[논문]DCT의 DC 계수에 워터마크 삽입하는 디지털 워터마킹

신용달; 권성근

문제 정의

DCT를 이용한 디지털 워터마킹 알고리듬들은 워터마크된 영상의 화질 열화를 막기 위해 DC 계수를 제외한 주파수 영역에 워터마크를 삽입한다 [6-11], 본 논문에서는 워터 마크된 영상의 비가시성 및 견고성을 만족하기 위한 DCT 기반 디지털 영상 워터마킹 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 알고리듬과 달리 우수한 견고성을 위해서 DCT의 DC 계수 및 주파수 영 역의 상위 DCT 계수에 워터마크를 삽입하였다.
본 논문에서는 DCT 영역에서 DC 계수에 워터마크 신호를 삽입하는 DCT 기반 디지털 워터마킹을 제안하였다. 제안 방법에서는 8x8 블록으로 나누어서 DCT를 수행하였으며, 삽입하는 워터마크 신호는 길이 1000, 평균 0, 분산 1을 갖는 정규분포 랜덤 시퀀스를 갖는 신호를 사용하였다.
본 논문에서는 DCT의 DC 계수에 워터마크를 삽입하는 DCT 기반 디지털 워터마킹을 제안하였다. 본 논문에서는 평균 。, 분산1, 길이 1000인 정규분포 랜덤 시퀀스를 갖는 워터마크를 사용하였으며, 8 x8 블록 DCT를 수행하였다.

가설 설정

2. 블록의 DC 계수 값이 문턱값 TH_DC 보다 큰 블록을 선택한다.

제안 방법

DCT를 이용하여 워터마크를 삽입하는 방법으로는 DC를 제외한 중간주파수 영역과 DC를 제외한 DCT 계수가 큰 값을 갖는 주파수 영역에 워터마크를 삽입하였다[6T1]. 만약에 DC 영역에 무조건 워터마크를 삽입하면 DC 값이 증가하게 된다.
Dugad 등[4]은 DWT를 이용하여 3-레벨로 영상을 분해하여 기저 대역을 제외한 모든 고주파 부대역에 특정 문턱값보다 큰 계수들을 선택하여, 이 계수값들의 절대값에 비례하는 워터마크 삽입방법을 제안하였다. 또한 Lumini 등⑸은 워터마크가 삽입되는 영상에 따라 다른 가중치를 갖는 워터마킹 알고리즘을 제시하였다.
본 논문에서 제안한 디지털 워터마킹 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 컴퓨터 모의실험을 본수행하였다. 본 실험에서 사용한 실험 영상은 그림 3과 같이 8비트, 512x512 화소 크기를 갖는 LENA, BAR BARA, 및 MAN 영상 데이터이다.
본 논문에서는 평균 。, 분산1, 길이 1000인 정규분포 랜덤 시퀀스를 갖는 워터마크를 사용하였으며, 8 x8 블록 DCT를 수행하였다. 워터마크 데이터 중에서 작은 값을 갖는 워터마크 데이터들을 DC 계수에 삽입하고, 나머지 워터마크 데이터들은 DCT의 상위계수 값에 삽입하였다. 제안한 방법의 성능을 확인하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한 결과, 제안 방법 이 기존의 워터마크 방법보다 비가시성 이 우수하였으며, 또한 낮은 JPEG quality에서 견고성 이 우수함을 확인할 수 있었다.
Podilchuk[3]은 인간시각의 JND를 이용한 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 이 방법에서 는 DWT를 이용하여 비 가시 성을 위해 서 기 저 대 역 (baseband)을 제외 한 고주파 부대 역에 워 터마크를 삽입하였다. Dugad 등[4]은 DWT를 이용하여 3-레벨로 영상을 분해하여 기저 대역을 제외한 모든 고주파 부대역에 특정 문턱값보다 큰 계수들을 선택하여, 이 계수값들의 절대값에 비례하는 워터마크 삽입방법을 제안하였다.
제안 방법에서는 8x8 블록으로 나누어서 DCT를 수행하였으며, 삽입하는 워터마크 신호는 길이 1000, 평균 0, 분산 1을 갖는 정규분포 랜덤 시퀀스를 갖는 신호를 사용하였다. 제안 방법에서는 워터마크 신호 중에서 작은 값을 갖는 워터마크 신호들은 DCT의 DC 계수영역에 삽입하고, 나머지 워터마크 신호들은 DCT의 상위 AC 계수 영역에 삽입하였다. 이와 같이 워터마크를 DC 영역에 삽입하더라도 워터마크의 삽입 강도가 작아서 화질에는 큰 영향을 미치지 않는다.
제안한 방법에서 적 당한 문턱값 TH_DC 및 thr을 선정하기 위해서 여러 차례 문턱값을 변경하면서 워터마크 된 영상 데이터의 화질열화를 살펴보았다. 이와 같이 수십 차례 반복 실험해서 TH_DC=100.
알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 알고리듬과 달리 우수한 견고성을 위해서 DCT의 DC 계수 및 주파수 영 역의 상위 DCT 계수에 워터마크를 삽입하였다.

