• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.210-212
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• 2019

본 논문에서는 CNN을 이용하여 전방위 영상에 대해 워터마크를 추출하는 방법을 제안한다. 네트워크의 입력은 전방위 영상에서 SIFT 특징점을 기준으로 잘라낸 영역들이며, 네트워크를 통해 전방위 영상 생성 과정에서의 왜곡을 보정하고 워터마크를 분류한다. 또한 네트워크의 훈련 집합에는 원본 영상 외에 JPEG 압축, 가우시안 노이즈, 가우시안 블러링, 샤프닝 공격을 가한 영상들도 포함시켜서 학습을 통해 공격에 대한 강인성을 가지도록 한다. 이에 대해 훈련된 네트워크로 추출한 워터마크와 알고리즘으로 추출한 워터마크를 비교하여 제안하는 방법의 유효성을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.196-199
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• 2019

다양한 워터마킹 방식 중 m-sequence 기반 방식은 일반적으로 상관 관계를 이용한 다른 시퀀스 기반 방식에 비해 노이즈에 취약하고, 블러링에 안정성이 떨어진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 블러링과 gaussian noise 에 안정성을 가지는 watermark 인코더와 디코더의 알고리듬을 제안한다. 인코더에는 히스토그램 평활화 과정을 추가하고 디코더에는 샤프닝 필터를 추가하여 실험을 진행했고, 결과적으로 워터마크의 복원율이 개선되었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.9C
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• pp.1289-1297
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• 2004

Digital watermarking is a technique which blends intellectual property right with security Blind watermarking 1S one of the difficult watermark technique because original data or inserted watermark is not needed. In this paper, we propose a new blind watermarking method using energy quantization in wavelet domain to insert watermark. The proposed method is robust for various attacks and attack strength because watermark strength is adaptively changed for energy variation of attacks. Simulation results show the proposed method is robust to various attacks such as noise addition, cropping, blurring, sharpening, maintaining imprescriptibility.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.300-303
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• 2005

본 논문에서는 디지털 멀티미디어 데이터의 저작권 보호를 위하여 웨이블릿 기반 인간 시각 시스템과 주파수 계수의 공간적 특성을 이용한 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 원영상을 1-Level 분해하여 HL1영역과 LH1영역을 4${\times}$4 영역으로 블록화하고 각 블록의 엔트로피와 텍스쳐 값이 가장 좋은 영역을 찾는다. 워터마크가 삽입될 영역은 상위 레벨 계수들의 상관도 특성에 따라서 3-Level 영역에 워터마크를 삽입하였다. 성능평가로 JPEG 압축, 필터링 등 워터마크된 영상에 외부공격을 가하여 워터마크 추출여부를 확인하였고, 실험결과 제안한 알고리즘은 JPEG 압축 50% 이상에서 90%이상의 상관도를 보였고, 샤프닝, 필터링 및 부분삭제 영상변형에 강인함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.133-137
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• 2008

본 논문에서는 영상의 콘트라스트를 개선시키는 언샵 마스킹 방법을 제안한다. 언샵 마스킹은 이미지가 가지고 있는 에지와 디테일 정보를 개선시키는데 일반적인 샤프닝 마스크 보다 효과적이기에 이에 관한 많은 연구가 있었다. 제안하는 방법은 방향성 정보를 이용한 블록 기반 업샵 마스킹 방법으로 영상을 블록 단위로 분할하여 각 블록에 대한 DCT를 수행한다. DCT 결과를 토대로 블록들의 방향성 타입을 결정하여 각 블록의 타입에 따라 적합한 언샵 마스킹을 취할 수 있는 유연함을 제공 한다. 블록의 분류는 평탄영역, 텍스쳐, 에지 그리고 나머지 형태로 구분되어 진다. 평탄 영역에 속하는 배경 및 평이한 표면에서는 결과물을 시각적으로 훼손시키지 않기 위해 언샵 마스킹을 적용하지 않는다. 텍스쳐와 에지 영역에 대해서는 고주파 성분을 보존하기 위해 블록 타입에 맞는 적합한 언샵 마스킹을 적용한다. 이에 사용되는 언샵 마스킹은 선명화의 기여도를 제어하는 적응적 필터를 사용하여 디테일이 많은 부분은 콘트라스트를 개선시키고 평탄 영역에 대해서는 선명화를 약하게 하여 최대의 영상 개선 효율을 유도한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1881-1884
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• 2003

