본 논문은 가상현실 기술에서 사용되는 영상의 저작권 보호를 위한 워터마킹 방법을 제안한다. 삽입 방법은 SIFT 특징점을 통해 삽입할 위치를 찾고, 그 주변 영역에 이산 웨이블릿 변환과 QIM을 수행하여 워터마크를 삽입한다. 워터마크 추출 대상은 투영 영상이며, 방법은 SIFT 특징점을 통해 추출할 위치를 찾고, 그 주변 영역을 VR 영상 제작과정에서 생기는 정합과 투영을 고려하여 역 과정을 통해 보정 후 추출한다. 추출한 워터마크와 삽입 워터마크와의 NCC와 BER 비교를 통해 임계값 이상을 가지는 워터마크를 누적하여 최종 워터마크를 확정한다. 이에 대해 통상적인 방법과의 비교를 통해 유효함을 확인한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권2호
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pp.143-147
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2007
This paper proposes a new watermarking scheme in which a logo watermark is embedded into the discrete wavelet transform (DWT) domain of the original image using exact radial basis function neural networks (RBF). RBF will learn the characteristics of the image, and then watermark is embedded and extracted by the trained RBF. A watermark is added to the coefficients at the low frequency band of the DWT of an image and a watermark is embedded into the DWT domain using the trained RBF. The trained RBF also used in watermark extracting process. Experimental results show that the proposed method has good imperceptibility and high robustness to common image processing attacks.
디지털 워터마킹은 데이터 내부에 지각적으로 인식되지 않는 신호를 삽입하여 저작권을 보호하기 위한 방법으로 압축, 기하학적 변환, 크기변환 등의 공격도 영상 데이터가 견고한 특성을 나타낼 수 있는 방법을 중심으로 연구되어 왔으나 프린트 영상에 대하여 저작권을 보호하는 연구는 그다지 활발하지 않았다. 본 논문에서는 이진 프린트 영상에 워터마크를 삽입하는 새로운 방법을 제안한다. 제안방법은 영상을 디더링 한 후 $16\times{16}$ 크기의 블록에서 1(백화소)의 개수를 카운팅하고 카운팅 배열을 $2\times{2}$ 블록씩 나누어 워터마크 값에 따라 다르게 정의된 기준 블록 패턴과 비교함으로 워터마크를 삽입한다. 워터마크 정보는 '1' 과 '0'의 두 가지를 사용하여 동일한 워터마크 비트로 더 많은 정보를 표현할 수 있다. 워터마크 검출은 워터마크가 삽입된 영상과 기준 블록 패턴을 이용해 워터마크 정보를 재구성하고, 재구성된 워터마크와 디더 영상에 삽입된 원본의 워터마크 정보와 비교함으로 가능하다. 성능평가는 워터마크 삽입영상을 프린트 한 후 스캔하여 기존의 방법과 검출 성능을 비교하였다.
This paper proposes a novel watermarking method to discover the tampers and localize it in digital image. The image which is to be used to generate a watermark is first wavelet decomposed and the edge feature from the sub bands of high frequency coefficients are retrieved to generate a watermark (Edge Feature Image) and which is to be embed on the cover image. Before embedding the watermark, the pixels of cover image are disordered through the Arnold Transform and this helps to upgrade the security of the watermark. The embedding of generated edge feature image is done only on the Least Significant Bit (LSB) of the cover image. The invisibleness and robustness of the proposed method is computed using Peak-Signal to Noise Ratio (PSNR) and Normalized Correlation (NC) and it proves that the proposed method delivers good results and the proposed method also detects and localizes the tampers efficiently. The invisibleness of proposed method is compared with the existing method and it proves that the proposed method is better.
