Authentification des images médicales couleurs en utilisant le tatouage numérique

Abstract

La révolution numérique et l’avancement rapide des systèmes de communication en réseau entraînent une croissance considérable d’échange des images dans divers domaines tels que le commerce électronique, la sécurité nationale et la télémédecine. D’autre part, la disponibilité des outils puissants du traitement d’images pose des problèmes concernant l’authentification et l’intégrité des images. Dans ces circonstances, la protection des images devient un besoin urgent, notamment, dans les applications sensibles telles que les applications de la télémédecine où toute modification peut provoquer des erreurs de diagnostic et de décisions. Le tatouage numérique a attiré beaucoup l’attention des chercheurs comme une technique de protection, en raison de son efficacité de la résolution des problèmes concernant l’authentification et l’intégrité des images. Dans ce contexte, diverses méthodes d’authentification ont été proposées, néanmoins, la plupart de ces méthodes proposées se focalisent sur les images en niveau de gris, en plus, si elles détectent les modifications, elles n’offrent pas la restauration des zones modifiées ou elles les récupèrent que dans le cas des petits taux de modification. Dans ce mémoire, nous avons étudié le tatouage numérique des images en général, ses propriétés, ses applications et ses classifications. Puis, le tatouage numérique pour l’authentification du contenu des images médicales en particulier. Nous avons implémenté une méthode de tatouage fragile basé sur l’auto-insertion pour l’authentification, la détection et la restauration de modification d’image couleur RVB. Après, nous avons fait des expérimentations sur des images couleurs générales et des images médicales couleurs attaquées par les opérations de collage, de coupure et des attaques hybrides. Les résultats expérimentaux ont montré l’invisibilité du watermark, la précision de la détection et la haute qualité de l’image couleur récupérée avec la plupart des images couleur en exception de quelques images médicales