DE602004001705T2

DE602004001705T2 - Adaptives Farbbild-Watermarking mittels vektoriellem Ansatz

Info

Publication number: DE602004001705T2
Application number: DE602004001705T
Authority: DE
Inventors: Alice Parisis; Nathalie Laurent; Philippe Carre
Original assignee: France Telecom SA; Universite de Poitiers
Current assignee: Universite De Poitiers Futuroscope Chasseneui Fr; Orange SA
Priority date: 2003-04-11
Filing date: 2004-04-06
Publication date: 2007-08-23
Anticipated expiration: 2024-04-07
Also published as: ES2270323T3; ATE335256T1; EP1467316B1; EP1467316A1; US20040264736A1; FR2853748A1; DE602004001705D1; US7555137B2

Description

Das Gebiet der Erfindung ist dasjenige der Einfügung von Wasserzeichen in stehende Farbbilder. Genauer gesagt, betrifft die Erfindung eine Technik der Einfügung von Wasserzeichen, die es ermöglicht, unter Berücksichtigung der Farbdimension eines Bilds Signaturen in dieses Bild einzufügen.
Das Gebiet der Einfügung von Wasserzeichen in Bilder, auch "Watermarking" genannt, erfährt im Moment eine starke Aufwärtsentwicklung und ist Gegenstand vieler Recherchen, sowohl auf dem Gebiet der Videosequenzen als auch der stehenden Bilder.
Man unterscheidet heute zwei große Familien der Einfügung von Wasserzeichen in Bilder, die der Einfügung von Wasserzeichen in Graustufbilder bzw. in Farbbilder entsprechen.
Die ersten Jahre der Recherche auf dem Gebiet des "Watermarking" waren nämlich hauptsächlich auf Schutztechniken der Graustufenbilder ausgerichtet und führten zur Verwendung von drei unterschiedlichen Markierungsdomänen: die Raumdomäne, die Frequenzdomäne und die Mehrfachauflösungsdomäne.
Die Modelle der Einfügung von Wasserzeichen in der Raumdomäne (wo die Markierung direkt an die Werte der Pixel angewendet wird) haben den Vorteil, geringe Kosten bezüglich der Rechenzeit zu erfordern. Sie sind allgemein robust gegenüber geometrischen Angriffen (zum Beispiel Drehung und Skalenänderung). Vorgeschlagene Verfahren sind die Histogrammveränderung (Coltuc D. et al., "Image authentication by exact histogram specification" (deutsch "Bildauthentifizierung durch exakte Histogrammspezifizierung"), workshop on multimedia signal processing, Cannes, Frankreich, Oktober 2001), oder auch die Patchwork-Techniken (D. Gruhl, W. Bender, Moritomo, "Techniques for data hiding" (deutsch: "Techniken zur Datenverbergung"), in processing SPIE, Band 2420, Seite 40, Februar 1995).
Die Modelle der Einfügung von Wasserzeichen in der Frequenzdomäne haben ihrerseits den Vorteil, kompressionsrobust zu sein (zum Beispiel vom Typ JPEG). Die Marke wird an die Koeffizienten angewendet, die aus einer Transformation vom Typ Fourier resultieren (wie zum Beispiel von V. Solachidis und I. Pitas, "Selfsimilar ring shaped watermark embedding in 2-D DFT domain", 10^th European Signal Processing Conference EUSIPCO'2000, Tampere, Finnland, Seiten 1977–1980, September 2000 vorgeschlagen) oder Cosinus Discret (wie zum Beispiel von F. Alurki und R. Mersereau, "A robust digital watermark procedure for still images using DCT phase modulation", 10^th European Signal Processing Conference EUSIPCO'2000, Tampere, Finnland, Seiten 1961–1964, September 2000 vorgeschlagen).
Die Markierung in der Mehrfachauflösungsdomäne bietet schließlich mehrere Vorteile. Es ist vor allem die Domäne, die bei den neuesten Kompressionsstandards verwendet wird. Sie ermöglicht ebenfalls, das Frequenzband zu wählen, das die Marke trägt, wodurch es möglich wird, die Gefahren der Verschlechterung des Bilds durch das Aufbringen der Marke zu verringern (wie von D. Kundur und D. Hatzinakos, "Digital watermarking using multiresolution wavelet decomposition", Proceedings of IEEE/ICASSP'98, Band 5, Seiten 2969–2972, Seattle, WA, USA, Mai 1998 veranschaulicht).
Außer diesen Techniken der Einfügung von Wasserzeichen in Graustufenbilder schlägt eine zweite große Familie von Techniken der Einfügung von Wasserzeichen in stehende Bilder vor, die Farbdimension der Bilder zu berücksichtigen.
Innerhalb dieser Familie unterscheidet man zunächst eine erste Unterfamilie von Techniken, die darin bestehen, die Graustufen-Verfahren an die drei Farbkomponenten anzupassen. Dann werden Parameter verwendet, um die Markierungsstärke an jeder Komponente zu prüfen, um Eigenschaften des menschlichen Sehsystems zu berücksichtigen.
Eine zweite Unterfamilie fasst für Farbbilder spezifische Verfahren zusammen. Sie berücksichtigt das menschliche Sehsystem und verwendet die Eigenschaften der Darstellungen der Farbe.
Ein für Farbbilder spezifisches, besonderes Verfahren ist zum Beispiel dasjenige, das von L. Akarun, N. Özdilek, B.U. Öztekin, "A Novel Technique for Data Hiding in Color Paletted Images", Proceedings of the 10th European Signal Processing Conference, EUSIPCO'00, Tampere, Finnland, Seiten 123–126, September 2000, vorgeschlagen wird.
Der erste Schritt dieses Verfahrens besteht darin, den Farbenraum durch den so genannten "Median-cut"-Algorithmus zu quantifizieren. Er besteht darin, den kolorimetrischen Raum mit Ebenen, die lotrecht zu den Achsen der Farben und durch die Mittelwerte der Daten verlaufen, iterativ aufzuteilen.
Dann sind zwei Fälle möglich:

– die ganze Palette wird bei der Darstellung des Bilds verwendet, oder
– bestimmte Werte der Palette werden vom Bild nicht verwendet.

Der erste Fall ist dann nicht für den Markierungsalgorithmus ausgelegt. Die erhaltene Palette enthält aber Farben, die das menschliche Auge nicht unterscheiden kann. Durch Verwendung dieser Eigenschaft kann man bestimmte Farben der Palette freisetzen, so dass sie nicht im zu markierenden Bild verwendet werden.
Der Verfasser schlägt vor, dass zwei Farben ununterscheidbar sind, wenn gilt: ΔE < 3 mit
im Raum Lab. Es wird daran erinnert, dass der Darstellungsraum Lab ein in der Wahrnehmung gleichförmiger Raum ist. L stellt die Luminanz dar, und die Komponenten a und b sind chromatisch.
M(i) sei die Marke, die aus Farben zusammengesetzt ist, die nicht zur Palette gehören. Der Autor stellt klar, dass eine "binäre" Marke (aus zwei Farben zusammengesetzt) robuster ist (die Gefahr eines Erfassungsfehlers wird so verringert).
Ĉ sei die am meisten verwendete Farbe der Palette (Ĉ wird durch die höchste Spitze des Farbhistogramms definiert, wobei jede Abszisse einer Farbe der Palette entspricht).
Die Marke enthält eine geringere Anzahl von Elementen als die Anzahl von Farbpixeln Ĉ, i < h(Ĉ). Jedes dieser Elemente ist ununterscheidbar von der Farbe Ĉ.
Die Markierung besteht darin, das i-te Pixel der Farbe Ĉ durch M(i) zu ersetzen.
Ein weiteres originelles Verfahren ist dasjenige, das von S. Battiato, D. Catalano, G. Gallo, R. Gennaro in "Robust Watermarking for Images based on Color Manipulation", Proceedings of the 3rd Workshop on Information hiding, LNCS 1768, Seiten 302–317, Dresden, 1999 vorgeschlagen wird. Gemäß diesem Verfahren wird die Marke nicht vorher für das Bild erzeugt, sondern es ist der kolorimetrische Inhalt des Bilds, der die Marke darstellt. Ein Nachteil dieser Technik ist es also, dass sie sehr stark mit aufzubewahrenden Daten belastet ist.
Der vom Autor vorgeschlagene Farbraum respektiert zwei Eigenschaften:

– der Raum muss in der Wahrnehmung gleichförmig sein (wie es die Räume Lab und Luv sind), um eine Euklidische Entfernungsmessung einer Farbdifferenz für das menschliche Sehsystem gleichsetzen zu können;
– der Übergang zu diesem Raum mit der Bezeichnung LC₁C₂ muss schnell, einfach und ohne Informationsverluste sein.

