In this paper, a new fragile watermarking algorithm for digital image is presented, which makes resolving the security and forgery problem of the digital image to be possible. The most suitable watermarking method that verifies the authentication and integrity of the digital image is the Wong's method, which invokes the hash function (MD5). The algorithm is safe because this method uses the hash function of the cryptology. The operations such as modulus, complement, shift, bitwise exclusive-or, bitwise inclusive-or are necessary for calculating the value of hash function. But, in this paper, an Arithmetic encoding method that only includes the multiplication operation is adopted. This technique prints out accumulative probability interval, which is obtained by multiplying the input symbol probability interval. In this paper, the initial probability interval is determined according to the value of the key, and the input sequence of the symbols is adjusted according to the key value so that the accumulative probability interval will depend on the key value. The integrity of the algorithm has been verified by experiment. The PSNR is above the 51.13db and the verifying time is $1/3{\sim}1/4$ of the verifying time of using the hash function (MD5), so, it can be used in the real-time system.
본 논문은 에지와 텍스처 영역의 큰 변화에도 둔감한 HVS(Human Visual System) 특성을 고려하여 강력한 워터마크를 삽입하는 방법을 제안한다. 기존의 푸리에 형태의 변환은 영상의 전체적 주파수 성분에 대한 정보를 구할 수 있는 반면, 웨이블릿 변환법은 국부적으로 에지와 텍스처 영역을 찾을 수 있다. 그러므로 웨이블릿 변환을 통해 해당 영역을 선택하여 저작권 형태의 워터마크를 삽입한다. 이러한 제안 알고리즘을 단순히 웨이블릿 변환을 이용한 Xia의 워터마킹 기법과 비교하여 실험하였다. 기존 논문에서 사용된 공격법으로 충실도(Fidelity)와 견고성(Robustness)에 대해 실험하였고, 그 결과 HVS특성을 이용한 제안 알고리즘이 na의 기법보다 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 의료 영상에 대한 새로운 비견고 워터마킹 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 의료 영상의 보안 및 위조 문제를 해결 할 수 있다. 제안한 알고리듬에서는 영상의 고유한 특성을 나타내는 특이점 (singularity)을 추출하여 이를 워터마크로 사용한다. 이때 특이점 추출에는 영상의 에지 성분을 정확하게 추출하는 장점을 갖는 Mallat 웨이브릿 변환을 이용한다. 즉 Mallat 웨이브릿 변환을 통해 생성된 첫 번째 스케일의 수평 및 수직 상세 부대역 (detail subband)을 이용하여 상세 신호에 대한 크기 성분 및 위상 성분을 계산한 후, 이러한 정보들을 이용하여 입력 영상의 국부 계수 최대치 (local modulus maxima, LMM)를 추출한다. LMM은 영상의 고유한 특성을 갖는 특이전을 나타내므로, 어떠한 조작이 가해진 영상의 LMM은 원 영상의 LMM과의 차이를 나타낸다. 따라서 임의의 영상에 대하여 LMM을 구한 후 원 영상의 LMM과 비교함으로써 위조 여부를 판단할 수 있다. 제안한 알고리듬의 성능 평가를 위한 모의 실험을 통하여 제안한 워터마킹 알고리듬은 의료 영상의 위조된 부분을 정확하게 추출하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 얼굴, 지문 등의 생체특징을 안전하게 은닉하고 효과적으로 은닉정보를 추출할 수 있는 웨이블렛 기반 워터마킹 기법을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블렛을 이용하여 워터마크 삽입위치를 결정하고 배경영상의 특성을 고려한 적응적 가중치설정방법에 의해 워터마크를 효과적으로 은닉하였다. 은닉된 워터마크 데이터는 워터마크가 삽입된 영상에 웨이블렛 역변환을 적용하여 효과적으로 생체특징을 추출한다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 워터마크 데이터인 생체특징의 은닉 전과 후의 특성분석과 워터마크 알고리즘이 생체 인식시스템에 미치는 영향을 평가하였다. 워터마킹 알고리즘을 적용하여 얼굴과 지문으로 구성된 다중생체 인식실험을 한 결과 인식률이 98.67%로 나타났다. 이로부터 제안된 방법은 효과적으로 생체정보를 은닉하고 생체인식률의 저하 없이 효과적으로 생체정보를 보호할 수 있음을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 디지털 영상 정보의 저작권 보호를 위한 새로운 디지털 서명 문양(Watermark) 방법을 제안한다. 특히, 제안된 디지털 서명은 기존의 서명 방법과 비교하여 압축 환경에 대한 고려와 함께 불법적인 재서명 공격에 대응할 수 있도록 하였다. 또한 서명 문양의 비화도를 증가시키기 위해서 기존의 난수 XOR의 방법을 사용하지 않고, 서명 문양을 원영상에 단순 연산하는 방법으로 원영상에 대한 서명 문양의 영향을 최대화하였다. 그리고, 문양의 검출시 발생되는 오차를 줄이기 위해 영상을 블록 단위로 특성을 분류한 후, 최소 압축 손실 블록을 선정하고, 그 블록에 대해서만 문양을 검출하므로써 압축 손실에 강한 서명 문양이 되도록 하였다. 또한, 극복할 수 없는 압축 손실은 가설검증(Hypothesis Testing)이론에 의한 확률적인 방법을 도입하였다. 이 밖에 서명 영상에 대한 제 3의 공격에 대해서도 원영상과 사용자 영상의 평균 자승 오차(MSE, Mean Square Error) 비교를 통해 확률적으로 문양을 검출하므로써 대비하였다. 제안된 서명 방법의 컴퓨터 시뮬레이션 결과 새로운 문양 방법은 양자화 에러와 제 3의 서명 공격에 더욱 강하다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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