일반적으로 디지털 영상의 저작권 보호를 위한 기존의 워터마킹 기법들은 기하학적 왜곡에 약할 뿐 아니라 왜곡의 정도에 관계없이 모든 워터마크 추출에 동일한 시간을 요구한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 콤플렉스 웨이블릿 변환을 이용한 점진적 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 점진적 워터마킹 기법은 원 영상을 콤플렉스 웨이블릿 변환하여 위상 성분에 워터마크를 삽입하며 워터마크가 삽입된 영상으로부터 단계적으로 워터마크를 추출한다. 추출된 워터마크와 원 워터마크의 상관관계를 비교하여 임계값이상이면 영상에 대한 저작권을 주장할 수 있다. 또한 단계적 워터마크의 추출은 왜곡의 정도와 왜곡정도에 따른 워터마크의 추출시간을 결정할 수 있게 한다. 성능평가를 통하여 본 논문에서 제안한 기법이 기존 웨이블릿 변환 기법보다 기하학적 왜곡에 강함을 증명하였다.
본 논문에서는 인간시각시스템의 특성에 기반하여 웨이블릿 변환을 적용하여 멀티미디어 데이터의 소유권 보호를 위하여 시각적으로 눈에 띄지 않는 강인한 워터마킹 기법을 제안하고 있다. 이를 위하여 우선 웨이블릿 변환을 사용하여 level 3에서 원 영상을 분해한 후, 최저파수 대역에 해당하는 LL$_3$대역을 제외한 모든 부 대역에 신경회로망을 사용하여 웨이블릿 분해 계수들을 분류한 다음, 최대값을 갖는 클러스터에 대해서 임계치를 적용한다. 그리고 사용된 워터마크는 워터마크의 시각적 확인을 위하여 가우시안 랜덤 벡터 대신에 이진 로고 형태의 워터마크를 사용하였다. 또한, 본 논문에서는 다중 워터마크의 삽입 및 검출을 테스트하였다. 이를 위하여, 웨이블릿 변환을 이용하여 level 3에서 원 영상을 분해한 후, 최 저주파수 대역에 해당하는 LL$_3$ 대역을 제외한 모든 부대역에 대하여 워터마크를 삽입하였다. 실험에서 우리는 여러 가지 공격에서도 삽입한 워터마크가 강인함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 영상에 쌍직교 웨이블릿 변환(BOWT:Biorthogonal Wavelet Transform)을 사용하여 인간 시각 시스템(Human Visual System)에 덜 민감한 고주파 영역에 워터마크를 삽입한다. 추출 시 워터마크가 삽입된 영상과 워터마크와의 계층적 상관관계(Hierarchical Correlation)를 구하여 임계값 이상이면 영상에 대하여 저작권을 주장할 수 있다. 본 논문에서 사용한 워터마크는 seed값을 갖는 정규분포로부터 무작위로 생성된 실수열의 집합이다. 바코드(Bar-Code)를 워터마크(Watermark)로 사용하므로써 저작권 보호뿐 아니라 바코드가 가지고 있는 바코드 체계를 이용하여 멀티미디어의 컨텐츠를 자동관리 하는데 적합하다.
EZW(Embedded Image Coding Using Zerotrees of Wavelet Coefficients) 알고리즘의 경우는 해상도를 높이기 위해 임계값을 낮출 때 중요계수의 위치를 나타내기 위해 필요 없는 zero 값을 많이 코딩을 해야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 쿼드 트리(quad tree)방법을 이용하여 위치정보를 나나내었다. 그리고 그 계수들의 크기는 EZW 에서 사용한 방법과 유사한 메트릭스(matrix) 방법을 사용하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 영상을 압축하게 되면 EZW와 MRWD(Morphological Representation of Wavelet Data)의 방법을 동시에 이용하는 효과가 있어 압축 효율이 증가함을 알 수 있었다.
워터마킹(Watermarking) 기법은 멀티미디어 컨텐츠의 저작권 보호를 위해서 특정 데이터를 저작물의 품질이나 데이터 크기의 변화 없이 삽입하고, 필요시 이를 검출하는 기술이다. 워터마크가 삽입된 컨텐츠는 사람의 육안이나 청각으로 구별할 수 없어야 하고 여러 종류의 변환 또는 고의적 공격에 강인성을 가져야한다. 본 논문에서는 영상의 공간 영역과 주파수 영역에 대한 정보를 함께 갖는 웨이블릿(Wavelet) 변환영역에서 워터마킹을 수행하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 강인성과 비가시성을 동시에 만족하기 위해 다중 임계값을 사용하였다. 워터마크 삽입 위치는 상관도가 높은 부대역 계수들의 유사성을 조사하고 관련 주파수 대역에서 계수의 중요도를 검증한 뒤 워터마크를 삽입할 위치로 결정하였다. 이 때 유사성의 표현은 부대역간의 계수 값 차를 이용하였고, 이 차들의 분포는 워터마크를 삽입하고 검출하는데 사용한다. 워터마크의 검출은 부대역간의 특성을 이용함으로써 원래의 영상을 사용하지 않고 검출할 수 있다. 이러한 특성들 때문에 제안한 워터마킹 알고리즘은 JPEG 압축 공격 등을 비롯한 일반적인 영상처리에 대해 비가시성과 강인성을 동시에 만족함을 보였다.
