Animation technique from the PIV database is particularly emphasized to give macroscopic and quantitative description of complex flow fields. This paper shows animation construction and application example for the post-processing of PIV data. As examples, first case is a pitching airfoil immersed in tree surface water circulating tunnel. Second case is a wake of a model-ship. Third case of PIV data is a large scale surface flow field. Obtained images are processed in time sequence by PIV exclusive routines where an efficient and reliable cross correlation algorithm is included for vector identification. All. animation Jobs are implemented completely on single personal computer environment. Compressed digital images are obtained initially by Motion-JPEG board and various An files are finally obtained through graphic processes.
본 논문은 디지털 영상 데이터를 대상으로 웨이블릿 변환을 이용하여 주파수 영역에서 워터마크를 삽입하는 블라인드 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 다양한 임계치에 따른 워터마크 정보의 수용력과 영상의 손실 정도(PSNR), 저작권 인증 여부와 검출 값(Correlation response) 사이의 관계(Trade-off)들을 고려하여 최적의 임계치에 관하여 연구한다. 또한 인간의 시각적인 특성을 고려한 HVS(Human visual system) 기법을 적용하여 영상의 비가시도를 유지하면서 시각적으로 중요한 영역에 워터마크를 삽입하여 일반적인 공격에 강인성을 가지는 워터마킹 방법을 연구한다. 워터마크로서 가우시안 랜덤 수열(Gaussian Random sequence)을 삽입하여 최적의 임계값을 적용한 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 여러 영상에 대하여 실험해 본 결과 워터마크가 삽입된 영상의 화질은 비가시도 측면에서 시각적으로 인지할 수 없을 만큼 측정되었으며, JPEG 손실압축, 선형 필터링, 잡음첨가 그리고 크로핑 등의 공격에 대하여 향상된 상관도와 강인함을 알 수가 있었다.
본 논문은 디지털 영상 데이터를 대상으로 웨이블릿 변환을 이용하여 주파수 영역에서 워터마크를 삽입하는 블라인드 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 각기 다른 다양한 디지털 영상 데이터의 특성을 고려하여 영상의 특성을 반영하는 임계값을 적용하고 가우시안 랜덤 수열(Gaussian Random Sequence)을 워터마크로 삽입하여 원본영상과 워터마킹된 영상이 시각적으로 차이가 없도록 한다. 영상의 특성을 반영하기위한 임계값을 실험을 통하여 조절함으로서 영상의 손실정도, 워터마크 정보의 삽입 양, 검출 상관도 등의 관계를 연구하고 인간의 시각적인 특성을 고려하여 비가시도를 향상하였으며 중주파 대역에 워터마크를 삽입함으로서 원본영상의 손실을 최소화하고 다양한 영상 처리에 견고하도륵 하였다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해서 JPEG 손실압축 선형 필터링, 비선형 필터링, 잡음첨가 그리고 크로핑 등의 영상 처리를 실험한 결과 높은 상관도와 견고함을 나타내었고 비가시도 측면에서도 시각적으로 인지할 수 없을 만큼 측정되었다.
디지털 이미지 기법과 디지털 네트웍의 출현으로 예술적 작품의 복사가 더욱 쉬워지고 있다. 이러한 창작품을 보호하기 위해 데이터 안에 저작권을 표시할 수 있는 표식이나 인식 가능한 데이터를 삽입하는 기술이 필요해지고 있고 지난 몇 년간 디지털 이미지나 오디오, 비디오 등의 멀티미디어 데이터에 저작권을 표시하기 위한 데이터나 기타 다른 정보를 삽입할 수 있는 많은 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 이미지의 주파수 영역에 인식 가능한 패턴을 삽입하고 추출하는 워트마킹 기법을 제안한다. 또한 삽입된 워터마크를 원본이미지의 정보 없이 추출할 수 있도록 하여 임의의 사람이 워터마크 된 이미지로부터 가짜원본을 생성하는 것이 어렵도록 한다. 원본정보 없이 워터마크를 추출하기 위해서 화소의 원래 값을 예측하는 방법을 사용한다. 예측기법은 구하고자 하는 화소의 주위값을 평균한다는 것을 의미한다. 부가적으로 워터마크를 이미지 주파수 영역에 삽입함으로써 JPEG같은 손실압축바업에도 견딜 수 있도록 한다.
