본 논문에서는 DCT영역에서 반복적 이진위상컴퓨터형성홀로그램을 이용한 디지털 영상 워터마킹 기술을 제안하였다. 워터마크로 주로 사용되는 랜덤 시퀸스 또는 로고와 같은 은닉영상 대신 은닉영상을 손실없이 재생할 수 있는 이진위상컴퓨터형성홀로그램을 생성하고, 이를 반복적으로 표현해서 워터마크로 사용한다. 그리고 이 워터마크를 호스트영상의 DCT 계수에 적절한 규칙을 통해 가중치를 부여하여 삽입한 후, IDCT한다. 워터마크의 추출은 워터마킹된 영상과 호스트영상을 DCT하고, 삽입시 적용한 규칙을 통해서 수행한다. 그리고 추출된 워터마크의 역푸리에 변환과 호스트영상에 삽입하기전의 워터마크를 역푸리에 변환하여 재생한 은닉영상과의 상관을 취함으로써 워터마크의 존재여부를 검증한다. 제안한 방법은 워터마크 삽입/추출시 반복되는 홀로그램정보를 활용하고, 이진 값으로 구성되어 있으므로 기존의 어떠한 워터마킹 기술보다 외부 공격에 견실한 특징을 가지고 있으며, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 그 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 3차원 메쉬 모델에 적용되는 강인한 워터마킹 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬에서 워터마크는 3차원 모델로부터 추출된 2차원 영상에 삽입된다. 이 2차원 영상의 화소 값은 정해진 기준점들로부터 3차원 모델의 표면까지의 거리이며, 이를 거리 영상이라 한다. 워터마크는 거리 영상에 삽입되며, 워터마크된 거리 영상을 이용하여 3차원 모델의 꼭지점 좌표를 변경하면 워터마크가 삽입된 3차원 모델을 얻는다. 워터마크의 추출은 워터마크가 삽입된 모델로부터 거리영상을 얻고, 이 영상에서 워터마크를 추출한다. 워터마크 추출에는 원본 모델이 필요하며 원본과의 정합이 필요하다. 실험을 통해 제안하는 알고리듬이 회전, 병진, 비례조절, 가우스 잡음, 메쉬 간략화, 꼭지점 양자화에 강인함을 확인하였다.
본 논문에서는 인간시각시스템을 고려한 칼라 영상 워터마킹을 제안하였다. 일반적으로 색상과 채도의 변화보다는 휘도의 변화에 더 민감한 인간의 시각의 특성을 고려하여 RGB 좌표계의 칼라 영상을 HSI 좌표계로 변환하여 워터마크를 삽입하였다. 워터마크 삽입은 원영상과 워터마크를 이산 코사인 변환하여 계수들을 합함으로써 원영상에 워터마크를 삽입하였다. 워터마크 추출은 워터마크가 삽입된 영상을 역 이산 코사인 변환하여 워터마크를 추출하였다. 실험을 위해서 원영상은 표준영상을 사용하고, 워터마크는 지문 영상을 사용하여 실험한 결과, 비가시성과 강인성을 만족하였다.
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.
일반적인 워터마킹 기술들은 영상의 특성을 고려하지 않은 채 신체 책인 영상에 워터마크를 삽입하는 경우가 많다 본 논문에서는 워터마킹 알고리즘을 웨이브렛을 기반으로 구현을 하였으며, 견고한 워터마크 삽입을 위해 Multi-Threshold Watermark Coding(MTWC)의 원리에 기초하여 Region of Interest(ROI)라고 불리우는 영상의 영역에 큰 계수를 찾아 워터마크를 삽입하게 된다. 이때 Human Visual System(HVS)을 이용하여 견고성과 비가시성의 향상을 도모하였다. 워터마크 삽입대역은 중주파 대역에 삽입을 하게 되는데 중주파 대역에 삽입한 워터마크는 어떠한 영상 처리과정 후에도 높은 비율의 추출을 보였으며, 워터마크가 삽입된 영상의 왜곡정도도 다른 대역보다 상대적으로 적게 나타나므로 중주파 대역에 워터마크를 삽입하였다. 워터마크는 의사 랜덤 시퀀스(Pseudo Random Sequence)로 구성되어 있고 워터마크의 검출은 Cox의 유사도 측정식을 이용하여 워터마크의 삽입여부를 판단한다
