본 논문에서는 연속적 부대역 양자화와 인간 시각 시스템을 이용한 웨이브릿 기반의 디지털 워터마킹 알고리듬을 제안하였다. 이 알고리듬에서는 웨이브릿 변환을 이용하여 영상을 4-레벨로 분해한 후, 가장 낮은 레벨에 속한 최고주파 부대역들을 제외한 모든 부대역들에 대하여 시각적으로 중요한 계수들을 선택한다. 기저대역에 대한 시각적으로 중요한 계수들은 계수값들의 크기를 기준으로 선택하고, 고주파 부대역에 대한 시각적으로 중요한 계수들은 연속적 부대역 양자화를 이용하여 선택한다. 고주파 부대역에 속한 시각적으로 중요한 계수들은 각 계수들이 인간의 시각에 영향을 미치는 인간 시각 시스템을 고려하여 시각적으로 보이지 않는 크기로 워터마크를 삽입하고, 기저대역에 속한 계수들은 화질 열화가 일어나지 않는 범위로 워터마크를 삽입한다. 본 워터마킹 알고리듬의 성능 평가를 위한 모의실험에서 이 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 비가시성과 견고성에서 모두 우수함을 확인하였다.
This paper proposes a robust, imperceptible block-based digital video watermarking algorithm that makes use of the Speeded Up Robust Feature (SURF) technique. The SURF technique is used to extract the most important features of a video. A discrete multiwavelet transform (DMWT) domain in conjunction with a discrete cosine transform is used for embedding a watermark into feature blocks. The watermark used is a binary image. The proposed algorithm is further improved for robustness by an error-correction code to protect the watermark against bit errors. The same watermark is embedded temporally for every set of frames of an input video to improve the decoded watermark correlation. Extensive experimental results demonstrate that the proposed DMWT domain video watermarking using SURF features is robust against common image processing attacks, motion JPEG2000 compression, frame averaging, and frame swapping attacks. The quality of a watermarked video under the proposed algorithm is high, demonstrating the imperceptibility of an embedded watermark.
디지털 워터마킹이란 디지털 컨텐츠의 저작권을 보호하기 위해 임의의 데이터를 사람의 청각이나 시각에 인식되지 않도록 미디어에 삽입하는 방법을 의미한다. 올바른 저작권 보호를 위해 삽입되는 워터마크 정보는 여러 가지 고의적인 데이터의 조작이나 편집에 강인해야 한다. 본 논문에서는 내적과 적응성 양자화를 이용한 강인한 워터마킹 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의방법과 비교하여 삽입되는 워터마크가 사용자의 비밀키와 직접 관련이 없기 때문에 비교적 많은 양의 정보를 삽입할 수 있다. 사용자 키는 워터마크가 삽입되는 부분의 데이터와 내적되는 임의 방향 표를 만들 때 사용된다. 워터마크의 가장 중요한 요구사항인 강인성을 얻기 위해 삽입되는 잡음을 인간의 시각 특징을 이용하여 만든다. 제안된 방법에서는 워터마크 정보로서 임의의 영상을 삽입하였기 때문에 워터마크의 존재 여부를 판단하는 두 가지 기준이 제시되었다. 하나는 추출된 워터마크 영상의 질이고 다른 하나는 추출된 워터마크 비트열과 삽입된 워터마크 비트열의 유사도이다. 두 번째 기준을 만족시키기 위해 우리는 비트열의 유사도 확률밀도 함수를 모델링하여 추출 임계값을 계산하였다. 본 논문에서는 실험을 통해, 제안된 방법을 이용하면 원 영상없이 워터마크를 추출할 수 있다는 것을 보였다. 또한, 워터마크된 영상이 JPEG 압축, 크로핑(Cropping) 등의 공격과 여러 가지 필터를 통과해도 워터마크를 추출하여 소유권을 주장할 수 있다는 것을 보였다.
디지털 워터마킹은 불법 복제로부터 디지털 콘텐츠를 보호하기 위해 광범위하게 주목을 받아왔다. 본 논문은 디지털 오디오의 저작권 보호를 위해 주파수 영역에서의 새로운 워터마킹 구조를 제안한다. 제안하는 워터마킹 시스템에서는 디지털 오디오가 중첩되지 않는 프레임들로 분리된다. 분리된 각 프레임의 크기 대역에서 선택된 최고치에 워터마크가 삽입된다. 모의실험 결과, 제안하는 방법은 노이즈 추가, 잘라내기, 재배열, 양자화, MP3 압축, 저역통과 필터 등과 같은 공격에서 강인성을 보인다. 제안한 방법의 이러한 결과는 잘 알려진 Cox방법과 비교하여 유사한 강인성을 보이지만, SNR 측면에서는 Cox방법보다 우수한 성능을 보였다. 제안한 방법은 20dB에서 28dB의 SNR을 보인반면, Cox방법은 단지 14dB에서 23dB의 성능을 보였다.
This paper presents perceptual model with a stochastic rnultiresolution characteristic that can be applied with watermark embedding in the biorthogonal wavelet domain. The perceptual model with adaptive watermarking algorithm embed at the texture and edge region for more strongly embedded watermark by the SSQ(successive subband quantization). The watermark embedding is based on the computation of a NVF(noise visibility function) that have local image properties. This method uses non-stationary Gaussian model stationary Generalized Gaussian model because watermark has noise properties. In order to determine the optimal NVF, we consider the watermark as noise. The particularities of embedding in the stationary GG model use shape parameter and variance of each subband regions in multiresolution. To estimate the shape parameter, we use a moment matching method. Non-stationary Gaussian model use the local mean and variance of each subband. The experiment results of simulation were found to be excellent invisibility and robustness. Experiments of such distortion are executed by Stirmark benchmark test.
