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ディジタルゴースト現象に基づく画像用データ・ハイディング方式を新たに提案し、その基本特性を明らかにすることを目的として研究計画を立案・実施した。本研究で得られた新たな知見等の成果は以下の通りである。
1.ケプストラム情報(対数パワースペクトルをフーリエ逆変換したもの)を利用してディジタルゴースト画像から遅延検出を高感度に行う方法について基礎的検討を行った。まず、ケプストラム解析用窓関数の特性比較を行い、指数窓ではハミング窓や矩形窓より検出感度が相対的に向上することを確認した。又、画像信号ケプストラム解析における指数窓の役割について理論的解釈を与えた。テスト画像に対してケプストラム解析と短時間ケプストラム解析を行い、ゴースト信号の混合率a(0≦a≦0.5)と検出感度の基本特性を調べた。その結果、混合率が低い場合、(a=0.1)でもケプストラム情報からゴースト信号の遅延時間を検出できることがわかった。
2.ディジタルゴースト画像中に透かし情報を埋込む際に透かし情報を効果的に暗号化する方法について基礎的検討を行った。複数の共通鍵暗号(MISTY暗号、FEAL暗号[FEAL-8])をワークステーション上に移植し、それらの基本性質(統計的性質、処理速度等)を調べた。その結果、標準画像を暗号化したもの(暗号化画像)の相関係数の絶対値はMISTY暗号、FEAL暗号共に0に近い値(0.0051以下)を示し、視覚的にも画像データが効果的に無相関化されることを確認した。又、MISTY暗号、FEAL暗号の平均処理速度(暗号化または復号化の処理速度)は各々16.2Mbps、4.4Mdpsであり、MISTY暗号の処理が相対的に高速であることがわかった。
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