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DWT/RDWT/SVD에 기반한 특이벡터를 사용한 블라인드 워터마킹 방안
A Blind Watermarking Scheme Using Singular Vector Based On DWT/RDWT/SVD 원문보기

방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, v.21 no.2, 2016년, pp.149 - 156  

융 녹 투이 덩 (경희대학교 전자.전파공학과) ,  손원 (경희대학교 전자.전파공학과)

초록
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우리는 컨텐츠 복제방지를 위하여 기존의 SVD와 DWT/RDWT를 결합한 워터마킹 시스템에 특이벡터를 추가로 사용하는 방안을 제안하였다. 우리는 SVD를 사용하는 워터마킹 시스템에 존재하는 오류긍정문제(false-positive problem)를 극복하기 위하여 기존의 SVD기반 알고리즘과 같이 특이값에 워트마크를 임베딩할 뿐만 아니라, 커버이미지의 첫 번째 좌/우 특이벡터를 워터마크 이미지의 첫번째 좌/우 특이벡터와 교체하였다. 제안 방안은 오류긍정문제 (false-positive problem)가 발생하지 않는 워터마킹 시스템을 구현할 수 있었으며, 기존의 오류긍정문제가 없는 시스템과 비교하여 우수한 충실성과 강인성을 보여 주었을 뿐만 아니라, 오류긍정문제가 발생하는 시스템에 비해서도 크게 성능차이가 나지 않음을 보여 주었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

We proposed a blind watermarking scheme using singular vectors based on Discrete Wavelet Transform (DWT) and Redundant Discrete Wavelet Transform (RDWT) combined with Singular Value Decomposition (SVD) for copyright protection application. We replaced the 1st left and right singular vectors decompos...

주제어

#watermarking   #singular value decomposition (SVD)   #DWT   #RDWT  

AI 본문요약
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제안 방법

  • Specially, to solve the false positive problem gen- erated by using SVD, the proposed scheme replaces the 1st left and right singular vectors decomposed from the cover image by the corresponding vectors decomposed from the watermark image.
  • The watermarked image was tested against several at- tacks: salt and pepper noise (noise density = 0.001), Gaussian noise (u=0, a2=0.005), speckle noise (noise den- sity = 0.001), average filter (3×3), Gaussian filter (3×3), rotation (45°), JPEG compression (Q=50, 70), brightness, contrast and cut (10 pixels for left side). In Table 1, we compared our scheme with Lai’s, Nasrin’s and Guo’s schemes at the same fidelity (PSNR = 45.

이론/모형

  • This paper proposed a false-positive-free watermarking scheme based on DWT/RDWT/SVD for the copyright pro- tection application. Cover and watermark images are trans- formed by 2DWT and RDWT separately, and SVD is ap- plied to a sub-band of each image.
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참고문헌 (12)

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  12. M. Narwaria, W. Lin, “Scalable Image Quality Assessment Based on Structural Vectors,” IEEE International Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP ’09), Oct. 5-7, 2009, Rio de Janeiro, Brazil. 

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