디지털 워터마킹(digital watermarking)이란 영상이나 비디오, 오디오, 텍스트 등의 저작물에 잘 식별되지 않는 표시를 삽입하여 저작권을 보호하는 방법으로 소유권자의 동의 없이 저작물을 배포, 복사되는 것을 방지하는 방법이다. 주파수 공간에서의 적응형(adaptive) 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 워터마크를 삽입하기 위해서 사인(sin)함수와 코사인(cos)함수를 이용한 푸리에(Fourier) 급수전개를 이용하였다. 우선, 원 이미지를 주파수 영역을 변환한 다음 워터마크를 삽입할 위치를 저주파 대역으로 한정지어 결정하였으며, M 개의 파형을 가장 직교성(orthogonality)이 좋다고 하는 사인함수와 코사인함수를 이용하여 푸리에 급수 전개를 하였다. 이때, 사인과 코사인의 n 차 고조파는 Random Sequence를 발생하여 결정하였다. 제안한 알고리즘은 이와 같이 푸리에급수전개를 했을 때 각 항의 푸리에 계수를 산출하여 이 푸리에계수에 워터 마크를 삽입하였다. 실험결과 JPEG 압축, 블러링(Bluring), 노이즈 삽입 등의 이미지 왜곡에 대하여 워터마크 상관관계가 최소 0.5467에서 최대 0.9507까지의 견고성(robustness)을 보였다. 본 논문에서는 256$\times$256 크기의 8비트 256 명암값(gray-level)을 갖는 Lenna 이미지를 이용하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 구성한 부대역간의 트리구조와 공간 영역에서의 영상 형태 정보를 이용하여 워터마크의 삽입 위치를 결정한 후에 워터마크를 삽입하는 기법을 제안하였다. 웨이블릿 영역에서 높은 주파수를 가지는 부대역을 다수의 영역으로 나누고 각 블록에 대한 에너지와 전체 에너지의 평균값 등을 이용하여 워터마킹을 위한 후보영역을 얻는다. 또한 공간 영역에서 얻어진 영상의 경계 정보를 이용하여 워터마크가 삽입될 후보 영역을 구한다. 무작위 난수와 웨이블릿 영역에서 이웃 웨이블릿 계수간의 관계를 이용하여 워터마킹 후보영역 내에 워터마크를 삽입한다. 마지막으로 역 웨이블릿 변환을 수행하여 워터마크가 삽입된 영상을 생성한다. 제안된 워터마킹 알고리즘은 JPEG과 같은 압축과 블러링, 선명화, 그리고 가우시안 잡음 등의 공격에 대해서 우수한 특성을 보였다.
기존의 디지털 워터마킹 방법에서는 주로 PN-수열을 사용하여 산출된 이진데이터를 디지털 워터마크로 사용하였다. 이 방법은 영상의 크기가 작은 경우, 제한된 크기의 원 영상에 삽입 할 수 있는 워터마크의 크기는 한계가 있다. 본 논문에서는 혼돈 함수에 의하여 산출되는 혼돈수열을 이용하여 디지털 워터마크를 생성하고, 이를 사용하는 방법을 제시하였으며, 이것이 기존의 PN-수열을 대신하여 사용할 수 있음을 보였다. 또한 워터마크로 사용될 임의의 문장을 혼돈 수열로 변환하는 방법을 제시하였다. 실험을 통하여, 임의의 문장을 디지털 워터마크로 변환하여 원본 영상에 삽입하고 이를 추출하여 다시 원래의 문장으로 복원하는 과정을 구현하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 긴 문장을 짧은 혼돈 수열로 함축하는 방법을 사용하여 기존의 방법에 비해 보다 많은 정보를 원본 영상에 숨길 수 있기 때문에, 제한된 저장 한계를 극복할 수 있었다.
