[논문]웨이블릿 변환영역에서 이차방정식 삽입 방법을 이용한 디지털 워터마킹

신용달

문제 정의

따라서 식(7)에서는 刀'을 최소화한다. 따라서 워터마크 삽입 후 화질을 향상시키 기 위하여 본 논문에서 제시하는 워터마크 삽입 방법이다.
본 논문에서는 비가시성을 개선시키 기 위하여 웨이블릿 변환 영역에서 워터마크를 삽입하는 새로운 방법을 제안하였다. 기존의 워터마킹 알고리듬들에서 워터마크를 삽입하는 기본적인 방법은 식 (1) 및식 (2)와 같은 일차방정식 형태의 방법을 사용하였다.
본 논문에서는 비가시성이 우수한 워터마크 삽입하는 방법을 제시한다. 즉, 식 (1)및 (2)에서와 같은 일차 방정식의 형태에서 식 (4)에서와 같이 이차 방정식으로 확장하여 고려하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환영역에서 비가시성을 개선하기 위하여 이차방정식 삽입방법을 이용한 디지털 워터마킹을 제안하였다. 기존의 디지털 워터마킹 방법에서 워터마크를 삽입하는 방법은 일차 방정식의 형태로 사용하였으나, 제안한 방법에서는 이차 방정식 형태로 확장하였다.

제안 방법

그림 2에서는 먼저 입력 영상을 DWT를 통하여 그림 3에서와 같이 4-레벨로 분해한다. 그리고 제안 방법에서 사용한 DWT는 Antonini 등[10]이 제안한 9/7 탭 쌍직교 (biortiiogonal) 이산 웨 이블릿 변환을 통하여 입력 영 상을 4-레 벨 다해 상도 영상으로 분해하였다. 여기서 레벨 1에 속한 HL1, LH₁, 및 HH₁ 부대역들은 원 영상의 가장 높은 주파수 성분을 나타낸다.
워터마킹을 제안하였다. 기존의 디지털 워터마킹 방법에서 워터마크를 삽입하는 방법은 일차 방정식의 형태로 사용하였으나, 제안한 방법에서는 이차 방정식 형태로 확장하였다. 제안한 방법의 성능을 평가흐]■기 위해서 LENA, GOLDHILL, BARBARA, 및 MAN 영상에 대하여 웨이블릿 영역에서 일차 방정식 삽입방법을 이용한 디지털 워터마킹 방법인 Podilchuk 방법 (3), Dugad 방법 ⑸ 및 Lumini방법 ⑹ 들과 컴퓨터 모의 실험하여 성능을 비교 평가하였습니다.
또한 모의 실험 에서 삽입 한 워 터 마크 데 이 터 수는 대략 고주파 부대역인 레벨 1에서 5%, 레벨 2에서는 25 %, 레 벨 3에서 65 %, 저 주파 부대역인 레벨 4에서는 5 %로 삽입하였다.
이 션을 행하였다. 먼저 입 력영상을 Antonini 등 [10]이 제안한 9/7 탭 쌍직교(biorthogonal) 이산 웨이블릿 변환을 통하여 입력영상을 4-레벨의 다 해상도 영상으로 분해하였다.
제안한 방법의 성능을 평가흐]■기 위해서 LENA, GOLDHILL, BARBARA, 및 MAN 영상에 대하여 웨이블릿 영역에서 일차 방정식 삽입방법을 이용한 디지털 워터마킹 방법인 Podilchuk 방법 (3), Dugad 방법 ⑸ 및 Lumini방법 ⑹ 들과 컴퓨터 모의 실험하여 성능을 비교 평가하였습니다. 모의실험 결과 정규화 된 유사도가 100 % 일 때 원 영상과 워터마크가 삽입된 영상과의 PSNR을 측정하였다. PSNR 결과 모든 영상에서 제안한 방법이 기존 방법인 Podilchuk 방법(3), Dugad 방법⑸ 및 Lumini방법 [6] 보다 우수하여 비가시 성 (invisibility) 에 매우 효과적인 방법 임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 컴퓨터 모의 실험을 행하였다. 본 실험에서 사용한 실험 영상은 그림 4와 같이 8비트512x512 화소크기를 갖는 LENA, GOLDHILL, BARBARA, 및 MAN 영상데이터를 사용하였다.
워터마크 삽입은 화질의 열화를 막기 위해서 기저 대역을 제외한 모든 고주파 부대역에 워터마크를 삽입하였다. 워터마크 삽입은 4-레벨 부대 역 중에서 기저 대역을 제외한 HL4, LH₄ 및 HH₄ 부대 역에서는 문턱값 T」보다 큰 웨이블릿 계수 (wavelet coefficient : WC)에 대하여 워터마크를 삽입하고, 그렇지 않으면 워터마크를 삽, 입하지 않는다.
Podilchuk 방법 [3]은 인간 시각의 JND (just- noticeable differenceX 이용한 디지털 워터마킹 방법을 제안하였다. 이 방법에서는 원 영상을 DWT를 이용하여 4-레벨로 분해한 후, 기저대역을 제외한 모든 부대 역에 대하여 각 부대 역별로 JND보다 큰 계수들을 워터마크가 삽입될 계수들로 선택한다. 이렇게 선택된 계수들에 대하여 각 고주파 부대역의 JND를 삽입강도로 이용하여 워터마크를 삽입하였다.
이 방법에서는 원 영상을 DWT를 이용하여 4-레벨로 분해한 후, 기저대역을 제외한 모든 부대 역에 대하여 각 부대 역별로 JND보다 큰 계수들을 워터마크가 삽입될 계수들로 선택한다. 이렇게 선택된 계수들에 대하여 각 고주파 부대역의 JND를 삽입강도로 이용하여 워터마크를 삽입하였다.