X-선 스펙트럼 데이터는 물질의 성분과 관련이 없는 신호(백그라운드, 노이즈)들을 포함 하고 있다. XRF는 스펙트럼에서 가우시안 형태의 피크 위치와 크기를 이용하여 시료의 성분을 분석하며, 시료의 성분을 정확히 분석하기 위해서는 노이즈와 백그라운드를 제거 하여야 한다. 백그라운드를 제거하기 위한 방법으로는 SNIP, Threshold, Morphology 방법 등을 적용하고 있으며, Threshold 기법을 중에서 블록별로 각기 다른 임계값을 적용하는 Interval Threshold기법이 하나의 임계값을 적용하는 Level Threshold 방법보다 더 좋은 성능을 발휘한다. 본 논문에서는 Interval Threshold를 적용하기 위하여 웨이블릿을 이용하여 블록을 분리하는 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 MRME(multiresolution motion estimation)의 처리속도를 개선하고자, 웨이블릿 계수의 각 대역별 특성을 이용하여 영상의 화질을 유지하면서 계산량을 줄일 수 있는 효율적인 움직임 추정 기법을 제안하였다. 일반적으로 동영상의 연속한 프레임간에는 유사성이 높기 때문에, 기저대역에서 블록간 MAD(mean absolute difference) 값을 임계치와 비교하여 먼저 움직임 벡터의 존재 여부를 파악한다. 움직임이 없는 영역으로 판단되어지면, 웨이블릿 변환의 특성에 따라 고주파 부대역에 대해서도 움직임이 없는 것으로 판단한다. 반대로 움직임이 있는 영역으로 판단되어질 경우는 고주파 부대역의 에너지 성분을 비교하여 선별적으로 움직임을 추정함으로써 계산량을 줄일 수 있다. 모의 실험 결과 제안된 기법에서 MRME와 비교하여 거의 대등한 PSNR을 유지하면서 30~50%의 처리속도 향상을 보였다.
본 논문에서는 원영상 영역내 포함된 우성의 에지에 대한 구체적 정보를 이용하기 위하여 Haar 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출한다. 추출된 에지영상에 얼굴영역을 검출하기위해 이진화된 영상에 설정된 임계값을 통하여 얻은 이진영상으로부터 얼굴영역을 검출하기 위하여 얼굴의 일반적인 구조적 정보와 처리시간이 빠른 수평, 수직히스토그램 분석법을 이용하였다. 얼굴영역을 분리한 영상에 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용하여 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.
본 논문은 스마트폰에서 디스플레이-캡쳐 영상의 왜곡 분석에 기반한 모바일 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 기법에서 워터마크 삽입을 위해 웨이브릿 변환 영역에서 주파수 대역의 특성을 이용하여 랜덤시퀀스를 구성한다. 웨이블릿 변환 후 선택된 부대역의 각 블록 계수와 랜덤시퀀스를 계수비교합산법(Coefficients Comparative Sum, CCS)으로 계산하고, 삽입 임계값을 이용하여 반복적으로 워터마크를 삽입하여 워터마크 강도를 높인다. 디스플레이-캡쳐 과정에서 발생하는 왜곡을 보정하기 위해 영상 외부에 프레임을 추가하며, 이를 검출함으로써 워터마크 동기를 맞춘다. 또한 프레임 임계값 설정을 위해 반복적 적응 임계값을 사용하여 프레임 검출율을 향상시킬 수 있다. 제안한 방법은 $256{\times}256$ 크기의 표준 디지털 영상에 206 bits의 정보를 삽입하여 PSNR이 평균 약 41.42 dB를 나타내었다. 또한 디스플레이-캡쳐 영상의 워터마크 추출 실험에서, 캡쳐된 영상의 97% 이상에서 프레임 교차점을 정확히 인식하였으며, 비트에러율이 평균 약 3.73%을 기록하여, 기존 Pramila 방법에 비해 비트에러율이 70% 이상 향상되었다.
본 논문에서는 JPEG2000의 EBCOT에서 과다한 연산량을 요구하는 컨텍스트 추출과정의 연산량을 감소시키는 방법을 제안하였다. 이 방법은 웨이블릿 변환의 특성인 계수들의 트리구조와 그 계수들의 상관도를 이용하여 특정 임계값을 설정하고 그 임계값보다 작은 계수와 그 자손계수들은 컨텍스트 추출과정을 거치지 않게 하는 것이다. 이 임계값이 증가함에 따라 컨텍스트 추출을 위한 연산량과 출력 데이터양이 줄어드나 화질의 열화가 심해지는 연산량과 화질 또는 데이터량간의 상보적 관계가 성립된다. 따라서 이 임계값을 네트워크의 환경 또는 조건에 따라 설정하면 네트워크에 적응적으로 수행할 수 있는 컨텍스트 추출방법이 가능하다. 이 방법을 실험한 결과 수용할 만한 화질의 범위(30dB 이상)의 임계값은 0에서 4사이이었으며, 이 범위에서 연산량은 평균 $3\%$에서 $64\%$를 감소할 수 있고, 출력데이터는 평균 $32\%$에서 $73\%$의 감소율을 보여 수용할 만한 화질의 열화를 대가로 상당한 연산량 감소와 데이터량 감소를 얻을 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 제안한 방법은 무선 환경에서 영상/비디오 데이터의 실시간 통신 등에 매우 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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