Die Domäne der entgegengesetzten Farben wird hier ausgehend von RGB folgendermaßen definiert:
und
Gemäß den Autoren nähert sich dieser Raum am meisten der Darstellung der chromatischen Kanäle des menschlichen Sehsystems an.
Die Markierung wird folgendermaßen durchgeführt. Die Marke ist ein Vektor M(n), n = 1, ..., k, ..., N, wobei N die Anzahl von Farben des Bilds und k der Index einer Farbe des Bilds ist. Es sei (LC₁C₂)_k die dem Index k zugeordnete Farbe, dargestellt durch einen Vektor im Raum LC₁C₂. Man wählt einen Radius in einer Kugel, die um den Koordinatenpunkt (LC₁C₂)_k herum zufällig definiert ist. Für jedes Pixel (x, y) entsprechend der Farbe k wird der dem (vorher bestimmten) Radius entsprechende Vektor zum Anfangsfarbvektor hinzugefügt, um den markierten Vektor (LC₁C₂)_k' zu erhalten.
Jede Farbe wird so durch die Addition des gleichen Vektors markiert. Das markierte Bild wird rekonstruiert, indem die Originalfarben durch die markierten Farben ersetzt werden, unter Beachtung der Koordinaten der Pixel des Bilds.
Die Marke besteht dann aus der Gesamtheit der Farben des Originalbilds.
Die Erfassung wird durch Vergleich des markierten Bilds mit den Marken durchgeführt, die an der Gesamtheit der verarbeiteten Bilder erzeugt werden. Sie geschieht folgendermaßen. Zunächst muss angenommen werden, dass das Bild, an dem die Erfassung durchgeführt wird, die gleiche Anzahl von Farben besitzt wie das Originalbild. Der Erfassungsalgorithmus vergleicht das Bild mit jeder der aufgezeichneten Marken. Farbe für Farbe wird die am nächsten liegende Marke gesucht (wo die Differenzvektoren zwischen den beiden Pixeln der gleichen Koordinate am ähnlichsten sind). Die dem markierten Bild entsprechende Marke ist diejenige, die die größte Anzahl von Differenzvektoren zwischen den Farben des markierten Bilds und des Originalbilds gemeinsam hat.
Man stellt fest, dass die verschiedenen Veröffentlichungen bezüglich der Techniken der Einfügung von Wasserzeichen in Farbbilder allgemein der Integrität des visuellen Aspekts gewidmet sind, und die Robustheit dieser Techniken gegenüber den klassischen Angriffen ist wenig entwickelt.
Bei Verfahren, deren Basisalgorithmus an die Graustufenbilder angewendet werden kann, folgt die Markierung im Allgemeinen der folgenden Technik:

– Übergang in den Transformationsraum (Waveletkoeffizienten, diskrete Kosinuskoeffizienten, usw.)
– Anwendung der folgenden Formel: I'W(i, j) = I'(i, j) + α(i, j)M(i, j)

^'

