In this paper, we proposed a wavelet-based digital watermarking algorithm using human visual system and subband-adaptive threshold. After the original image is transformed using discrete wavelet transform(DWT), the perceptually significant coefficients of the each subband excluding the lowest level subbands are utilized to embed the watermark. To select perceptually significant coefficients, we use subband-adaptive threshold. For the selected coefficients, the watermark is embedded by rising HVS. We tested the performance of the proposed algorithm compared with conventional watermarking algorithm by computer simulation. The experimental results show that the proposed algorithm is superior to the conventional algorithm.
본 논문에서는 멀티웨이브릿 변환영역에서 연속부대역 양자화 및 지각 모델을 이용한 내용기반 적응적 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법의 워터마크는 멀티웨이브릿을 통해 분해된 계수들 중 지각적 중요계수(perceptually significant coefficients, PSCs)에 삽입된다. 고주파 부대역에서의 PSC는 연속부대역양자화(successive subband quantization, SSQ)에 의해 결정된다. 문턱값은 각 부대역내의 최대계수의 절반에서 결정된다. 지각모델은 워터마크 삽입을 위한 국부적 영상 특성을 가지는 NVF (noise visibility function)에 기반한 통계적 방법을 적용한다. 이 모델은 워터마크가 노이즈특성을 가지므로 정상상태 일반화 가우스모델을 사용한다. 또한 워터마크는 각 부대역 영역의 분산과 형상계수 (shape parameter)에 의해 추정함으로써 평탄영역과 에지나 텍스쳐 영역에 따라 내용 기반 적응적 척도를 얻는다. 제안한 멀티웨이브릿 변환 기반에서의 워터마크 삽입 방법에 대한 실험 결과 우수한 강인성과 비가시성을 확인하였다.
본 논문에서는 HVS 및 DWT 기반의 비디오 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘에서는 인간의 시각 구조와 유사한 특성을 나타내는 DWT을 이용하여 각 비디오 프레임을 4-레벨로 분해한 후, 웨이블릿 계수들에 대한 HVS를 이용하여 워터마크를 삽입한다. 이때 가장 낮은 레벨에 속한 부대역들은 최고주파 성분을 나타내므로 견고성을 위하여 워터 마크 삽입에서 제외시키고, 나머지 부대 역들에서 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 향상시킨다. 이렇게 선택된 기저대역 및 고주파 부대역들의 PSCs에 대하여 비가시성을 위하여 웨버 법칙 및 공간적인 마스킹 효과를 각각 이용하여 워터마크를 삽입한다. 따라서 제안한 워터마킹 알고리즘은 우수한 비가시성 및 견고성을 확보할 수 있다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리즘의 성능 평가를 위한 모의 실험에서 이 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 비가시성 및 견고성 면에서 모두 우수함을 확인하였다.
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.
Fakhredanesh, Mohammad;Safabakhsh, Reza;Rahmati, Mohammad
ETRI Journal
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제36권3호
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pp.479-489
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2014
This paper presents a model-based image steganography method based on Watson's visual model. Model-based steganography assumes a model for cover image statistics. This approach, however, has some weaknesses, including perceptual detectability. We propose to use Watson's visual model to improve perceptual undetectability of model-based steganography. The proposed method prevents visually perceptible changes during embedding. First, the maximum acceptable change in each discrete cosine transform coefficient is extracted based on Watson's visual model. Then, a model is fitted to a low-precision histogram of such coefficients and the message bits are encoded to this model. Finally, the encoded message bits are embedded in those coefficients whose maximum possible changes are visually imperceptible. Experimental results show that changes resulting from the proposed method are perceptually undetectable, whereas model-based steganography retains perceptually detectable changes. This perceptual undetectability is achieved while the perceptual quality - based on the structural similarity measure - and the security - based on two steganalysis methods - do not show any significant changes.
