KR100814029B1 - 하프톤 영상에서의 디지털 워터마킹 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 하프톤 영상의 디지털 워터마킹 방법에 관한 것이다. 본 발명은 LUT(Look-Up Table) 방식으로 하프토닝된 영상에 대하여 워터마크를 삽입하고 검출할 수 있는 새로운 알고리즘에 관한 것으로서, 워터마크 비트가 하프톤 영상내의 랜덤 위치의 픽셀에 저장되며, 삽입된 워터마크 비트로 인한 영상의 왜곡을 막기 위하여 하프토닝 알고리즘 단계에서 삽입된 워터마크 비트를 고려하여 하프토닝을 수행한다. 하프토닝은 학습된 LUT를 이용하여 수행되고 주위의 하프톤 픽셀 배치와 현재 픽셀의 그레이스케일값이 LUT의 입력이 된다. LUT의 학습은 에러확산같은 다른 하프토닝 알고리즘을 사용하여 하프톤된 영상들이 이용된다. 본 방법의 장점은 좋은 품질을 유지하면서도 워터마킹 속도가 매우 빠르다는데 있다.

하프톤 영상, 워터마킹

Description

하프톤 영상에서의 디지털 워터마킹 방법 {Method for digital watermarking}

도 1은 에러확산 알고리즘을 이용하여 생성한 하프톤 영상이며,

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 하프톤 영상의 워터마크 삽입 알고리즘을 개략적으로 나타낸 블록도이며,

도 3은 LUT 템플레이트를 나타낸 도면이며,

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 하프톤 영상의 워터마크 추출 알고리즘을 개략적으로 나타낸 블록도이며,

도 5는 자기연관 함수를 이용한 기본 워터마크 블록의 크기검출을 개략적으로 도시한 예시도이며,

도 6은 샘플 이미지 영상에 대한 워터마크 추출 과정을 나타낸 영상이다.

본 발명은 하프톤 영상의 디지털 워터마킹 방법에 관한 것으로서, 보다 상세 하게는 LUT(Look-Up Table) 방식으로 하프토닝된 영상에 대하여 워터마크를 삽입하고 검출할 수 있는 새로운 알고리즘에 관한 것이다.

디지털 영상 워터마킹(digital image watermarking)은 영상 안에 저작권 정보를 보이지 않게 삽입하여 영상의 저작권을 보호하기 위한 기법이다. 영상에 대한 워터마킹 기법은 영상의 품질에 최소한으로 영향을 주면서 충분한 저작권 정보를 저장할 수 있어야 한다. 지금까지는 주로 온라인 영상, 즉 온라인상에서 파일형태로 존재하는 영상에 대한 워터마킹 연구가 주로 이루어져왔다. 그러나 인쇄에 주로 사용되는 하프톤(halftone) 영상에 대한 워터마킹 연구는 상대적으로 미진한 편이다. 현재 흑백이나 컬러를 막론하고 거의 모든 프린터에서 하프톤 기법을 이용하여 영상을 인쇄한다. 따라서 하프톤 영상에 워터마크를 삽입할 경우, 그 응용 분야는 상당히 광범위할 수 있다. 예를 들면 프린터로 인쇄된 문서를 분석하여 이를 출력한 프린터를 추적할 수도 있고, 인터넷으로 구입한 온라인 티켓을 프린터로 출력하는 경우, 티켓의 변조를 방지하는데 사용될 수 있으며, 각종 신분증의 사진에 신분정보를 넣어 신분증 위조를 방지할 수도 있다.

하프톤 기법은 그레이스케일 영상을 2가지의 색상 즉 흰색과 검정색만을 이용하여 표현하는 방법이다. 현재 사용되고 있는 하프톤 기법에는 여러 가지가 있다. 가장 많이 사용되는 하프톤 기법은 오더드 디더링(ordered dithering), 에러확산(error diffusion), 반복적 기법(iterative halftoning)등의 3가지이다. 도 1은 대표적인 하프톤 기법인 에러확산 알고리즘을 이용하여 생성한 하프톤 영상을 나타내었다. 도 1에서 (a)는 원래의 그레이스케일 영상이며, (b)는 에러확산 하프토닝 기법을 나타낸 영상이다.

