Contribution à l'authentification souple d'images digitales par des techniques de marquage numérique . Application aux images médicales.

Abstract

La croissance exponentielle du trafic des images digitales sur les réseaux soulève un nombre conséquent de problèmes de droits d'auteur, mais également d'authenticité des images échangées. Le marquage numérique est une nouvelle technologie avancée pour résoudre ce type de problèmes. Contrairement aux techniques classiquement employées en cryptographie pour assurer la fonction d'authentification, les nouvelles méthodes de marquage proposées privilégient une intégrité en termes de contenu sémantique à une intégrité numérique stricte. Une limite à l'utilisation de l'authentification par marquage est la distorsion infligée à l'image par le processus d'insertion qui peut ne pas être acceptable dans certaines applications sensibles comme le domaine médical. Les schémas qualifiés de réversibles sont les plus appropriés dans ce cas. Une autre fonctionnalité très souhaitable est la capacité de localisation des manipulations. Ce travail est consacré à l'authentification souple des images numériques, avec comme objectif d'application le contrôle d'intégrité dans des applications de télémédecine. Dans ce but, nous définissons un modèle de signature numérique fondé sur les attributs texturaux de l'image, qui est capable de détecter les altérations portant sur la texture et d'ignorer les transformations géométriques bénignes, tout en maintenant une bonne qualité visuelle de l'image. A travers une étude sur les méthodes d'analyse d'image par texture, nous avons pu constater la robustesse de certaines d‟entre elles aux transformations géométriques. Parmi ces méthodes, la cooccurrence se démarque par de très bons résultats mais présente l'inconvénient de temps de calcul assez importants. Nous utilisons les statistiques de premier et second ordre pour établir un ensemble de descripteurs sur lesquels nous appliquons différents traitements pour les adapter à nos besoins spécifiques en « semi-fragilité » et réduire les temps de calculs. Pour assurer la réversibilité de notre modèle d'authentification, nous utilisons un algorithme stéganographique reposant sur l'expansion de la différence des pixels adjacents. Pour augmenter sa capacité tout en évitant le problème d'overflow caractérisant la méthode originale, nous proposons une nouvelle manière de codage des coefficients d'expansion. L'insertion/extraction des données est réalisée bloc par bloc pour permettre la localisation des régions altérées. Nous procédons à l'évaluation du pouvoir discriminant de l'approche et de sa capacité de localisation d'attaques en effectuant le contrôle d'intégrité sur un ensemble d'images test dont des images médicales. Nous terminons en proposant deux solutions de sécurité globale pour les images médicales, combinant compression, chiffrement et marquage pour assurer l'authentification de l'image en même temps que la confidentialité des données patient qui l'accompagnent., en les insérant à leur tour dans l'image. Pour mettre en évidence l'utilité de telles solutions nous exposons un scénario d'utilisation à travers une application de partage d'images médicales sur le Net, entre une communauté limitée d'utilisateurs.