_w

Die auf den Eigenschaften der Farbkomponenten basierenden Algorithmen sind besser an die Eigenschaften des menschlichen Sehsystems angepasst. Der erste Artikel von Kutter M., Jordan F. und Bossen F, ("Digital Signature of Color Images using Amplitude Modulation", Proceesings of SPIE storage and retrieval for image and video databases, San Jose, USA, Band 3022, Nummer 5, Seiten 518–526, Februar 1997) über das Farb-"Watermarking" schlug vor, an der Blaukomponente des RGB-Systems zu arbeiten, für die das menschliche Auge am wenigsten empfindlich ist.
Diese Idee wurde von A. Reed und B. Hannigan in "Adaptive Color Watermarking", Proceedings of SPIE, Electronic Imaging, Band 4675, Januar 2002 wieder aufgegriffen. Diese Autoren schlugen vor, an der Gelbkomponente des CMY-Systems ("Cyan Magenta Yellow" für "Cyan Magenta Gelb", das ein kolorimetrischer Raum ist) zu arbeiten, da sie der Meinung sind, dass das menschliche Auge für die Farbveränderungen auf der Achse Gelb-Blau weniger empfindlich ist.
Allgemein erlaubt es die Blaukomponente, die Marke besser zu verbergen (aber mit einer geringeren Robustheit), und die Grünkomponente erlaubt es, die Marke besser gegen Angriffe zu schützen (aber mit sichtbareren Verschlechterungen des Bilds). Dies erklärt sich durch die Tatsache, dass das menschliche Sehsystem für die Veränderungen im Grün empfindlicher ist als für die Veränderungen im Blau. Der Kompromiss zwischen der Unsichtbarkeit und der Robustheit der Marke hängt also von der kolorimetrischen Beschaffenheit der Komponente ab.
Schließlich beruht eine letzte Technik, die von J.J. Chae, D. Mukherjee und B.S. Manjunath in "Color Image Embedding using Multidimensional Lattice Structures", Proceeding of IEEE International Conference on Image Processing, Chicago, Illinois, Band 1, Seiten 460–464, Oktober 1998, vorgeschlagen wird, auf einer Vorgehensweise vom vektoriellen Typ.
Gemäß dieser Technik besteht der erste Schritt der Markierung darin, eine Zerlegung des Anfangsbilds und der Signatur (die auch ein Bild sein kann) in Wavelets durchzuführen. Eine einzige Zerlegungsebene wird ausgeführt. Man erhält so die Waveletkoeffizienten des Originalbilds mit der Bezeichnung (C_Y, C_U, C_V) (x, y), von denen jede Komponente der Farbkomponente des YUV-Raums entspricht, und die Waveletkoeffizienten der Marke. Die Verwendung des YUV-Raums (in der Videotechnik genutzter Raum: Y ist die Luminanzkomponente, U und V sind chromatische Komponenten) ermöglicht so eine direkte Anpassung dieser Technik an die Videodokumente.
Die aus der Zerlegung der Marke entstehenden Waveletkoeffizienten sind in β Ebenen quantifiziert. Man erhält so einen Vektor M →, (M_Y, M_U, M_V) (x, y) für eine Farbmarke und M(x, y) für eine Graustufenmarke, die (s_i) Elemente enthält, wobei gilt 1 < i < β.
Die Integration der Marke kann folgendermaßen ausgedrückt werden: (CY, CU, CV)i'(x, y) = (CY, CU, CV)i(x, y) + αM →(si)wobei α der Kontrollfaktor der Markierungsstärke ist.
Die Erfassung der Marke wird anschließend folgendermaßen durchgeführt. Nach der Anwendung der Wavelet-Transformation an das markierte Bild werden die resultierenden Koeffizienten in β Ebenen quantifiziert.
Um den Vektor zu schätzen, der demjenigen am nächsten liegt, der als Marke verwendet wird, sucht man den Quantifikationswert des Koeffizienten, der denjenigen des Anfangsbilds am nächsten liegt (die Marke wird dann Element für Element erfasst).
Das der erfassten Marke entsprechende Bild kann dann durch inverse Wavelet-Transformation rekonstruiert werden.
Alle oben beschriebenen Techniken des Einfügens eines Wasserzeichens in Graustufenbilder oder in Farbbilder haben viele Nachteile.
So ermöglichen die "Watermarking"-Techniken der Farbbilder, die auf Graustufenalgorithmen beruhen, keine Berücksichtigung der Farbdimension der Bilder. Daher erlauben sie keine Optimierung des Kompromisses zwischen der Unsichtbarkeit und der Robustheit der Marke.
Die Techniken der Einfügung von Wasserzeichen in Farbbilder sind ihrerseits sehr komplex und versuchen alle, einem Ziel der Unsichtbarkeit der Marke zu entsprechen. In anderen Worten sind sie nicht robust genug gegenüber klassischen Angriffen vom Typ Kompression oder Filterung.
Obwohl die oben beschriebene Technik, die von Chae et al. vorgeschlagen wird, eine vektorielle Vorgehensweise verwendet, hat sie ihrerseits den Nachteil, nicht kompressionsrobust zu sein. Außerdem ermöglicht dieses Markierungsverfahren es nicht, die Sicherung von Dokumenten in Betracht zu ziehen. Schließlich berücksichtigt diese Technik nicht die Farbdimension des Bilds, da sie den drei Farbkomponenten des Bilds die gleiche Markierungsstärke zuweist.
Schließlich bietet keine Technik des Stands der Technik, die eine Zerlegung in Wavelets verwendet, eine blinde Markierung, die eine Erfassung der Marke ermöglicht, die nicht das Originalbild benötigt. Außerdem bietet keine dieser Techniken eine Robustheit gegenüber der JPEG-Kompression, der Medianfilterung und dem Hinzufügen von Rauschen.
M. Caramma et al.: "A blind & readable watermarking technique for color images", Proceedings of the International Conference on Image Processing ICIP, 10.09.2000, Band 1, Seiten 442–445, Vancouver, Kanada, offenbart ein Verfahren der Einfügung eines Wasserzeichens in den Waveletraum unter Verwendung von 4 Auflösungsebenen und unter Berücksichtigung des menschlichen Sehsystems bei der Stärke des Wasserzeichens. Die drei Komponenten eines Farbbilds werden unterschiedlich behandelt, aber Wasserzeichen verschiedener Stärke werden in die drei Komponenten eingefügt.
Die Erfindung hat insbesondere zum Ziel, diese Nachteile des Stands der Technik zu beheben.
Genauer ist es ein Ziel der Erfindung, eine Technik des Einfügens eines Wasserzeichens in Farbbilder zu liefern, die es ermöglicht, eine oder mehrere Signaturen in ein Farbbild zu integrieren.
In anderen Worten ist es ein Ziel der Erfindung, eine Technik der Sicherung von Dokumenten durch unsichtbares Einfügen einer Marke zu liefern.
Es ist ein weiteres Ziel der Erfindung, eine Technik anzuwenden, die gegenüber den meisten Angriffen robust ist. Insbesondere ist es ein Ziel der Erfindung, eine Technik zu liefern, die gegenüber der Kompression (insbesondere vom Typ JPEG), der Filterung (insbesondere durch ein Medianfilter) und der Hinzufügung von Rauschen robust ist.
Die Erfindung hat noch zum Ziel, eine Technik anzuwenden, die eine blinde Erfassung, d.h., die das Originalbild nicht benötigt, der Marke in einem Bild erlaubt.
Noch ein Ziel der Erfindung ist es, eine Technik zu liefern, die es ermöglicht, die Sichtbarkeit der Marke im Vergleich mit den Techniken des Stands der Technik zu reduzieren.
Diese und andere Ziele, die nachfolgend klar werden, werden mit Hilfe eines Verfahrens zum Einfügen eines Wasserzeichens in ein Farbbild erreicht, das drei Komponenten aufweist.
Erfindungsgemäß umfasst ein solches Verfahren einen Schritt der Einfügung eines Wasserzeichens an mindestens einem Punkt des Bildes nach einer Einfügungsregel, welche für jede der Komponenten die relative Position von drei dem mindestens einen Punkt zugeordneten Komponentenvektoren berücksichtigt.
Somit beruht die Erfindung auf einer völlig neuen und erfindungsgemäßen Vorgehensweise der Einfügung von Wasserzeichen in Farbbilder. Die Erfindung beruht nämlich auf einer vektoriellen Vorgehensweise, die es im Vergleich mit den Techniken des Stands der Technik ermöglicht, die Farbdimension des Bilds zu berücksichtigen.
Im Gegensatz zu den Techniken des Stands der Technik wird das Wasserzeichen also nicht mehr in gleicher Weise auf die drei Farbkomponenten des Bilds angewendet; in anderen Worten, während gemäß dem Stand der Technik eine unabhängige Markierung der drei Komponentenvektoren des Bilds durchgeführt wurde, werden erfindungsgemäß diese drei Komponenten nun "synergetisch" für das Einfügen der Marke berücksichtigt.
Die Anwendung einer vektoriellen Vorgehensweise ermöglicht es bezüglich der Robustheit, stabilere Antworten als die Techniken des Stands der Technik in der Waveletdomäne, wie die von Kundur et al., zu erhalten, die oben als Technik der Einfügung von Wasserzeichen in der Waveletdomäne erwähnt wurde. Eine solche vektorielle Vorgehensweise ermöglicht es ebenfalls, die Veränderungen zu minimieren, die durch die Marke in die Farbdomäne eingeführt werden, und verbessert folglich wesentlich die Unsichtbarkeit der Marke bezüglich der Techniken des Stands der Technik.
Vorteilhafterweise werden für jeden der betroffenen Punkte zwei Vektoren als Referenzvektoren und ein zu markierender Vektor zum Tragen des erwähnten Wasserzeichens gewählt.
Man sieht, dass die Erfindung also im Gegensatz zum Stand der Technik darin besteht, Komponentenvektoren (d.h. zum Beispiel Farbvektoren), und nicht einfache Koeffizienten des Bilds zu markieren.
Vorzugsweise ist der zu markierende Vektor der Mittelvektor, der sich zwischen den Referenzvektoren befindet.
Vorteilhafterweise werden die Abstände zwischen den drei Vektoren paarweise berechnet, wobei die Referenzvektoren diejenigen sind, die den größten Abstand zueinander aufweisen.
Vorzugsweise wird eine Grenze zwischen den Referenzvektoren festgelegt, welche zwei Bereiche definiert, die den binären Werten "0" bzw. "1" zugeordnet sind.
So werden zwei Halbräume erzeugt, die je einem der Referenzvektoren zugeordnet sind und einem Wert "0" oder "1" der Marke entsprechen, die man einfügen möchte.
Vorteilhafterweise wird die Grenze durch die Halbierende zwischen den Referenzvektoren definiert.
Gemäß einem vorteilhaften Merkmal der Erfindung umfasst die Markierung des zu markierenden Vektors eine eventuelle Verschiebung des zu markierenden Vektors in einem der Bereiche abhängig von dem anzuwendenden binären Markierungswert.
Wenn man in den zu markierenden Vektor eine Marke des Werts "0" einfügen möchte, und der zu markierende Vektor sich in dem dem Binärwert "1" zugeordneten Bereich oder Halbraum befindet, wird sein Ende so verschoben, dass es sich in dem anderen Halbraum oder Bereich befindet, der dem Wert "0" zugeordnet ist.
Wenn man in den zu markierenden Vektor eine Marke des Werts "0" einfügen möchte, und der zu markierende Vektor sich bereits in dem dem Binärwert "0" zugeordneten Bereich befindet, kann man ebenfalls sein Ende so verschieben, dass man sich dem Referenzvektor annähert, der sich in diesem Halbraum befindet, um die Robustheit der Marke zu erhöhen (und gleichzeitig natürlich im dem Binärwert "0" entsprechenden Halbraum bleiben).
Gemäß einem weiteren vorteilhaften Merkmal der Erfindung hat die Verschiebung eine variable Amplitude, die eine Funktion einer Markierungsstärke ist, welche in Abhängigkeit von mindestens einer örtlichen Eigenschaft des Bildes gewählt wird.
In Abhängigkeit von den kolorimetrischen Eigenschaften oder den örtlichen Textureigenschaften des Bilds kann man wählen, in Abhängigkeit von der gewählten Markierungsstärke eine mehr oder weniger sichtbare und mehr oder weniger robuste Marke einzufügen. Eine solche Markierungsstärke kann zum Beispiel einen Wert zwischen 0 und 1 annehmen, wobei eine Stärke Null einer wenig robusten und unsichtbaren Marke entspricht, und eine Stärke gleich 1 einer robusten, aber sichtbaren Marke entspricht.
Gemäß einer vorteilhaften Variante der Erfindung umfasst ein solches Verfahren zum Einfügen eines Wasserzeichens ebenfalls einen Schritt der Transformation jeder Komponente des Bildes in Wavelets, und die drei Komponentenvektoren werden für jeden Punkt mindestens einer Zerlegungsebene der erwähnten Wavelet-Transformation für jede der Komponenten bestimmt.
Die Erfindung kombiniert also mit der vektoriellen Vorgehensweise eine Zerlegung des Bilds in Wavelets. Die Verwendung einer solchen Wavelet-Transformation ermöglicht es vorteilhafterweise, dass die erfindungsgemäße Technik gegenüber Angriffen vom Typ JPEG-Kompression, Medianfilterung und Hinzufügen von Rauschen robuster ist.
Es ist anzumerken, dass hier unter "Punkt" eine Pixelposition in einer Zerlegungsebene des Bilds verstanden wird, wie in 10 dargestellt ist, die ein Skalenbild E 101 und die drei Detailbilder D_N ^1,R 102, D_N ^2,R 103, D_N ^3,R 104 für die Rotkomponente einer Zerlegung in Wavelets in einem RGB-System zeigt. Der "Punkt" 105 wird für die gleiche Pixelposition in jedem der drei Detailbilder mit den Bezugszeichen 102 bis 104 definiert.
Vorzugsweise werden mindestens zwei Markierungsregeln eines Vektors vorgesehen.
Gemäß einem vorteilhaften Merkmal der Erfindung wird als Markierungsregel für ein gegebenes Bild diejenige gewählt, welche die Gefahr von Konflikten bei der Erfassung der erwähnten Markierung einschränkt.
Vorzugsweise wird eine der Regeln in Abhängigkeit von der Anzahl von im Bild für jede der Komponenten vorhandenen Referenzvektoren gewählt.
So wird zum Beispiel in einem System vom Typ RGB bestimmt, wie oft die Vektoren Rot, Grün und Blau als Referenzvektoren oder als zu markierende Vektoren ausgewählt werden, und man leitet davon die Markierungsregel ab, die es ermöglicht, die Gefahren eines Konflikts bei der Erfassung der Marke so weit wie möglich zu reduzieren. Man wählt zum Beispiel eine derartige Markierungsregel, dass der am wenigsten häufig markierte Vektor sich in der Konfliktzone befindet.
Vorzugsweise wird die Markierung zumindest bei Abwesenheit von Konflikten nach der folgenden Gleichung berechnet: V →MW(x, y) = V →R(x, y) – (1 – FM)(V →R(x, y) – V →M(x, y)) wobei V →_M(x, y) der zu markierende Vektor, V →_R(x, y) einer der Referenzvektoren, F_M die Markierungsstärke und V →_M.W(x, y) der markierte Vektor ist.
Vorzugsweise wird im Konfliktfall die Markierung nach der folgenden Gleichung berechnet: V →M,W(x, y) = V →R(x, y) – beta.(1 – FM)(V →R(x, y) – V →M(x, y)),wobei gilt: Beta < 1.
Vorteilhafterweise umfasst ein solches Verfahren der Einfügung eines Wasserzeichens nach dem Schritt der Zuordnung eines Wasserzeichens einen Schritt der inversen Wavelet-Transformation, der ein markiertes Bild liefert.
Nachdem eine Wavelet-Transformation der verschiedenen Farbkomponenten des Bilds durchgeführt wurde, und nachdem das Wasserzeichen in die Farbvektoren eingefügt wurde, rekonstruiert man so ein markiertes Bild durch inverse Wavelet-Transformation.
Vorteilhafterweise ist die Marke eine redundant geschriebene pseudozufällige binäre Signatur.
Die Redundanz der Einfügung der Marke ermöglicht einen besseren Schutz des Bilds und eine höhere Wahrscheinlichkeit der Erfassung des Wasserzeichens.
Vorzugsweise gehören die Komponenten zur Folgendes umfassenden Gruppe:

