최근 다양한 형태와 종류로 영상 콘텐츠를 가공하고 사용하는 응용분야가 급격히 증가하고 있다. 영상 콘텐츠는 고부가가치의 콘텐츠이므로 영상 콘텐츠의 제작 및 사용이 활성화되기 위해서는 이 콘텐츠의 지적재산권이 보호되어야 하며, 현재까지 그 방법으로 가장 널리 연구되고 있는 것이 디지털 워터마킹이다. 이에 본 논문에서는 딥 러닝 기반의 워터마크 삽입 및 추출 네트워크를 제안한다. 제안하는 방법은 호스트 영상의 비가시성(invisibility)을 보존하면서 악의적/비악의적 공격에 워터마크의 강인성(robustness)를 극대화하는 방법이다. 이 네트워크는 워터마크를 호스트 영상과 똑같은 해상도를 갖도록 변화시키는 전처리 네트워크, 변화된 호스트 영상과 워터마크 정보를 3차원적으로 정합하여 호스트 영상의 해상도를 유지하면서 워터마크 데이터를 삽입하는 네트워크, 그리고 해상도를 줄이며 워터마크를 추출하는 네트워크로 구성된다. 이 네트워크는 다양한 워터마크 영상과 다양한 해상도를 가진 호스트 영상에 대해 다양한 화소값 변경공격과 기하학적 공격을 실험하여 제안하는 방법의 비가시성과 강인성을 검증하고, 이 방법이 범용적이고 실용적임을 보인다.
비디오 워터마킹 기술은 비인지성, 안전성 및 강인성의 일반적인 요구조건 이외에 실시간 처리의 요구 조건들이 부가된다. 또한 공격에 있어서 프레임 정보를 이용한 워터마크 제거와 같은 공격이 가능하기 때문에 정지 영상과 비교하여 설계 시 많은 고려가 요구된다. 본 논문에서는 이진의 삽입 정보가 삽입된 비디오 데이터로부터 양극성 랜덤 계열을 이용하여 워터마크를 추출하는 경우에 비디오 프레임 간의 움직임 예측에 의해 구성된 프레임을 이용하여 추출 성능을 향상시키기 위한 추출 방법을 제안하였다. 제안 방식의 실험 결과로부터 움직임 예측을 이용하지 않은 결과와 비교하여 워터마크 추출 성능이 향상되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환에 기반한 워터마크 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템의 특징으로는 워터마크 삽입 시 화질과 워터마크의 정보량과의 트레이드-오프, 그리고 화질과 워터마크의 강인성의 트레이드-오프를 적절하게 조절 할 수 있다. 또한, 워터마크를 추출 시 워터마크 삽입 영상의 공격에 따라 임계값이 재설정되고 훼손된 정도를 측정하여 추출된 비트 중에서 가장 영향을 받지 않은 비트를 선택한다. 마지막으로 워터마크 검출을 위한 새로운 응답 방법을 제안하였다. 실험결과 제안된 워터마킹 시스템은 여러 종류의 신호처리와 의도적인 총격에도 높은 강인성을 보였다.
본 논문에서는 이미지 인증을 목적으로 무효한 블록들을 격리하는 새로운 워터마킹 방법을 제안한다. 이 과정에서 워터마크의 비인식성과 깨지기 쉬운 워터마크를 보장하기 위하여 DCT 도메인의 고주파 영역을 사용하였다. 여러 가지 실험을 통하여 에러가 보정된 원본 영상들과 워터마크된 이미지들 사이에 유효한 블록들이 동일함을 확인하였다. 결과적으로 워터마크 추출 과정에서 원본 이미지나 워터마크와 같은 여분의 정보가 필요 없으며, 워터마크된 이미지만으로 2진 워터마크를 추출할 수 있다는 사실을 발견하였다. 실험 결과들은 제안된 방법이 이미지 인증을 위하여 성공적으로 사용될 수 있음을 보여준다.
CIELAB 좌표계는 휘도 성분과 색도 성분으로 구성되므로 인간의 시각적 특성과 유사한 좌표계이다. 그런데 우리가 보통 일상 생활에서 접하는 컴퓨터화면 등은 RGB좌표계를 이용한 색상을 표현한다. 본 논문에서는 인간의 시각적 특성을 이용하여 보다 더 비가시적이고 효과적인 컬러 정지 영상의 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. RGB 좌표계는 세 가지 색도 성분만으로 구성되므로, RGB 좌표계로 이루어진 원본 컬러 영상을 CIELAB 좌표계로 변환한 후, 변환된 CIELAB 좌표계 에서 색도 성분 중 하나인 a* 영역을 DFT 변환하여 주파수 처리한 워터마크를 삽입하는 방법이다.
