Marcas de agua múltiples para autentificación y detección de adulteraciones en imágenes digitales médicas
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Date
2016-05-31Author
Vargas, Laura Mónica
Advisor
Vera, Elizabeth
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En las últimas dos décadas el marcado de agua digital ganó un lugar como tema de investigación aplicada en la comunidad científica. Solo o con mayor frecuencia en combinación con técnicas criptográficas brinda solución a problemas de seguridad tales como la pérdida de integridad de los datos digitales o la necesidad de autenticar los archivos. Se aplica en contenidos
digitales multimedia tales como textos, audio, imágenes o videos. Las técnicas de marcado de agua digital encuentran un amplio ámbito de aplicación en el área de la Medicina, donde las imágenes médicas se han convertido en un elemento de extrema importancia a la hora de efectuar un diagnóstico y se han desarrollado aplicaciones que envían dichas imágenes a distancia posibilitando la telediagnosis, por lo que es necesario tomar medidas de seguridad para preservar sus datos de alteraciones sean estas intencionales o no.
El desafío de los algoritmos de inserción de marcas de agua robustas es fundamentalmente lograr la imperceptibilidad de la marca, especialmente en las zonas de interés, y proteger la imagen contra recortes y compresiones, manteniendo al mismo tiempo la capacidad necesaria según el objetivo a alcanzar. La inserción de la marca con métodos irreversibles trae aparejada la
degradación de la imagen, sin recuperación posible de la original. Las técnicas reversibles en cambio, permiten recuperar el objeto original y son de interés en imágenes legales, médicas y artísticas.
Esta tesis presenta como novedad la aplicación de técnicas de inteligencia artificial, en particular los algoritmos genéticos, en un algoritmo de marcado reversible adecuado para imágenes fijas en escala de grises. El empleo de algoritmos genéticos permite la automatización del método y la optimización del resultado. La reversibilidad determina que sea particularmente apto para su
empleo en imágenes médicas, donde interesa la capacidad del método así como recuperar la imagen original a partir de una imagen marcada de calidad aceptable. En una etapa final, se compara el algoritmo introducido con otro que utiliza algoritmos genéticos y se determina que el presentado es de implementación más simple y eficaz.
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