– die RGB-Komponenten,
– die YW-Komponenten,
– die CMY-Komponenten.

Allgemeiner können alle Darstellungsräume der Farbe verwendet werden, unabhängig davon, ob es sich um durch die CIE (Commission Eclairage Internationale) definierte Räume oder um Originalräume handelt.
Die Erfindung betrifft auch eine Vorrichtung zum Einfügen eines Wasserzeichens in ein Farbbild mit drei Komponenten, die Mittel zum Einfügen eines Wasserzeichens an mindestens einem Punkt des Bildes gemäß einer Einfügungsregel aufweist, welche die relative Position von drei dem mindestens einen Punkt zugeordneten Komponentenvektoren für jede der Komponenten berücksichtigt.
Die Erfindung betrifft auch ein EDV-Programm, welches Programmcode-Anweisungen zum Einführen eines Wasserzeichens in ein drei Komponenten aufweisendes Farbbild enthält, das auf einem in einem Rechner verwendbaren Datenträger gespeichert ist. Erfindungsgemäß weist das Programm für einen Rechner lesbare Programmierungsmittel auf, um einen Schritt der Einfügung eines Wasserzeichens an mindestens einem Punkt des Bildes gemäß einer Einfügungsregel auszuführen, welche für jede der Komponenten die relative Position von drei dem mindestens einen Punkt zugeordneten Komponentenvektoren berücksichtigt.
Die Erfindung betrifft weiter ein Farbbild mit mindestens drei Komponenten, das ein Wasserzeichen aufweist, das durch Einfügen einer Wasserzeichenmarke an mindestens einem Punkt des Bilds gemäß einer Einfügungsregel erhalten wird, welche für jede der Komponenten die relative Position von drei dem mindestens einen Punkt zugeordneten Komponentenvektoren berücksichtigt.
Die Erfindung betrifft auch ein Verfahren zur Erfassung eines Wasserzeichens in einem damit versehenen Bild, das nach dem oben beschriebenen Verfahren des Einfügens eines Wasserzeichens ausgeführt wird. Erfindungsgemäß umfasst ein solches Erfassungsverfahren einen Schritt der Wiedergewinnung eines Wasserzeichens an mindestens einem Punkt des Bilds gemäß einer Wiedergewinnungsregel, welche für jede der Komponenten die relative Position von drei dem mindestens einen Punkt zugeordneten Komponentenvektoren berücksichtigt.
Vorzugsweise umfasst der Schritt der Wiedergewinnung einen Unterschritt der paarweisen Berechnung der Abstände zwischen den drei Vektoren, und die zwei Vektoren, die den größten Abstand zueinander aufweisen, sind Referenzvektoren, während der dritte Vektor der das Wasserzeichen tragende, markierte Vektor ist.
Wenn eine Grenze zwischen den Referenzvektoren zwei Bereiche definiert, die den binären Werten "0" bzw. "1" zugeordnet sind, umfasst der Wiedergewinnungsschritt vorteilhafterweise ebenfalls einen Unterschritt der Kennzeichnung des Bereichs, in dem sich der markierte Vektor befindet, und einen Zuordnungsschritt eines entsprechenden Binärwertes.
Vorteilhafterweise wird die Marke mindestens zweimal wieder gewonnen, und es wird eine Korrelationsrechnung im Verhältnis zu einer Referenzsignatur eingesetzt, um zu entscheiden, ob das Wasserzeichen korrekt erfasst wurde oder nicht.
Die Erfindung betrifft weiter eine Vorrichtung zur Erfassung eines Wasserzeichens in einem damit versehenen Bild, die gemäß dem oben beschriebenen Verfahren durchgeführt wird. Erfindungsgemäß weist eine solche Vorrichtung Mittel zur Wiedergewinnung eines Wasserzeichens an mindestens einem Punkt des Bilds gemäß einer Wiedergewinnungsregel auf, welche für jede der Komponenten die relative Position von drei dem mindestens einen Punkt zugeordneten Komponentenvektoren berücksichtigt.
Schließlich betrifft die Erfindung ein EDV-Programm, welches auf einem in einem Rechner nutzbaren Datenträger gespeicherte Programmcode-Anweisungen zur Erfassung eines Wasserzeichens in einem damit markierten Bild umfasst, das gemäß dem oben beschriebenen Verfahren ausgeführt wird. Ein solches Programm weist für einen Rechner lesbare Programmierungsmittel auf, um einen Schritt der Wiedergewinnung einer Wasserzeichenmarke an mindestens einem Punkt des Bilds gemäß einer Wiedergewinnungsregel durchzuführen, welche für jede der Komponenten die relative Position von drei dem mindestens einen Punkt zugeordneten Komponentenvektoren berücksichtigt.
Weitere Merkmale und Vorteile der Erfindung gehen klarer aus der nachfolgenden Beschreibung einer bevorzugten Ausführungsform, die als einfach veranschaulichendes und nicht einschränkendes Beispiel angegeben wird, und den beiliegenden Zeichnungen hervor. Es zeigen:
1 ein Übersichtsbild des Prinzips der Mehrfachauflösungsanalyse eines Bilds I durch Wavelet-Transformation, das erfindungsgemäß angewendet wird;
2 das Prinzip des Erhalts von Bildern in der Auflösungsebene j ausgehend vom Skalenbild in der Ebene j + 1 durch Wavelet-Transformation gemäß dem Prinzip der 1;
3 einen Suchbaum von Waveletkoeffizienten, der ausgehend von der Wavelet-Transformation der 2 konstruiert wird;
4 die Erzeugung einer Marke durch Redundanz der Signatur;
5 den Schritt der Konstruktion der Referenzvektoren und des Markierungsvektors;
die 6a bis 6c die verschiedenen Markierungsregeln, die erfindungsgemäß angewendet werden;
7 ein mögliches Fallbeispiel der Positionierung der Originalvektoren sowie die beiden Verschiebungen des zu markierenden Vektors, die für diesen Fall in Betracht gezogen werden können;
die 8a und 8b je ein Beispiel eines Originalbilds bzw. eines entsprechenden, gemäß der erfindungsgemäßen Technik der Einfügung eines Wasserzeichens markierten Bilds;
die 9a bis 9c in Form von Graphen die Ergebnisse von Robustheitstests der erfindungsgemäßen Technik des Einfügens von Wasserzeichen am Beispiel des Bilds der 8b;
10 genauer den Begriff "Punkt" eines Bilds, der im Rahmen einer Wavelet-Transformation eine Pixelposition in einer Zerlegungsebene darstellt.
Das allgemeine Prinzip der Erfindung beruht auf der Berücksichtigung der Farbdimension der Bilder und schlägt eine vektorielle Vorgehensweise bei der Einfügung eines Wasserzeichens vor. Die Erfindung ermöglicht so eine Vektor-Markierung, die synergetisch die drei Farbvektoren des Bilds berücksichtigt.
In einer besonderen Ausführungsform der Erfindung, die in der ganzen nachfolgenden Beschreibung beschrieben wird, wird mit dieser vektoriellen Vorgehensweise eine Zerlegung der Farbkomponenten des Bilds in Wavelets kombiniert.
In dieser besonderen Ausführungsform besteht die Erfindung also darin, unter Durchführung der folgenden Schritte eine Marke in ein Farbbild einzufügen:

