46 0,46 4,85

4 0,84 0,19 0,48 1,09 1,50 2,32 3,30

5 0,9 0,1 0,12 0,14 0,19 0,26 3,05

Таблица 2 - Общие результаты экспериментальной оценки качества извлечения ВЗ без использования методов стегоанализа при различных значениях параметров искажающей системы

Класс ВЗ Показатель качества извлечения ВЗ <3», Среднее изменение показателя качества при фиксированном а,,% Максимальное изменение показателя качества, %

сх,=0.5 <т,=1 а, =1.5 а, =2 а, =2.5

1 0,96 0,00 0,02 0,02 0,2 3,4 5,5

2 0,97 0,02 0,02 0,04 0,07 0,1 0,24

3 0,96 0,06 0,11 0,22 0,17 0,76 3,35

4 0,86 0,1 0,34 1,0 1,50 2,32 3,30

5 0,91 0,01 0,1 0,14 0,16 0,2 2,05

Полученные в ходе вычислительного эксперимента результаты позволяют сделать вывод о малой чувствительности исследованных методов извлечения ВЗ по отношению к параметрам искажающей системы "принтер-сканер".

Результаты проведенного эксперимента также показывают, что показатели качества извлеченного ВЗ, полученные при использовании методов стегоанализа (таблица 1), сравнимы с аналогичными показателями, полученными при извлечении ВЗ с известным разработчику стеганографическим ключом (т.е. без использования разработанных в главе 2 методов стегоанализа, таблица 2). Кроме того, полученные результаты позволяют утверждать , что на практике снижение показателя качества извлеченного изображения ТВЗ обусловлено в большей степени влиянием искажающей системы «принтер-сканер» (параметры которой, в большинстве случаев, неизвестны конечному пользователю), чем использованием методов стегоанализа для извлечения ВЗ.

В разделе 3.4 приведены результаты экспериментального исследования эффективности обнаружения ВЗ разработанными методами стегоанализа. Для проведения исследования использовались выборки синтезированных изображений-контейнеров, содержащие равное количество изображений со встроенным ВЗ данного класса и изображений без ВЗ. В результате исследования были получены следующие показатели эффективности обнаружения: для ВЗ всех классов выборочная оценка вероятности ошибки первого рода равна Рш=0.025 при значении выборочной оценки вероятности ошибки второго рода Р01 =0.075.

Полученные результаты позволяют утверждать, что эффективность разработанных методов стегоанализа при обнаружении ВЗ заданных классов является достаточной для практического применения в задачах стегоанализа и для оценки надежности методов встраивания ВЗ в печатные изделия.

В разделе 3.5 приведены результаты экспериментального исследования эффективности обнаружения растрированных областей. Для проведения исследования использовалась выборка, включающая 50 синтезированных растрированных изображений, и 50 синтезированных бинарных изображений, содержащих прочие элементы растровой печати(текст, схемы и т.д.). В результате исследования были получены следующие результаты: выборочная оценка вероятности ошибки первого рода равна Р1О=0.02 при значении выборочной оценки вероятности ложного обнаружения Р01=0.14.

Полученные результаты позволяют сделать вывод, что в условиях поставленной задачи предобработки отсканированных изображений-контейнеров разработанный двухэтапный алгоритм обнаружения и выделения (сегментации) растрированных изображений обладает большей, чем у существующих алгоритмов выделения растрированных областей, универсальностью по отношению к используемому типу растра, что делает его использование предпочтительным в рамках представленной технологической схемы процесса стегоанализа.

В главе 4 рассмотрено разработанное программное обеспечение (далее ПО) для автоматизированного стегоанализа отсканированных печатных изделий. В основу разработанного ПО был положен набор стандартизированных модулей, работающих независимо друг от друга, каждый из которых реализует методы стегоанализа для одного из рассматриваемых методов встраивания ВЗ.

В главе 4 также рассмотрены функциональная структура разработанного ПО (рис. 7) и подробно рассмотрена реализация информационной технологии в рамках разработанного ПО.

Каждый из методов стегоанализа в рамках разработанного ПО реализован в виде отдельного модуля стегоанализа, выполняющего процедуры определения ключа, извлечения и обнаружения ТВЗ в соответствие с представленной в диссертационной работе схемой технологического процесса стегоанализа. Набор данных модулей может быть расширен путем создания модулей стегоанализа для дополнительных методов встраивания текстурного ВЗ.

Денстаия пользователя ¡С1

Найденные

Промежуточные результаты обработки изображения-контейнера

Рисунок 7-Фунщионалъная структура разработанного ПО

Все модули разработанного ПО, кроме модулей стегоанализа, являются универсальными по отношению к используемым методам стегоанализа и не требуют внесения существенных изменений при реализации дополнительных методов стегоанализа в рамках разработанного ПО.

Основные результаты

В ходе работы получены следующие новые научные результаты.

1. Впервые построена математическая модель стеганографической системы, осуществляющей встраивание текстурных ВЗ в печатные изделия, включая математическую модель двухкомпонентного представления изображения-контейнера, предназначенного для встраивания текстурного ВЗ, а также обобщенный алгоритм встраивания текстурных ВЗ в печатные изделия.

2. Разработана модифицированная схема технологического процесса стегоанализа, учитывающая особенности стегоанализа отсканированных печатных изделий и обладающая рядом преимуществ по сравнению с известной схемой стегоанализа цифровых изображений.

