본 논문에서는 HVS (human visual system) 및 DWT (discrete wavelet transform) 기반의 디지털 영상 워터마킹 알고리듬을 제안하였다. 이 알고리듬에서는 인간의 시각 구조와 유사한 특성을 나타내는 DWT을 이용하여 영상을 4-레벨로 분해한 후, 웨이브릿 계수들에 대한 HVS를 이용하여 워터마크를 삽입한다. 이때 가장 낮은 레벨에 속한 부대역들은 최고주파 성분을 나타내므로 견고성(robustness)을 위하여 워터마크 삽입에서 제외시키고, 나머지 부대역들에서 PSCs (perceptually significant coefficients)를 선택한 후 이들에 대하여 워터마크를 삽입한다. 기저대역에서는 계수값들의 크기에 따라 PSCs를 선택하고, 고주파 부대역에서는 SSQ (successive subband quantization) 방법을 이용하여 PSCs를 선택함으로써 견고성을 항상시킨다. 이렇게 선택된 기저대역 및 고주파 부대역들의 PSCs에 대하여 비가시성 (invisibility)을 위하여 웨버의 법칙(Weber law) 및 공간적인 마스킹 (spatial masking) 효과를 각각 이용하여 워터마크를 삽입한다. 따라서 제안한 워터마킹 알고리듬은 우수한 비가시성 및 견고성을 확보할 수 있다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리듬의 성능 평가를 위한 모의 실험에서 이 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 비가시성 및 견고성 면에서 모두 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 비가시성을 유지하면서 강인함을 최대로 높이기 위해 워터마크를 삽입할 때 인간시각 시스템(human visual system, HVS)을 이용한다. 우선 HVS를 세가지 관점에서 고려한 후 각각의 특성을 결합한 최적화된 HVS 가중치 맵(HVS optimized weighting map)을 제안한다. 즉, 주파수 마스킹(frequency masking), 공간 마스킹(spatial masking), 그리고 움직임 마스킹(motion masking)을 결합한 전역 마스킹 맵(global masking map)을 제안한다. 본 논문에서는 키(key) 값에 의해 발생된 랜덤 시퀀스와 로고의 배타적 논리합에 의해 결합된 워터마크를 전역 마스킹 결과에 따라 비디오 프레임에 삽입하고, 그 양은 제어 변수에 의해 조절된다. 이때 워터마크를 압축되지 않은 비디오 프레임에 삽입함으로써, 다양한 부호화 방법에 적용할 수 있는 일반적 워터마킹 방법을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안한 방법으로 삽입된 워터마크의 비가시성을 확인했으며, 제안된 방법은 워터마크 삽입 용량(capacity) 면에서도 우수함을 알 수 있다. 또한 MPEG 부호화 및 재부호화 공격, 그리고 여러 프레임 공격 등에 대해서 제안한 방법이 강인함을 확인하였다.
현재까지 인간 시각 체계를 정확하게 반영하기 위한 이미지 평가 기법에 대한 연구가 많이 이루어져 오고 있다. SSIM은 인간의 시각 체계가 이미지의 구조적 정보에 예민하다는 점을 이용하여 구조적 정보를 이용하여 이미지를 평가하는 대표적인 인간 시각 체계를 만족시키는 평가 기법이다. 하지만 SSIM은 이미지의 색 차이를 반영하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, HSI 색 공간을 활용한 SHSIM 기법이 제안되었으나 두 컬러 이미지 간 인지적 색 차이를 충분히 반영하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 CIE Lab 색 공간을 도입하여 대응 되는 픽셀들의 인지적 색 차이를 계산하여 이미지 평가에 활용하는 방법을 제안한다. 그리고 연구를 더 확장하여, SVM 분류기를 활용하여 왜곡 종류에 따라 최적의 평가 수식을 적용하는 최적화 시스템을 제안한다. 제안하는 기법을 평가하기 위해, 이미지 평가분야에서 가장 많이 알려진 LIVE 데이터베이스를 사용하였으며 네 종류의 평가 기준들을 이용하였다. 실험 결과에서는 제안하는 기법이 다른 기법들보다 인간 시각 체계와 더 상관성이 높다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 DCT 평면에서 modulation transfer function (MTF)을 사용한 정지영상 워터마킹 방법을 제안하였다. 정지영상에 삽입된 워터마크의 가시성을 줄이기 위하여 인간의 시각적 특성을 나타내는 MTF를 사용하였다. 제안한 워터마킹 방법이 lowpass filtering 및 cropping 등의 공격에 강인한 특성을 나타내었다. 공간평면과 DCT 평면 사이의 에너지 상관관계를 이용하여 DCT 평면에서 삽입될 워터마크의 길이와 공간 평면에서 원하는 peak signal to noise ratio (PSNR)가 주어졌을 때 DCT 평면에서 워터마크 weighting factor를 구하는 식을 유도하였으며, 원하는 PSNR과 공간평면 및 DCT 평면에서 계산된 PSNR이 본 실험에서 사용한 7가지 영상에 대하여 최대 0.07dB이내로 오차를 나타내었다.