– Transformation jeder Komponente des Farbbilds in der Waveletdomäne,
– unabhängige pseudozufällige Erzeugung der Marke ausgehend von einem Schlüssel,
– Definition der Gesamtheit der Farbvektoren,
– für jede Koordinate der Bandpasskomponenten: – Definition von 2 Referenzvektoren und eines Vektors, der die Marke tragen wird (die Referenzvektoren sind die am weitesten entfernten Vektoren, die Marke wird so an den "mittleren" Vektor angewendet, was die optische Einwirkung minimiert) – Definition einer Regel, die die Stärke der Marke verwaltet und den dem Bit 1 und dem Bit 0 zugeordneten Einfügungsraum bestimmt.
– Rekonstruktion des markierten Farbbilds durch Wavelet-Transformation unter Berücksichtigung der Veränderungen durch Markierung der Waveletkoeffizienten.

Diese verschiedenen Operationen werden nachfolgend ausführlicher in Zusammenhang mit den Figuren erläutert.
1. Wavelet-Transformation
Der erste erfindungsgemäß angewendete Schritt ist ein Schritt der Wavelet-Transformation. Es wird daran erinnert, dass die Wavelet-Transformation ein leistungsfähiges mathematisches Werkzeug ist, das die Mehrfachauflösungsanalyse einer Funktion ermöglicht, wie von Mallat S. (in "A Theory for Multiresolution Signal Decomposition: the Wavelet Representation", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Band 11, Nr. 7, Juli 1989, Seiten 674–693), von Stollnitz E.J., DeRose T.D., und Salesin D. (in "Wavelets for Computer Graphics: A Primer-Part 1", IEEE Computer Graphics and Applications, Mai 1995, Seiten 76–84, oder auch in "Wavelets for Computer Graphics: A Primer-Part 2", IEEE Computer Graphics and Applications, Juli 1995, Seiten 75–85) beschrieben wurde.
Der Anhang 1, der integrierender Bestandteil der vorliegenden Patentanmeldung ist, vergegenwärtigt die wichtigsten Aspekte der Theorie der Wavelets.
Im Rahmen der Erfindung sind die betrachteten Funktionen digitale Bilder, d.h. diskrete zweidimensionale Funktionen. Ohne Verlust von Allgemeingültigkeiten wird vorausgesetzt, dass die verarbeiteten Bilder auf einem diskreten Gitter mit n Zeilen und m Spalten und mit Wert in einem getasteten Luminanzraum mit 256 Werten getastet werden. Außerdem wird angenommen, dass gilt n = 2^k(k ∊ Z) und dass gilt m = 2^l(l ∊ Z).
Wenn man das Originalbild mit I bezeichnet, ergibt dies:
Die Wavelet-Transformation des Bilds I 10 ermöglicht eine Mehrfachauflösungsdarstellung von I, wie in 1 dargestellt ist. In jeder Auflösungsebene 2^j(j ≤ –1) wird die Darstellung von I 10 durch ein grobes Bild A_2jI 11 und durch drei Detailbilder
I 12,
I 13 und
I 14 gegeben. Jedes dieser Bilder hat die Größe 2^k+j × 2^l+j.
Erneut kann in der nächsten Auflösungsebene das grobe Bild A_2jI 11 durch ein grobes Bild A_2j – 1 I 11₁ und durch drei Detailbilder
I 12₁ ,
I 13₁ und
I 14₁ dargestellt werden.
Die Wavelet-Transformation erfordert die Wahl einer Skalenfunktion Φ(x) sowie die Wahl einer Waveletfunktion Ψ(x). Ausgehend von diesen zwei Funktionen werden ein Skalenfilter H und ein Waveletfilter G abgeleitet, deren Impulsantworten h bzw. g definiert werden durch:
Mit H ~ bzw. G ~ seien die Spiegelfilter von H und G bezeichnet (d.h. h ~(n) = h(–n) und g ~(n) = g(–n)). Man kann dann, wie in 2 dargestellt, zeigen, dass:

❷ A_2jI 20 berechnet werden kann durch Falten von A_2j+1I 21 mit H ~ in den beiden Dimensionen und durch Unterabtasten mit einem Faktor zwei (23, 24) in den beiden Dimensionen;
❷
I 22 berechnet werden kann durch: 1. Falten von A_2j+1/21 mit H ~ in der Richtung y und durch Unterabtasten mit einem Faktor zwei (23) in der gleichen Richtung; 2. Falten des Ergebnisses des Schritts 1) mit G ~ in der Richtung x und durch Unterabtasten mit einem Faktor zwei (25) in der gleichen Richtung.
❷
I 26 berechnet werden kann durch: 1. Falten von A_2j+1I 21 mit G ~ in der Richtung y und durch Unterabtasten mit einem Faktor zwei (27) in der gleichen Richtung; 2. Falten des Ergebnisses des Schritts 1) mit H ~ in der Richtung x und durch Unterabtasten mit einem Faktor zwei (28) in der gleichen Richtung;
❷
I 30 berechnet werden kann durch: 1. Falten von A_2j+1I 21 mit G ~ in der Richtung y und durch Unterabtasten mit einem Faktor zwei (27) in der gleichen Richtung; 2. Falten des Ergebnisses des Schritts 1) mit G ~ in der Richtung x und durch Unterabtasten mit einem Faktor zwei (29) in der gleichen Richtung.

