Evaluation of the content of a color image by pixel-based measure and classification through the theory of belief functions
Évaluation du contenu d'une image couleur par mesure basée pixel et classification par la théorie des fonctions de croyance
Résumé
Nowadays it has become increasingly simpler for anyone to take pictures with digital cameras, to download these images to the computer and to use different image processing software to apply modi- fications on these images (Compression, denoising, transmission, etc.). However, these treatments lead to degradations which affect the visual quality of the image. For this purpose, it is necessary to have effective tools able to measure the impact of these distortions on the image quality. Moreover, in recent years a particular disruption has appeared, namely the embedding of "invisible" messages for legitimate or malicious purposes for confidential or secret communications. Nowadays, with the widespread use of the internet, steganography is becoming a popular practice and easily accessible to anyone who wants to hide a message or communicate in a secret way. Therefore, the need to detect steganographic objects give rise to steganalysis, the dual process of steganography.
In this manuscript we discussed two issues : the image quality assessment and the detection of modifi- cation or the presence of hidden information in an image. The first objective is to develop a No-Reference measure allowing to automatically evaluate the quality of an image in correlation with the human visual appreciation. Then we propose a steganalysis scheme to detect, with the best possible reliability, the pre- sence of information embedded in natural images. In this thesis, the challenge is to take into account the imperfection of the manipulated data coming from different sources of information with different degrees of precision. In this context, in order to take full advantage of all this information, we propose to use the theory of belief functions. This theory makes it possible to represent knowledge in a relatively natural way in the form of a belief structure.
We proposed a No-reference image quality assessment measure, which is able to estimate the quality of the degraded images with multiple types of distortion. This approach, called wms-EVreg2, is based on the fusion of different statistical features, extracted from the image, depending on the reliability of each set of features estimated through the confusion matrix. From the various experiments, we found that wms- EVreg2 has a good correlation with subjective quality scores and provides competitive quality prediction performance compared to Full-reference image quality measures.
For the second problem addressed, we proposed a steganalysis scheme based on the theory of belief functions constructed on random subspaces of the features. The performance of the proposed method was evaluated on different steganography algorithms in the JPEG transform domain as well as in the spatial domain. These experimental tests have shown the performance of the proposed method in some application frameworks. However, there are many configurations that reside undetectable.
Keywords : quality assessment, steganography, steganalysis, belief function.
De nos jours, il est devenu de plus en plus simple pour qui que ce soit de prendre des photos avec des appareils photo numériques, de télécharger des images sur l’ordinateur et d’utiliser différents logiciels de traitement d’image pour appliquer des modifications sur ces images (compression, débruitage, transmis- sion, etc.). Cependant, ces traitements entraînent des dégradations qui influent sur la qualité visuelle de l’image. À cet effet, il est nécessaire de disposer d’outils efficaces capables de mesurer l’impact de ces dis- torsions sur la qualité de l’image. De plus, ces dernières années est apparue une perturbation particulière, à savoir l’insertion de messages "invisibles" à des fins légitimes ou malveillantes pour des communications confidentielles ou secrètes. De nos jours, avec la généralisation de l’internet, la stéganographie devient une pratique populaire et facilement accessible à toute personne désirant dissimuler un message ou commu- niquer de façon secrète. Par conséquent, la nécessité et le besoin de détecter des objets stéganographiés donnent lieu à la stéganalyse, le processus dual de la stéganographie.
Dans ce manuscrit, nous avons abordé deux problèmes : l’évaluation de la qualité d’image et la détection d’une modification ou la présence d’informations cachées dans une image. L’objectif dans un premier temps est de développer une mesure sans référence permettant d’évaluer de manière automatique la qualité d’une image en corrélation avec l’appréciation visuelle humaine. Ensuite proposer un outil de stéganalyse permettant de détecter, avec la meilleure fiabilité possible, la présence d’informations cachées dans des images naturelles. Dans le cadre de cette thèse, l’enjeu est de prendre en compte l’imperfection des données manipulées provenant de différentes sources d’information avec différents degrés de précision. Dans ce contexte, afin de profiter entièrement de l’ensemble de ces informations, nous proposons d’utiliser la théorie des fonctions de croyance. Cette théorie permet de représenter les connaissances d’une manière relativement naturelle sous la forme d’une structure de croyances.
Nous avons proposé une nouvelle mesure sans référence d’évaluation de la qualité d’image capable d’estimer la qualité des images dégradées avec de multiple types de distorsion. Cette approche appelée wms- EVreg2 est basée sur la fusion de différentes caractéristiques statistiques, extraites de l’image, en fonction de la fiabilité de chaque ensemble de caractéristiques estimée à travers la matrice de confusion. À partir des différentes expérimentations, nous avons constaté que wms-EVreg2 présente une bonne corrélation avec les scores de qualité subjectifs et fournit des performances de prédiction de qualité compétitives par rapport aux mesures avec référence.
Pour le deuxième problème abordé, nous avons proposé un schéma de stéganalyse basé sur la théorie des fonctions de croyance construit sur des sous-espaces aléatoires des caractéristiques. La performance de la méthode proposée a été évaluée sur différents algorithmes de dissimulation dans le domaine de transformé JPEG ainsi que dans le domaine spatial. Ces tests expérimentaux ont montré l’efficacité de la méthode proposée dans certains cadres d’applications. Cependant, il reste de nombreuses configurations qui résident indétectables.
Mots clés : évaluation de la qualité, stéganographie, stéganalyse, fonction de croyance.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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