초록

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본 논문에서는 웨이블릿(wavelet) 계수간의 시각특성을 이용만 새로운 블라인더 워터마킹 기법을 제안 한다. 각 대역별 시각특성을 고려한 워터마크 삽입으로 원 영상의 손실을 최소화하였다. 그리고 여러 영상 처리에 대해 지속적인 관계를 유지하는 계수간의 특성을 이용하여 모든 주파수 대역에 위터마크를 삽입함으로써 강인성을 높였다. 워터마크 추출 시에는 삽입과정에서 이용된 계수간의 상황관계를 이용하여 원 영상 없이도 워터마크를 추출할 수 있다. 실험결과, 제안한 방법의 워터마킹 영상들은 PSNR 측정결과 약 38dB로 비교적 우수함을 보였으며 시각적으로도 손상을 감지하기 어려웠다. 또한, 강인성 검증을 위한 손실압축, 클리핑, 블러링, 샤프닝 등의 영상 변경 후 워터마크 추출에서도 기존방법에 비해 상대적으로 우수한 검출 결과를 보였다.

본 논문에서는 웨이블릿(wavelet) 계수간의 시각특성을 이용만 새로운 블라인더 워터마킹 기법을 제안 한다. 각 대역별 시각특성을 고려한 워터마크 삽입으로 원 영상의 손실을 최소화하였다. 그리고 여러 영상 처리에 대해 지속적인 관계를 유지하는 계수간의 특성을 이용하여 모든 주파수 대역에 위터마크를 삽입함으로써 강인성을 높였다. 워터마크 추출 시에는 삽입과정에서 이용된 계수간의 상황관계를 이용하여 원 영상 없이도 워터마크를 추출할 수 있다. 실험결과, 제안한 방법의 워터마킹 영상들은 PSNR 측정결과 약 38dB로 비교적 우수함을 보였으며 시각적으로도 손상을 감지하기 어려웠다. 또한, 강인성 검증을 위한 손실압축, 클리핑, 블러링, 샤프닝 등의 영상 변경 후 워터마크 추출에서도 기존방법에 비해 상대적으로 우수한 검출 결과를 보였다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역의 계수들이 갖는 시각적 특성을 고려한 워터마킹 기법을 제안하였다. 워터마크가 삽입된 영상과 원영상을 비교할 때 PSNR이 38dB로 시각적인 차이를 거의 느끼지 못하였으며, 워터마m 추출 시에는 계수간의 상관관계를 이용함으로써 원본 없이도 워터마크를 추출할 수 있도록 하였다.
• 二L 리고 다해 상노 웨이블릿 분해의 특성상 게수 값 자채이 유지에 비해 에 지와 같은 시각적 특성과 게个간의 상괄관게 등의 弁 지는■ 강한 특징을 가진다. 본 논문에서는 이러한 웨이블릿의 특성을 이용하여 각 밴抒-에 좀 더 적응적인 워터마킹 기법을 연구였다

제안 방법

• 이때 두 계个의 차이가 큰 깃은 주로 에지의 경계가 되기 때문에 이러한 계수 쌍의 교환은 에지의 반전욤 가셔오게 되어 vr 에 현저히 드러나게 된다. 따라서 시삭적인 손실을 최소화하기 위해 두 계수의 차가 가장 적은 계个 쌍을 워터마司의 삽입 대상으로 선택하여 계 中 차가 가장 적& 관계를 유지하는 상태로 계수를 교환하여 워터마크를 삽입하게 되다.
• 본 논문에서 구현된 웨이블릿은 JPEG2000에서 표준으로 권고하고 있는 biorthogonal 필터인 Daubechies~9/7 필터를 이용하여 설계하였다. 그리고 원 영상으로 512X512 크기의 Lena 영상에 우] 터마크의 삽입율 위해 32x32 크기이 시각적으로 쉽게 인지 할 수 있는 이진 영상의 워터마크를 사용하였다.
• 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 방법 [6] [■기들에 비해 워터마크 추출 시에 원 영상이 필요 없으며, 기존의 방법과 달리 계수의 선택 올 위해 특정 threshold를 사용하지 않고 워터마크를 삽입하뉸 방법을 제안한다. 그리고 저주파 성분 뿐만 아니라 고주파 성분에도 고르게 워터마크를 삽입함으로써 공격에 강인하게 하였다.
• 본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 계수 간의 시각적인 특성을 이용하여 영상의 손실을 최소화하면서, 저주파 성분과 고주파 성분에 고르게 워터마크를 삽입함으로써 보다 강인한 블 라인더 워터마킹 기법을 제안한다.
• 본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역의 계수들이 갖는 시각적 특성을 고려한 워터마킹 기법을 제안하였다. 워터마크가 삽입된 영상과 원영상을 비교할 때 PSNR이 38dB로 시각적인 차이를 거의 느끼지 못하였으며, 워터마m 추출 시에는 계수간의 상관관계를 이용함으로써 원본 없이도 워터마크를 추출할 수 있도록 하였다. 또한 고주고} 성분뿐만 아니라 저주파 성분에 도 워터마크를 삽입함으로써 공격에 대한 강인성을 높였으며, 이때 계수간의 시각적 특성을 이용함으로써 원영상의 손실을 최수화할 수 있었다.
• 그리고 저주파 성분 뿐만 아니라 고주파 성분에도 고르게 워터마크를 삽입함으로써 공격에 강인하게 하였다. 이때 워터마크가 삽입되는 해당대역의 특성에 따라 계수를 교환함으로써 워터마크 삽입에 의한 영상의 시각적 손상을 최소로 하였다.