3. Разработан алгоритм предобработки изображения-контейнера, позволяющий обнаруживать и выделять растрированные области

отсканированного печатного изделия и обладающий рядом преимуществ по сравнению с существующими алгоритмами обнаружения растрированных областей изображения.

4. Для рассмотренных в диссертационной работе методов встраивания ТВЗ впервые разработаны методы стегоанализа, включая методы определения неизвестного стеганографического ключа, обнаружения ТВЗ и его извлечения из отсканированных печатных изделий.

5. Экспериментально показана эффективность разработанных методов обнаружения и извлечения ВЗ, а также малая чувствительность разработанных методов к искажениям, вносимым в изображение в результате его печати и последующего сканирования.

Полученные результаты позволяют говорить о том, что все рассмотренные в диссертационной работе методы встраивания текстурных ВЗ не являются стегаиографически стойкими и, следовательно, не удовлетворяют требованиям надежности, предъявляемым к системам защиты печатных изделий от подделки и копирования.

Список опубликованных работ

в ведущих рецензируемых научных изданиях, определенных Высшей аттестационной комиссией:

1. Митекин, В. А. Построение модели стеганографической системы и обобщенного алгоритма встраивания ЦВЗ в полиграфические изделия [Текст]/ В.А. Митекин, A.B. Сергеев, В.А. Федосеев, Д.М. Богомолов //Компьютерная оптика. - 2007. - Том 31, № 4. - С. 95-101.

2. Митекин, В.А. Метод оценки размеров базовых элементов структур отсканированных цифровых изображений [Текст]/ В.А. Митекин, В.А. Федосеев //Компьютерная оптика. - 2007. - Том 31, № 2. - С. 86-91.

3. Митекин, В.А. Стегоанализ одного класса алгоритмов встраивания цифровых водяных знаков в полиграфические изделия [Текст]/ В.А. Митекин // Обозрение прикладной и промышленной математики - 2008. -Выпуск 4,- Том 15,- С. 751-752.

4. Митекин, В.А. Программное обеспечение стегоанализа отсканированных полиграфических изделий[Текст]/ Н.И. Глумов, В.А. Митекин, A.B. Сергеев, В.А. Федосеев// Обозрение прикладной и промышленной математики. - 2008. - Выпуск 6, Том 15. - С. 1060-1061.

ф

в других изданиях:

5. Митекин, В.А. Метод оценки размеров базовых элементов структур отсканированных цифровых изображений[Текст]/ В.А. Митекин, В.А. Федосеев// Межвузовский сборник научных трудов «Прикладная математика и математическое моделирование». - Москва, МГУП. - 2007. -С. 17-24.

6. Mitekin, V.A. Estimation method of printers' resolving power based on scanned samples analysis[Text]/ V.A. Fedoseyev, V.A. Mitekin// Proceedings of 8-th International Conference on Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies (PRIA-8-2007). Russian Federation, Yoshkar-Ola, October, 8-13,2007.- Vol.2.-Pp. 314-317.

7. Mitekin, V.A. Algorithm of extraction of digital watermarks from scanned polygraphic production[Text]/ D.M. Bogomolov, N.I. Glumov., V.A. Mitekin, V.A. Fedoseev// Proceedings of 9-th International Conference on Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies (PRIA-9-2008). Russian Federation, Nizhny Novgorod, September 15-19, 2008. - Vol.1. -Pp. 55-59.

8. Mitekin, V.A. A new halftone detection algorithm for scanned documents[Text]/ V.A. Mitekin// Proceedings of 9-th International Conference on Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies (PRIA-9-2008). Russian Federation, Nizhny Novgorod, September 15-19, 2008. - Vol.2.

- Pp. 53-56.

9. Mitekin, V.A. Software for scanned polygraphic products steganalysis[Text]/ A.A. Aleshin, D.M. Bogomolov, N.I. Glumov, V.A. Mitekin, A.V. Sergeyev, V.A. Fedoseev// Proceedings of 9-th International Conference on Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies (PRIA-9-2008). Russian Federation, Nizhny Novgorod, September 15-19, 2008. - Vol.1.

- Pp 3-7.

10. Митекин, В.А. Обобщенный алгоритм встраивания цифровых водяных знаков в полиграфические изделия [Текст]/ В.А. Митекин// Сборник материалов 8 международной конференции «Распознавание-2008». - 2008. -Том2. С. 19-20.

Подписано в печать 29 июня 2009г. Формат 60x84/16 Тираж 100 экз. Отпечатано с готового оригинала-макета 443086, г.Самара, Московское шоссе, 34, СГАУ

Введение.

Глава 1. Методы встраивания текстурных водяных знаков в печатные изделия.

1.1 Основные термины и определения.

1.2 Технология защиты печатных изделий от копирования и подделки с использованием защитной информации.

1.3 Математическая модель стеганографического встраивания в иечтаные изделия.

1.4 Обзор и классификация существующих методов встраивания ВЗ в печатные изделия.

1.4.1 Метод встраивания 1. (US Patent 7,006,256).

1.4.2 Метод встраивания 2. (US Patent 6,268,866 Bl; US Patent 6,993,154; US Patent 7,017,823 B2).

