본 논문에서는 영상을 구성하는 픽셀 정보의 비선형 분포 특성을 이용하여 공간 영역에서 워터마크를 삽입하는 새로운 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법의 기본 원리는 원 영상을 일정한 단위의 블록으로 분할하면 분할된 블록 내 픽셀들은 서로 상관성이 없이 비선형적 특성를 가진다는 것을 이용하는 것이다. 즉 비선형 특성이 강한 블록은 영상 정보의 변화가 많기 때문에 정보의 변화에 따른 인간의 시각적 차이는 크지 않고, 비선형 특성이 약한 블록은 영상 정보의 변화가 적지만 미소한 정보의 변화는 시각적 차이를 쉽게 느끼게 된다. 따라서 원 영상에 워터마크를 삽입하기 위해 분할된 블록 내 픽셀 변화량이 많으면 워터마크를 강하게 삽입하고, 반면에 픽셀 변화량이 적으면 워터마크를 약하게 삽입하여 비선형적으로 워터마크킹을 하였다. 실험적 결과를 통해 워터마크가 삽입된 영상은 다양한 영상 처리의 공격에 대해 강인성을 유지시킬 수 있어 소유권 주장을 보다 명확히 할 수 있음을 증명하였다.
본 논문에서는 블록 기반의 웨이블릿 변환을 이용한 워터마킹 기법을 소개하고자 한다. 시각모델을 이용하여 위터마크를 삽입함으로써 워터마크를 삽입한 영상(워터마크 된 영상)과 워터마크를 삽입하지 않은 원래 영상(원 영상)을 비교할 때 시각적으로 워터마크가 눈에 띄지 않도록 하였다. 또한, 워터마크를 영상의 모든 주파수 대역에 삽입함으로써 영상처리에도 강인하도록 설계하였다. 특히, 잡음과 JPEG압축에 강인함을 확인할 수 있었고 워터마크 된 영상에 임의의 조작을 가했을 때도 원 영상 없이 조작된 부분을 검출할 수 있도록 하였다. 제안한 워터마킹 시스템은 실험을 통해 워터마크의 비가시성, 강인성, 그리고 원 영상 없이 검출할 수 있는 특성을 모두 만족함을 확인하였다.
비디오는 인접한 프레임들간에 유사성이 있는 연속된 프레임들로 구성된다. 만약 인접한 프레임들간에 유사성이 존재하는 영역, 즉 움직임이 없는 영역에 워터마크를 삽입한다면 워터마크는 인지되기 쉽다. 본 논문에서는 워터마크의 투영성과 강인성을 위하여 이와 같은 비디오의 특성을 고려한 3D-DCT 계수를 이용한다. 즉, 3D-DCT 압축을 위한 양자화 상수에서 민감도를 유도하고 전역적인 움직임에 비해 지역적인 움직임이 큰 영역의 민감도를 조절한 후 움직임의 크기에 비례해서 시각적으로 중요한 계수를 워터마크를 삽입한다. 실험을 통하여 비디오의 특성을 고려하지 않고 3D-DCT 계수를 이용하는 기존의 방법과 비교해서 PSNR은 유사하지만 JND를 기반으로 하였기 때문에 워터마크의 투명성을 보장하였고 MPEG 압축 및 시간적 공격에 대한 강인성은 약 5% 정도의 성능향상이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 디지털 영상의 변조를 확인함과 동시에 변조의 위치를 확인하는 연성 워터마킹(fragile watermarking)을 위하여 DCT를 통해 블록의 에너지를 계산한 후, 에너지의 단계별로 워터마크의 삽입량을 조절하는 방법을 제안한다. 디지털 영상의 소유권 확인을 위해 디지털 서명을 사용하며, 영상에 DCT를 수행함으로서 모든 픽셀에 워터마크를 삽입하지 않고서도 변조의 유무를 확인하는 것이 가능하 방식이다. DCT 계수로 각 블록의 에너지를 계산하여 블록의 관계를 분류하며 에너지가 작은 블록들과 큰 블록들은 이간의 시각에 민감한 부분이므로 워터마크의 삽입 양을 줄이고, 중간 단계의 블록일수록 워터마크의 삽입 양을 늘린다. 에너지의 단계 분류에 의해 가변적으로 워터마크를 삽입함으로 워터마크의 비가시성과 연성을 만족시키며 변조의 유무와 위치를 확인할 수 있게 된다.
본 논문에서는 화질의 열화를 최소화함과 동시에 강인한 워터마크의 은닉을 위하여 멀티 웨이브릿 변환영역에서 인간 시각 특성(human visual system: HVS)을 고려한 적응 워터마크 은닉 기술을 제안한다. 멀티웨이브릿은 영상을 완전 복원시키는데 탁월한 효과가 있으며 경계영역에서 우수한 성능을 갖는다. 본 논문에서 사용한 멀티웨이브릿 함수는 근사화 차수가 2인 DHGM 멀티웨이브릿을 사용한다. 워터마크는 멀티웨이브릿 분해된 부대역들 중 저주파 영역을 제외한 중간 및 고주파 영역의 웨이브릿 계수 중에 HVS를 이용하여 얻은 문턱값에 의해 선택된 웨이브릿 계수들에만 은닉한다. 워터마크를 은닉하기 위한 지각모델은 영상 압축시 지각적 양자화기에 사용되는 정적 JND(just noticeable difference) 모델을 이용한다. 제안한 은닉모델은 영상의 특성에 따라 은닉하는 워터마크의 수가 각각 달라졌다. 또한, 여러 실험결과 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였다.