대상 데이터

• 본 논문에서 구현된 웨이블릿은 JPEG2000에서 표준으로 권고하고 있는 biorthogonal 필터인 Daubechies~9/7 필터를 이용하여 설계하였다. 그리고 원 영상으로 512X512 크기의 Lena 영상에 우] 터마크의 삽입율 위해 32x32 크기이 시각적으로 쉽게 인지 할 수 있는 이진 영상의 워터마크를 사용하였다. (-그림 5)는 실험에 사용한 원 영상과 워터마크 영상을 나타낸다.
• 본 논문에서는 추줄 시에 시각적으로 쉽게 인지 할 수 있눈 장점을 가지는 이진 영상 워터마크를 사용하였匚}. 이러한 특정 한 패턴을 가지는 이진 영상 워터마己를 영상의 화질을 저하 시 키지 않으면서 공격에 강인하게 하기 위해 랜덤화하여 삽입 하 게 된다.

성능/효과

• 다양한 공격에 대한 실험 결고}", 전반적으로 NC가 0.9를 유지하는 높은 추출율을 보였다. 二L리고 (그림 7)은 블러링 공걱 후의 영상과 추출된 워터마크를 나타낸다.
• 또한 고주고} 성분뿐만 아니라 저주파 성분에 도 워터마크를 삽입함으로써 공격에 대한 강인성을 높였으며, 이때 계수간의 시각적 특성을 이용함으로써 원영상의 손실을 최수화할 수 있었다. 그리고 강인성 김증을 위한 손살 압죽, 클리핑, 블러링, 샤프닝 등의 영상 변형 후 워터마크 추출에서 전반적으로 NC가 0.9를 유지하는 우수한 검출 결과를 보였다.
• 기존의 방법으로는 블러령 공격에 NC가 0.71로 약한 단점을 보이던 것을 제안한 방법으로 NC를 0.89로 개선하였다.
• (그림 7)의 (a) 는 기존방법[기에서 threshold를 적용하지 않은 경우의 결과이다. 따라서 기존방법에서는 반드시 thresh 이d가 요구되어진다 그러나 (1))눈 본 논문에시 제안한 에지의 방향성을 고려한 결과로 threshold 없이도 효과적인 영상을 얻을 수 있다.
• 워터마크가 삽입된 영상과 원영상을 비교할 때 PSNR이 38dB로 시각적인 차이를 거의 느끼지 못하였으며, 워터마m 추출 시에는 계수간의 상관관계를 이용함으로써 원본 없이도 워터마크를 추출할 수 있도록 하였다. 또한 고주고} 성분뿐만 아니라 저주파 성분에 도 워터마크를 삽입함으로써 공격에 대한 강인성을 높였으며, 이때 계수간의 시각적 특성을 이용함으로써 원영상의 손실을 최수화할 수 있었다. 그리고 강인성 김증을 위한 손살 압죽, 클리핑, 블러링, 샤프닝 등의 영상 변형 후 워터마크 추출에서 전반적으로 NC가 0.

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이 논문을 인용한 문헌

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