Adaptive Data Hiding Using Perceptually Tuned Model Based on Multiwavelet Transform

멀티웨이브릿변환 기반에서 지각적 동조 모델을 이용한 적응 데이터 은닉

본 논문에서는 멀티웨이브릿 변환영역에서 스토케스틱 모델과 지각적 동조특성을 이용한 적응 디지털 워터마크 은닉 방법을 제안한다. 워터마크는 4레벨로 분해된 멀티웨이브릿 변환영역에서 최저주파 영역과 최고주파 대역들을 제외한 중간 및 고주파 영역에, 인간 시각 시스템(human visual model ： HVS)을 이용한 JND(just noticeable difference) 특성과 NVF(noise visibility function)를 이용한 통계적 특성을 기반으로 정상상태 가우시안 모델에 따라 지각적 동조 특성을 이용하여 적응적으로 은닉된다. 실험 결과 제안한 방법에서 에지나 텍스쳐 영역에 더 강하게 삽입할 수 있었고, 평탄영역에서 보다 적응적으로 은닉할 수 있었으므로 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였다