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.
To protect the digital image, video and audio from non-authorized use, the digital watermarking technology has received a great attention in the field of multimedia in recent years . An overview of the development of watermark techniques is given in the current paper followed by a discussion of potential application of spatial domain, transform domain watermark techniques in remote sensing images copyright protection and verification in different forms of processed images.
본 논문에서는 DCT 영역에서 스크램블된 이진 위상 컴퓨터형성홀로그램을 이용한 디지털 영상 워터마킹 기술을 제안하였다. 워터마크 삽입과정은 워터마크로 사용되는 은닉영상 대신 은닉영상을 손실 없이 재생할 수 있는 이진 위상 컴퓨터홀로그램을 생성하고 이를 스크램블기법으로 암호화 하여 워터마크로 사용한다. 그리고 암호화된 워터마크에 가중치 함수를 곱하고 호스트영상의 DCT 영역에서 DC성분에 삽입한 후 IDCT를 수행한다. 워터마크의 추출은 워터마킹된 영상과 원래의 호스트영상의 DCT계수 차이를 구하고, 삽입시 적용한 가중치 함수를 나눈 후 디스크램블링 하여 복호화 한다 그리고 복호화된 워터마크를 역푸리에 변환하여 은닉영상을 재생한다 마지막으로 원래의 은닉영상과 복호화된 은닉영상과의 상관을 통해 워터마크의 존재여부를 결정한다. 제안된 워터마킹 기술은 이진 값으로 구성된 은닉영상의 홀로그램정보를 이용하고 스크램블링 암호화 기법을 활용하였음으로 기존의 어떠한 워터마킹 기술보다 압축, 잡음 및 절단과 같은 다양한 외부공격에 안전하고 견실한 특징을 가지고 있음을 컴퓨터시뮬레이션을 통해 그 장점들을 확인하였다.
디지털 영상의 저작권 보호를 위한 기존의 워터마킹 기법들은 기하학적인 왜곡에 약하며 인위적으로 변형되었는지 여부를 검출하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 기하학적인 왜곡에 강건한 워터마킹 기법과 디지털 영상의 무결성을 검사하는 인증 기법을 제안한다. 워터마킹 기법에서는 원 영상을 콤플렉스 웨이블릿 변환하여 위상 성분에 워터마크를 삽입하며 워터마크가 삽입된 영상으로부터 점진적으로 워터마크를 추출한다. 추출된 워터마크와 원 워터마크의 상관관계를 비교하여 임계값보다 크면 해당 워터마크의 소유자는 영상에 대한 저작권을 주장할 수 있다. 디지털 영상의 인증 기법에서는 EZW(Embedded Zerotree Wavelet)을 이용하여 워터마크가 삽입된 영상의 인증코드를 생성한다. 생성된 인증 코드와 배포된 영상의 인증 코드를 비교하여 임계값보다 크면 인위적인 조작이 없다고 간주한다. 성능평가를 통하여 본 논문에서 제안한 저작권 보호 방법이 기하학적인 왜곡에 강건하였으며 워터마크된 영상이 인위적으로 변형되었는지 여부를 알 수 있었다.
워터마크란 저작권 보호를 위해 영상과 같은 멀티미디어에 심어두는 보이지 않는 신호를 말한다. 많은 경우에 워터마크 검출기법은 상관성을 구한 후, 그 값을 정해진 임계값과 비교하는 과정으로 이루어지는데 상관성을 구할 매 원영상의 사용 유무에 따라 2가지 부류로 나누어진다. Typel검출기는 원영상(original image)과 테스트할 입력영상과의 차신호를 상관기의 입력으로 사용 하는 경우이고, Type2검출기는 입력영상을 직접 상관기의 입력으로 사용하는 경우이다. Typel검출기는 올바른 저작권을 증명하 는데 어려움을 가진다. 반면. Type2 검출기는Typel검출기와 비교할 때, 올바른 저작권 증명에 있어서는 유리하지만 Typel검출기 가 가지지 않은 문제점을 안고 있다. 그 문제점은 워터마크와 워터마킹할 원영상 사이의 상관성이 워터마크의 에너지로 정규화할 때 그 값이 무시할 수 없을 정도로 크다는 점이다. 따라서 본 논문에서는 그 상관성이 워터마크 검출의 성능에 미치는 영향을 분석하면서 그 영향을 최소화하는 새로운 기법을 제안하고 제안된 기법의 성능을 분석한다.