본 논문에서는 영상의 불법적인 복사를 방지하기 위해 사용되는 워터마킹을 내장한 JPEG 압축용 DCT의 VHDL 모델을 제시한다. 워터마킹 방법은 사람의 시각 시스템을 이용하여 주파수 영역에서 영상의 시각적인 특성에 적응하는 워터마크를 내장한다. 영상 압축시에 주파수 영역으로 변환해주는 DCT와 함께 화질저하에 대한감소와 공격에 강한 water marking을 구현함으로서 손실 압축에서도 방지 기능을 유지하면서 시스템의 효율적인 구성을 얻을 수 있다. 구현된 DCT의 VHDL 모델을 사용한 시뮬레이션 결과 고주파 성분이 많은 복잡한 영상과 저주파 성분이 많은 단순한 영상에 적용하여 워터마크가 시각적으로 보이지 않고 JPEG 손실압축과 잡음에도 견고함을 가지며, 기능을 추가하여도 기존에 비해 면적을 적게 차지하여 빠른 속도를 얻을 수 있어, 소형 시스템에 솔루션에 적용이 적합하다.
본 논문에서는 보다 효과적이고 강인한 워터마크 은닉을 위한 방법으로 웨이브릿 변환 영역에서 영상의 통계적 특성에 기초한 비정상상태(non-stationary)에서와 정상상태(stationary) 일반화 가우스(generalized Gaussian: GG)모델을 이용한 적응 워터마크 은닉 기술을 제안한다. 워터마크는 고주파 영역에서 연속 부대역 양자화(successive subband quantization: SSQ)를 이용하여 다해상도 영상의 웨이브릿 계수 중에서 시각적 중요 계수(perceptual significant coefficients: PSC)를 선택하여 삽입한다. 워터마크 은닉을 위한 지각 모델은 NVF(noise visibility function)함수에 의해 계산된다. 이것은 비정상상태와 정상상태의 통계적 특성을 이용하고, 국부영상 특성을 가진다. 은닉모델은 다해상도내의 각 부대역별 분산과 형상계수(shape parameter)를 사용한다. Stirmark benchmark test에 근거하여 여러 가능한 왜곡에 대한 실험에서 강인성과 비가시성에서의 우수함을 확인하였고, 비정상상태의 경우와 정상상태의 경우를 비교하였다.
본 논문은 웨이블릿 영역에서 인간지각시스템 특성, 적응 스케일(Scale) 개수와 가중치 함수를 이용하고 실험적 임계값을 적용하여 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위한 디지털 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 실험적 임계값을 기초로 하여 웨이블릿 영역에서 중요 계수를 찾아 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위한 워터마크를 삽입하였다. 원본영상을 3-레벨(Level)로 웨이블릿 변환하여, 저주파에 해당하는 기저대역을 제외한 나머지 모든 부대역을 워터마크 정보를 삽입하였다. 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위하여 인간시각시스템 특성을 근거로 한 적응 스케일 계수와 가중치 함수는 고려되었으며, 이 적응 스케일 계수와 가중치 함수는 강인성과 비가시성의 향상을 도모하였다. 워터마크는 가우시안 랜덤 시퀀스로 구성되어 있고 워터마크의 검출은 상관도를 이용하여 워터마크의 삽입 여부를 판단한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 모의 실험한 결과 비교적 우수한 화질에서 JPEG 손실 압축, 잡음 첨가, 잘라내기, 흐림, 예리화, 그리고 선형 및 비선형 필터링 등의 공격에 강인함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 보다 강인한 워터마크의 은닉을 위하여 웨이브릿 변환영역에서 정상상태 일반화 가우스(generalized Gaussian) 모델을 이용한 적응 워터마크 은닉 기술을 제안한다. 워터마크는 고주파 영역에서 연속 부대역 양자화(successive subband quantization: SSQ)를 이용하여 다해상도 영상의 웨이브릿 계수 중에서 시각적 중요 계수(perceptually significant coefficients: PSC)에만 은닉한다. 워터마크를 은닉하기 위한 지각모델은 정상상태의 통계적 특성을 이용한다. 이것은 국부영상 특성을 갖는 NVF(noise visibility function) 함수에 의하여 계산되어진다. 은닉모델은 다해상도내의 각 서브밴드별 분산과 형상계수(shape parameter)를 사용한다. 여러 가지 공격 실험결과 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였다.
모바일 환경에서의 동영상 콘텐츠는 네트워크 트래픽과 같은 성능을 고려하여 일반 동영상에 비해 비트율이 낮은 비디오 영상을 처리하게 되고, 비트율이 낮은 동영상에 대한 소유권 보호의 필요성이 요구된다. 따라서 모바일 장치는 퍼스널 컴퓨터와 성능면에서 많은 차이점을 가지고 있으므로 모바일 장치에서 디지털 미디어를 보호하기 위해서는 모바일 환경에 적합한 워터마킹 처리 알고리즘을 개발해야 한다. 본 논문은 M-Commerce 환경에서 모바일 장치의 낮은 성능을 고려하여 비트율이 낮은 비디오 콘텐츠에 대한 비시각적인 대역 확산(Spread Spectrum) 워터마킹 기법을 제안하고, 동영상 콘텐츠의 불법적인 행위자들을 추적하여 소유권의 보호를 보장할 수 있다. 워터마크가 내장된 콘텐츠의 공격에 대한 강인성의 평가는 워터마크를 제거하거나 손상된 콘텐츠를 추출 알고리즘의 상관관계(Correlation)로 나타낸다. 실험 결과에 따르면 워터마크의 강인성을 평가하기 위해 워터마크가 내장된 영상을 압축한 후 M-Sequence의 주기를 추출한 결과 모든 영상에서 고유한 M-Sequence의 주기를 쉽게 검출할 수 있었다. 따라서 비트율이 낮은 콘텐츠에서도 워터마크 추출을 보장하여 불법적인 사용자의 추적이 가능할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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