대부분의 워터마킹 기법은 공격에 대한 강인성과 비가시성을 통시에 만족시키기 위하여 중간주파수 영역에 워터마크를 삽입하는데 반해, 본 논문에서는 웨이블릿 분해된 영상의 저주파영역에 워터마크열, (-1, +1), 을 비가시적으로 삽입하는 블라인드 워터마킹 기법을 소개한다. 워터마크를 삽입하는 위치는 키에 의해 랜덤하게 선택되며, 화진열화를 크게 일으키는 계수에 대해서는 워터마크 삽입을 생략한다. 본 방식은 추출된 비터마크열의 상관도 계산에 의해 워터마크의 유무를 판정하므로 워터마크열의 일부가 삽입되지 않더라도 워터마크의 판정에는 무리가 없음을 보인다. 제안하는 방식의 성능은 ChechMark [1]의 벤치마킹 툴을 통하여 검증하였으며 [1]에 등록되어 있는 다른 방식들과 비교하였다.
대부분의 워터마킹 기법은 공격에 대한 강인성과 비가시성을 통시에 만족시키기 위하여 중간주파수 영역에 워터마크를 삽입하는데 반해, 본 논문에서는 웨이블릿 분해된 영상의 저주파영역에 워터마크열, (-1, +1), 을 비가시적으로 삽입하는 블라인드 워터마킹 기법을 소개한다. 워터마크를 삽입하는 위치는 키에 의해 랜덤하게 선택되며, 화진열화를 크게 일으키는 계수에 대해서는 워터마크 삽입을 생략한다. 본 방식은 추출된 비터마크열의 상관도 계산에 의해 워터마크의 유무를 판정하므로 워터마크열의 일부가 삽입되지 않더라도 워터마크의 판정에는 무리가 없음을 보인다. 제안하는 방식의 성능은 ChechMark [1]의 벤치마킹 툴을 통하여 검증하였으며 [1]에 등록되어 있는 다른 방식들과 비교하였다.
We propose a blind watermarking method that embeds a binary pseudo-random sequence (watermarks), (-1, 1), into wavelet dc components, while most watermarking techniques embed watermarks in the middle frequency range for robustness and fidelity. In our scheme, the watermarks are embedded into particu...
We propose a blind watermarking method that embeds a binary pseudo-random sequence (watermarks), (-1, 1), into wavelet dc components, while most watermarking techniques embed watermarks in the middle frequency range for robustness and fidelity. In our scheme, the watermarks are embedded into particular locations to be selected by a key, where some watermark embeddings are skipped to avoid severe degradation in quality. Our robustness is compared to some results registered to the ChechMark [1] that is one of the most popular benchmarking tools.
We propose a blind watermarking method that embeds a binary pseudo-random sequence (watermarks), (-1, 1), into wavelet dc components, while most watermarking techniques embed watermarks in the middle frequency range for robustness and fidelity. In our scheme, the watermarks are embedded into particular locations to be selected by a key, where some watermark embeddings are skipped to avoid severe degradation in quality. Our robustness is compared to some results registered to the ChechMark [1] that is one of the most popular benchmarking tools.
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문제 정의
是 논문에서는 공격에 강인한 블라인드 워터마킹 기법을 제안하였다. 워터마크의 공격에 대한 강인성을 확보하기 위하여 웨이블릿 변환영역 중 최저주파수영역에 워터마크를 삽 일하고, 이때 화질열화를 가져오는 계수에 대해 워터마크삽입을 하지 않음으로써 화질 열화를 크게 줄였다.
따라서, 워터마크를 삽입할 계수를 랜덤하게 키를 이용해 정하게 되는데, 이 경우 특정계수에 따라 화질 열화가발생될 수 있다. 본 논문에서는 화질열화가 심하게 일어날 계수에 대한 워터마크 삽입을 생략한다. 본 워터마킹 기법은 상관도를 이용한 워터마크의 유효성을 검출하는 기법이므로, 워터마크열의 일부가 삽입되지 않더라도 유효성 입증에는 무리가 없음을 보인다.
