In this paper, we present a novel digital watermarking technique based on the concept of multiresolution decomposition and Human Visual System(HVS). Proposed watermarking is to embed watermark by quantization, that is to construct ‘perceptually lossless’quantization matrix, by using a quantization factor for each level and orientation and variance within a band. We compare our approach with another wavelet domain watermarking methods. Simulation results show the superior performance of robustness for variety image distortions.
In this paper, we proposed a blind watermarking algorithm to use characteristics of a scalar quantizer which is similar with the recommended in the JPEG2000 and JPEG. This algorithm shifts a quantization index according to the value of each watermark bit to prevent losing the watermark information during the compression by quantization. Therefore, the watermark is embedded during the process of quantization, not an additional process for watermarking, and adaptively applied as an assigned quantizer according to application area. In the embedding process, a LFSR(Linear feedback shift register) is used to hide the watermarking positions. Therefore the embedded watermark can be extracted by only the owner who knows the initial value of LFSR without the original image. The experimental results showed that the proposed algorithm satisfies the robustness and imperceptibility corresponding to the major requirement of watermarking.
본 논문에서는 동영상 컨텐츠의 위${\cdot}$변조, 불법사용 및 복제를 방지하기 위하여 비가시성과 공격에 대한 강인성을 동시에 만족하는 blind 워터마킹 방법을 제안하였다. 이 방법은 MPEG-2 동영상 압축시스템을 대상으로 하며, 이 압축시스템의 적응적 양자화에 부합하도록 양자화 스케일 코드에 따라 삽입할 워터마크 비트 수를 조절하도록 설계하였다. 워터마크의 삽입위치는 영상의 주파수 특성에 따라 삽입할 영상블록을 선정하고, 선정된 영상블록의 가로, 세로, 대각선의 주파수 특성과 블록내의 각 계수의 주파수 특성을 고려하여 계수를 선정하였다. 또한 각 계수에 삽입할 워터마크 비트 수는 양자화 스텝을 고려하여 결정하였다. 이 알고리즘은 C/C++ 언어로 구현하였으며, 자체 제작한 MPEG-2 시스템을 테스트 베드로 하여 비가시성과 강인성을 실험하였다. 실험결과 삽입한 워터마크의 비가시성이 충분히 만족되었고, 일반적인 공격방법에 대해 추출된 워터마크의 에러율이 $10\%$ 이하의 강인성을 보였다. 따라서 제안한 방법은 MPEG-2 시스템을 사용하는 동영상 압축, 특히 네트워크 적응적 압축이 필요한 응용분야에서 매우 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다.
디지털 워터마킹은 지척재산권과 보안성을 결항시키는 기술이다 블라인드 워터마킹은 원본데이터나 삽입한 워터마크를 필요로 하지 않기 때문에 어려운 워터마킹 기술 중의 하나이다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역의 에너지 양자화를 이용하여 워터마크를 삽입하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 공격의 종류와 강도에 따른 영상의 에너지 변화에 대하여 워터마크 추출강도가 적응적으로 변하기 때문에 강인한 결과를 얻을 수 있다. 모의실험에서 상입된 워터마크의 비가시성을 유지하였으며, 잡음첨가, 잘라내기, 블러링, 샤프닝 등의 다양한 공격에 대해서 강인함을 보여주었다.
본 논문에서는 MPEG2 부호화기내에서 워터마크 세기를 비트율과 움직임 벡터의 크기에 따라 적응적으로 조절하는 방법을 제안한다. I 프레임에 대하여는 양자화 스텝 크기에 따라 워터마크 세기를 가변적으로 조절하고, P, B 프레임은 고효율의 압축이 실현되므로 워터마크의 강인성을 유지하기 위해 비트율과 매크로 블록의 움직임 벡터의 크기에 따라 적응적으로 워터마크 세기를 조절한다. 워터마크 검출은 MPEG 동영상을 완전히 복호화하지 않고 MPEG 복호화시에 DCT 영역에서 실시간으로 검출한다. 실험 결과, 제안한 방법은 화질의 차이가 눈에 띄지 않고 GoP 변환후 동영상 재압축, 저주파 필터 공격과 프레임 삭제 등의 동영상 편집 공격에서도 강인함을 나타낸다.