In einer besonderen Ausführungsform der Erfindung wird die Daubechies-Basis verwendet, und man wählt die Auflösungsebene 2^r(r ≤ –1) mit r = –4.
Die Daubechies-Wavelets haben einen Träger von minimaler Größe für eine gegebene Anzahl von Momenten Null. Die Daubechies-Wavelets mit kompaktem Träger werden ausgehend von konjugierten Spiegelfiltern h mit endlicher Impulsantwort berechnet. Von der Länge des Filters hängen der Zeitträger des zugeordneten Wavelets sowie die Anzahl von Momenten Null ab. Es gibt keine ausdrückliche Formel für die Daubechies-Filter, unabhängig von der Ordnung des Filters. Die Filter werden ausgehend von der Auflösung der folgenden Aufgabe konstruiert:
Es sei das trigonometrische Polynom
Fourier-Transformation des Daubechies-Filters, dann muss ein Polynom R(e^–iw) von minimalem Grad wie
und |ĥ(w)|² + |ĥ(w + π)|² = 2 konstruiert werden. Erfindungsgemäß wird vorzugsweise das Filter mit acht Koeffizienten gewählt, das dem folgenden Polynom entspricht: ĥ(w) = 0,2304 + 0,7148.e–iw + 0,6309.e–i2w – 0,028.e–i3w – 0,187.e–i4w + 0,0308.e–i5w + 0,0329.e–i6w – 0,0106.e–i7w
3 zeigt die Konstruktion eines Suchbaums der Waveletkoeffizienten, nachdem die Wavelet-Transformation bis zu einer minimalen Auflösungsebene 2^r(r ≤ –1) durchgeführt wurde:

– jedes Pixel p(x, y) mit dem Bezugszeichen 34 des Bilds A₂, I ist die Wurzel eines Baums;
– jeder Wurzel p(x, y) werden drei Knoten-Fäden mit den Bezugszeichen 31 bis 33 zugeordnet, die durch die Waveletkoeffizienten der drei Detailbilder
I (s = 1, 2, 3) bezeichnet werden, die sich an der gleichen Stelle befinden (x, y);
– aufgrund der Unterabtastung mit einem Faktor zwei, die von der Wavelet-Transformation bei jeder Auflösungsänderung durchgeführt wird (siehe 2), entspricht jeder Waveletkoeffizient
(x, y) (s = 1, 2, 3) einem Bereich der Größe 2×2 Pixel im Detailbild entsprechend der Auflösung 2^r+1. Dieser Bereich befindet sich in (2x, 2y), und alle dazu gehörenden Waveletkoeffizienten werden zu den Knoten-Fäden von
(x, y).

So wird der Suchbaum rekursiv konstruiert, in dem jeder Waveletkoeffizient
(x, y) (s = 1, 2, 3 und 0 > u > r) vier Knoten-Fäden aufweist, die durch die Waveletkoeffizienten des Bilds
I bezeichnet werden, die in dem Bereich lokalisiert sind, der sich in (2x, 2y) befindet und die Größe von 2×2 Pixeln hat.
Wenn der Suchbaum konstruiert ist, entspricht jeder Waveletkoeffizient
(x, y)(s = 1, 2, 3) einem Bereich der Größe 2^–r×2^–r Pixel im Detailbild
I.
2. Konstruktion der Marke
Eine binäre Signatur S mit N_B Bits wird pseudozufällig erzeugt, überwacht von einem Schlüssel K. Diese Signatur, die in Form einer Matrix
geschrieben wird, wird anschließend redundant geschrieben, um die Marke W zu erhalten. Die Redundanz kann Bit für Bit oder Signatur für Signatur durchgeführt werden, wie in 4 dargestellt ist.
In einer besonderen Ausführungsform der Erfindung ist die Signatur S 40 eine binäre Signatur mit 16 Bits, und sie wird pseudozufällig mit Hilfe eines Schlüssels K = 9 erzeugt. Diese matrixförmige Signatur (4·4) 40 wird anschließend O mal kopiert, um eine Marke zu erzeigen, wie im ersten Beispiel 41 der 4. Für ein Bild einer Größe 256·256, wobei bekannt ist, dass die verwendeten Waveletkoeffizienten diejenigen sind, die für die 4. Zerlegungs-Skala verwendet werden, hat die Marke die Größe 16·16. Die Signatur wird also 16 Mal wiederholt.
Es ist anzumerken, dass in 4 die schwarzen Quadrate ein Bit mit dem Wert 1 und die weißen Quadrate ein Bit mit dem Wert 0 darstellen.
3. Einfügen der Marke
3.1 Definition der Vektoren
Die Vektoren werden ausgehend von der Zerlegung in Wavelets in der Skala –r für jede Koordinate (x, y) der drei Detailbilder
I 22,
I 26,
I 30 und für jede der drei Farbkomponenten I = (A, B, C) definiert.
A, B und C sind Komponenten, die vom Darstellungsraum abhängen (ABC kann RGB, XYZ, YUV, usw. sein).
So erhält man für jede Koordinate (x, y) 50 der Detailbilder die drei folgenden Vektoren, die in 5 dargestellt sind:
In einer besonderen Ausführungsform der Erfindung wird das Bild im Darstellungsraum RGB betrachtet, und die Vektoren werden für jede Komponente (R, G und B) ausgehend von den Wavelet-Komponenten der 4. Zerlegungsskala (r = 4) definiert:
3.2 Berechnung der Abstände, Referenzvektoren und des markierten Vektors
Für jede Koordinate der Detailbilder werden die Abstände zwischen paarweisen Vektoren berechnet: DA.B(x, y) = |V →A(x, y) – V →B(x, y)| DA:C(x, y) = |V →A(x, y) – V →C(x, y)| DB.C(x, y) = |V →B(x, y) – V →C(x, y)|
Der größte Abstand wird von den zwei Referenzvektoren
51 und
52 definiert (siehe 5). Es ist der dritte Vektor 53, der markiert wird.
Wenn gilt D_A,B(x, y) > D_A,C(x, y) und D_A,B(x, y) > D_B,C(x, y), dann sind V →_A(x, y) und V →_B(x, y) die Referenzvektoren, und V →(x, y) ist der Vektor, der die Marke tragen wird.
Wenn gilt D_A,C(x, y) > D_A,B(x, y) und D_A,C(x, y) > D_B,C(x, y), dann sind V →_A(x, y) und V →_C(x, y) die Referenzvektoren, und V →_B(x, y) ist der Vektor, der die Marke tragen wird.
Wenn gilt D_B,C(x, y) > D_A,B(x, y) und D_B,C(x, y) > D_A,C(x, y), dann sind V →_B(x, y) und V →_C(x, y) die Referenzvektoren, und V →_A(x, y) ist der Vektor, der die Marke tragen wird.
In einer besonderen Ausführungsform der Erfindung werden die Abstände zwischen den Vektoren paarweise für jede der 256 möglichen Koordinaten berechnet (16·16 Waveletkoeffizienten in den Detailbildern). DR,G(x, y) = |V →R(x, y) – V →G(x, y)| DR,B(x, y) = |V →R(x, y) – V →B(x, y)| DG,B(x, y) = |V →G(x, y) – V →B(x, y)|
Wenn gilt D_R,G(x, y) > D_R,B(x, y) und D_R,G(x, y) > D_G,B(x, y), dann sind V →_R(x, y) und V →_G(x, y) die Referenzvektoren, und V →_B(x, y) ist der Vektor, der die Marke tragen wird.
Wenn gilt D_R,B(x, y) > D_R,G(x, y) und D_R,B(x, y) > D_G,B(x, y), dann sind V →_R(x, y) und V →_B(x, y) die Referenzvektoren, und V →_G(x, y) ist der Vektor, der die Marke tragen wird.
Wenn gilt D_G,B(x, y) > D_R,G(x, y) und D_G,B(x, y) > D_R,B(x, y), dann sind V →_G(x, y) und V →_B(x, y) die Referenzvektoren, und V →_R(x, y)ist der Vektor, der die Marke tragen wird.
3.3 Definition und Wahl der Markierungsregel
Für jede Koordinate der Detailbilder versucht man herauszufinden, wie oft die Vektoren V →_A(x, y), V →_B(x, y) und V →_C(x, y) als Referenz verwendet werden. Dieser Schritt ermöglicht es, die beste Regel für die Einfügungsoperation zu wählen (siehe 6a bis 6c), um den Konflikt zu minimieren, der im § 3.5 im Einzelnen erläutert wird.
Wenn V →_A(x, y) der am wenigsten als Referenz verwendete Vektor ist, wählt man die Regel 3, die in 6c dargestellt ist.
Wenn V →_B(x, y) der am wenigsten als Referenz verwendete Vektor ist, wählt man die Regel 1, die in 6a dargestellt ist.
Wenn V →_C(x, y) der am wenigsten als Referenz verwendete Vektor ist, wählt man die Regel 2, die in 6b dargestellt ist.
Im Fall des Bilds "Haus", das in den 8a (Originalbild) und 8b (markiertes Bild) dargestellt ist, wird der Vektor V →_R(x, y) 235 Mal als Referenzvektor verwendet, der Vektor V →_G(x, y) 108 Mal und der Vektor V →_B(x, y) 169 Mal. Um den Konflikt zu minimieren, verwendet man also die Regel 1, die in 6a dargestellt ist.
Es ist aber angeraten, im Fall von kleinen Bilder eine genaue Auswahl zu treffen. Die automatische Auswahl der Markierungsregel ist besser geeignet für große Bilder (mindestens einige Tausend Pixel).
3.4 Einfügungsoperation
Die Markierung besteht darin, den Vektor zu verändern, indem sein Ende näher an das Ende eines der beiden Referenzvektoren angeordnet wird, in Abhängigkeit vom Wert der Marke (0 oder 1), und dies für jede Koordinate 50, wie es in 5 gezeigt ist. Die beiden Referenzvektoren werden mit V →_R1(x, y) und V →_R2(x, y) (51 und 52) und der zu markierende Vektor 53 mit V →_M(x, y) bezeichnet.
Allgemein zeigt sich die Markierung in folgender Form: V →M,W(x, y) = V →R(x, y) – (1 – FM)(V →R(x, y) – V →M(x, y)) (1)mit je nach Fall : V →_R = V →_R1 oder V →_R = V →_R2, je nach dem Wert von M und der gewählten Regel.
F_M stellt die Markierungsstärke dar, die an den Vektor V →_M(x, y) angewendet wird, mit M = (A, B, C}. Die Markierungsstärke kann so in Abhängigkeit von den örtlichen (kolorimetrischen oder Textur-)Eigenschaften des Bilds angepasst werden.
Es können zwei Fallbeispiele auftreten, wie für einen besonderen Fall durch 7 dargestellt ist.
Je nach der gewählten Regel und je nach dem Wert der Marke W(x, y):

