Résumé
Durant cette dernière décennie, la sécurité des données multimédia, telles que les images, les vidéos et les données 3D, est devenue un problème majeur incontournable. Avec le développement d’Internet, de plus en plus d’images sont transmises sur les réseaux et stockées sur le cloud. Ces données visuelles sont généralement à caractère personnel ou peuvent avoir une valeur marchande. Ainsi, des outils informatiques permettant d’assurer leur sécurité ont été développés.Le but du chiffrement est de garantir la confidentialité visuelle des images en rendant aléatoire leur contenu. Par ailleurs, pendant la transmission ou l'archivage des images chiffrées, il est souvent nécessaire de les analyser ou de les traiter sans connaître leur contenu original, ni la clé secrète utilisée pendant la phase de chiffrement. Ce sujet de thèse propose de se pencher sur cette problématique. En effet, de nombreuses applications existent telles que le partage d’images secrètes, l'insertion de données cachées dans des images chiffrées, l’indexation et la recherche d’images dans des bases de données chiffrées, la recompression d'images crypto-compressées, ou encore la correction d’images chiffrées bruitées.Dans un premier axe de recherche, nous présentons tout d’abord une nouvelle méthode d’insertion de données cachées haute capacité dans le domaine chiffré. Dans la plupart des approches de l’état-de-l’art, les valeurs des bits de poids faible sont remplacées pour réaliser l’insertion d’un message secret. Nous prenons ces approches à contre-pied en proposant de prédire les bits de poids fort. Ainsi, une charge utile nettement supérieure est obtenue, tout en conservant une haute qualité de l’image reconstruite. Par la suite, nous montrons qu’il est en effet possible de traiter récursivement tous les plans binaires d’une image pour réaliser l’insertion de données cachées dans le domaine chiffré.Dans un second axe de recherche, nous expliquons comment exploiter des mesures statistiques (entropie de Shannon et réseau neuronal convolutif) dans des blocs de pixels de petite taille (i.e. avec peu d’échantillons) pour différencier un bloc en clair d’un bloc chiffré dans une image. Nous utilisons alors cette analyse dans une application à la correction d’images chiffrées bruitées.Enfin, le troisième axe de recherche développé dans ces travaux de thèse porte sur la recompression d’images crypto-compressées. Dans le domaine clair, les images JPEG peuvent être recompressées avant leur transmission sur des réseaux bas débit, mais l’opération est bien plus complexe dans le domaine chiffré. Nous proposons alors une méthode de recompression des images JPEG crypto-compressées directement dans le domaine chiffré et sans connaître la clé secrète, en s’appuyant sur un décalage binaire des coefficients réorganisés.