본 논문에서는 3차원 메쉬 모델에 적용되는 강인한 워터마킹 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬에서 워터마크는 3차원 모델로부터 추출된 2차원 영상에 삽입된다. 이 2차원 영상의 화소 값은 정해진 기준점들로부터 3차원 모델의 표면까지의 거리이며, 이를 거리 영상이라 한다. 워터마크는 거리 영상에 삽입되며, 워터마크된 거리 영상을 이용하여 3차원 모델의 꼭지점 좌표를 변경하면 워터마크가 삽입된 3차원 모델을 얻는다. 워터마크의 추출은 워터마크가 삽입된 모델로부터 거리영상을 얻고, 이 영상에서 워터마크를 추출한다. 워터마크 추출에는 원본 모델이 필요하며 원본과의 정합이 필요하다. 실험을 통해 제안하는 알고리듬이 회전, 병진, 비례조절, 가우스 잡음, 메쉬 간략화, 꼭지점 양자화에 강인함을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권12호
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pp.6190-6213
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2019
For small-scale vector data, restrictions on watermark scheme capacity and robustness limit the use of copyright protection. A watermarking scheme based on robust geometric features and capacity maximization strategy that simultaneously improves capacity and robustness is presented in this paper. The distance ratio and angle of adjacent vertices are chosen as the watermark domain due to their resistance to vertex and geometric attacks. Regarding watermark embedding and extraction, a capacity-improved strategy based on quantization index modulation, which divides more intervals to carry sufficient watermark bits, is proposed. By considering the error tolerance of the vector map and the numerical accuracy, the optimization of the capacity-improved strategy is studied to maximize the embedded watermark bits for each vertex. The experimental results demonstrated that the map distortion caused by watermarks is small and much lower than the map tolerance. Additionally, the proposed scheme can embed a copyright image of 1024 bits into vector data of 150 vertices, which reaches capacity at approximately 14 bits/vertex, and shows prominent robustness against vertex and geometric attacks for small-scale vector data.
본 논문에서는 인간의 심리 시각적 특성을 고려한 HVS(Human Visual System) 모델과 웨이블릿 중간주파수 대역의 계수쌍을 이용한 블라인드 워터마킹 기법을 제안한다. 중간주파수 대역의 계수쌍은 각종 영상처리를 이용한 공격과 압축 공격 등에 대해서 비슷한 왜곡 현상을 보인다. 따라서 웨이블릿 계수를 일정한 크기로 양자화 하는 기존 방법들보다 중간주파수대역의 계수쌍 사이의 관계를 이용한 양자화 방법이 보다 안정적인 성능을 나타낸다. 또한 Noise Visibility Function(NVF)을 이용한 HVS 모델을 적용함으로써 워터마크 삽입 후의 비가시성을 확보하였다. 실험을 통하여 이진 워터마크를 삽입한 영상이 평균 44㏈ 이상의 우수한 화질을 유지하면서도 각종 영상처리 공격 및 JPEG 압축 공격에 대해서 견고성이 우수함을 확인하였다.
소프트웨어의 발전으로 인해 디지털 컨텐츠에 대한 복사, 변경이 손쉽게 일반인들에 의해서도 가능하게 되어 컨텐츠의 제작자는 소유권 수장이나 내용의 변질에 대한 인증과 검증을 필요로 하게 되었다. 변질검증(Fragile) 워터마킹 기법은 워터마크가 삽입된 영상의 변질 및 훼손 여부를 판별할 수 있지만, 고의적이지 않은 표준화된 영상압축 등에서도 워터마크가 사라지는 문제점이 있다. 본 논문에서 JPEG 압축과 같은 영상처리에서는 강인하지만 변질에는 약한 Semi-Fragile 워터마킹 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 블록간의 상관관계를 이용하여 워터마크를 생성하고, DCT(Discrete Cosine Transform)수행 후에 계수 값들의 양자화를 이용하여 HVS(Human Visual System)에 둔감한 부분의 계수 값에 삽입하는 방법을 제안하였다. 실험결과 공간영역 상에서 미세한 변화에도 변질여부의 검출 정도가 뛰어났으며, 변질된 부분을 블록별로 검출할 수 있어 공간상의 어떤 위치의 픽셀들이 변화하였는지를 시각적으로 확인할 수 있었다.
본 연구는 사람의 시각시스템(Human Visual System, HVS) 특성 및 이산코사인변환 (Discrete Cosine Transform, DCT)을 이용하여 디지털 이미지에 워터마킹(watermarking)하는 방법을 제시한다. 이미지 압축분야에서 연구되어온 사람의 시각 시스템 모델 중 Tong등의 텍스쳐 마스킹(texture mashing). 휘도 마스킹(luminance masking) 모델과 JPEG(Joint Photographic Experts Group)의 양자화 매트릭스(quantization matrix)를 이용한 주파수 마스킹(frequency masking) 기법을 결합하여 워터마크를 삽입한다. 제안한 인지 시각시스템을 이용한 워터마킹 알고리즘은 워터마크를 삽입할 블록이미지의 특성에 따라서 워터마크의 삽입강도를 적응적으로 조절한다. 두가지 형태의 워터마크(의사난수 또는 로고이미지)를 DCT 영역에서 각각 삽입한다. 이를 위하여 이미지를 $8\times8$블록단위로 분할하고 이산코사인 변환을 수행한 후, 변환계수의 저주파 영역에 워터마킹한다. 다양한 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 워터마킹 방법과 비교하여 놀은 화질을 유지하면서 압축과 잡음 등에 견고함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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