– ist der Vektor V →_M(x, y) 73 bereits in dem korrekten Halbraum, wo V →_M,W(x, y) angeordnet werden soll. In diesem Fall kann die Formel (1) direkt an V →_M(x, y) 73 angewendet werden. Dieses Fallbeispiel ist in 7 dargestellt, unter Betrachtung des besonderen Falls, in dem W(x, y) = 1, und in dem die Regel vorschreibt, dass V →_M,W(x, y) in dem Halbraum sein muss, der V →_R2(x, y) 72 enthält.
– ist der Vektor V →_M(x, y) nicht in dem korrekten Halbraum, in dem V →_M,W(x, y) angeordnet werden soll. In diesem Fall muss vor der Anwendung der Formel (1) auf V →_M(x, y) 73 die Position des Endes dieses Vektors verändert werden. Hierzu muss dieses Ende in einer Richtung kolinear zum Vektor V →_col(x, y) = V →_R1(x, y) – V →_R2(x, y) um eine Entfernung (D_m + ε) verschoben werden, wobei Dm gleich der Entfernung zwischen V →_M(x, y) 73 und (P_M) ist (wobei P_M die Grenze zwischen zwei Halbräumen ist, die je einem der Referenzvektoren 71 bzw. 72 zugeordnet sind). Man wählt vorzugsweise ε gleich 10% von D_m, damit V →_M(x, y) 73 nicht mit (P_M) zusammenfällt.

Dieses Fallbeispiel ist in 7 dargestellt, wobei der besondere Fall angenommen wird, in dem gilt W(x, y) = 0, und in dem die Regel vorschreibt, dass V →_M,W(x, y) in dem Halbraum ist, der V →_R1(x, y) 71 enthält.
Man stellt fest, dass in dem Fall, in dem gilt F_M = 0, die Markierung von minimaler Robustheit ist. Der Vektor V →_M(x, y) 73 wird zu V →_M,W(x, y) durch einfache Verschiebung (wenn notwendig) in den Halbraum, der den Positionen der Referenzvektoren 71 und 72, dem gewählten Wert der Marke und der gewählten Regel entspricht. Das Bild wird so minimal verschlechtert.
In dem Fall, in dem gilt F_M = 1, ist die Markierungsstärke maximal. Die Marke ist sehr robust, ist aber höchstwahrscheinlich sichtbar. V →_M,W(x, y) fällt dann in Abhängigkeit von der oben erwähnten Situation mit einem der Referenzvektoren 71 und 72 zusammen.
Die Wahl eines Zwischenwerts zu F_M ermöglicht es, den Kompromiss zwischen der Unsichtbarkeit und der Robustheit der Marke zu überwachen.
3.5 Konflikt
Die Markierungsregelschemata definieren die Richtung der Markierung für jedes der möglichen Fallbeispiele. In dem Fall, in dem die Markierungsstärke F_M = 1 ist, d.h. dass sie maximal ist, wird der markierte Vektor gleich einem Referenzvektor.
In den 6a bis 6c stellt man so fest, dass für jede der Regeln die Bits der Marke für einen der Schenkel der Regeldreiecke entgegengesetzt sind. Ein Konflikt ist dann möglich. Bei der Übertragung des markierten Bilds oder den Verarbeitungen, denen es unterzogen werden kann, können nämlich die zwei zusammenfallenden Vektoren deutlich verändert werden.
Es ist dann möglich, dass der Referenzvektor der markierte Vektor wird und umgekehrt.
Bei der Erfassung der Marke (die später im nachfolgenden § 5 ausführlicher erläutert wird) können aufgrund dieses Konflikts Erfassungsfehler eingeführt werden. Der Konflikt wird minimiert, wenn die gewählte Regel dieses Fallbeispiel minimiert. Der im obigen § 4.3 vorgeschlagene Schritt der Wahl der Regel ist also besonders wichtig.
Im Fall eines Konflikts wird die Markierungsoperation zu: V →M,W(x, y) = V →R(x, y) – beta.(1 – FM)(V →R(x, y) – V →M(x, y))wobei gilt Beta < 1.
So ermöglicht es die Wahl der Regel, die Anzahl von Konflikten zu minimieren, und die durch die Konflikte verursachten Fehler werden auch durch die Anwendung eines Faktors Beta in der Markierungsoperation minimiert.
In einer besonderen Ausführungsform der Erfindung sind die verwendeten Markierungsstärken wie folgt:
FR = 0,4 (für die Rotkomponente); F_G = 0,4 (für die Grünkomponente); FB = 0,8 (für die Blaukomponente), mit Beta = 0,9 (im Fall eines Konflikts).
3.6 Rekonstruktion des Bilds
Das Bild wird anschließend unter Berücksichtigung der durch die Markierung veränderten Koeffizienten durch inverse Wavelet-Transformation rekonstruiert. So stellt 8b das markierte Bild "Haus" dar, das durch inverse Wavelet-Transformation rekonstruiert wird, und
8a stellt das gleiche Bild vor der Markierung dar.
4. Erfassung der Marke
Nun werden die verschiedenen Operationen beschrieben, die angewendet werden, wenn man eine Marke in einem mit Wasserzeichen versehenen Farbbild gemäß der Erfindung erfassen möchte. Nach der Verarbeitung der Marke (Übertragung, JPEG-Kompression, Medianfilterung oder Hinzufügung von Rauschen) kann die Marke nämlich erfasst werden.
4.1 Zerlegung in Wavelets
Die Operation der Zerlegung in der Waveletdomäne des markierten Bilds ist gleich derjenigen, die im Rahmen der Markierung durchgeführt wird, die im obigen Paragraph 1 vorgestellt wurde.
4.2 Definition der Vektoren und Wahl der Regel
In gleicher Weise sind die Operationen der Definition der Vektoren und der Wahl der Markierungsregel gleich denjenigen, die oben in den Paragraphen 3.1, 3.2 und 3.3 definiert wurden.
4.3 Wiedergewinnung eines Bits der erfassten Marke
Für jede Koordinate wird die Nähe zwischen dem markierten Vektor und den zwei Referenzvektoren überprüft. Je nach der gewählten Regel ist es möglich, den Wert des integrierten Bits zu erkennen. Die nachfolgende Tabelle 1 zeigt alle möglichen Fallbeispiele bei der Rekonstruktion der Marke. Die Marke wird so Bit für Bit rekonstruiert.
4.4 Rekonstruktion der Signatur
Die erfasste Signatur wird anschließend ausgehend von der erfassten Marke rekonstruiert. Hierzu wird der Mittelwert der Bits der Marke, der einer Koordinaten der Signatur entspricht, gemäß einem Prinzip gleich demjenigen erstellt, das bei der im Paragraph 2 beschriebenen Konstruktion der Marke verwendet wurde. So wird die erfasste Signatur S Bit für Bit rekonstruiert.
In anderen Worten beginnt man für jede Koordinate der Detailbilder damit, jedes Bit der Marke zu erfassen, indem man sich auf die obige Tabelle stützt, die den Wert des eingefügten Bits für jede der Regeln der 6a bis 6c anzeigt, in Abhängigkeit von den Abständen zwischen Vektoren.
In einer besonderen Ausführungsform der Erfindung wird die Signatur Ŝ mit 16 Bits anschließend durch die Berechnung des Mittelwerts der 16 Werte der Marke für jede entsprechende Koordinate gemäß der Form der Redundanz rekonstruiert, die im Paragraph 2 definiert ist.
4.5 Erkennung der markierten Signatur im Vergleich mit der Anfangssignatur
Es bleibt noch der Entsprechungsgrad zwischen der Anfangssignatur und der erfassten Signatur zu definieren. Hierzu wird die Korrelationsrechnung zwischen den zwei Signaturen S und Ŝ durch die folgende Operation durchgeführt:
Die beiden Signaturen entsprechen einander, wenn gilt:
cc(S, Ŝ) ≥ T, wobei T die Entscheidungsschwelle für die Entsprechung der Signaturen ist.
Diese Korrelationsrechnung ermöglicht es, den Ähnlichkeitsgrad zwischen der Originalsignatur S und der erfassten Signatur Ŝ zu definieren. In einer besonderen Ausführungsform der Erfindung wird die Schwelle T auf 0,7 festgelegt, so dass man annimmt dass, wenn gilt: cc(S, Ŝ) ≥ 0,7, die erfasste Signatur der Originalsignatur entspricht.
Wie oben angegeben, zeigen die 8a und 8b ein Originalbild und das entsprechende markierte Bild gemäß den Parametern der besonderen Ausführungsform der Erfindung, die oben erläutert wurde.
Die 9a bis 9c stellen in Form von Graphen die Ergebnisse von Robustheitstests der Marke dar, die in das Bild "Haus" der 8a und 8b eingefügt wurde. Die Graphe der 9a bis 9c entsprechen jeweils den Tests der Marke gegenüber den Angriffen der JPEG-Kompression, des Hinzufügens von Rauschen und der Medianfilterung, und stellen den, Mittelwert von 20 Messungen (Verwendung von 20 unterschiedlichen Schlüsseln K) für jeden Angriff dar. Wie man sehen kann, sind die Ergebnisse stabil, und die Robustheit der Technik des Einfügens von Wasserzeichen gemäß der Erfindung gegen diese Angriffe ist sehr gut.
ANHANG 1: VERWEIS AUF DIE WAVELET-THEORIE
1. Einführung
Die Wavelet-Theorie ermöglicht es, eine Funktion (Kurve, Fläche usw.) verschiedenen Auflösungen anzunähern. So ermöglicht es diese Theorie, eine Funktion in Form einer groben Annäherung und einer Reihe von Details zu beschreiben, die es ermöglichen, die Originalfunktion perfekt zu rekonstruieren.
Eine solche Mehrfachauflösungsdarstellung (Mallat S., "A Theory for Multiresolution Signal Decomposition: the Wavelet Representation", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Band 11, Nr. 7, Juli 1989, Seiten 674–693) einer Funktion ermöglicht es also, die in der Funktion enthaltene Information hierarchisch zu interpretieren. Hierzu wird diese Funktion umorganisiert in eine Einheit von Details, die mit verschiedenen Auflösungen auftreten. Ausgehend von einer Folge von steigenden Auflösungen (r_j)_j∊Z werden die Details einer Funktion mit der Auflösung r_j als die Informationsdifferenz zwischen ihrer Annäherung an die Auflösung r_j und ihrer Annäherung an die Auflösung r_j+1 definiert.
2. Schreibweisen
Ehe die Grundlagen der Mehrfachauflösungsanalyse im Einzelnen dargelegt werden, werden in diesem Abschnitt die verwendeten Schreibweisen vorgestellt.