본 발명은 좋은 품질을 유지하면서도 워터마킹 속도가 매우 빠른 하프톤 영상에서의 워터마킹 방법을 제안함에 그 목적이 있다.

상술한 목적을 달성하기 위해, 본 발명은 하프톤 영상에서의 디지털 워터마킹 방법에 있어서, 비밀키를 이용하여 N개의 랜덤한 위치를 생성한 후 상기의 N개의 랜덤한 위치에 대해 워터마크 데이터를 저장하는 과정을 포함한 워터마크 삽입 과정과, 현재 픽셀의 그레이값과 이웃픽셀의 값을 LUT에 입력하여 최종 하프톤 픽셀의 값을 결정하는 하프톤 픽셀값 결정 과정을 포함한 워터마크 삽입 방법을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명은 하프톤 영상에서의 디지털 워터마킹 방법에 있어서, 스캔된 영상에 대해 회전각도를 검출하는 과정과, 상기의 영상에 대해 도트크기를 검출하는 과정과, 상기의 영상에 대해 다운샘플링 과정을 포함하여 이루어진 하프톤 영상 생성 과정과, 상기에서 생성된 하프톤 영상에 대해 자기연관 함수를 이용한 기하학적 변형을 수정하는 과정과, 상기의 영상에 대해 프리셋 비트를 탐색하는 과정과, 상기의 영상에 대해 N개의 랜덤한 위치의 픽셀값을 읽는 과정을 포함하여 이루어진 하프톤 영상에서의 워터마크 추출 방법을 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게, 상기의 회전각도 검출 과정은 하후 변환(Hough Transform) 알고리즘을 이용하여 회전각도를 검출하는 것을 특징으로 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명에 대해 상세하게 설명한다.

1. 워터마킹 삽입 알고리즘

본 발명의 실시예에 따르면 워터마크는 이진 비트들의 집합으로 가정한다. 따라서, 하프톤 영상과 워터마크 정보가 모두 이진이기 때문에 하프톤 영상의 픽셀값에 워터마크 정보를 숨길 수 있다. 따라서, 먼저 특정한 비밀키(secret key)를 시드값(seed value)으로 사용하여 난수발생기(random number generator)로부터 난수를 발생하고 이 난수를 이용하여 하프톤 영상내의 랜덤한 위치를 지정하고 여기에 워터마크 비트들을 저장하였다.

상기에서의 주된 문제는 삽입된 워터마크로 인하여 야기되는 하프톤 영상의 왜곡에 있다. 즉, 하프톤 영상의 일부 픽셀에 워터마크 정보를 저장하다 보면 워터마크 픽셀들이 pepper-and-salt 타입의 잡음처럼 보이게 된다. 따라서 이러한 영상의 왜곡을 어떤 방법으로 줄일 것이냐 하는 것이 하프톤 영상 워터마킹의 주된 연구 주제가 된다. 본 발명에서는 이러한 잡음을 하프톤 과정에서 고려하여 최소한의 왜곡만을 가지는 하프톤 영상을 원 영상으로부터 생성하고자 하였다. 제안된 알고리즘에서는 LUT에서 왜곡을 줄이는 최적의 이웃 픽셀 패턴을 선택함으로써 이러한 왜곡을 최소화한다.

도 2는 본 발명에 따른 하프톤 영상의 워터마크 삽입 알고리즘을 개략적으로 나타낸 블록도이다.

도 2에 도시한 바와 같이, 워터마크 삽입 알고리즘은 크게 워터마크 삽입 단계와, LUT에서의 하프톤 픽셀값 결정 단계로 이루어져 있다.

