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[canny.git] / ourapproach.tex
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@@ -1,3 +1,11 @@
+This section first presents the embedding scheme through its 
+four main steps: the data encryption (Sect.~\ref{sub:bbs}),
+the cover pixel selection (Sect.~\ref{sub:edge}),
+the adaptive payload considerations (Sect.~\ref{sub:adaptive}),
+and how the distortion has been minimized (Sect.~\ref{sub:stc}).
+The message extraction is finally presented  (Sect.\ref{sub:extract}) and a running example ends this section (Sect.~\ref{sub:xpl}). 
+
+
 The flowcharts given in Fig.~\ref{fig:sch}
 summarize our steganography scheme denoted by
 STABYLO, which stands for STeganography with cAnny, Bbs, binarY embedding at LOw cost.
@@ -38,7 +46,7 @@ Let us first focus on the data embedding.
 
 
 
-\subsection{Security Considerations}
+\subsection{Security Considerations}\label{sub:bbs}
 Among methods of message encryption/decryption 
 (see~\cite{DBLP:journals/ejisec/FontaineG07} for a survey)
 we implement the Blum-Goldwasser cryptosystem~\cite{Blum:1985:EPP:19478.19501}
@@ -61,7 +69,7 @@ Starting thus with a key $k$ and the message \textit{mess} to hide,
 this step computes a message $m$, which is the encrypted version  of \textit{mess}.
 
 
-\subsection{Edge-Based Image Steganography}
+\subsection{Edge-Based Image Steganography}\label{sub:edge}
 
 
 The edge-based image
@@ -91,6 +99,9 @@ As the Canny algorithm is well known and studied, fast, and implementable
 on many  kinds of architectures like FPGAs, smartphones,  desktop machines, and
 GPUs, we have chosen this edge detector for illustrative purpose.
 
+\JFC{il faudrait comparer les complexites des algo fuzy and canny}
+
+
 This edge detection is applied on a filtered version of the image given 
 as input.
 More precisely, only $b$ most 
@@ -101,9 +112,51 @@ set of pixels for both the cover and the stego image.
 In our flowcharts, this is represented by ``edgeDetection(b bits)''.
 Then only the 2 LSBs of pixels in the set of edges are returned if $b$ is 6, 
 and the LSB of pixels if $b$ is 7.
-Let $x$ be the sequence of these bits.
+
+
+
+
+
+Let $x$ be the sequence of these bits. 
+The next  section section presentsd how our scheme 
+adapts  when the size of $x$  is not sufficient for the message $m$ to embed.
+
+
  
-\JFC{il faudrait comparer les complexites des algo fuzy and canny}
+
+
+
+
+\subsection{Adaptive Embedding Rate}\label{sub:adaptive}
+Two strategies have been developed in our scheme, 
+depending on the embedding rate that is either \emph{adaptive} or \emph{fixed}.
+In the former the embedding rate depends on the number of edge pixels.
+The higher it is, the larger the message length that can be inserted is.
+Practically, a set of edge pixels is computed according to the 
+Canny algorithm with an high threshold.
+The message length is thus defined to be less than 
+half of this set cardinality.
+If $x$ is then to short for $m$, the message is splitted into sufficient parts. 
+In the latter, the embedding rate is defined as a percentage between the 
+number of modified pixels and the length of the bit message.
+This is the classical approach adopted in steganography.
+Practically, the Canny algorithm generates  
+a set of edge pixels related to a threshold that is decreasing 
+until its cardinality
+is sufficient. 
+
+
+
+Two methods may further be applied to select bits that 
+will be modified. 
+The first one randomly chooses the subset of pixels to modify by 
+applying the BBS PRNG again. This method is further denoted  as to \emph{sample}.
+The second one is a direct application of the 
+STC algorithm~\cite{DBLP:journals/tifs/FillerJF11}. 
+It  is further referred to as \emph{adaptive+STC} and is detailled in the nex section.
+
+
+
 
 
 % First of all, let us discuss about compexity of edge detetction methods.
@@ -123,14 +176,8 @@ Let $x$ be the sequence of these bits.
 
 
 
-As argue in the introduction section, we do not adapt the parameters of the
-the edge detection as in~\cite{Luo:2010:EAI:1824719.1824720} but we modify 
-the size of the embedding message. Practically, the lenght of $x$ 
-has to be at least twice as large 
-as the size of the embedded encrypted message. 
-Otherwise, a new image is used to hide the remaning part of the message.  
 
-\subsection{Minimizing Distortion with Syndrome-Treillis Codes} 
+\subsection{Minimizing Distortion with Syndrome-Treillis Codes}\label{sub:stc}
 \input{stc}
 
 
@@ -164,7 +211,7 @@ Otherwise, a new image is used to hide the remaning part of the message.
 
