본 논문은 웨이블릿 영역에서 인간지각시스템 특성, 적응 스케일(Scale) 개수와 가중치 함수를 이용하고 실험적 임계값을 적용하여 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위한 디지털 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 실험적 임계값을 기초로 하여 웨이블릿 영역에서 중요 계수를 찾아 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위한 워터마크를 삽입하였다. 원본영상을 3-레벨(Level)로 웨이블릿 변환하여, 저주파에 해당하는 기저대역을 제외한 나머지 모든 부대역을 워터마크 정보를 삽입하였다. 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위하여 인간시각시스템 특성을 근거로 한 적응 스케일 계수와 가중치 함수는 고려되었으며, 이 적응 스케일 계수와 가중치 함수는 강인성과 비가시성의 향상을 도모하였다. 워터마크는 가우시안 랜덤 시퀀스로 구성되어 있고 워터마크의 검출은 상관도를 이용하여 워터마크의 삽입 여부를 판단한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 모의 실험한 결과 비교적 우수한 화질에서 JPEG 손실 압축, 잡음 첨가, 잘라내기, 흐림, 예리화, 그리고 선형 및 비선형 필터링 등의 공격에 강인함을 알 수 있었다.
소프트웨어의 비약적인 발전으로 인해 전문가들에 의해서만 가능하였던 디지털 컨텐츠에 대한 복사, 변질이 일반인들에 의해서도 손쉽게 되었다. 이렇게 디지털 컨텐츠는 여러 장점에도 불구하고 많은 문제점을 야기하게 되었다. 따라서 컨덴츠의 제작자는 소유권 주장이나 내용의 변질에 대한 인증과 검증을 필요로 하게 되었다. 본 논문에서는 디지털 비디오 콘텐츠에 적합한 동영상 워터마킹을 제안하여 MPEG-2 부호기와 복호기에 적용하였고, 동영상에 워터마크를 삽입하기 위해 블록 재정렬 알고리즘과 SCL(Secret Code List)을 제안하여 알고리즘의 기밀성(confidentiality)과 무결성(integrity)을 동시에 만족하였다. 제안한 동영상 워터마킹 시스템의 실험결과는 CIF 크기의 MPEG-2 동영상을 기준으로 16대 1의 압축비에서 최대 3kbps의 워터마크 삽입용량과 추출된 워터마크가 0.99이상의 상관도를 가지는 강인함과 워터마크 된 동영상의 화질열화와 비트율의 변화가 없는 장점을 가지며, 압축과 크기변경 등의 트랜스코딩(Transcoding) 공격에 대해 강건함을 보였다.
본 논문은 가상 광학 이론에 기반한 멀티미디어 정보를 보호하는 새로운 워터마킹 방법을 제안한다. 멀티미디어 데이터 보안을 위해 파동의 회절 현상을 설명하는 프레넬 변환을 이용하며, 원 영상과 삽입될 워터마크 영상을 가우시안 랜덤 벡터로 구성하기 위해 랜덤 위상 함수를 적용한다. 워터마크 영상의 프레넬 변환으로 얻은 허수부와 실수부를 분리하여 허수부는 원 영상에 인코딩 키로 삽입하여 워터마크를 감지할 수 없도록 하며, 실수부는 디코딩 키로 워터마킹된 영상으로부터 워터마크를 검출하기 위해 사용한다. 제안하는 디지털 워터마킹 방법은 워터마크가 성공적으로 삽입되고 복원될 수 있으며, 신호처리 연산 및 기학학적 변환에 강인하고, 절단 공격에도 강한 복원력을 증명한다. 실험의 성능 평가를 위해 PSNR을 사용하였으며, 실험 결과는 제안하는 방법의 유효성을 보여준다.
최근 다양한 형태와 종류로 영상 콘텐츠를 가공하고 사용하는 응용분야가 급격히 증가하고 있다. 영상 콘텐츠는 고부가가치의 콘텐츠이므로 영상 콘텐츠의 제작 및 사용이 활성화되기 위해서는 이 콘텐츠의 지적재산권이 보호되어야 하며, 현재까지 그 방법으로 가장 널리 연구되고 있는 것이 디지털 워터마킹이다. 이에 본 논문에서는 딥 러닝 기반의 워터마크 삽입 및 추출 네트워크를 제안한다. 제안하는 방법은 호스트 영상의 비가시성(invisibility)을 보존하면서 악의적/비악의적 공격에 워터마크의 강인성(robustness)를 극대화하는 방법이다. 이 네트워크는 워터마크를 호스트 영상과 똑같은 해상도를 갖도록 변화시키는 전처리 네트워크, 변화된 호스트 영상과 워터마크 정보를 3차원적으로 정합하여 호스트 영상의 해상도를 유지하면서 워터마크 데이터를 삽입하는 네트워크, 그리고 해상도를 줄이며 워터마크를 추출하는 네트워크로 구성된다. 이 네트워크는 다양한 워터마크 영상과 다양한 해상도를 가진 호스트 영상에 대해 다양한 화소값 변경공격과 기하학적 공격을 실험하여 제안하는 방법의 비가시성과 강인성을 검증하고, 이 방법이 범용적이고 실용적임을 보인다.