상기에서의 워터마크 삽입 단계는 삽입자와 추출자만이 알고 있는 비밀키를 이용하여 N개의 랜덤한 위치를 생성한다. 워터마크 데이터는 바로 이 N개의 랜덤한 위치에 저장된다. 본 발명에서 워터마크는 이진 비트열로 가정한다. N개의 랜덤한 위치들의 픽셀값을 워터마크 비트의 값에 따라 0 또는 1로 강제적으로 만들어서 워터마크 데이터를 저장한다.

상기에서 LUT에서의 하프톤 픽셀값 결정 단계는 현재 픽셀의 그레이값과 이웃픽셀의 값을 LUT에 입력하여 최종 하프톤 픽셀의 값을 결정하였다. LUT 템플레이트는 도 3과 같다.

LUT 단계에서는 픽셀들이 래스터 스캔 순서에 의하여 하나씩 차례대로 처리된다. 특정 위치에서의 하프톤 값을 결정하기 위하여 신중하게 선택된 템플레이트 안의 이미 결정된 이웃 픽셀들의 하프톤 값과 현재 위치에서의 그레이스케일값이 사용된다. 템플레이트 디자인 단계에서 어떤 이웃픽셀의 값이 포함될 것인지를 결정한다. 도 3에서 "0"는 하프톤 값을 결정하려고 하는 픽셀을 나타내고 다른 숫자들은 이웃픽셀들을 나타낸다.

여기서 템플레이트 안에 N개의 픽셀이 있다고 가정해보자. 이들 픽셀의 하프 톤 값을 p₀, p₁, ... , p_{n -1} 이라고 하프톤 값을 결정하려고 하는 픽셀의 그레이스케일 값을 c라고 하자. 이들 값들이 변화할 수 있는 범위를 고려하면 pi ∈ {0,1} 이고 c ∈ {0,1,..., 2⁸-1} 이므로 총 2ⁿ2⁸개의 서로 다른 픽셀패턴이 존재함을 알 수 있다. 하프톤 영상은 이진 영상이므로 LUT T가 이들 패턴에 대하여 반환해야하는 값은 이진값으로 T{p₀, p₁, ..., p_{n -1}, c}라고 할 수 있다. LUT를 만드는 과정에 대하여 살펴보자. LUT는 샘플 영상들을 다른 하프톤 방법으로 먼저 하프토닝한 후에 이들을 이용하여 LUT를 학습시키게 된다. 먼저 각각의 패턴에 대하여 기댓값을 구한 다음에 이들 기댓값을 이진화하여 LUT에 저장된다. 먼저 패턴 (p₀, p₁, ..., p_{n -1}, c)의 발생 횟수를 K _{p0 , p1 , ..., pn -1, c} 라 하자. 그리고 각각의 하프톤 값을 다음과 같다고 가정하자.

h _{p0 , p1 ,..., pn -1,c,i} for i=0,1,...,K _{p0 , p1 , ..., pn -1, c}

만약, K _{p0 , p1 , ..., pn -1,} c > 0 이면 이 패턴에 대한 LUT값은 하프톤 값들의 평균에 가장 근접하는 이진값이 된다. 즉 다음과 같다.

여기서,

이다.

상기의 이론에 있어서 존재하지 않았던 패턴들에 대한 하프톤 값을 결정하는 방법으로는 best linear estimator 방법을 적용함이 바람직하다.

만약, 현재 하프톤 값을 결정하려는 픽셀이 워터마크 비트를 가진 픽셀이면 물론 상기의 절차를 생략하게 된다. 즉, 워터마크의 값에 따라서 하프톤 값이 결정된다. 워터마크 추출시 발생할 수 있는 기하학적인 변형에 견고하게 만들기 위하여 주기적으로 반복되는 워터마크를 구성하였다. 워터마크는 여러 개의 기본 워터마크 블록들로 이루어져 있다. 또한 기본 워터마크는 미리 값들이 정해져있는 프리셋 비트(preset bit)를 포함하고 있다. 이 프리셋 비트들은 워터마크 추출시 기본 워터마크 블록을 탐색하는데 사용된다.

