Fuzzy Clustering Based Medical Image Watermarking
Nyma Alamgir, Jong-Myon Kim · KIPS Transactions on Software and Data Engineering · 2013
의료 영상 워터마킹은 헬스케어 정보 시스템의 보안 서비스 분야에서 많은 주목을 받고 있다. 본 논문은 워터마킹을 삽입할 최적의 서버 블록 위치 선택을 위한 개선된 퍼지 클러스터링 기법, 이산 웨이블릿 변환 및 이산 코사인 변환을 분할된 회백질 의료 영상에 적용한 블라인드 의료 영상 워터마킹 기법을 제안한다. 모의실험결과, 제안한 워터마킹 기법은 기존의 기법들보다 PSNR과 M-SVD에서 우수한 성능을 보였다. 또한, 제안한 워터마킹 기법은 노이즈 첨가, 필터링, JPEG 압축, 블러링, 히스토그램 균일화, 크로핑과 같은 공격에서도 기존의 기법들보다 정규화된 연관성 값에서 보다 강인함을 보였다. Medical image watermarking has received extensive attention as wide security services in the healthcare information system. This paper proposes a blind medical image watermarking approach on the segmented gray-matter (GM) images by utilizing discrete wavelet transform (DWT) and discrete cosine transform (DCT) along with enhanced suppressed fuzzy C-means (EnSFCM) for the optimal selection of sub-blocks position to insert a watermark. Experimental results show that the proposed approach outperforms other methods in terms of peak signal to noise ratio (PSNR) and M-SVD. In addition, the proposed approach shows better robustness than other methods in normalized correlation (NC) values against several attacks, such as noise addition, filtering, JPEG compression, blurring, histogram equalization, and cropping.