@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00233079,
 author = {渡久地, 伸之介 and 宮田, 高道 and Shinnosuke, Toguchi and Takamichi, Miyata},
 issue = {59},
 month = {Mar},
 note = {画像ステガノグラフィとは，画像内に秘匿メッセージを埋め込む技術である．既存手法のひとつである SteganoGAN は，深層学習を用いて原画像と似せるような秘匿メッセージの埋め込みを行う手法であるが，実際の画像には撮像過程で生じるリアル画像ノイズが含まれているため，事前にこのようなノイズを明示的に除去することで性能が向上する可能性がある．本研究では，前処理として既存のリアル画像ノイズ除去手法を用いることと， SteganoGAN の損失関数を変更することを組み合わせたリアル画像ノイズ考慮型の画像ステガノグラフィ手法を提案する．実験結果より，提案手法では品質と埋め込み量のトレードオフを改善し，既存手法と比較して同程度の PSNR で 1 画素あたりに埋め込めるビット量が向上することが示された．また，提案手法は検出器耐性の評価でも従来手法より高い耐性を示した．, Image steganography is a technique for embedding secret messages in images. SteganoGAN, one of the previous methods, uses generative adversarial networks and achieves high payload when the input is a noise-free image. However, real images contain real image noise (RIN) generated during the image acquisition process, which can degrade the performance of SteganoGAN. We propose a RIN-aware image steganography that uses a real image denoising method as preprocessing and modifies the loss function of SteganoGAN. These modifications encourage the proposed method to embed a secret message that simulates RIN into a pseudo-noise-free image obtained by denoising. Experimental results show that the proposed method improves the trade-off between image quality and payload compared to the previous method. The proposed method also showed higher tolerance than conventional methods in the evaluation of detector tolerance.},
 title = {リアル画像ノイズ除去による画像ステガノグラフィとその検出},
 year = {2024}
}