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.
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.
본 논문에서는 신호의 파워에 따라 적응적 스텝 사이즈를 갖는 개선된 QIM(Quantization index modulation)과 SVM(Support vector machine) 디코딩 모델을 이용한 다중 오디오 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 워터마크는 주파수 크기 응답과 주파수 위상 응답에 QIM을 이용하여 삽입한다. 이는 주파수 크기 응답과 위상 응답에 강인한 공격이 다르기 때문에 양쪽 모두 삽입하여 강인성을 보완하기 위해서이다. 검출시에는 SVM 디코딩 모델을 사용하여 검출된 워터마크가 워터마크로서의 기능이 애매모호한 경우를 개선하여 검출 비율을 향상시킨다. 강인성 검증을 위해 11개의 공격을 사용하였고 그 결과 SVM 디코딩 모델을 사용하지 않은 기존의 다중 오디오 워터마킹 방법보다 훨씬 우수한 성능을 보였다. 특히 PSNR은 최대 7dB의 개선 효과를, BER은 10%의 개선 효과를 보인 것은 주목할 만한 결과이다.
This paper presents perceptual model with a stochastic rnultiresolution characteristic that can be applied with watermark embedding in the biorthogonal wavelet domain. The perceptual model with adaptive watermarking algorithm embed at the texture and edge region for more strongly embedded watermark by the SSQ(successive subband quantization). The watermark embedding is based on the computation of a NVF(noise visibility function) that have local image properties. This method uses non-stationary Gaussian model stationary Generalized Gaussian model because watermark has noise properties. In order to determine the optimal NVF, we consider the watermark as noise. The particularities of embedding in the stationary GG model use shape parameter and variance of each subband regions in multiresolution. To estimate the shape parameter, we use a moment matching method. Non-stationary Gaussian model use the local mean and variance of each subband. The experiment results of simulation were found to be excellent invisibility and robustness. Experiments of such distortion are executed by Stirmark benchmark test.
디지털 워터마킹이란 디지털 컨텐츠의 저작권을 보호하기 위해 임의의 데이터를 사람의 청각이나 시각에 인식되지 않도록 미디어에 삽입하는 방법을 의미한다. 올바른 저작권 보호를 위해 삽입되는 워터마크 정보는 여러 가지 고의적인 데이터의 조작이나 편집에 강인해야 한다. 본 논문에서는 내적과 적응성 양자화를 이용한 강인한 워터마킹 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의방법과 비교하여 삽입되는 워터마크가 사용자의 비밀키와 직접 관련이 없기 때문에 비교적 많은 양의 정보를 삽입할 수 있다. 사용자 키는 워터마크가 삽입되는 부분의 데이터와 내적되는 임의 방향 표를 만들 때 사용된다. 워터마크의 가장 중요한 요구사항인 강인성을 얻기 위해 삽입되는 잡음을 인간의 시각 특징을 이용하여 만든다. 제안된 방법에서는 워터마크 정보로서 임의의 영상을 삽입하였기 때문에 워터마크의 존재 여부를 판단하는 두 가지 기준이 제시되었다. 하나는 추출된 워터마크 영상의 질이고 다른 하나는 추출된 워터마크 비트열과 삽입된 워터마크 비트열의 유사도이다. 두 번째 기준을 만족시키기 위해 우리는 비트열의 유사도 확률밀도 함수를 모델링하여 추출 임계값을 계산하였다. 본 논문에서는 실험을 통해, 제안된 방법을 이용하면 원 영상없이 워터마크를 추출할 수 있다는 것을 보였다. 또한, 워터마크된 영상이 JPEG 압축, 크로핑(Cropping) 등의 공격과 여러 가지 필터를 통과해도 워터마크를 추출하여 소유권을 주장할 수 있다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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