The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences (한국전자통신학회논문지)

Korea Institute of Electronic Communication Science (한국전자통신학회)
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Medical Image Encryption based on C-MLCA and 1D CAT

C-MLCA와 1차원 CAT를 이용한 의료 영상 암호화

  • 정현수 (부경대학교 정보통신공학과) ;
  • 조성진 (부경대학교 응용수학과) ;
  • 김석태 (부경대학교 정보통신공학과)
  • Received : 2019.01.15
  • Accepted : 2019.04.15
  • Published : 2019.04.30
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Abstract

In this paper, we propose a encryption method using C-MLCA and 1D CAT to secure medical image for efficiently. First, we generate a state transition matrix using a Wolfram rule and create a sequence of maximum length. By operating the complemented vector, it converts an existing sequence to a more complex sequence. Then, we multiply the two sequences by rows and columns to generate C-MLCA basis images of the original image size and go through a XOR operation. Finally, we will get the encrypted image to operate the 1D CAT basis function created by setting the gateway values and the image which is calculated by transform coefficients. By comparing the encrypted image with the original image, we evaluate to analyze the histogram and PSNR. Also, by analyzing NPCR and key space, we confirmed that the proposed encryption method has a high level of stability and security.

본 논문에서는 효율적으로 의료 영상을 보호하기 위하여 C-MLCA와 1차원 CAT를 이용한 암호화 방법을 제안한다. 먼저, Wolfram 규칙으로 상태 전이 행렬을 생성한 후 최대 길이의 수열을 만든다. 다음으로 여원 벡터를 곱하여 복잡한 수열로 변환한다. 그리고 두 수열을 행과 열로 곱하여 원 의료 영상 크기의 기저 영상을 생성한 후 XOR 연산을 한다. 마지막으로 게이트 웨이값을 설정하여 만들어진 1차원 CAT 기저함수와 CAT 변형 계수가 적용된 영상을 연산하면, 최종적으로 암호화된 영상을 얻을 수 있다. 암호화된 영상은 원 의료 영상과 비교하기 위해 히스토그램과 PSNR을 사용하여 평가한다. 또한 NPCR과 키 공간 분석을 통하여 제안한 방법의 안정성을 검증한다.

Keywords

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그림 1. IBCA 경계조건 Fig. 1 IBCA(Intermediate Boundary Cellular Automata)

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그림 2. 영상 암호화 과정 Fig. 2 Block diagram of the image encryption

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그림 3. 1차원 CAT 기저 함수 Fig. 3 1D CAT basis function

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그림 4. 원 영상과 암호화된 영상 (1) Fig. 4 Original image and encrypted image (1)

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그림 5. 원 영상과 암호화된 영상 (2) Fig. 5 Original image and encrypted image (2)

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그림 6. 원 영상과 암호화된 영상 (3) Fig. 6 Original image and encrypted image (3)

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그림 7. 원 영상과 암호화된 영상의 히스토그램 (1) Fig. 7 Original medical image‘s and encrypted image’s histogram (1)

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그림 8. 원 영상과 암호화된 영상의 히스토그램 (2) Fig. 8 Original medical image‘s and encrypted image’s histogram (2)

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그림 9. 원 영상과 암호화된 영상의 히스토그램 (3) Fig. 9 Original medical image‘s and encrypted image’s histogram (3)

표 1. 규칙 90과 규칙 150의 부울 식 Table 1. Boole function of rule 90 and rule 150

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표 2. 게이트웨이값의 예시 Table 2. Example of gateway values

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표 2. C-MLCA 파라미터 Table 2. C-MLCA Parameter

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표 3. 1차원 CAT 게이트웨이값 Table 3. 1D CAT Gateway values

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표 4. PSNR 값 Table 4. PSNR Value

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표 5. NPCR 값 Table 5. NPCR Value

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표 6. 타 암호화 방법과 비교 Table 6. Compared with other encryption methods

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