Recently, the Image compression methods in cooperation with Human Visual System characteristics are being investigated lively. In this study, we propose a new block coding method using i) non-linearity of HVS in the noticeable differences, ii) spatial easting effects, and iii) HVS sensitivity curve according to spatial frequencies. For vector quantization, the third scheme was dole effective than existing ones. We have applied this method on chest images and the results have shown better subjective qualities.
본 논문에서 제안한 방법은 웨이블릿 변환을 사용하여 디지털 영상을 주파수 공간으로 변환시킨 후 워터마킹하는 알고리즘을 제안한다. 비가시성을 고려하여 고주파 영역을 국부 블록으로 나누어 각 블록의 대조 감도와 텍스처 감도를 계산하고, 각 계수블록에 워터마크를 삽입 시 블록 특성에 따라 가중치를 달리 하였다. 실험결과, 인간의 시각 시스템을 적용하여 워터마크를 삽입함으로써 워터마크의 강인함과 비가시성을 향상시켰다.
A combined DWT and DCT based watermarking technique of low frequency watermarking with weighted correction is proposed. The DWT has excellent spatial localization, frequency spread and multi-resolution characteristics, which are similar to the theoretical models of the human visual system (HVS). The DCT based watermarking techniques offer compression while DWT based watermarking techniques offer scalability. These desirable properties are used in this combined watermarking technique. In the proposed method watermark bits are embedded in the low frequency band of each DCT block of selected DWT sub-band. The weighted correction is also used to improve the imperceptibility. The extracting procedure reverses the embedding operations without the reference of the original image. Compared with the similar approach by DCT based approach and DWT based approach, the experimental results show that the proposed algorithm apparently preserves superiori mage quality and robustness under various attacks such as JPEG compression, cropping, sharping, contrast adjustments and so on.
영상을 텍스처와 같은 성질의 영역으로 세그멘트 함으로써 새로운 very low bit rate 세그멘테이션 영상코딩 기술을 제안한다. 영역은 Human Visual System(HVS) 과 프락탈 특성을 이용하여 3 가지의 다른 텍스처 크래스(인간이 인지한 상 인텐셔티 (크라스 I), 부드러운 텍스처 (크라스 II) 및 거칠은 텍스처 (크리스 III) 중 1 가지로 구분한다. Very low bit rate 영상코더를 설계하기 위해 각각의 텍스처 크라스에 대해 nonoverlap과 overlap 세그멘테이션 방법을 결정하는 것이 중요하다. 좋은 화질을 갖는 재생영상은 여러 종류의 영상에 대해서 약 0.10에서 0.21비트/피셀에서 얻는다.
일반적으로 TFT-LCD영상은 휘도 분포가 불균일하며, 전체적으로 크게 변화하는 배경신호, 노이즈 신호, 그리고 결함 영역에서만 급격하게 변하는 결함 신호로 이루어져 있다. 본 논문에서는 HVS(human visual system)의 가장 큰 특징인 주파수에 따라 차이를 인지하는 정도가 다르다는 것을 나타내는 MTF(modulation transfer function)를 변형하여 TFT-LCD영상의 결함을 상대적으로 강조하는 알고리즘을 제안하였다. 이상적인 1차원 신호를 생성하여 제안한 방법의 유효성을 살펴보고 실제 TFT-LCD영상에 적용하여 제안한 알고리즘이 영상 결함 강조에 우수한 효과를 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 HVS 기반 효과적인 워터마킹 방법을 제안하였다. 인간시각시스템의 파라미터로 명암대비, 텍스쳐, 엔트로피, 그리고 표준편차 등을 사용하였고, 외부공격에 대한 각 파라미터들의 성능을 평가한다. 실험결과, 스므드한 영상의 경우 명암대비 파라미터를 사용했을 때 워터마크의 추출이 좋았고, 거친 영상은 표준편차 파라미터에 강인함을 보였다. 결론적으로 영상의 특징에 맞는 파라미터를 선택하는 것이 효과적인 워터마킹을 위해 선행처리 되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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