1.4.3 Метод встраивания 3. (US Patent 6,104.812; US Patent 5,708,717; US Patent 7.114,750; US Patent 5,303,370; US Patent 5,396,559).

1.4.4 Метод встраивания 4. (US Patent 6,104.812; US Patent 5,708,717; US Patent 7,114,750; US Patent 5,303,370).

1.4.5 Метод встраивания 5. (US Patent 4,210,346).

Глава 2. Информационная технология стегоапализа печатных изделий.

2.1 Схема технологического процесса стегоанализа печатных изделий.

2.2. Алгоритм предварительной обработки - выделение растрированных областей отсканированного печатного изделия.

2.3 Методы стегоанализа отсканированных печатных изделий.

2.3.1 Стегоанализ метода встраивания 3.

2.3.2. Стегоанализ методов встраивания 1, 2, 20Б и 21.

Глава 3. Экспериментальное исследование разработанных методов стегоанализа.

3.1 Построение математической модели искажающей системы "принтер-сканер"

3.2 Мера качества извлеченного ВЗ.

3.3 Экспериментальный анализ качества извлечения ВЗ.

3.4 Разработка и тестирование линейных классификаторов, осуществляющих обнаружение встроенного ВЗ заданного класса.

3.5 Разработка и тестирование линейного классификатора, осуществляющего обнаружение растрированиях изображений.

Глава 4. Программное обеспечение цифрового стегоанализа текстурированной полиграфической продукции.

4.1. Функциональная структура ПО.

4.2 Информационная технология стегоанализа, реализованная в рамках ПО.

4.3 Формат хранения параметров, реализованный в рамках ПО.

4.4 Примеры извлечения текстурных ВЗ, проведенного средствами разработанного ПО

Диссертационная работа посвящена разработке и экспериментальному исследованию методов цифрового стегоанализа, позволяющих обнаруживать и извлекать из печатного изделия защитную информацию, встроенную путем визуально неразличимого искажения фоновой текстуры цифровых изображений, выводимых на печать.

Актуальность темы

Защита документов от подделки и копирования и задачи анализа подлинности таких документов являются массовыми задачами, возникающими в деятельности правоохранительных органов, экспертных организаций, органов нотариата и т.д.

За последние десятилетия все более широкое распространение цифровых печатных устройств привело к появлению значительного числа вычислительных методов и специализированного аппаратного обеспечения, предназначенных для защиты от копирования и подделки специальной печатной продукции (ценных бумаг, удостоверений личности и т.д.), воспроизводимой с использованием таких устройств. В частности, широкое распространение получили способы защиты печатной продукции от подделки и копирования, предполагающие встраивание в печатную продукцию защитной информации путем визуально неразличимого искажения фоновой текстуры1 цифровых изображен nil, выводимых на печать. В качестве искажаемой при встраивании фоновой текстуры могут выступать как элементы декоративного оформления печатного изделия, так и текстуры, синтезируемые при растрировании полутоповых изображений для последующего вывода данных изображений на печать в виде, пригодном для визуального восприятия. Защитную информацию, встраиваемую путем искажения фоновой текстуры цифровых изображений, далее будем называть текстурными водяными" знаками

1 Под 1скстурой в рамках данной диссертации подразумевается изображение, полученное путем комбинирования (в том числе путем применения операций сдвига, поворота, масштабирования и т.д.) однотипных, визуально схожих элементов значительно меньшего, чем само изображение, размера (D.H. Ballard, С. М. Brown. Computer Vision \\ Prentice-Hall publishing, 1982). текстурными ВЗ, ТВЗ. Далее в диссертационной работе рассмафиваются и исследуются исключительно текс1урные ВЗ.

Актуальность pa6oibi определяется двумя основными факторами. Во-первых, несмотря на значительное число теоретических работ и запатентованных технологических решений задачи встраивания текстурных ВЗ в печатные изделия (крупнейшими патен го держателями являются Digimarc Corp., IBM Corp., Fuji Xerox Ltd., Xerox Corp., NEC Corp.). надежность данных решений в контексте решения задачи защиты от подделки и копирования исследована и описана в открытых источниках в меньшей степени. Отчасти это объясняется тем, что патентовладельцы, предоставляющие на рынок конкретные технологические решения и программные продукты, не заинтересованы в публикации работ, посвященных исследованию надежности предлагаемых решений и описанию методов несанкционированного обнаружения и извлечения текстурных ВЗ.

Во-вторых, задачи извлечения и обнаружения ТВЗ являются частными случаями известной проблемы цифрового текстурного анализа, а именно, проблемы обнаружения дефектов текстуры цифрового изображения. В разработку достаточно универсальных подходов и методов решения различных конкретных задач в рамках этой общей проблемы значительный вклад внесли как российские (советские), так и зарубежные ученые (R.Haralick, D. Chetverikov, Г.Л. Гимельфарб, В.В. Моттль, В.М. Чернов и др.)

Специфическим ограничением по отношению к общей задаче определения дефектов текстур, принятым в диссертационной работе, является тот факт, что предметная пос1ановка задачи предполагает наличие достаточно жестких требований к харакчеру искажений текстуры (устойчивость по отношению к процессам печати/сканирования, возможность изготовления простых оптических детекторов и интерпретируемости ТВЗ для законного пользователя и/нлн эксперта и т.д.). Следует отметить, дефекты текстур, возникающие при встраивании ТВЗ, как правило, не описываются ^ линейными аддитивными моделями.

