Tatouage des images médicales et industrielles par des approches multi-échelles et variationnelles.

Abstract

A l’ère du développement des nouvelles technologies de communication et d’information. L’accès à l’information est devenu de plus en plus facile et les données peuvent être aisément dupliquées, modifiées et même diffusées illégalement. De nouvelles contraintes sont nées quant à la sécurité de ces données et l’adaptation des dispositifs techniques de production des droits d’auteur aux nouvelles technologies. Afin de faire face à l’utilisation illicite des fichiers multimédias par une tierce partie, un nouvel axe de recherche appelé le tatouage des documents numériques ou le marquage (Watermarking), a été proposé comme une solution à ce problème. Le concept de tatouage consiste à insérer des informations secrètes (une marque ou signature) dans une image, une vidéo ou même un audio sous forme de logo, texte ou une séquence de nombres pseudo aléatoire de telle sorte que ces modifications ne soient pas perceptibles. Nous nous intéressons dans cette thèse au tatouage des images numériques, dont l’objectif est l’amélioration et la création de nouvelles méthodes de tatouage d’images industrielles et médicales, l’idée de base s’appuie sur la décomposition de l’image en une ensemble de composantes de telle façon que chaque composante a des caractéristiques spécifiques pour l’insertion du tatouage. A l’inverse, des méthodes classiques de tatouage d’images qui exploitent l’image entière pour l’insertion de la marque, les approches proposées de tatouage exploitent l’image entière pour l’insertion de la marque, les approches proposées de tatouage sont basées sur l’insertion de la marque dans une composante afin d’avoir un bon compromis en terme d’invisibilité et de robustesse. Pour concrétiser cette finalité, ces composantes sont issues d’une décomposition de l’image par : -La décomposition empirique modale bidimensionnel FABEMD (Fast and Adaptive Bidimensional Empirical Mode Decomposition) en des BIMFS (Bidimensionnel Intrinsic Mode Functions) plus le résidu ; -La décomposition PDE (Partial differential Equation) qui permet la décomposition de l’image en objet u, texture v et bruit w ; -La décomposition PPSD (Periodic Plus Smooth decomposition) qui permet la décomposition de l’image en deux composantes : une composantes périodique p et une composante lisse s. Le schéma ci-dessous illustre les différentes approches de tatouage d’images proposées au cours de cette thèse.