본 논문에서는 인간 시각 시스템과 부대역 적응적 문턱값을 이용한 웨이브릿 기반의 디지털 워터마킹 알고리듬을 제안하였다. 이 알고리듬에서는 웨이브릿 변환을 이용하여 영상을 3-레벨로 분해한 후, 가장 낮은 레벨에 속한 최고주파 부대역들을 제외한 모든 부대역들에 대하여 각 부대역별로 적응적인 문턱값을 이용하여 시각적으로 중요한 웨이브릿 계수를 선택한다. 고주파 부대역에 속한 시각적으로 중요한 웨이브릿 계수들은 각 계수들에 대한 인간 시각 시스템을 고려하여 시각적으로 보이지 않는 크기로 워터마크를 삽입한다. 기저대역에 속한 계수들은 화질 열화가 일어나지 않는 범위로 워터마크를 삽입한다. 본 워터마킹 알고리듬의 성능 평가를 위한 모의실험에서 이 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 비가시성과 견고성에서 모두 우수함을 확인하였다.
Kim, Ju-Young;Kwon, Seong-geun;Hwang, Hee-Chul;Kwon, Ki-Ryong;Kim, Duk-Gyoo
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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pp.1240-1243
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2002
In this paper, we propose an adaptive digital image watermarking algorithm using successive subband quantization (SSQ) and perceptual model based on wavelet domain. The watermark is embedded into the perceptually significant coefficients (PSCs) of image. The PSCs in the baseband are selected according to the amplitude of the coefficients and the high frequency subbands are selected by SSQ. To embed the watermark, we use perceptual model. The perceptual model is based on the computation of the noise visibility function (NVF) and embed at the texture and edge region stronger embedded watermarks.
Kim, Bong-Seok;Kwon, Kee-Koo;Kwon, Seong-Geun;Park, Kyung-Nam
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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pp.1019-1022
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2002
The current paper proposes a wavelet-based digital watermarking algorithm using statistical characteristic of image and human visual system (HVS). The original image is decomposed into 4-level using a discrete wavelet transform (DWT), then the watermark is embedded into the perceptually significant coefficients (PSCs) of the image. In general, the baseband of a wavelet-decomposed image includes most of the energy of the original image, thereby having a crucial effect on the image quality. As such, to retain invisibility, the proposed algorithm does not utilize the baseband. Plus, the wavelet coefficients on the lowest level are also excluded in the watermark-embedding step, because these coefficients call be easily eliminated and modified by lossy compression and common signal processing. As such, the PSCs are selected from all subbands, except for the baseband and subbands on the lowest level. Finally, using the selected PSCs, the watermark is then embedded based on spatial masking of the wavelet coefficients so as to provide invisibility and robustness. Computer simulation results confirmed that the proposed watermarking algorithm was more invisible and robust than conventional algorithms.
본 논문에서는 보다 강인한 워터마크의 은닉을 위하여 웨이브릿 변환영역에서 정상상태 일반화 가우스(generalized Gaussian) 모델을 이용한 적응 워터마크 은닉 기술을 제안한다. 워터마크는 고주파 영역에서 연속 부대역 양자화(successive subband quantization: SSQ)를 이용하여 다해상도 영상의 웨이브릿 계수 중에서 시각적 중요 계수(perceptually significant coefficients: PSC)에만 은닉한다. 워터마크를 은닉하기 위한 지각모델은 정상상태의 통계적 특성을 이용한다. 이것은 국부영상 특성을 갖는 NVF(noise visibility function) 함수에 의하여 계산되어진다. 은닉모델은 다해상도내의 각 서브밴드별 분산과 형상계수(shape parameter)를 사용한다. 여러 가지 공격 실험결과 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였다.
This paper presents an adaptive digital image watermarking scheme that uses successive subband quantization (SSQ) and perceptual modeling. Our approach performs a multiwavelet transform to determine the local image properties optimal and the watermark embedding location. The multiwavelet used in this paper is the DGHM multiwavelet with approximation order 2 to reduce artifacts in the reconstructed image. A watermark is embedded into the perceptually significant coefficients (PSC) of the image in each subband. The PSCs in high frequency subbands are selected by setting the thresholds to one half of the largest coefficient in each subband. After the PSCs in each subband are selected, a perceptual model is combined with a stochastic approach based on the noise visibility function to produce the final watermark.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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