Кроме того, на данный момент не существует общепринятой модели сгеганографической системы, предназначенной для встраивания информации в печатные изделия, что также затрудняет исследование существующих методов встраивания текстурных ВЗ.

Анализ существующих (описанных в научных публикациях и патентных заявках) методов встраивания текстурных ВЗ позволил выделить 5 классов методов встраивания, наиболее применимых на практике, которые и явились объектом исследования в диссертационной работе. Этот анализ, а также учет специфики того или иного метода встраивания, позволили определить цель и задачи диссертационного исследования.

Целью диссертационной рабош является разработка численных методов, алгоритмов и создание программного комплекса цифрового стегоанализа 1Скегурированной печатной продукции, позволяющих обнаруживать и извлекать из печатного изделия ТВЗ в условиях априорной неопределенности об конкретном использованном методе встраивания ТВЗ.

Анализ существующих (описанных в научных публикациях и патентных заявках) методов встраивания текстурных ВЗ, в том числе оценка их практической применимости в различных областях, позволил выделить 5 классов методов встраивания, наиболее применимых на практике. Этот анализ, а также учет специфики того или иного метода встраивания, позволили определиib объект исследования и задачи диссерпщионной работы следующим образом.

1. Анализ существующих методов встраивания текстурных ВЗ в печатные изделия.

2. Построение математической модели стеганографической системы, осуществляющей встраивание текстурных ВЗ в печатные изделия, включающей:

• математическую модель представления в двухкомпонентной форме изображения-контейнера, предназначенного для встраивания текстурного ВЗ и последующего вывода на цифровое печатное устройство

• обобщенный алгоритм встраивания текстурных ВЗ в печатные изделия, включающий в себя все рассмотренные существующие меюды встраивания как частные случаи.

3. Разработка информационной технологии стегоанализа печатных изделий, включающей:

• алгоритм предварительной обработки изображения контейнера, позволяющий обнаруживать и выделять области о i сканированного печатного изделия, предположительно содержащие встроенный текстурный ВЗ.

• методы стегоанализа, включая методы вычисления численных характеристик неизвестного стеганографического ключа, обнаружения и извлечения из отсканированных печатных изделий текстурных ВЗ, встроенных с использованием существующих (описанных в научных публикациях и патентных заявках) методов встраивания.

4. Экспериментальное исследование эффективности разработанных методов обнаружения и извлечения ВЗ, а также устойчивость разработанных методов к искажениям, вносимым в изображение в результате его печати и последующего сканирования.

5. Разработка программного обеспечения, позволяющего осуществлять в автоматизированном режиме обнаружение и извлечение текстурных ВЗ из отсканированных печатных изделий, а также приближенно вычислять численные характеристики стеганографического ключа, использованного для встраивания данного ВЗ.

Методы исследования.

В диссертационной работе используются методы цифровой стеганографии, теории вероятностей и статистического анализа, теории цифровой обработки сигналов, теории распознавания образов.

Научная новизна

В диссертационной работе получены следующие новые научные результаты.

1. Предложена новая математическая модель стеганографической системы, осуществляющей встраивание текстурных ВЗ в печатные изделия.

2. Разработана модифицированная схема технологического процесса стегоанализа, учитывающая особенности стегоанализа отсканированных печатных изделий.

3. Разработан алгоритм предобработки изображения-контейнера, позволяющий обнаруживать и выделять растрированные области отсканированного печатного изделия.

4. Разработаны новые методы определения неизвестного стеганографического ключа, обнаружения ТВЗ и его извлечения из отсканированных печатных изделий.

Практическая значимость работы состоит в разработке и исследовании эффективности методов стегоанализа, включая методы вычисления характеристик неизвестного стеганографического ключа, обнаружения н извлечения из отсканированных печатных изделий текстурных ВЗ, встроенных с использованием существующих (описанных в научных публикациях и патентных заявках) методов встраивания. Практическую ценность также представляют представленная в главе 2 общая технологическая схема стегоанализа и реализованное на ее основе программное обеспечение, позволяющее осуществлять автоматизированное применение методов стегоанализа печатных изделий.

Апробация работы

Основные результаты диссертации докладывались на 5 международных, всероссийских н региональных научных конференциях, в частности:

• VII Международной Петрозаводской конференции "Вероятностные методы в дискретной математике", г. Петрозаводск, 2008

• IX Всероссийском симпозиуме по прикладной и промышленной математике, г.

Кисловодск, 2008

• 8-й международной конференции «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии», г. Нижний Новгород, 2007

• 9-й международной конференции «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии», г. Нижний Новгород, 2008

• VIII международной научно-технической конференции «Распознавание-2008», г.

Курск, 2008

На защиту выносятся следующие результаты

• Математическая модель стеганографической системы, осуществляющей встраивание текстурных ВЗ в печатные изделия, включающая: о математическую модель представления в двухкомпонентной форме изображения-контейнера, предназначенного для встраивания текстурного ВЗ н последующего вывода на цифровое печатное устройство о обобщенный алгоритм встраивания текстурных ВЗ в печатные изделия, включающий в себя все рассмотренные методы встраивания как частные случаи.

