Abstract
The security of the image information is very important in many areas of the IoT(Internet of Things), and study a number of ways to display the security (copyright, etc.). In this paper, information of image that is used by the IoT is converted to a DCT(Discrete Cosine Transform) and QC(Quantization Coefficient). And watermark (message) is to create a new encoded message(WMQR) through a QR Code. QC and WMQR applies LSB steganography techniques, can get the security (copyright, etc.) of image information. LSB steganographic techniques may be inserted according to a message (Watermark) to determine the location (Secret Key). The encoded image is sent to the recipient via the Internet. The reverse process can be obtained image and a QR code, a watermark (Message). A method for extracting a watermark from the security of the image information is coded using only the image and Secret Key, through the DCT and quantization process, so obtained by separating the watermark (Message) for the image. In this paper, we were able to improve the security of the method of image information, the image quality of the image by the simulations (PSNR), in turn, benefits were also normalized correlation (NC) and security.
사물인터넷(IoT)의 여러 분야에서 영상 정보의 보안은 매우 중요하며, 그 보안(저작권 등)을 표시하는 여러 방안을 연구하고 있다. 본 논문에서는 IoT에서 사용하는 영상 정보는 이산 코사인 변환(DCT)과 양자화를 통하여 계수값(QC)으로 변환된다. 그리고 워터마크(메시지)는 QR Code를 통하여 새로운 부호화된 메시지(WMQR)를 만든다. QC와 WMQR은 스테가노그래피 LSB 기법을 적용하고, 영상정보의 보안(저작권 등)을 얻을 수 있다. 스테가노그래피의 LSB 기법은 위치(Secret Key)의 결정에 따라 메시지를 삽입할 수 있다. 부호화된 영상은 인터넷을 통하여 수신자에게 전송하게 된다. 역 과정에서는 영상과 QR 코드, 워터마크(Message)를 얻을 수 있다. 영상정보의 보안에서 워터마크를 추출하는 방법은 부호화된 영상과 Secret Key 만을 사용하며, DCT와 양자화 과정을 통하여 워터마크(Message)를 분리하여 얻을수 있다. 본 논문에서 우리는 영상정보의 보안의 방법을 개선할수 있었으며, 이 모의실험을 통하여 영상의 화질(PSNR), 정규화 상관도(NC)를 통하여 높은 보안성을 얻을 수 있었다.