Journal of information and communication convergence engineering
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제10권2호
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pp.175-180
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2012
This paper presents a blind watermark detection scheme for an additive watermark embedding model. The proposed estimation-correlation-based watermark detector first estimates the embedded watermark by exploiting non-Gaussian of the real-world audio signal and the mutual independence between the host-signal and the embedded watermark and then a correlation-based detector is used to determine the presence or the absence of the watermark. For watermark estimation, blind source separation (BSS) based on independent component analysis (ICA) is used. Low watermark-to-signal ratio (WSR) is one of the limitations of blind detection with the additive embedding model. The proposed detector uses two-stage processing to improve the WSR at the blind detector; the first stage removes the audio spectrum from the watermarked audio signal using linear predictive (LP) filtering and the second stage uses the resulting residue from the LP filtering stage to estimate the embedded watermark using BSS based on ICA. Simulation results show that the proposed detector performs significantly better than existing estimation-correlationbased detection schemes.
본 논문에서는 워터마크 예측과 LDPC 코드를 이용하여 워터마크의 성능을 향상시키는 알고리듬을 제안한다. 워터마크 추출의 경우 삽입된 워터마크의 파워(power)가 원본 영상의 파워에 비해 아주 작기 때문에 워터마크의 추출 성능을 높이기 위해서는 워터마크의 예측이 필수적이다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 잡음 제거 필터를 사용하여 워터마크의 예측을 수행하였다. 이렇게 예측된 워터마크에 에러가 발생할 경우 LDPC 코드를 사용하여 수정하였다. 에러 수정 시 삽입된 워터마크의 통계적인 특성을 사용하여 기존의 LDPC 코드의 성능보다 우수한 실험 결과를 도출하였다.
시간영역에서 오디오 신호는 일반화된 가우시안 분포를 갖는다는 사실에 기초하여 BER (Bit Error Rate)이 최소가 되는 ML (Maximum Likelihood) 시험 기반 오디오 워터마크 디코더의 최적 변수추정방법을 제안하였다. 제안한 방법이 기존의 변수추정방법이나 상관관계에 기초한 디코더 보다 성능이 우수함을 실험적으로 증명하였다.
주기적인 워터마크 패턴에 적용할 수 있는 새로운 워터마크의 동기 복원 방법이 제안되었다. 주기적인 워터마크 패턴을 이용해서 워터마크의 동기를 찾는 방법은 널리 알려져 있지만, 직접적으로 동기 복원을 위한 파라미터를 추정하지 않고 대부분이 피크를 검출하는 과정에 의지하고 있어 그 성능에 있어 한계가 있었다. 제안된 동기 복원을 위한 파라미터 추정 방법은 Radon 변환을 이용하여 손실 압축이나 의도적으로 동기 복원을 방해하려는 공격 하에서도 동기를 복원하는 능력이 탁월한 성능을 보였다.
In this paper, a novel algorithm for digital watermarking is proposed. We use two pattern keys from BCH (15, 7) code and one randomizing key. In the embedding process, optimal watermark coefficients are determined by statistical analysis of the DCT coefficients from the standpoint of HVS. In the detection, watermark coefficients are restored by correlation matching of the possible pattern keys and minimizing the estimation errors. Attacks tested in the experiments ate image enhancement and image compression (JPEG). Performance is evaluated by BER of the logo images and SNR/PSNR of the restored images. Our method has higher performance against JPEG attacks. Analysis for the performance is included.
본 논문에서는 멀티웨이브릿 변환영역에서 연속부대역 양자화 및 지각 모델을 이용한 내용기반 적응적 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법의 워터마크는 멀티웨이브릿을 통해 분해된 계수들 중 지각적 중요계수(perceptually significant coefficients, PSCs)에 삽입된다. 고주파 부대역에서의 PSC는 연속부대역양자화(successive subband quantization, SSQ)에 의해 결정된다. 문턱값은 각 부대역내의 최대계수의 절반에서 결정된다. 지각모델은 워터마크 삽입을 위한 국부적 영상 특성을 가지는 NVF (noise visibility function)에 기반한 통계적 방법을 적용한다. 이 모델은 워터마크가 노이즈특성을 가지므로 정상상태 일반화 가우스모델을 사용한다. 또한 워터마크는 각 부대역 영역의 분산과 형상계수 (shape parameter)에 의해 추정함으로써 평탄영역과 에지나 텍스쳐 영역에 따라 내용 기반 적응적 척도를 얻는다. 제안한 멀티웨이브릿 변환 기반에서의 워터마크 삽입 방법에 대한 실험 결과 우수한 강인성과 비가시성을 확인하였다.