• Информационная технология стегоанализа печатных изделий, включающая: о алгоритм предварительной обработки изображения контейнера, позволяющий обнаруживать и выделять области отсканированного печатного изделия, предположительно содержащие встроенный текстурный ВЗ. о методы стегоанализа, включая методы определения неизвестного стеганографического ключа, обнаружения и извлечения из отсканированных печатных изделий текстурных ВЗ, встроенных с использованием существующих (описанных в научных публикациях и патентных заявках) методов встраивания.

• Результаты экспериментального исследования эффективности разработанных методов обнаружения и извлечения ВЗ, а также устойчивости разработанных методов к искажениям, вносимым в изображение в результате его печати и последующего сканирования.

Структура и объем работы.

Диссертационная работа, содержащая 143 стр., состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы, составляющего 114 наименований, и Приложения 1.

Заключение.

В диссертационной работе проведено исследование существующих методов встраивания текстурных ВЗ в печатные изделия, разработаны численные методы и программный комплекс стегоанализа текстурированной полиграфической продукции, позволяющие осуществлять обнаружение и извлечение текстурных ВЗ заданных классов в автоматизированном режиме. В ходе работы получены следующие новые научные результаты.

1. Впервые построена математическая модель стеганографической системы, осуществляющей встраивание текстурных ВЗ в печатные изделия, включая магматическую модель двухкомпонентного представления изображения-контейнера, предназначенного для встраивания текстурного ВЗ, а также обобщенный алгоритм встраивания текстурных ВЗ в печатные изделия.

2. Разработана модифицированная схема технологического процесса стегоанализа, учитывающая особенности стегоанализа отсканированных печатных изделий и обладающая рядом преимуществ по сравнению с известной схемой стегоанализа цифровых изображений.

3. Разработан алгоритм предобработки изображения-контейнера, позволяющий обнаруживать и выделять растрированные области отсканированного печатного изделия и обладающий рядом преимуществ по сравнению с существующими алгоритмами обнаружения растрированпых областей изображения.

4. Для рассмотренных в диссертационной работе методов встраивания ТВЗ впервые разработаны методы стегоанализа, включая методы определения неизвестного стеганографического ключа, обнаружения ТВЗ и его извлечения из отсканированных печатных изделий.

5. Экспериментально показана эффективность разработанных методов обнаружения и извлечения ВЗ, а также малая чувствительность разработанных методов к искажениям, вносимым в изображение в результате его печати и последующего сканирования.

•

Полученные результаты позволяют говорить о том, что все рассмотренные в диссертационной работе методы встраивания текстурных ВЗ не являются стеганографически стойкими и, следовательно, не удовлетворяют требованиям надежности, предъявляемым к системам защиты печатных изделий от подделки и копирования.

1. Сойфер В.А. (ред.) Методы компьютерной обработки изображений. M.: "Физматлит", 2001.

2. Грпбунин В.Г., Оков И.Н., Туринцев И.В. Цифровая стеганография. M.: Изд-во "СОЛОН-Пресс", 2002.

3. R.L. van Renesse. Ordering the order, a survey of optical document security features -Proc. SP1E Conference on Practical Holography IX. San Jose, CA, USA, 5-10 February 1995, vol. 2406, pp. 268-275.

4. R.L. van Renesse. Security design of valuable documents and products International Security Printers Conference (Intergraf), Seville, Spain, 15-17 May 1997.

5. R.L. van Renesse. Hidden and Scambled Images a Review // SPIE Conference on Optical Security and Counterfeit Deterrence Techniques IV, Vol. 4677, San Jose, С A, January 23 - 25, 2002,pp.333-348.

6. M. L.Miller, I. J. Cox, J. M. Linnartz. A review of watermarking principles and practiccs//Digital signal processing for multimedia systems,1999. pp. 461-485.

7. H. Saarelma. Printed Codes — Patent Survey //Graphic Arts in Finland №34(2005), pp. 1-11.

8. T. Anan, K. Kuraki, S. Nakagata. Watermarking Technologies for Security-Enhanced Printed DocumentsZ/Magazine FUJITSU (vol. 58, No.3), Abstracts of Research and Development special issue, 2007.

9. M. Barni. Watermarking Systems Engineering // CRC Press, 2004

10. N. Ohta, M. Rosen. Color desktop printer technology // CRC Press, 2006

11. M. Kharrazi, H. Senear, N. Memon. Image Steganography: Concepts and Practice \\ Lecture Notes Series for Mathematical Sciences, National University of Singapore, Singapore, 2004.

12. H. Senear, M. Ramkumar, A. Akansu. Data Hiding Fundamentals and Applications: Content Security in Digital Multimedia \\ Elsevier Academic Press, July 2004.

13. H. Hota, T. Hikima. An Overview and Applications of Val-Code: Digital Watermarking Technology for Printed DocumentsWOki Tech Rev., vol. 71(2004), pp. 198-212.

14. R.L. van Renesse. The Human Factor of Security // International Conference on Document Counterfeiting Protection, Reconnaissance International & PIRA, Argent Hotel, San Francisco, California, USA, January 28-29, 1999.

15. S. Katzenbeisser. F. Petitcolas. Information hiding techniques for steganography and digital watermarking // Artech House, 2000.

