This paper is proposed a watermarking technique for copyright protection of multimedia contents. We proposed adaptive watermark detection algorithm using stochastic perceptual model and statistical decision method in DMWT(discrete multi wavelet transform) domain. The stochastic perceptual model calculates NVF(noise visibility function) based on statistical characteristic in the DMWT. Watermark detection algorithm used the likelihood ratio depend on Bayes' decision theory by reliable detection measure and Neyman-Pearson criterion. To reduce visual artifact of image, in this paper, adaptively decide the embedding number of watermark based on DMWT, and then the watermark embedding strength differently at edge and texture region and flat region embedded when watermark embedding minimize distortion of image. In experiment results, the proposed statistical decision method based on multiwavelet domain could decide watermark detection.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권1호
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pp.323-343
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2020
With the rapid development of computer and communication techniques, copyright protection of vector geographic data has attracted considerable research attention because of the high cost of such data. A novel adaptive watermark detection algorithm is proposed for vector geographic data that can be used to qualitatively analyze the robustness of watermarks against data addition attacks. First, a watermark was embedded into the vertex coordinates based on coordinate mapping and quantization. Second, the adaptive watermark detection model, which is capable of calculating the detection threshold, false positive error (FPE) and false negative error (FNE), was established, and the characteristics of the adaptive watermark detection algorithm were analyzed. Finally, experiments were conducted on several real-world vector maps to show the usability and robustness of the proposed algorithm.
본 논문에서는 MPEG2 부호화기내에서 삽입된 워터마크(watermark)의 비트 검출율에 따라 워터마크의 삽입 세기를 적응적으로 조절하는 방법을 제안한다. MPEG2 부호화내에서 워터마크를 삽입하고, 움직임 보상을 위해 복호화한 프레임에서 추출한 워터마크의 BER(bit error rate) 값에 따라 워터마크 세기를 적응적으로 조절한다. 워터마크의 각 비트는 주파수 확산방식을 사용하여 삽입한다. 워터마크 검출은 MPEG2 복호화시에 주파수 영역에서 실시간으로 검출한다. 실험 결과, PSNR(peak signal to noise ratio)은 고정적인 워터마크 세기를 적용한 경우 31.5dB, 가변적 워터마크 세기를 적용한 경우 33.0dB이다. 평균 BER은 0.126으로 허용 한계치 0.2보다 작다.
This paper presents content adaptive image watermark embedding using stochastic visual model based on multiwavelet transform. To embedding watermark, the original image is decomposed into 4 levels using a discrete multiwavelet transform, then a watermark is embedded into the JND(just noticeable differences) of the image each subband. The perceptual model is applied with a stochastic approach fer watermark embedding. This is based on the computation of a NVF(noise visibility function) that have local image properties. The perceptual model with content adaptive watermarking algorithm embed at the texture and edge region for more strongly embedded watermark by the JND. This method uses stationary Generalized Gaussian model characteristic because watermark has noise properties. The experiment results of simulation of the proposed watermark embedding method using stochastic visual model based on multiwavelet transform techniques was found to be excellent invisibility and robustness.
Yang Hua;Xu Xi;Chengyi Qu;Jinglong Du;Maofeng Weng;Bao Ye
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권1호
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pp.192-210
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2024
Most frequency-domain remote sensing image watermarking algorithms embed watermarks at random locations, which have negative impact on the watermark invisibility. In this study, we propose an adaptive watermarking scheme for remote sensing images that considers the information complexity to select where to embed watermarks to improve watermark invisibility without affecting algorithm robustness. The scheme converts remote sensing images from RGB to YCbCr color space, performs two-level DWT on luminance Y, and selects the high frequency coefficient of the low frequency component (HHY2) as the watermark embedding domain. To achieve adaptive embedding, HHY2 is divided into several 8*8 blocks, the entropy of each sub-block is calculated, and the block with the maximum entropy is chosen as the watermark embedding location. During embedding phase, the watermark image is also decomposed by two-level DWT, and the resulting high frequency coefficient (HHW2) is then embedded into the block with maximum entropy using α- blending. The experimental results show that the watermarked remote sensing images have high fidelity, indicating good invisibility. Under varying degrees of geometric, cropping, filtering, and noise attacks, the proposed watermarking can always extract high identifiable watermark images. Moreover, it is extremely stable and impervious to attack intensity interference.