본 논문에서는 반복적인 에러 최소화 기법을 이용한 하프톤 영상의 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 워터마크는 하프톤 영상의 랜덤한 위치의 픽셀값으로 저장된다. 삽입된 워터마크로 인한 하프톤 영상의 왜곡을 최소화하고 비가시성을 증대하기 위하여 반복적인 에러 최소화 기법이 사용된다. 원영상과 HVS(Human Visual System) 필터 처리된 하프톤 영상과의 차이를 하프토닝 에러로 정의하고 반복적으로 각각의 픽셀 위치에서 이 하프토닝 에러를 최소화할 수 있는 픽셀 패턴을 찾아서 이것으로 원래의 픽셀패턴을 대치한다. 절단이나 회전과 같은 기하학적인 변형에 견고하게 하기 위하여 동일한 워터마크를 반복하여 하프톤 영상안에 삽입하였다. 실제 인쇄 및 스캐닝 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 기하학적 변형에 견고함을 보였고 또한 기존과 방법과 비교하여 제안된 방법이 많은 양의 워터마크 정보에도 불구하고 우수한 품질의 하프톤 영상을 생성함을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권4호
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pp.1499-1513
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2014
This paper proposes a novel blind image watermarking scheme exploiting Block Truncation Coding (BTC). Most of existing BTC-based watermarking or data hiding methods embed information in BTC compressed images by modifying the BTC encoding stage or BTC-compressed data, resulting in watermarked images with bad quality. Other than existing BTC-based watermarking schemes, our scheme does not really perform the BTC compression on images during the embedding process but uses the parity of BTC quantization data to guide the watermark embedding and extraction processes. In our scheme, we use a binary image as the original watermark. During the embedding process, the original cover image is first partitioned into non-overlapping $4{\times}4$ blocks. Then, BTC is performed on each block to obtain its BTC quantized high mean and low mean. According to the parity of high mean and the parity of low mean, two watermark bits are embedded in each block by modifying the pixel values in the block to make sure that the parity of high mean and the parity of low mean in the modified block are equal to the two watermark bits. During the extraction process, BTC is first performed on each block to obtain its high mean and low mean. By checking the parity of high mean and the parity of low mean, we can extract the two watermark bits in each block. The experimental results show that the proposed watermarking method is fragile to most image processing operations and various kinds of attacks while preserving the invisibility very well, thus the proposed scheme can be used for image authentication.
디지털 미디어와 통신 네트워크의 급속한 발전으로 적절한 지적소유권(IPR) 보호 기술인 데이터 인증방법에 대한 필요성이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 정보량이 많은 워터마크를 삽입하여도 워터마크가 삽입된 영상의 화질을 열화시키지 않고, 특히 영상의 일부가 제거되는 공격에서 강인성을 갖기 위해, 제안한 선형비트확장(LBX) 인터리빙을 이용하여 마킹 공간인 이산 웨이브렛 변환(DWT)영역의 자주파수 계수에 그레이스케일 워터마크 로고를 삽입하는 새로운 영상 워터마킹 기술을 제안하였다. 실험결과 영상절단과 영상회전 등과 같은 영상의 일부가 제거되는 공격에 대해서 특히 높은 강인성을 가짐을 검증하였다.
In watermarking schemes, the discrete wavelet transform (DWT) is broadly used because its frequency component separation is very useful. Moreover, LU decomposition has little influence on the visual quality of the watermark. Hence, in this paper, a novel blind watermark algorithm is presented based on LU transform and DWT for the copyright protection of digital images. In this algorithm, the color host image is first performed with DWT. Then, the horizontal and vertical diagonal high frequency components are extracted from the wavelet domain, and the sub-images are divided into $4{\times}4$ non-overlapping image blocks. Next, each sub-block is performed with LU decomposition. Finally, the color image watermark is transformed by Arnold permutation, and then it is inserted into the upper triangular matrix. The experimental results imply that this algorithm has good features of invisibility and it is robust against different attacks to a certain degree, such as contrast adjustment, JPEG compression, salt and pepper noise, cropping, and Gaussian noise.
In general, Harris detector is commonly used for finding salient points in watermarking systems using feature points. Harris detector is a kind of combined comer and edge detector which is based on neighboring image data distribution, therefore it has some limitation to find accurate salient points after watermark embedding or any kinds of digital attacks. In this paper, we have used cross reference points which use not data distribution but geometrical structure of a normalized image in order to avoid pointing error caused by the distortion of image data. After normalization, we find cross reference points and take inverse normalization of these points. Next, we construct a group of triangles using tessellation with inversely normalized cross reference points. The watermarks are affine transformed and transformed-watermarks are embedded into not normalized image but original one. Only locations of watermarks are determined on the normalized image. Therefore, we can reduce data loss of watermark which is caused by inverse normalization. As a result, we can detect watermarks with high correlation after several digital attacks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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