16. M. Landy. A tool for determining image discriminabilityW Электронный источник. http://www.cns. nyu.edu/msl/discrim/discrimpaper.pdf

17. Z. Wang , A. Bovik. Modern Image Quality Assessment//Morgan & Claypool Publishers, 2006.

18. Ramkumar M. Data Hiding in Multimedia // PhD Thesis, New Jersey Institute of Technology, 1999

19. R.L. van Renesse. Paper-based document security // ECOS97 European Conference on Security and Detection, incorporating a one day Symposium on Technology for Combating Fraud, London, 28-30 April 1997, pp. 75-80.

20. M. Chen, E. Wong, N. Memon, S. Adams. Recent development in document image watermarking and data hiding // Proc. SPIE, vol. 4518, pp. 166-176, Aug. 2001.

21. H. Wadle. An Introduction to Screening Technology// http:Wheidelberg.comA\'^'w/html/en/binaries/ftles/prinect/expertguidcscreening techpdf

22. P. Hsiao, Y. Chen, H. Wang. Watermarking a Printed Binary Image with Varied Screen Rulings// 16th 1PPR Conference on Computer Vision, Graphics and Image Processing, proceedings,2003, pp.290-297.

23. I. Cox, M. Miller, J. Bloom. Digital watermark: Principle and practice//Morgan Kaufmann publishing, 2001

24. I. Cox, M. Miller, J. Bloom, J. Fridrich, T. Kalker. Digital Watermarking and Steganography // Morgan Kaufmann publishing, 2nd edition, 2007

25. M. Mese, P. Vaidyanathan. Recent advances in digital halftoning and inverse halftoning methods // IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Fundamental Theory and Applications 49(6)-2002, pp. 790-805.

26. A. Jaimes, F. Mintzer, A. Ravishankar Rao, G. Thompson. Segmentation and Automatic Descreening of Scanned Documents // SPIE Color Imaging: Device-Independent Color, Color Hardcopy, and Graphic Arts IV, San Jose, CA, January 1999, p. 517-528.

27. M. Mese, P. Vaidyanathan. Optimized Halftoning Using Dot Diffusion and Methods for Inverse Halftoning // IEEE Trans. Image Processing 9, 691—709 (2000).

28. В. Jiyun, Н. Youngmee, К. Minhwan. Extracting halftones from scanned color documents and converting into continuous form // Proceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering, 2001, vol. 4307, pp. 138-148

29. X. Liu. Analysis and Reduction of Moire Patterns in Scanned Halftone Pictures // Dissertation submitted to the faculty of Virginia Polytechnic Institute and State University, Blacksburg, Virginia, May 1996

30. D. Dunn, N. Mathew. Extracting Color Halftones from Printed Documents Using Texture Analysis // ICIP (1) 1997, pp 787-790

31. T. Wark, J. Besley, J. Andrew. Halftone detection and removal // US Patent App. 11/174,590, 2005

32. T. Randen, J. Husby. Segmentation of text/image documents using texture approaches // Proc. NOBIM-konferansen-94, Asker (Norway), June 1994, pp. 60-67.

33. A. Ohara, K. Fujimoto, S. Naoi. Half-tone dot elimination method and system thereof // US Patent App. 10/083,125,2002

34. K. Wong. R. Casey. Document analysis system // IBM Journal of Research and Development, 1982. pp. 16-25.

35. J. Waite, G. Oliver. Viewing Distance as a Variable in Discerning Grayscale Halftone Dots at Varying Screen Frequencies // Journal of Industrial Technology Postings ,Vol. 22, No. 2, pp. 170-177

36. N. Nill. B. Bouzas. Objective image quality measure derived from digital image power spectra // Optical Engineering, 1992, pp. 813-825

37. B. Fischer, T. Zoller, J. Buhmann. Path based pairwise data clustering with application to texture segmentation // Energy Minimization Methods in Computer Vision and Pattern Recognition, volume 2134 of LNCS, 2001, pages 235-266.

38. A. Rohaly, A. Ahumada, A. Watson. Object detection in natural backgrounds predicted by discrimination performance and models // Vision Research, vol. 37(1997), pp. 32253235.

39. A. Ahumada. Simplified vision models for image quality assessment // SID International 4 Symposium Digest of Technical Papers 27, Society for Information Display, Santa Ana. 1996, pp. 397-400.

40. B. Keelan. Handbook of image quality : characterization and prediction // Marcel Dekker publishing, 2002.

41. E. Smith. Characterization of Image Degradation Caused by Scanning // Pattern Recognition Letters, Volume 19. Number 13, 1998, pp. 1191-1197.

42. H. Baird. The state of the art of document image degradation modeling // Proc. 4th 1APR International Workshop on Document Analysis Systems, 2000, pp. 1—16

43. S. Daly. The visible difference predictor: An algorithm for the assessment of image fidelity// in Proc. SPIE, vol. 1616, pp. 2-15, 1992.