본 논문은 시각적 워터마크의 삭제나 수정을 방지하기 위해 블록 기반 내용 인증(Block-wise content authentication) 방법을 제안한다. 제안한 방법은 원본 이미지와 워터마크 이미지를 사용하여 DCT 기반의 시각적 워터마크(Visible watermark)가 삽입된 이미지로 만든다. 다음, 블록 기반 서명(Block-wise signature)을 삽입하여 JPEG 과 같은 허용 가능한 이미지 조작에서는 정보가 유지되고, 워터마크의 삭제와 같은 악의적인 이미지 조작에는 인증을 허용하지 않는다. 또한 이미지의 조작된 부분을 알 수 있도록 로컬라이제이션(Localization)을 이용하여 조작된 부분의 위치를 파악한 수 있다. Lena를 포함한 여러 표준 영상을 사용하여 실험한 결과, 제안한 방법은 시각적 워터마크에 대한 다양한 공격에서 조작된 위치를 정확하게 표현할 수 있었다. 그리고 Photoshop 7.0의 Quality factor 11인 JPEG-90 압축에서 약 99%의 인증이 가능하였고, 블러링(Blurring)이나 샤프닝(Sharpening)과 같은 기타 공격에서는 각각 51%, 50%로 인증이 허용되지 않았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.697-699
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• 2001

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.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2003.05a
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• pp.214-217
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• 2003

In this paper, we proposed an efficient blind watermarking algorithm using wavelet transform. The proposed algorithm inserts watermark into the high frequency subbands that were transformed by 1-level wavelet transform of original image. Watermark insertion is achieved by exchanging each the corresponding coefficients in the HL, LH, HH subbands according to be inserted watermark value. And watermark is extracted by the relation of wavelet coefficients without original image. Experimental results demonstrate that watermarked image has a good quality not to be able to be perceptible and is robust various attacks such as JEPG lossy compression, clipping and sharpening.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.11c
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• pp.751-753
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• 1999

본 논문에서는 영상의 텍스쳐 정보를 이용하여 일반 영상에 대한 내용기반 영상 검색을 수행할 수 있는 알고리듬을 제안한다. Gabor 웨이브렛 변환을 이용하여 Gabor 필터 뱅크 내의 각 필터에 의해 필터링된 대역의 평균과 표준편차를 영상의 특징 벡터(Gabor Texture Feature)로 추출하여 영상들간의 유사성을 계산하는데 사용한다. 논문의 목적이 영상에 가해진 외적 변형, 즉 잡음 첨가, 블러링, 샤프닝 등과 같은 변형에 강인하게 동작할 수 있는 텍스쳐 특징 기반 영상 검색 기법을 제안하는 것이므로, 기존의 Gabor 필터만을 사용하여 텍스쳐 특징을 추출하여 검색의 기준으로 삼을 경우에 발생할 수 있는 주파수 성분의 변화에 대한 민감성을 Daubechies의 웨이브렛 필터를 사용하여 낮은 해상도에서 영상을 해석함으로써, 외적 변형에 대하여도 강인하게 동작할 수 있는 알고리듬을 제시하였다. 기존의 텍스쳐를 이용한 검색이 주로 텍스쳐 영역(textured region)에 대한 해석만을 하였지만, 본 논문에서는 이를 일반 영상에 적용하였으며, 일반 영상에 대해서도 효율적인 검색을 수행할 수 있음을 보였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.38 no.5
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• pp.65-76
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• 2001

In this paper, performance of frequency-based watermarking methods is compared, which are used to protect copyright of image data. For performance comparison of each transform method, a test image is transformed into frequency domain by a full- and block-discrete cosine transforms and wavelet transform, and after general image processing, robustness of each transform is evaluated with using the same watermark signals. Simulation results show that the watermarking method based on DCTs are more robust than WT. Especially, $8{\times}8$ BDCT is most robust for JPEG lossy compression and sharpening, while $8{\times}8$ FDCT is best. for smoothing and scaling. In addition, watermarking based on BDCT shows decreasing robustness for a larger block size, compared with general image processing.