디지털 비디오 워터마킹의 성능은 디지털 비디오에서 많은 정보를 은닉하는 방법에 대한 평가이다. 그러므로 디지털 컨텐츠에 대한 주파수 영역의 고화질의 동영상에 많은 비트의 데이터를 저장하는 방법이 요구되고 있다. 따라서 본 논문은 워터마크 요소 중 강인성과 비시각성 사이의 절충을 통해서 동영상의 프레임에 대해 휘도 성분을 추출한 후 웨이블릿 변환을 수행하여 LH와 HL 부대역에 워터마크를 내장하고 비시각적인 워터마크 기반의 강인한 워터마크를 통해 향상된 워터마크의 보안성을 위한 워터마크 시스템을 설계한다. 워터마크의 보안성에 대한 성능의 분석은 통계적인 방법을 사용하여 비시각적인 워터마킹에서의 다양한 공격에 대한 강인성을 평가한다. 실험 결과에 따르면 노이즈 추가, 손실 압축, Low-Pass 필터링과 같은 일반적인 신호 처리를 수행하여 워터마크 강인성과 비시 각성을 평가하였고, 다양한 공격에 대한 워터마크의 보안성을 검증할 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용한 디지털 워터마킹 방법을 개선하여 비가시성을 향상시키는 DCT 기반의 디지털 워터마킹 방법을 제안하고자 한다. 이에 원 영상을 DCT 변환한 영역에 워터마크로 사용할 이미지를 이진화하여 얻은 픽셀 값을 기준으로 워터마크를 삽입하고자 한다. 삽입 할 워터마크는 식별하기 어려운 의사난수를 사용하지 않고 가시적으로 인지할 수 있는 문자(서명) 혹은 도장으로 구성된 이진 영상을 사용한다. 이 방법의 강인성 평가를 위해 워터마크가 삽입된 영상을 대상으로 영상처리를 수행하지 않은 경우, JPEG 영상압축, cropping, 필터링, 밝기 조절 및 대비 확장 등 기본적인 영상처리 알고리즘을 적용한 후 워터마크를 검출하였다. 실험 결과 제안된 방법의 워터마킹 영상은 기존 방법에 비하여 워터마크가 삽입된 영상의 화질이 비교적 우수하였으며 검출된 워터마크의 시각적인 인지도가 높아 가시적 효율성이 뛰어남을 검증하였다. 최종적으로, 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
본 논문에서는 웨이브릿 영역에서 HVS 및 NVF 함수를 사용하여 영상특성에 기반한 통계적 판정법을 이용한 적응 워터마크 검출 알고리즘을 판정법을 제안한다. 워터마크는 4레벨로 분해된 웨이브릿 영역에서 JND(just noticeable difference) 특성과 NVF(noise visibility function)를 이용한 통계적 특성을 기반으로 정상상태 가우시안 모델에 따라 지각적 동조 특성을 이용하여 적응적으로 삽입하고, Bayes 이론 및 Neyman-Pearson 정리를 이용한 통계적 판정법을 이용하여 워터마크를 추출함으로써 기존의 통계적 판정법 보다 정확하게 워터마크 존재 유무를 판정 할 수 있음을 확인하였다.
멀티미디어 정보들이 인터넷 공간에 확산됨에 따라서 원래 정보 소유자의 권리 보호와 원본 증명 등의 문제가 대두되고 있다. DCT, DFT, DWT 등의 여러 영상 변환들을 이용하여 소유권의 징표로 워터마크를 원본 영상에 삽입하는 방법을 많이 사용하였으나, 보다 최근에는 수치해석 분야에 많이 쓰이는 SVD(Singular Value Decomposition) 방법을 부가적으로 사용하고 있다. 본 논문에서는 SVD의 특이 벡터와 동시에 Gabor 코사인과 사인 변환을 이용하여 디지털 표지 영상에 워터마크를 삽입하고 추출하는 방법을 제안한다. 워터마크가 삽입된 영상에 잡음, 공간 변형, 필터링, 압축 등의 공격을 가한 후, GCST-SVD의 워터마크 추출 알고리즘을 적용한다. 워터마킹 성능을 평가하기 위해서 삽입한 워터마크와 추출한 워터마크 사이의 유사성 척도로써 정규화한 상관계수값을 측정한다. 또한 추출한 워터마크 영상으로부터 시각적으로 직접 원본 워터마크인지를 판단한다. 가장 낮은 수직 교류 주파수 대역에 워터마크를 삽입한 실험으로부터 SVD의 특이 벡터를 이용한 워터마킹 방법은 대부분 공격에서 0.9이상의 큰 상관값과 삽입한 워터마크의 특징들을 시각적으로 파악할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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