44. P. Lapstun, K.Silverbrook, S. Walmsley. Region encoding using a plurality of tags // US Pat. 7017823, Filed Nov 12, 2004, Silverbrook Research Pty Ltd

45. S. Pereira, S.Volshynovskiy. A method for generating and decoding image dependent watermarks // European Patent W0/2001/082226, IPC G06T 1/00, filled 20.04.2000, Digital Copyright Technologies AG

46. H. Brunk. Halftone watermarking and related applications // US Pat. 6694041, IPC G06K 900, Filed Oct 11, 2000, Digimarc Corporation

47. S. Wang. Digital watermarking using conjugate halftone screens //US Pat. 5790703, IPC G06K 974 (H04N 1405, H04N 152), Filed Jan 21, 1997, Xerox Corporation

48. Y. Wakasu. Method for inserting and detecting electronic watermark data // US Pat. 6259801, IPC G06K 900, Filed Jan 21, 1999, NEC Corporation.

49. M. Isnardi, C. Musgrave. Method and apparatus for embedding a watermark into a digital image // US Pat. 6037984, IPC H04N 708, Filed Dec 24. 1997, Sarnoff Corporation.

50. K. Knox. Method for embedding one or more digital images within another digital image // US Pat. 6128411,IPC G06K 946 (G06K 900; G09C 300; B42D 1500), Filed Aug 25, 1998, Xerox Corporation.

51. S. Moskowitz. Multiple transform utilization and applications for secure digital watermarking // US Pat. 6205249, IPC G06K 946 (G06K 900). Filed Apr 2, 1998.

52. N. Shibata. Digital watermarking system for making a digital watermark with few colors // US Pat. 6268866, IPC G06T 1140, Filed Jun 18, 1998, NEC Corporation.

53. G. Rhoads. Security documents with hidden digital data // US Pat. 6343138, IPC H04K 100, Filed Jun 29. 1999, Digimarc Corporation.

54. G. Rhoads. Watermark encoding method exploiting biases inherent in original signal // US Pat. 6381341. IPC G06K 900, Filed Nov 17, 1999, Digimarc Corporation.

55. G. Rhoads. Steganography using dynamic codes // US Pat. 6353672, IPC H04K 100, Filed Mar 8, 2000, Digimarc Corporation.

56. G. Rhoads. Emulsion film media employing steganography // US Pat. 6438231, IPC H04L 900, Filed Aug 17. 2000, Digimarc Corporation.

57. G. Rhoads. Method and apparatus for discerning image distortion by reference // US Pat. 6580808, IPC G06K 900. Filed Feb 27, 2001, Digimarc Corporation.

58. G. Rhoads. Printable interfaces and digital linking with embedded codes // US Pat. 6647130, Filed Jul 3, 2002, IPC H04K 100, Digimarc Corporation.

59. G. Rhoads. Digital watermark decoding method // US Pat. 6700990, IPC H04IC 100, Filed Sep 29, 1999, Digimarc Corporation.

60. G. Rhoads. Method and system for preventing reproduction of professional photographs // US Pat. 6751320, IPC M04L 900, Filed Jun 14, 2001, Digimarc Corporation.

61. G. Rhoads. Steganographic image processing // US Pat. 6757406, IPC G06K 900, Filed Jan 10, 2001, Digimarc Corporation.

62. G. Rhoads. Watermarking methods and media // US Pat. 6760463, IPC 1I04K 900, Filed Jan 17, 2001, Digimarc Corporation.

63. G. Rhoads. Steganographic decoding with transform to spatial domain // US Pat. 6813366, IPC H04K 100, Filed Dec 30, 1999, Digimarc Corporation.

64. G. Rhoads. Tile-based digital watermarking techniques // US Pat. 6879701, IPC H04K001/00, Filed Sep 29, 1999, Digimarc Corporation.

65. G. Rhoads. Authentication of identification documents // US Pat. 7016516, Filed Sep 4, 2003, Digimarc Corporation.

66. H. Nakano. Electronic watermark system // US Pat. 6421450, IPC G06K 900, Filed Feb 12, 1998, NEC Corporation.

67. G. Rhoads. Steganographically encoding a first image in accordance with a second image // US Pat. 6430302, IPC H04K 100, Filed Jan 10, 2001, Digimarc Corporation.

68. G. Rhoads. Steganographic system with changing operations // US Pat. 6567535, IPC 04K 100, Filed Jan 10, 2001, Digimarc Corporation.

69. H. Nakano. Electronic watermark insertion device // US Pat. 6510233, IPC G06K 900, Filed May 3, 1999, NEC Corporation.

70. S. Kurahashi. Watermarking technique for scaled image-// US Pat. 7007167, Filed Nov 21, 2001, NEC Corporation.

71. J. Foote, J. Adcock. Systems and methods for embedding data by dimensional compression and expansion // US Pat. 6999598, Filed Mar 25, 2002, Fuji Xerox Co. Ltd.

72. L. Mathys. Control element for printed matters // US Pat. 6997482, Filed Aug 23, 2002, KBA-Giori S.A.

73. H. Brunk. Measuring digital watermark strength using error correction coding metrics // US Pat. 6993154, Filed May 28, 2004, Digimarc Corporation.

74. T. Amano. Method and device for embedding and detecting watermarking information // US Pat. 6983056, Filed Jul 21, 2000, International Business Machines Corporation.

75. G. Rhoads. Secure document design with machine readable, variable message encoded // US Pat. 6959100, IPC H04K001/00, Filed Jun 11, 2003, Digimarc Corporation.

76. J. Stach, H. Brunk, R. Sharma. Quantization-based data hiding employing calibration and locally adaptivy quantization // US Pat. 6580809, IPC H04K 100, Filed Mar 22, 2002, Digimarc Corporation.