본 논문에서 제안되는 워터마크(Watermark) 삽입 알고리즘은 웨이블릿 변환 영역에서 구성되는 부대역간의 트리구조(Tree structure)와 공간 영역에서의 윤곽선 정보를 이용하여 워터마크를 삽입할 영역을 결정하고 삽입한다. 먼저 생성되는 고주파 성분의 부대역으로부터 저주파 부대역으로 중요 주파수 영역을 예측하게 되는데 웨이블릿 변환영역에서 구성된 트리구조에서 높은 주파수를 가지는 LHI 부대역을 4${\times}$4의 부행렬(Submatrix)로 나누고 행렬에 대한 평균과 이들에 의해 구성되는 블록 행렬(Block matrix)로부터 전체 평균 및 워터마크 삽입에 이용될 임계값을 얻는다. 또한 주파수 영역에서 구해진 에너지 특성에 대한 블록 행렬과 공간 영역에서 얻어진 영상의 윤곽선 정보에 의해 워터마크가 삽입될 위치인 키맵(Keymap)이 구해진다. 구해진 키맵에 따라서 LFSR(Linear feedback shift register)을 이용하여 발생된 무작위 순열(Random sequence)를 웨이블릿 도메인에서 이웃 웨이블릿 계수간의 관계를 이용하여 삽입한다. 최종적으로 역 웨이블릿 변환을 취함으로써 워터마크가 삽입된 영상을 생성한다. 제안된 워터마킹 알고리즘은 JPEG과 같은 압축과 Blurring, Sharpening, 그리고 가우시안(Gaussian) 잡음 등의 공격에 대해서도 기존의 방식에 비해 약 2㏈ 절도 높은 PSNR(Peak signal to noise ratio)를 보이면서 2%에서 8% 정도 높은 NR(Normalized correlation)를 가져서 좋은 특성을 나타냈다.
디지털 멀티미디어 데이터에 대한 소유권 문제가 근래에 중요한 문제로 대두되면서 이를 효율적으로 보호할 수 있는 기술적 해결책으로 디지털 워터마킹에 대한 연구가 활발히 진행되어져 왔다. 본 연구에서는 디지털 영상 데이터에 대해 다양한 공격에 강인한 웨이브릿 기반 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 웨이브릿 변환을 이용하여 워터마킹된 영상의 변화를 감지 못하도록 하면서 시각적으로 중요한 영역에 워터마크를 삽입하여 일반적인 영상 신호 처리에 강인한 워터마킹 방법을 제시한다. 웨이브릿 변환된 계수의 레벨과 각 부대역별 특성을 고려하고, 영상의 복잡도를 반영한 다중 임계치를 적용하여 원본영상과 워터마킹된 영상이 시각적으로 차이가 없도록 가우시안 랜덤 수열(Gaussian Random Sequence)을 워터마크로 삽입한다. 제안된 알고리즘의 성능을 여러 영상에 대하여 실험해 본 결과 워터마크가 삽입된 영상이 시각적으로 전혀 구별할 수 없을 정도의 비가시도를 보이면서 다양한 공격, 즉 JPEG 손실압축, 필터링, 잡음첨가, 리샘플링, 크로핑 등에 대하여 우수한 워터마크 검출결과와 강인함을 보였다.
영상압축코덱은 데이터를 일정한 블록크기로 나누어 처리하며 블록크기로 나누어진 데이터는 필요에 따라 처리 순서가 바뀌게 되므로 블록단위의 순서 재배열을 위해서는 블록의 크기에 해당하는 데이터를 메모리에 저장한 후 새로운 순서로 읽는다. 처리 속도를 유지하기 위해서는 두 개의 메모리를 이용하여 입력 데이터를 저장하는 동시에 이전에 저장된 데이터를 읽는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 단일 메모리를 적용한 불규칙한 입출력 순서 변환의 경우에도 주소의 변화가 유한한 갱신 횟수 안에 반복되는 예측 가능한 규칙성을 가짐을 보이고 하드웨어 구현을 위한 효율적인 방법을 제안한다. 제시한 방법은 HDL로 설계하여 TSMC 0.18 CMOS 공정 라이브러리를 이용하여 합성하였고 다양한 입출력 순서변환 스캔블록에 대해 40%이상의 면적 절감효과가 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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