제안 방법
특히, 심한 화질열화를 고려하여 워터마크 삽입대상영역에서 제외하던 기존 방식들과 달리 참고문헌 [10]에서는 웨이블릿 분해된 영역중 최저주파수 영역에 워터마크를 삽입하여 강인성을 확보하였다. 또한, 원본영상으로부터 화질열화발생이 적은 계수를 선택하여 워터마크를 삽입함으로써 화질열화를 크게 줄이는 넌 블라인드 방식을 제안 하였다.
따라서 다른 키(key 2)를 이용하여 랜덤하게 삽입위치를 결정한 후 식 (1)에 따라 삽입한다. 또한, 참고문헌 [1 이에서는 LLn'을 구하기 위하여 LLn에 대하여 한번의 웨이블릿 변환을 더하고 고주파영역을 0로 한후 역변환을 통해 얻고 있으나, 본 논문에서는 이러한 과정을 단순히 위너 필터링으로 대체한다. 이는 LLn'을 구하는 과정이 간단할 뿐간 아니라 워터마크 추출 성능도 약간 우수하다는 것을 실험적으로 알 수 있었다.
Check-Mark에서는 비기하학적 공격과 기하학적 공격에 대하여 별도로 평가를 하고 있으며, 몇몇 평가결과를 웹 사이트에 공개하고 있다. 본 논문에서 제안하는 워터마킹 기법은 Checkmark의 비기하학적 공격에 대하여 실험 하였으며, 다른 공개된 결과들과 비교 하였다.
간편하여 많은 분야에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 참고문헌 [10]에서 제안한 방식을 블라인드 방식으로 확장한다. 블라인드 방식에서는 추출시 원본사용을 하지 않으므로, 원본으로부터 화질열화가 적은 계수를 선택할 수 없다.
워터마크가 삽입된 영상을 삽입시 적용된 n단의 웨이블릿 변환을 행한 후, LLn에 대한 위너필터링한 LLJ을 구한다. key 2로부터 선택된 계수에 대하여 LLn 과 LLJ의 크기를 비교하여 워터마크를 추출한다.
워터마크의 공격에 대한 강인성을 확보하기 위하여 웨이블릿 변환영역 중 최저주파수영역에 워터마크를 삽 일하고, 이때 화질열화를 가져오는 계수에 대해 워터마크삽입을 하지 않음으로써 화질 열화를 크게 줄였다. 워터마크 유효성을 상관도 측정에 의해 판정하기 때문에 워터마n.
대상 데이터
모든 영상에 대하여 2단의 웨이블릿 분해를 하였고, 따라서 워터마크를 삽입하는 영역 (LL2)의 크기는 원본 영상의 1/16 크기이다. 사용된 워터마크의 길이는 1024이며, 500의 키를 사용하여 생성하였다. 워터마크가 삽입될 위치는 5000의 키를 사용하여 선택하고, 워터마크의 삽입 강도를 결정하는 a는 15로 설정하였다.
이론/모형
추출된 워터마크열(w*)의 유효성을 증명 하는 데는 상관도 측정기법을 이용한다. 추출된 워터마크열(w*)과 원래 삽입된 워터마크간의 상관도는 식 (2)에 의해 구한다.
성능/효과
그러나, 방법 2에서는 반복에 따라 화질 열화가 점점 심해지면 워터마크를 삽입하지 않고 원래의 값으로 돌려 놓기 때문에 방법 1에서와 같은 PSNR 수렴은 일어 나지 않는다. 10개의 실험영상에 대하여 실험한 결과, PSNR이 수렴함을 알 수 있었다. 본 논문의 3장에서 실험된 결과는 방법 2에 대한 것으로서, 반복회수를 10으로 고정 시 켰다.
또한, 참고문헌 [1 이에서는 LLn'을 구하기 위하여 LLn에 대하여 한번의 웨이블릿 변환을 더하고 고주파영역을 0로 한후 역변환을 통해 얻고 있으나, 본 논문에서는 이러한 과정을 단순히 위너 필터링으로 대체한다. 이는 LLn'을 구하는 과정이 간단할 뿐간 아니라 워터마크 추출 성능도 약간 우수하다는 것을 실험적으로 알 수 있었다.
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