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.
최근 다양한 형태와 종류로 영상 콘텐츠를 가공하고 사용하는 응용분야가 급격히 증가하고 있다. 영상 콘텐츠는 고부가가치의 콘텐츠이므로 영상 콘텐츠의 제작 및 사용이 활성화되기 위해서는 이 콘텐츠의 지적재산권이 보호되어야 하며, 현재까지 그 방법으로 가장 널리 연구되고 있는 것이 디지털 워터마킹이다. 이에 본 논문에서는 딥 러닝 기반의 워터마크 삽입 및 추출 네트워크를 제안한다. 제안하는 방법은 호스트 영상의 비가시성(invisibility)을 보존하면서 악의적/비악의적 공격에 워터마크의 강인성(robustness)를 극대화하는 방법이다. 이 네트워크는 워터마크를 호스트 영상과 똑같은 해상도를 갖도록 변화시키는 전처리 네트워크, 변화된 호스트 영상과 워터마크 정보를 3차원적으로 정합하여 호스트 영상의 해상도를 유지하면서 워터마크 데이터를 삽입하는 네트워크, 그리고 해상도를 줄이며 워터마크를 추출하는 네트워크로 구성된다. 이 네트워크는 다양한 워터마크 영상과 다양한 해상도를 가진 호스트 영상에 대해 다양한 화소값 변경공격과 기하학적 공격을 실험하여 제안하는 방법의 비가시성과 강인성을 검증하고, 이 방법이 범용적이고 실용적임을 보인다.
본 논문에서는, 디지털컨텐트(Digital Content)의 저작권 보호를 위한 워터마크(Watermark) 삽입방법으로 적응적 가중치를 가지는 Mask처리를 기반으로 하는 웨이브릿(Wavelet) 워터마킹(Watermarking)을 제안하였다. 워터마크가 원 영상에 첨가되는 잡음으로 볼 때, 영상의 질을 저하시키지 않고 삽입 가능한 워터마크의 크기는 한정적이다. 즉, 워터마크 삽입 과정에서 고려 할 용량성, 강인성 및 화질 특성 중 어느 한 가지라도 지나치게 크게 되면 다른 특성을 저하시키는 원인이 된다. 이런 문제를 해결하기 위해 적응 가중치 마스크 기반 워터마크 삽입 알고리즘을 적용하여 효율을 최적화하였다. 그 결과 워터마킹된 영상이 외부공격에 대하여 강인성 및 화질 특성으로 47dB 이상을 유지하였다. 또한 명도대비의 변형과 압축에 대한 외부공격에 대해 추출된 워터마크의 상관계수가 각각 0.8이상과 0.65이상을 유지함을 확인할 수 있었다.
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.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권4호
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pp.243-249
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2016
This paper proposes a new watermarking algorithm to embed watermarks in thr process of sample adaptive offsets (SAO) for high efficiency video coding (HEVC) compressed videos. The proposed method embeds two-bit watermark into the SAO offsets for each coding tree unit (CTU). To minimize visual quality degradation caused by embedding watermark, watermark bits are embedded into SAO offset depending on the SAO types of block. Furthermore, the embedded watermark can be extracted by simply adding four offsets and checking their least significant bits (LSB) at the decoder side. The experimental results show that the proposed method achieves 0.3% BD-rate increase without much visual quality degradation. Two-bit watermark for each CTU is embedded for more bit watermarking. In addition, the proposed method requires negligible computational load for watermark insertion and extraction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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