대상 데이터

논문에서는 평균 。, 분산1, 길이 1000인 정규분포 랜덤 시퀀스를 갖는 워터마크를 사용하였으며, 8 x8 블록 DCT를 수행하였다. 워터마크 데이터 중에서 작은 값을 갖는 워터마크 데이터들을 DC 계수에 삽입하고, 나머지 워터마크 데이터들은 DCT의 상위계수 값에 삽입하였다.
본 논문에서 사용한 워터마크는 길이 1000, 평균 0, 분산 1인 정규분포 랜덤 시퀀스를 이용하였으며, 우수한 비가시성 및 견고성을 유지하기 위해서 다음과 같이 DC 계수 및 주파수 영역에서 워터마크를 삽입하였다.
본 실험에서 사용한 실험 영상은 그림 3과 같이 8비트, 512x512 화소 크기를 갖는 LENA, BAR BARA, 및 MAN 영상 데이터이다.
실험에서 사용한 워터마크 데이터는 길이가 1000, 평균이 0, 분산이 1인 정규 분포를 갖는 랜덤 시퀀스이 었으며, 식 ⑵의 삽입 강도 a는 Cox 등⑹의 방법 에서 사용한 a= 0.1 이다. 제 안한 방법 의 성능을 평가하기 위하여 Podilchuk [3] 및 Lumini[5] 방법과 비교하였다.
제안 방법에서는 8x8 블록으로 나누어서 DCT를 수행하였으며, 삽입하는 워터마크 신호는 길이 1000, 평균 0, 분산 1을 갖는 정규분포 랜덤 시퀀스를 갖는 신호를 사용하였다. 제안 방법에서는 워터마크 신호 중에서 작은 값을 갖는 워터마크 신호들은 DCT의 DC 계수영역에 삽입하고, 나머지 워터마크 신호들은 DCT의 상위 AC 계수 영역에 삽입하였다.

데이터처리

1 이다. 제 안한 방법 의 성능을 평가하기 위하여 Podilchuk [3] 및 Lumini[5] 방법과 비교하였다.

이론/모형

032이 가장 적당한 문턱값으로 선정하였다. 또한 비 가시성 에 대한 성 능평가의 기준으로 PSNR (peak to peak signal to noise ratio)을 척도로 사용하였으며, 객관적인 견고성 비교를 위해서 식 (9)와 같이 정규화 된 유사도 (normalized similarity) NS를 사용하였다.

성능/효과

표 2는 제안한 방법과 기존의 방법에 대하여 비가시성에 대한 성능 평가이다. 이 표에서 제안방법은 기존의 Podilchuk 및 Lumini 방법보다는 PSNR이 높아 비가시성이 매우 우수함을 알 수 있다.
이 그림에서 제안 방법은 기존의 방법들 보다 낮은 JPEG quality에서 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있다. 이와 같이 제안 방법에서 우수한 성능을 얻을 수 있는 이유는 작은 값을 갖는 워터마크 데이터에서 DC 계수에 워터마크를 삽입 함으로써 비록 낮은 JPEG quality 일지라도 삽입한 워터마크가 잘 보존되어 유사도가 높게 되었다. 또한 DC 계수에 작은 값의 워터마크 데이터를 삽입하여 얻은 영상의 화질은 크게 열화되지 않았다.
이와 같이 워터마크를 DC 영역에 삽입하더라도 워터마크의 삽입 강도가 작아서 화질에는 큰 영향을 미치지 않는다. 제안 방법의 성능을 확인하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한 결과, 제안 방법이 기존의 워터마크 방법보다 비가시성이 우수하였으며, 또한 낮은 JPEG quality 및 다양한 공격에 대해서 견고성이 우수함을 확인할 수 있었다.
워터마크 데이터 중에서 작은 값을 갖는 워터마크 데이터들을 DC 계수에 삽입하고, 나머지 워터마크 데이터들은 DCT의 상위계수 값에 삽입하였다. 제안한 방법의 성능을 확인하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한 결과, 제안 방법 이 기존의 워터마크 방법보다 비가시성 이 우수하였으며, 또한 낮은 JPEG quality에서 견고성 이 우수함을 확인할 수 있었다.

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