 
 
-\subsection{Data Extraction}
+\subsection{Data Extraction}\label{sub:extract}
 The message extraction summarized in Fig.~\ref{fig:sch:ext} follows data embedding
 since there exists a reverse function for all its steps.
 First of all, the same edge detection is applied (on the 7 first bits) to 
@@ -173,3 +220,139 @@ which is  sufficiently large with respect to the message size given as a key.
 Then the STC reverse algorithm is applied to retrieve the encrypted message.
 Finally, the Blum-Goldwasser decryption function is executed and the original
 message is extracted.
+
+
+\subsection{Running Example}\label{sub:xpl}
+In this example, the cover image is  Lena 
+which is a 512*512  image with 256 grayscale levels.
+The message is the poem Ulalume (E. A. Poe), which is constituted by 104 lines, 667
+words, and 3754 characters, \textit{i.e.}  30032 bits.
+Lena and the the first verses are given in Fig.~\ref{fig:lena}.
+
+\begin{figure}
+\begin{center}
+\begin{minipage}{0.4\linewidth}
+\includegraphics[width=3cm]{Lena.eps}
+\end{minipage}
+\begin{minipage}{0.59\linewidth}
+\begin{flushleft}
+\begin{scriptsize}
+The skies they were ashen and sober;\linebreak
+$~$ The leaves they were crisped and sere—\linebreak
+$~$ The leaves they were withering and sere;\linebreak
+It was night in the lonesome October\linebreak
+$~$ Of my most immemorial year;\linebreak
+It was hard by the dim lake of Auber,\linebreak
+$~$ In the misty mid region of Weir—\linebreak
+It was down by the dank tarn of Auber,\linebreak
+$~$ In the ghoul-haunted woodland of Weir.
+\end{scriptsize}
+\end{flushleft}
+\end{minipage}
+\end{center}
+\caption{Cover and message examples} \label{fig:lena}
+\end{figure}
+
+The edge detection returns 18641 and 18455 pixels when $b$ is
+respectively 7 and 6. These edges are represented in Fig.~\ref{fig:edge}
+
+
+\begin{figure}[t]
+  \begin{center}
+    \subfloat[$b$ is 7.]{
+      \begin{minipage}{0.49\linewidth}
+        \begin{center}
+          %\includegraphics[width=5cm]{emb.pdf}
+          \includegraphics[scale=0.15]{edge7.eps}
+        \end{center}
+      \end{minipage}
+      %\label{fig:sch:emb}
+    }%\hfill
+    \subfloat[$b$ is 6.]{
+      \begin{minipage}{0.49\linewidth}
+        \begin{center}
+          %\includegraphics[width=5cm]{rec.pdf}
+          \includegraphics[scale=0.15]{edge6.eps}
+        \end{center}
+      \end{minipage}
+      %\label{fig:sch:ext}
+    }%\hfill
+  \end{center}
+  \caption{Edge Detection wrt $b$.}
+  \label{fig:edge}
+\end{figure}
+
+
+
+In the former configuration, only 9320 bits are available 
+for embeding whereas in the latter we have 9227.
+In the both case, about the third part of the poem is hidden into the cover.
+Results with \emph{adaptive+STC} strategy are presented in 
+Fig.~\ref{fig:lenastego}.
+
+\begin{figure}[t]
+  \begin{center}
+    \subfloat[$b$ is 7.]{
+      \begin{minipage}{0.49\linewidth}
+        \begin{center}
+          %\includegraphics[width=5cm]{emb.pdf}
+          \includegraphics[scale=0.15]{lena7.eps}
+        \end{center}
+      \end{minipage}
+      %\label{fig:sch:emb}
+    }%\hfill
+    \subfloat[$b$ is 6.]{
+      \begin{minipage}{0.49\linewidth}
+        \begin{center}
+          %\includegraphics[width=5cm]{rec.pdf}
+          \includegraphics[scale=0.15]{lena6.eps}
+        \end{center}
+      \end{minipage}
+      %\label{fig:sch:ext}
+    }%\hfill
+  \end{center}
+  \caption{Stego Images wrt $b$.}
+  \label{fig:lenastego}
+\end{figure}
+
+
+Finally, differences between the original cover and the stego images  
+are presented in Fig.~\ref{fig:lenadiff}. For each pixel pair of picel $X_{ij}$  
+$Y_{ij}$, $X$ and $Y$ being the cover and the stego content respectively, 
+The pixel value $V_{ij}$ of the difference is defined with the following map
+$$
+V_{ij}= \left\{
+\begin{array}{rcl}
+0 & \textrm{if} &  X_{ij} = Y_{ij} \\
+75 & \textrm{if} &  \abs{ (X_{ij} - Y_{ij})} = 1 \\
+75 & \textrm{if} &  \abs{ (X_{ij} - Y_{ij})} = 2 \\
+225 & \textrm{if} &  \abs{ (X_{ij} - Y_{ij})} = 1 
+\end{array}
+\right.
+$$.
+This function allows to emphase differences between content.
+
+\begin{figure}[t]
+  \begin{center}
+    \subfloat[$b$ is 7.]{
+      \begin{minipage}{0.49\linewidth}
+        \begin{center}
+          %\includegraphics[width=5cm]{emb.pdf}
+          \includegraphics[scale=0.15]{diff7.eps}
+        \end{center}
+      \end{minipage}
+      %\label{fig:sch:emb}
+    }%\hfill
+    \subfloat[$b$ is 6.]{
+      \begin{minipage}{0.49\linewidth}
+        \begin{center}
+          %\includegraphics[width=5cm]{rec.pdf}
+          \includegraphics[scale=0.15]{diff6.eps}
+        \end{center}
+      \end{minipage}
+      %\label{fig:sch:ext}
+    }%\hfill
+  \end{center}
+  \caption{Differences  with Lena's Cover  wrt $b$.}
+  \label{fig:lenadiff}
+\end{figure}