2. 워터마킹 추출 알고리즘

워터마크의 추출은 워터마크를 담고 있는 하프톤 영상을 프린터로 인쇄한 다음, 이 인쇄된 하프톤 영상을 다시 스캐너로 스캔하여 여기에서 워터마크를 추출하는 것으로 가정하였다. 워터마크를 담고 있는 디지털 하프톤 영상에서 직접 워터마크를 추출하는 것은 실제 인쇄, 스캔하여 워터마크를 추출하는 과정의 일부만 사용하면 쉽게 구현할 수 있다. 본 발명의 실시예에 따르면 스캐너의 해상도를 프린터보다 더 높게 설정하는 것으로 가정하였다. 만약, 스캐닝 해상도가 높지 않다면 스 캐너 잡음과 스캐너의 정렬 에러 때문에 정확한 픽셀값을 복원하기가 힘들다. 따라서 인쇄된 하프톤 영상을 고해상도로 스캔하여 영상 처리 기술을 이용하여 원래의 디지털 하프톤 영상을 복원하였다.

워터마크 추출 알고리즘은 2가지의 큰 모듈로 나누어진다. 첫 번째 모듈은 스캔된 영상을 처리하여 디지털 하프톤 영상을 생성하는 전처리 모듈이다. 두 번째 모듈은 디지털 하프톤 영상에서 워터마크를 추출하는 워터마크 추출 모듈이다. 도 4는 전체 워터마크 추출 시스템의 블록도를 나타내었다.

전처리 모듈의 첫 번째 단계는 회전 각도 검출 단계이다. 일반적으로 스캔된 영상은 회전되어 스캔될 수 있다. 따라서, 이러한 회전이 있더라도 워터마크를 신뢰성있게 추출하는 것이 매우 중요하다. 회전을 교정하는 많은 알고리즘이 있다. 본 발명의 실시예에 따르면 하후 변환(Hough Transform)을 이용하여 회전 각도를 검출하였다. 먼저, 스캔된 영상에서 간단한 에지 검출기를 이용하여 수평 에지를 검출한다. 수평 에지 픽셀들은 하후 변환기에 입력되고 하후 변환기는 이들 수평 에지의 각도를 계산해 낸다. 이 각도 정보를 이용하여 회전된 영상을 똑바르게 할 수 있다.

두 번째 모듈인 워터마크 추출 모듈은 복원된 디지털 하프톤 영상에서 워터마크를 추출한다. 먼저 기본 워터마크 블록의 크기를 알기 위하여 다음과 같은 자기연관 함수(autocorrelation function)를 계산한다.

상기에서 g(m,n)은 워터마킹된 하프톤 영상을 나타낸다. 만약, 워터마킹된 영상 안에 주기적인 데이터가 존재한다면 자기연관 함수값은 여러 개의 피크값을 가지게 되고 따라서 이들 피크값을 이용하여 주기적인 데이터 블록의 크기를 계산할 수 있다. 즉, 피크값 사이의 간격이 주기적인 데이터 블록의 크기가 된다. 피크값들은 그라디언트(gradient)를 계산하여 알 수 있다. 도 5는 상기의 개념을 설명하고 있다.

