[논문]저작권 보호를 위한 견고한 이미지 워터마킹 기법

한창수; 황재호; 홍충선; 이대영

저작권 보호를 위한 견고한 이미지 워터마킹 기법
Robust Digital Watermarking Algorithm For Copyright Protection 원문보기

한창수 (경희대학교 전자정보학부) , 황재호 (수원여자대학 전자상거래학과) , 홍충선 (경희대학교 전자정보학부) , 이대영 (경희대학교 전자정보학부)

본 논문에서는 HVS을 이용하여 웨이브렛기반 이미지 워터마킹 기법을 제안한다. 웨이브렛 변환 된 각 밴드 중 최고 저주파 밴드에 인접한 3개의 밴드를 선택하여 각 밴드에 워터마크를 반복적으로 삽입하여 견고성을 높였다. 또한 밴드 안의 모든 계수 값에 워터마크를 삽입하지 않고 선택적으로 삽입함으로써 비가시성을 고려하였다. 저주파 영역에 워터마크를 삽입함으로서 가우시안 노이즈나 JPEG, 잘라내기 등 여러 공격모델에 대해 견고성을 잘 보여주고 있다.

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문제 정의

고주파 밴드영역의 부분을 선택하게 되면 PSNR값은 더 높아지지반 압축 시에나 스무딩, 가우시안 노이즈 공격 시에 검출율은 더 낮아졌다. 본 논문은 견고한 워터마킹 시스템올 설계하기 위해 최대한 저주파 밴드 영역에 워터마크를 삽입하였으며 그 결과는 다음과 같다.。는 0.

가설 설정

m아: 워터마크는 사람의 시각에 인지되어서는 안 된다. 즉, 삽입된 신호가 본래 이미지에 시각적으로 영향을 미쳐서는 안 된다.

제안 방법

DWT를 거반으로 하는 연구는 현재 활발히 진행 중에 있으며 특히 HVS를 이용한 방법이 비가시성과 견고성, 용량성의 특성을 가장 잘'살릴 수 있는 방법이다. 본 논문에서 밴드 선택과 레벨 선택을 임의로 할 수 있게 하였고 한 밴드 안에 있는 모든 계수 값에 워터마m를 넣지 않고 네 개의 계수 중 특성이 보다 좋은 한 계수룔 선택하여 넣음으로써 더 좋은 결과를 도출하였다. 풀론 비가시적인 측면에서도 우수하였다.
본 논문에서는 워터마크를 삽입하기 위하여 DWT을 이용하였고 LL성분과 가장 인접한 고주파부분올 선택하여 여러 이미지 처리과정에 견고하도록 하였다. 선택된 밴드 안에서도 모든 계수 값에 워터마크를 삽입하지 않았으며 연속하는 네 개의 계수 값을 비교하여 에너지가 가쟝 큰 것에 워터마크를 넣어서 비가시적인 면올 고려하였다.
본 논문에서는 워터마크를 삽입하기 위하여 DWT을 이용하였고 LL성분과 가장 인접한 고주파부분올 선택하여 여러 이미지 처리과정에 견고하도록 하였다. 선택된 밴드 안에서도 모든 계수 값에 워터마크를 삽입하지 않았으며 연속하는 네 개의 계수 값을 비교하여 에너지가 가쟝 큰 것에 워터마크를 넣어서 비가시적인 면올 고려하였다. 본인이 제안한 알고리즘은 다음과 같다.
워터마크 추출은 워터마크가 삽입된 이미지에서 본래의 이미지를 电 다음 나온 값을 블록 DCT를 한다. 여기서 워터마크를 추출하고 원래 삽입된 워터마크와 유사성(correlaticm)을 측정해 워터마크의 유무를 판단한다. [5 L
그 중에서도 가장 많은 연구가 되고 있는 부분은 DCT(discrete cosine transform)와 DWT(discrete wavelet tr랴isform)을 이용한 기법들이다. 이번 절에서는 워터마크 기법들을 살펴보고 특징을 분석해 본다.
Xia는 DWT계수값들을 이용하여 최고 저주파부분에 랜덤 가우시안 분포를 갖는 값을 삽입하던 방법과 같이 subfand애 삽입하는 방법올 제안했다. 지각적으로 인식되지 않기 위하여 분해된 레벨에 따라 다른 크기의 워터마크를 삽입 하였다.

대상 데이터

워터마크를 삽입하고자 하는 이미지의 크기는 여러 가지가 될 수 있다. 본 논문에서는 512X512의 크기를 가지는 레나 영상으로 하였다.
실험영상으로는 레나영상올 사용하였고 크기는 512X512로 하였다. 워터마크는 주어진 식(1)에 의하여 웨이브렛 변환의 분해 레■과 선택밴드에 따라 결정되지만 여기선 세 개의 레벨과 최고 저주파 부분과 인접한 고주파 부분의 밴드를 선택함으로써 1096개의 워터마크를 생성한다.

성능/효과

본 논문은 견고한 워터마킹 시스템올 설계하기 위해 최대한 저주파 밴드 영역에 워터마크를 삽입하였으며 그 결과는 다음과 같다.。는 0.1로 하였고 가우시안노이즈 더하기, 잘라내기, 스무딩, JFEG압축비율을 달리해 가면서 유사성을 측정해 보았고 모두 성공적으로 워터마크를 검출할 수 있었다. 다음 그림은 원래의 갴나 영상과 워터마크룔 삽입한 후의 레나 영상이다.
풀론 비가시적인 측면에서도 우수하였다. 본 실험에서는 최고저주파밴드에 인접한 고주파부분에 넣었으나 레벨이 낮은 밴 드에 삽입하게 되면 비가시성온 더 우수할 것으로 보이나 견고성은 그만큼 더 떨어질 것으로 생각된다. 향후 연구 과제는 원 이미지가 사용되지 않는 방식의 검출 방식올 연구해야 한다.

후속연구

본 실험에서는 최고저주파밴드에 인접한 고주파부분에 넣었으나 레벨이 낮은 밴 드에 삽입하게 되면 비가시성온 더 우수할 것으로 보이나 견고성은 그만큼 더 떨어질 것으로 생각된다. 향후 연구 과제는 원 이미지가 사용되지 않는 방식의 검출 방식올 연구해야 한다. 원 이미지가 필요하다는 것은 결국 메모리 문제에 봉착하게 될 것이다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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