모바일 정지영상 동영상 등의 정보에 디지털 신호를 삽입하여 저작권을 주장하는 방안으로 워터마킹 알고리즘을 들 수 있다. 본 논문에서는 영상의 양자화 계수를 이용한 이산 코사인 변환(DCT)을 기반으로 하는 워터마킹 알고리즘 방법을 제안하였다. 워터마크 삽입 기법은 디지털 원영상의 DCT와 양자화를 통하여 계수들(Quantized Coefficient)를 얻게 되었고, 양자화 계수들은 원하는 위치(Key)에 따라 DCT를 기반으로 한 워터마크(DCT-based watermark)를 삽입하게 되었다. 워터마크가 삽입된 부호화 정보는 역 양자화와 역 DCT를 통하여 워터마크 된 영상을 얻게 된다. 워터마크 추출 기법은 워터마크된 영상과 위치(Key)만을 사용하며, 워터마크 된 영상을 DCT와 양자화를 통하여 원하는 위치(Key)에서 계수를 분리하여 역 DCT하여 원 워터마크를 얻을 수 있었다. 모의실험 결과, 워터마크된 영상과 추출된 워터마크에서 영상의 화질(PSNR)과 워터마크의 정규화 상관도 (NC) 에서 만족할 만한 결과를 확인하였다.
This paper presents content adaptive image watermark embedding using stochastic visual model based on multiwavelet transform. To embedding watermark, the original image is decomposed into 4 levels using a discrete multiwavelet transform, then a watermark is embedded into the JND(just noticeable differences) of the image each subband. The perceptual model is applied with a stochastic approach fer watermark embedding. This is based on the computation of a NVF(noise visibility function) that have local image properties. The perceptual model with content adaptive watermarking algorithm embed at the texture and edge region for more strongly embedded watermark by the JND. This method uses stationary Generalized Gaussian model characteristic because watermark has noise properties. The experiment results of simulation of the proposed watermark embedding method using stochastic visual model based on multiwavelet transform techniques was found to be excellent invisibility and robustness.
본 논문에서는 무선 멀티미디어 통신 환경에서 정지영상 전송에 삽입되는 디지털 워터마킹에 관하여 분석하였다. 또한, 기존의 이미지를 사용한 방법보다 원 영상에 미치는 영향이 적고 외부공격으로부터 강인한 워터마크 복원 능력을 보이는 개선된 워터마크 기법을 제안 하였다. 성능분석으로써 무선 멀티미디어 서비스를 위해 OFDM/QPSK 영상전송 시스템을 이용하여 무선채널 환경에서의 정지영상 이미지와 워터마크로 사용된 정보에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, 본 논문에서 제안한 VI 워터마크를 삽입함으로써 원영상에 미치는 영향이 매우작고, 높은 복원 성능을 보여줌을 알 수 있었다. 또한, 동일한 전송에러 조건의 무선 채널환경에서 이미지 워터마크에 비해 우수한 저작권 정보 추출 성능을 보였다.
본 논문에서는 가시적 워터마크의 삽입으로 저작권 소유자를 명시하고 비가시적 워터마크의 삽입으로 저작권 보호를 할 수 있는 방식을 제안한다. 제안 방식은 저작권의 명시와 보호를 하기 위해 하나의 원본 영상에 두 가지 워터마크를 동시에 삽입한다. 가시적 워터마크의 삽입은 투명도를 높여 원본 영상을 알아보기 쉽게 하였으며, 비가시적 워터마크는 공간영역에 삽입하였다.
This paper is proposed a watermarking technique for copyright protection of multimedia contents. We proposed adaptive watermark detection algorithm using stochastic perceptual model and statistical decision method in DMWT(discrete multi wavelet transform) domain. The stochastic perceptual model calculates NVF(noise visibility function) based on statistical characteristic in the DMWT. Watermark detection algorithm used the likelihood ratio depend on Bayes' decision theory by reliable detection measure and Neyman-Pearson criterion. To reduce visual artifact of image, in this paper, adaptively decide the embedding number of watermark based on DMWT, and then the watermark embedding strength differently at edge and texture region and flat region embedded when watermark embedding minimize distortion of image. In experiment results, the proposed statistical decision method based on multiwavelet domain could decide watermark detection.
Nowadays, it is popular to use the spread spectrum watermarking algorithm for still image. But there is high error probability of the retrieved watermark in the spread spectrum owing to the correlation between image and spreaded watermark sequence. In this paper, two methods are proposed. One is Ordering Map Method and the other is Alteration of Image. Based on pixel value, the order by which the spreaded watermark bits is embedded is created in Ordering Map Method. By the covariance function between image and the spreaded sequence, image is altered in Alteration of Image. Hence, bit error of retrieved watermark is clearly reduced to zero by this two method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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