본 논문에서 디지털 워터마킹을 위해 제안한 방법은 다중 해상도 웨이블릿 변환을 기본으로 하고 있다. 영상 데이터의 저작권 보호를 위해 필요한 워터마크로 $2N_{wx}{\times}2N_{wy}$ 크기의 이진 로고영상의 1 레벨 DWT(discrete wavelet transform) 계수값을 사용하였다. 대상 영상을 3 레벨 DWT한 후 LL 영역과 중주파수 대역을 $N_{wx}{\times}N_{wy}$ 크기로 분할하고, 분할된 블록내 값이 큰 계수값들을 이용하여 임계값을 설정한다. 대상 영상의 각 주파수 대역마다 설정되는 임계값은 동일 대역의 워터마크가 다 삽입될 수 있는 값을 기준으로 정한다 즉, 각 주파수 대역마다 임계값을 설정해야 한다. 대상 영상의 화질 저하를 막기 위해 블록내 임계값 이상인 부분에 대해 워터마크의 동일 위치 값을 삽입한다. 워터마크를 대상 영상의 LL 영역 및 중주파수 대역에 삽입한다. 워터마크를 인간의 시각 시스템으로부터 감추기 위해 워터마크에 HVS(human visual system)을 적용하여 삽입하였다 따라서 본 논문에서 제안한 기법은 워터마크의 빠르고 정확한 검출이 가능하며, HVS가 적용된 작은 크기의 워터마크를 삽입함으로써 비가시성과 강건성이 뛰어나다는 장점이 있다.
본 논문에서는 멀티웨이브릿 변환영역에서 통계적 모델과 지각적 동조특성을 이용한 적응적 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마크는 4레벨로 분해된 멀티웨이브릿 변환영역에서 최저주파 영역과 최고주파 대역들을 제외한 중간 및 고주파 영역에, 인간 시각 시스템(human visual model BWS)을 이용한 JND(just noticeable difference) 특성과 NVF(noise visibility function)를 이용한 통계적 특성을 기반으로 정상상태 가우시안 모델과 비정상상태 가우시안 모델에 따라 지각적 동조 특성을 이용하여 적응적으로 삽입된다. 실험 결과 제안한 방법에서 에지나 텍스쳐 영역에 더 강하게 삽입할 수 있었고, 평탄영역에서 보다 적응적으로 은닉할 수 있었으며 정상상태 가우시안 모델에서 지각적 동조특성을 이용한 방법이 더 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였다.
영상 인증 알고리즘은 군사, 의료 분야 및 스캔된 증빙 문서, 계약서 등 민감한 분야에서 필요하며 원본에 대한 위조 여부를 증명하여야 한다. 인증 분야에서는 지각적 비가시성과 연성이 필요하다. 워터마크의 용량은 클수록 좋으며, 워터마크된 영상만으로 워터마크 추출이 가능한 블라인드 워터마킹은 구현이 어렵지만 가장 바람직하다. 또한 워터마크 추출 과정에서 거짓 긍정과 거짓 부정의 오류가 발생하지 않는 신뢰성은 필수적이다. 이 연구에서는 DCT의 고주파 영역에 계수를 조정하여 워터마크를 삽입하며, 신뢰성을 높이기 위하여 필요하다면 원본 영상의 명도 히스토그램을 보정하는 방법을 사용한다. 실험 결과에서는 제안한 알고리즘이 높은 PSNR 값에 의한 지각적 비가시성, 연성, 블라인드 특성을 만족시키며, 스테가노그라피 응용에 적용 가능할 정도로 큰 워터마크의 용량과 히스토그램의 보정에 의한 신뢰성을 가진 것으로 나타났다.
본 논문은 디지털 홀로그램에 2D 영상에서의 Fresnel 변환의 특성을 이용하여 워터마킹 기법을 제안했다. Fresnel 변환을 2D 영상에 적용할 경우 거리에 따라서 가운데로 집중되는 현상을 가진다. Fresnel 변환을 디지털 홀로그램에 적용할 경우 초점이 맞는 거리에서 객체의 상이 맺히며 2D 형태의 회절 패턴을 만든다. 이러한 Fresnel 변환의 특성을 이용하여 디지털 홀로그램을 Fresnel 변환을 이용하여 2D형태의 회절패턴을 생성하고 여기에 다시 Fresnel 변환을 수행함으로써 영상 주변부로 워터마크 영역을 생성한다. 이러한 워터마크 영역에 Fresnel 변환을 수행한 워터마크를 삽입하고 추출한다. 워터마크를 삽입한 홀로그램에 블러링, 샤프닝, 압축등의 공격을 가한 뒤 추출하였을 때 워터마크가 홀로그램 복원 하였을 때 손상된 정도에 비하여 충분히 가시성을 가진다.
본 논문에서는 디지털 정보에 대한 저작권 보호를 위해 동영상 워터마크 알고리즘을 구현하였다. 제안하는 방법은 동영상 파일인 raw video에 I-picture가 될 부분에 $8{\times}8$로 DCT한 후 저작권자를 증명할 수 있는 로고와 워터마크 삽입 여부를 결정하는 헤더를 DC 삽입 알고리즘을 적용하여 삽입한다. 동영상 워터마크로 DC계수에 양자화 기법을 이용한 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 PSNR과 검출률이 좋은 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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