77. A. Reed, G. Rhoads. Color adaptive watermarking // US Pat. 6590996, IPC G06K 9100, Filed Apr 19, 2000, Digimarc Corporation.

78. A. Reed, В. Bradley. Low visibility watermarks using an out-of-phase color // US Pat. 6721440, IPC G06K 900, Filed Jul 2, 2001, Digimarc Corporation.

79. A. Reed, J. Cattone. Detection of out-of-phase low visibility watermarks // US Pat. 6763123, IPC G06K 900, Filed Aug 20. 2001, Digimarc Corporation.

80. A. Reed, B. Hannigan, T. Brundage. Enhancing embedding of out-of-phase signals // US Pat. 6912295, IPC G06K009/00, Filed Apr 2, 2002, Digimarc Corporation.

81. G. Rhoads. Digital watermarks and methods for security documents // US Pat. 6750985, IPC H04K 100 (B41N 100), Filed Oct 10, 2001, Digimarc Corporation.

82. G. Rhoads. Digital watermarks and postage // US Pat. 6804379, IPC H041C 100 (G09F 300) Filed Aug 24, 2001, Digimarc Corporation.

83. O. Alattar, A. Reed, T. Brundage. Embedding digital watermarks in spot colors // US Pat. 6763124,IPC G06K 900, Filed Feb 11, 2002, Digimarc Corporation.

84. N. Tanaka. System and apparatus for inserting electronic watermark data // US Pat. 6915000, IPC G06K009/00, Filed Oct 3, 2000, NEC Corporation.

85. J. Watanabe. Electronic watermark embedding device and electronic watermark detecting // US Pat. 6853737, IPC G06K009/00, Filed Mar 29, 2001, NEC Corporation.

86. R. Powell, M. Nitzberg. Method for encoding auxiliary data within a source signal // US Pat. 6678392, IPC H04IC 100, Filed Jul 25, 2001, Digimarc Corporation.

87. J, Tian, S. Decker, H. Brunk. Watermarking recursive hashes into frequency domain regions // US Pat. 6683966, IPC G06K 900, Filed Oct 11, 2000, Digimarc Corporation.

88. A. Reed. Applying digital watermarks using dot gain correction // US Pat. 6700995, IPC G06K 900, Filed Jul 30, 2002, Digimarc Corporation.

89. B. Bradley. Self-orienting watermarks // US Pat. 6625297, IPC G06K 900, Filed Feb 10, 2000, Digimarc Corporation.

90. I. Cox. Spread spectrum watermark for embedded signalling // US Pat. 5848155, IPC H04L 900, Filed Sep 4, 1996, NEC Research Institute, Inc.

91. G. Rhoads. Watermark embedder and reader // US Pat. 6718047, IPC G06K 900, Filed Aug 7, 2002, Digimarc Corporation.

92. G. Rhoads, R. Sharma. Watermark detection using a fourier mellin transform // US Pat. 6408082, IPC G06K 900, Filed Nov 30, 1999, Digimarc Corporation.

93. I. Cox, M. Miller, K. Tanaka, Y. Wakasu. Digital watermarking // US Pat. 5915027,IPC H04L 902, Filed Nov 5, 1996, NEC Research Institute, NEC Corporation.

94. Z. Fan, S. Wang, H. Cheng. Method of embedding color information in printed documents using watermarking // US Pat. 6956958, IPC G06K009/00, Filed Feb 21, 2002, Xerox Corporation.

95. G. Rhoads. Methods for encoding security documents // US Pat. 6922480.IPC H04K001/00. Filed Jul 29, 2002, Digimarc Corporation.

96. S. Moskowitz, M. Cooperman. Z-transform implementation of digital watermarks // US Pat. 6853726, IPC H04K001/00 (H04L009/00) Filed Dec 8, 1999, Wistaria Trading, Inc.

97. S. McGrew. Anti-counterfeiting method and device utilizing holograms // US Pat. 5396559, IPC G09C 500, Filed Aug 24, 1990.

98. S. Wang. Digital watermarking using phase-shifted stoclustic screens // US Pat. 6252971, IPC G06K 900, Filed Apr 29, 1998, Xerox Corporation.

99. F, Koltai, L, Baros, B, Adam, F, Takacs. Anti-counterfeiting method and apparatus using digital screening // US Pat. 6104812, IPC G09C 500 (B42D 1500; II04L 900),Filed Jan 12, 1998, Juratrade, Limited.

100. A. Alasia. Digital anti-counterfeiting software method and apparatus // US Pat. 5708717, IPC G09C 500 (B42D 1500; H04L 900), Filed Nov 29, 1995

101. A. Alasia, T. Alasia. Self-authenticating documents // US Pat. 7114750, Filed Mar 11, 1999, Graphic Security Systems Corporation.

102. S. Brosh, T. Wright. Anti-counterfeiting process using lenticular optics and color masking // US Pat. 5303370. IPC H04L 900. Filed Nov 13, 1992, Score Group. Inc.

103. W. Mowry, M. McElligott, V. Tkalenko, J. Baran, C. Ingalls. Protected document bearing watermark and method of making // US Pat. 4210346, IPC B42D 1500 (B44F 112), Filed Jun 23, 1977, Burroughs Corporation.