상기의 자기연관 함수를 이용하면 추가적으로 기하학적 변형에 대하여 수정을 할 수 있다. 기본 블록의 크기를 검출한 다음, 워터마크 삽입에 사용하였던 비밀키를 시드키(seed key)로 하여 N개의 랜덤한 위치를 생성한다. 물론 비밀키는 워터마크 삽입자가 워터마크 검출자에게 전달하여야 한다. 하프톤 영상안에서 기본 블록의 위치를 찾기 위하여 프리셋 비트(preset bits)들을 찾는다. 이러한 프리셋 비트들이 필요한 이유는 워터마크 블록이 평행이동될 수도 있기 때문이다. 즉 기본 블록의 처음 P개의 비트는 미리 알려진 값으로 설정되어 있다. 따라서 복원된 이진 영상을 처음부터 스캔하면서 랜덤한 위치 중에서 앞의 P개의 비트를 검사한다. 이 비트들이 미리 설정된 비트 값과 같으면 기본 블록을 찾은 것이다. 복원된 디지털 하프톤 영상에서 기본 블록을 찾을 때까지 이 과정을 되풀이 한다. 미리 설정된 비트들을 찾은 후에, N개의 랜덤한 위치 중에서 P개의 프리셋 위치들을 제외한 나머지 위치들의 픽셀값들을 읽으면 바로 이것이 워터마크 비트들이 된다. 도 6은 샘플 이미지 영상에 대한 워터마크 추출 결과를 나타내었다. 상기의 도 6에서, (a)는 원영상이며, (b)는 삽입된 워터마크, (c)는 스캔된 영상, (d)는 추출된 워터마크 영 상을 나타내었다.

이상에서 본 발명에 대한 기술 사상을 첨부 도면과 함께 서술하였지만 이는 본 발명의 가장 양호한 실시 예를 예시적으로 설명한 것이지 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 또한, 이 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자이면 누구나 본 발명의 기술 사상의 범주를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양한 변형 및 모방이 가능함은 명백한 사실이다.

본 발명에 따른 하프톤 영상의 디지털 워터마킹 방법에 의하면, LUT를 이용한 하프톤 영상을 위한 새로운 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 상기의 알고리즘은 하프톤 영상의 랜덤한 위치에 워터마크 비트들을 저장하며, 삽입된 워터마크 비트들로 인한 하프톤 영상의 품질 저하를 막기 위하여 제안한 알고리즘에서는 LUT 기법을 사용하여 최적의 픽셀값들의 배치를 찾는다. 또한, 절단이나 회전과 같은 기하학적 변형에 대한 견고성을 가지게 하기 위하여 동일한 워터마크 비트 블록을 하프톤 영상에 반복적으로 삽입하였다. 이와 같이, 하프톤 영상에 워터마크를 삽입함으로써 많은 워터마크 데이터가 삽입될 수 있고 그럼에도 불구하고 비교적 하프톤 영상의 품질이 우수하게 유지되는 효과가 있다.

Claims (3)

1. 하프톤 영상에서의 디지털 워터마킹 방법에 있어서,

   비밀키를 이용하여 N개의 랜덤한 위치를 생성한 후 상기의 N개의 랜덤한 위치에 대해 워터마크 데이터를 저장하는 과정을 포함한 워터마크 삽입 과정과,

   현재 픽셀의 그레이값과 이웃픽셀의 값을 LUT에 입력하여 최종 하프톤 픽셀의 값을 결정하는 하프톤 픽셀값 결정 과정을 포함한 워터마크 삽입 방법을 특징으로 하는 하프톤 영상에서의 디지털 워터마킹 방법.
2. 하프톤 영상에서의 디지털 워터마킹 방법에 있어서,

   스캔된 영상에 대해 회전각도를 검출하는 과정과, 상기의 스캔 영상에 대해 도트크기를 검출하는 과정과, 상기의 스캔 영상에 대한 다운 샘플링 과정을 포함하여 이루어진 하프톤 영상 생성 과정과,

   상기에서 생성된 하프톤 영상에 대해 자기연관 함수를 이용한 기하학적 변형을 수정하는 과정과, 상기의 하프톤 영상에 대해 프리셋 비트를 탐색하는 과정과, 상기의 하프톤 영상에 대해 N개의 랜덤한 위치의 픽셀값을 읽는 과정을 포함하여 이루어진 하프톤 영상에서의 워터마크 추출 방법을 특징으로 하는 하프톤 영상에서의 디지털 워터마킹 방법.
3. 제 2항에 있어서,

   상기의 회전각도 검출 과정은 하후 변환(Hough Transform) 알고리즘을 이용하여 회전각도를 검출하는 것을 특징으로 하는 하프톤 영상에서의 디지털 워터마킹 방법.

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