대상 데이터

본 실험에서 사용한 실험 영상은 그림 4와 같이 8비트512x512 화소크기를 갖는 LENA, GOLDHILL, BARBARA, 및 MAN 영상데이터를 사용하였다. LENA 영상은 수직, 수평 및 대각선 에지 등의 다양한 패턴들이 존재하지만 큰 크기를 갖는 고주파 성분은 많이 존재하지 않고, BARBARA 영상은 바지, 테이블 보, 스카프 및 의자 부근에 큰 크기를 갖는대 각선 성분이 존재 한다.
우J터마크 데이터는 길이가 1000이고 평균이 0, 분산이 1인 정규 분포를 갖는 랜덤 시퀀스를 사용하였으며, 또한 식 (7)에서의 삽입 강도는 인 Cox 등[1]의 방법에서 사용한 a=0.1 을 사용하였다.
제안방법에서는 입력영상을 9/7 탭 쌍직교(bior- thogonal) 이산 웨이블릿 변환을 통하여 입력영상을 4-레벨의 다해상도 영상으로 분해하였으며, 워터마크 데이터는 길이가 1000이고 평균이 0, 분산이 1인 정규 분포를 갖는 랜덤 시퀀스를 사용하였다.
제안한 방법과 기존의 방법에 대한 성능을 평가하기 위해서 8비트 512X512 크기를 갖는 LENA, GOLDHILL, BARBARA, 및 MAN 영 상을 사용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 행하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 실험한 모든 영상에서 제안한 방법이 기존 방법인 Podilchuk, Lumini, Dugad 방법보다 PSNR 값이 매우 크다.

데이터처리

기존의 디지털 워터마킹 방법에서 워터마크를 삽입하는 방법은 일차 방정식의 형태로 사용하였으나, 제안한 방법에서는 이차 방정식 형태로 확장하였다. 제안한 방법의 성능을 평가흐]■기 위해서 LENA, GOLDHILL, BARBARA, 및 MAN 영상에 대하여 웨이블릿 영역에서 일차 방정식 삽입방법을 이용한 디지털 워터마킹 방법인 Podilchuk 방법 (3), Dugad 방법 ⑸ 및 Lumini방법 ⑹ 들과 컴퓨터 모의 실험하여 성능을 비교 평가하였습니다. 모의실험 결과 정규화 된 유사도가 100 % 일 때 원 영상과 워터마크가 삽입된 영상과의 PSNR을 측정하였다.

이론/모형

, 들은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 적당한 값을 사용하였다. 제안 방법의 비가시성에 대한 성능평가의 기준으로는 객관적인 성능평가로 사용되는 PSNR (peak to peak signal to noise ratio)을 척도로 사용하였다. 또한 객관적인 견고성 비교를 위해서 식 (8)과 같이 정규화 된 유사도 (normalized similarity) S를 사용하였다.

성능/효과

모의실험 결과 정규화 된 유사도가 100 % 일 때 원 영상과 워터마크가 삽입된 영상과의 PSNR을 측정하였다. PSNR 결과 모든 영상에서 제안한 방법이 기존 방법인 Podilchuk 방법(3), Dugad 방법⑸ 및 Lumini방법 [6] 보다 우수하여 비가시 성 (invisibility) 에 매우 효과적인 방법 임을 확인할 수 있었다.
컴퓨터 시뮬레이션 결과 실험한 모든 영상에서 제안한 방법이 기존 방법인 Podilchuk, Lumini, Dugad 방법보다 PSNR 값이 매우 크다. 따라서 이차방정 식을 사용한 제안방법 이일차방정식을 사용한 기존 방법보다 비가시성(ii「 visibility)이 매우 우수하다는 것을 알 수 있다.
시뮬레이션을 행하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 실험한 모든 영상에서 제안한 방법이 기존 방법인 Podilchuk, Lumini, Dugad 방법보다 PSNR 값이 매우 크다. 따라서 이차방정 식을 사용한 제안방법 이일차방정식을 사용한 기존 방법보다 비가시성(ii「 visibility)이 매우 우수하다는 것을 알 수 있다.

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