디지털 콘텐츠의 원본 품질을 유지할 수 있고 지적 재산권을 보호할 수 있는 가역 워터마킹 기술에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 원본 품질을 중요시하는 의료, 군사, 예술작품 분야에서 가역 워터마킹의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 추정 오차 확장 및 오류 예측 보정을 통한 고용량 가역 워터마킹 기술을 제안한다. 보간 기법을 사용하여 픽셀의 값을 추정하고, 추정값과 원본값의 차이에 대한 히스토그램을 계산한 후에 이를 확장하여 워터마크 메시지를 삽입한다. 기존의 인접 픽셀 사이의 차이값이 아닌 추정치를 활용함으로써 메시지가 삽입되는 히스토그램 값의 집중도를 높여서 높은 삽입 용량을 달성하였다. 삽입된 워터마크는 추정값과 원본값의 차이에 대한 히스토그램을 복원하여 검출한다. 삽입 후에 발생할 수 있는 오버플로우 및 언더플로우 문제는 오류 예측 기법을 통하여 해결하였다. 제안하는 가역 워터마킹 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 다양한 영상을 활용하여 기존 알고리즘과 비교 분석을 수행하였다. 그 결과에 따르면 제안한 알고리즘은 완전한 가역성을 갖으며, 삽입 후에도 높은 영상 품질을 유지하고, 높은 삽입 용량을 얻을 수 있었다.
비디오 워터마킹 기술은 비인지성, 안전성 및 강인성의 일반적인 요구조건 이외에 실시간 처리의 요구 조건들이 부가된다. 또한 공격에 있어서 프레임 정보를 이용한 워터마크 제거와 같은 공격이 가능하기 때문에 정지 영상과 비교하여 설계 시 많은 고려가 요구된다. 본 논문에서는 이진의 삽입 정보가 삽입된 비디오 데이터로부터 양극성 랜덤 계열을 이용하여 워터마크를 추출하는 경우에 비디오 프레임 간의 움직임 예측에 의해 구성된 프레임을 이용하여 추출 성능을 향상시키기 위한 추출 방법을 제안하였다. 제안 방식의 실험 결과로부터 움직임 예측을 이용하지 않은 결과와 비교하여 워터마크 추출 성능이 향상되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환과 적응적 변이 추정 알고리즘을 이용한 새로운 스테레오 입체영상 블라인드 워터마킹 기법을 제시하였다. 즉, 좌, 우 스테레오 영상 중 우 영상에 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 워터마크 영상을 삽입하고 워터마킹된 우영상과 좌 영상으로부터 변이정보를 추출한 다음 추춘된 변이정보는 좌영상과 함께 채널을 통해 전송된다. 그리고, 수신단에서는 전송되어온 변이정보와 좌 영상으로부터 적응적 정합 기법을 이용하여 워터마킹된 우 영상을 복원하게 되며, 최종적인 워터마크 추출과정에서는 복원된 우 영상으로부터 원 영상을 사용하지 않고 워터마크 영상을 추출하는 블라인드 방식을 사용하였다. CCETT의 'Manege'와 실제로 획득한 영상 'Friends', 그리고 영문 알파벳 '3DRC'를 스테레오 및 워터마크 영상으로 사용한 실험결과, 복원 영상으로부터 추출된 워터마크 영상에 대한 PSNR 측정의 경우, 2.64dB, 3.03dB가 향상되었으며 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능 분석을 위한 다양한 공격 실험에서도 강건한 실험결과를 얻을 수 있었으며, 이를 통해 본 논문에서 새로이 제안한 적응적 변이추정 기반의 스테레오 입체영상 워터마킹 기법의 실질적 응용 가능성을 제시하였다.
본 논문에서 재예측과 움직임벡터의 변경 최소화를 이용한 효율적인 비디오 워터마킹 기법을 제안한다. 일반적인 움직임벡터 기반의 워터마킹 기법들은 움직임벡터의 변경하여 워터마크를 삽입하기 때문에 움직임벡터를 변경에 따른 영상의 화질저화를 가져왔다. 따라서 제안한 방법은 움직임벡터의 변경을 최소화할 수 있는 삽입조건의 설정과 변경에 따른 오차를 최소화할 수 있는 재예측 기법에 의해 움직임벡터의 변경에 따른 화질열화를 최소화한다. 그리고 워터마크 정보를 고려한 임계값을 적응적으로 설정하여 워터마크의 정보량의 안정적 삽입을 보장할 수 있어 비디오 워터마킹을 효과적으로 수행할 수 있다. 제안한 방법은 비디오 비트스트림의 변화가 없기 때문에 기존의 동영상 압축표준과의 호환성을 유지할 수 있으며, 화질적인 측면에서 기존의 방법보다 약 $0.6{\sim}1.3\;dB$가 향상됨을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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