멀티미디어 자료들은 인터넷을 통해 빠르고 쉽게 전송된다. 이것은 멀티미디어 보안 및 저작권 보호에 있어 넓은 관심을 불러일으킬 수 있다. 이에 본 논문에서는 저작권 보호를 위해 이산 웨이블릿 변환 계수를 사용하여 이진 워터마크 이미지를 포함하는 이미지 워터마킹 기법을 제안한다. 원본 이미지를 웨이블릿 영역으로 변환하고 서브 대역으로 나눠진다. 변환된 영상은 이진워터마크 영상은 비트 시퀀스로 중잔 주파수 서브 밴드에 삽입된다. 원본 이미지는 워터마크 영상의 검출에 필요로 하지 않는다. 제안된 방법에서 워터마크 비트수는 적게 검출되지만 최대/최소값 보다 10dB의 PSNR이 더 생산되었다.
In this paper, we analyze a recently proposed semi-fragile watermarking scheme based on local binary pattern (LBP) operators, and note that it has a fundamental flaw in the design. In this work, a binary watermark is embedded into image blocks by modifying the neighborhood pixels according to the LBP pattern. However, different image blocks might have the same LBP pattern, which can lead to false detection in watermark extraction process. In other words, one can modify the host image intentionally without affecting its watermark message. In addition, there is no encryption process before watermark embedding, which brings another potential security problem. To illustrate its weakness, two special copy-paste attacks are proposed in this paper, and several experiments are conducted to prove the effectiveness of these attacks. To solve these problems, an improved semi-fragile watermarking based on LBP operators is presented. In watermark embedding process, the central pixel value of each block is taken into account and Arnold transform is adopted to guarantee the security of watermark. Experimental results show that the improved watermarking scheme can overcome the above defects and locate the tampered region effectively.
디지털 워터마킹은 디지털 정보를 비합법적인 공격으로부터 저작권의 보호 방법중의 하나이다. 이기술은 어떤 파일에 관한 저작권 정보(즉, 저자 및 권리 등)를 식별할 수 있도록 특정의 데이터를 사람의 육안이나 청각으로 구별할 수 없게 삽입하는 기술이다. 본 논문은 JPEG2000 칼라 정지영상에 웨이블렛 변환을 이용한 RGB칼라 영상을 워터마크 시킬 수 있는 워터마킹 기술을 제안하였다. 제안된 기술에 따라 워터마크 된 이미지에 다양한 공격을 적용한 후에 워터마크된 이미지와 추출된 워터마크사이에서의 유사함을 측정하고 연구하였다. 결론적으로 이지미의 PSNR 값은 파라매터에 의해 결정되며, 본 논문은 전체적으로 32dB를 얻을 수 있었다.
최근 멀티미디어 기술의 발전 및 인터넷의 보급과 더불어 디지털 데이터가 가지는 복제의 용이성으로 인한 저자자의 소유권 보호와 인증에 대한 문제가 중시되고 있다. 이에 따라 디지털 데이터에 워터 마크를 삽입하여 소유권을 보호하고 데이터의 무결성을 보증하도록 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 본 논문에서는 디지털 영상을 주파수 광간으로 변환시킨 후 효과적인 워터마크 삽입을 위해 인간의 감지능력이 떨어지는 주파수 영역과 중요한 주파수 영역을 선택하였다. 그 다음 영상 전체에 반복적이며, 그 내용에 따라 적응적인 워터 마크를 삽입하는 방법을 제시하였다. 주파수 광간으로 변환하는 방법으로는 수직, 수평, 대각선의 3가지 방향성과 다 해상도 (Multi-resolution) 특성을 갖는 웨이블릿 변환을 택하였다. 웨이블릿 기반의 이미지 워터마킹 방법을 LabVIEW의 Machine Vision을 이용하여 지능적인 워터마크를 구현한다.
The Cross Reference Point(CRP) is a robust method for finding salient points in watermarking systems because it is based on the geometrical structure of a normalized image in order to avoid pointing error caused by digital attacks. After normalization of an image, the 100 CRPs are calculated. Next, the 100 blocks centered by CRPS are formed. These 100 blocks are arranged using a secrete key. Each boundary of 50 out of 100 blocks is surrounded by 8 blocks which are selected by the ordered number of a preceding block. This number is a seed of random number generator for selecting 8 out of 50 blocks. The search area of a center block is formed by a secrete key. The pixels of a center block are quantized to 10 levels by predefined thresholds. The watermarks are generated by the 50 quantized center blocks. These watermarks are embedded directly in the remaining 50 blocks. In other words, 50 out of 100 blocks are utilized to generate watermarks and the remaining 50 blocks are used to watermark embedding. Because the watermarks are generated in the given images, we can successfully detect watermarks after several digital attacks. The reason is that the blocks for the generation and detection of watermarks are equally affected by digital attacks except for the case of local distortion such as cropping.
디지털 영상은 영상압축이나 기타 다양한 디지털 처리에 용이한 장점이 있는 반면 위/변조가 상대적으로 용이하기 때문에 그에 대한 대응을 위한 다양한 디지털 워터마킹 기법이 개발되었다. 워터마킹 기법은 공간 또는 주파수 영역에서의 다양한 적용에 가능한데, 본 연구에서는 디지털 콘텐츠 대부분이 압축되어 전송, 저장되는 추세와, 최근 대부분의 멀티미디어 동영상 코덱 표준으로 채택이 되고 있는 H.264/AVC 언코더를 기반으로 한 워터마크 삽입을 실시간으로 수행하기 위한 기법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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