❷ Die Einheiten der ganzen und reellen Zahlen werden mit Z bzw. R bezeichnet.
❷ L²(R) bezeichnet den Vektorraum der messbaren und integrierbaren eindimensionalen Funktionen f(x).
❷ Für f(x) ∊ L²(R) und g(x) ∊ L²(R) wird das Skalarprodukt von f(x) und g(x) definiert durch:
❷ Für f(x) ∊ L²(R) und g(x) ∊ L²(R) wird die Faltung von f(x) und g(x) definiert durch:
❷ L²(R²) bezeichnet den Vektorraum der Funktionen f(x, y) von zwei messbaren und integrierbaren Variablen.
❷ Für f(x, y) ∊ L²(R²) und g(x, y) ∊ L²(R²) wird das Skalarprodukt von f(x, y) und g(x, y) definiert durch:

3. Eigenschaften der Mehrfachauflösungsanalyse
In diesem Abschnitt werden intuitiv die gewünschten Eigenschaften des Operators vorgestellt, die die Mehrfachauflösungsanalyse einer Funktion erlauben. Diese Eigenschaften stammen aus den Arbeiten von Mallat S. in "A Theory for Multiresolution Signal Decomposition the Wavelet Representation", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Band 11, Nr. 7, Juli 1989, Seiten 674–693. A_2j sei der Operator, der eine Funktion f(x) ∊ L²(R) der Auflösung 2^j (j ≥ 0) annähert (d.h. f(x) wird durch 2^j Tastproben definiert).
Die erwarteten Eigenschaften von A_2j sind die folgenden:

1. A_2j ist ein linearer Operator. Wenn A_2jf(x) die Annäherung von f(x) an die Auflösung 2^j darstellt, darf A_2jf(x) nicht verändert werden, wenn man ihn erneut der Auflösung 2^j annähert. Dieses Prinzip wird durch A_2joA₂j = A₂j ausgedrückt und zeigt, dass der Operator A₂j ein Projektionsoperator in einen Vektorraum V_2j ⊂ L²(R) ist. Dieser Vektorraum kann als die Gesamtheit aller möglichen Annäherungen an die Auflösung 2^j der Funktionen von L²(R) interpretiert werden.
2. Unter allen möglichen Annäherungen von f(x) an die Auflösung 2^j ist A_2jf(x) f(x) am ähnlichsten. Der Operator A₂j ist also eine orthogonale Projektion auf V_2j.
3. Die Annäherung einer Funktion an die Auflösung 2^j+1 enthält alle notwendigen Informationen, um die gleiche Funktion mit der niedrigeren Auflösung 2^j zu berechnen. Dieser Kausalitätseigenschaft führt zur folgenden Beziehung:
4. Die Annäherungsoperation ist für alle Auflösungen gleich. Die Räume der angenäherten Funktionen können voneinander durch eine Skalenveränderung abgeleitet werden, die der Auflösungsdifferenz entspricht:
5. Wenn man eine Annäherung von f(x) an die Auflösung 2^j berechnet, geht ein Teil der in f(x) enthaltenen Information verloren. Wenn die Auflösung zu Unendlich tendiert, muss jedoch die angenäherte Funktion zur Originalfunktion f(x) konvergieren. In gleicher Weise, wenn die Auflösung zu Null tendiert, enthält die angenäherte Funktion weniger Information und muss zu Null konvergieren.

Jeder Vektorraum (V_2j)_j∊Z, der die Gesamtheit dieser Eigenschaften erfüllt, wird Mehrfachauflösungs-Annäherung von L²(R) genannt.
4. Mehrfachauflösungsanalyse einer eindimensionalen Funktion
4.1 Suche einer Basis von V_2j
Wie oben angegeben, ist der Annäherungsoperator A_2j eine orthogonale Projektion auf den Vektorraum V_2j. Um diesen Operator digital zu kennzeichnen, muss eine orthonormale Basis von V_2j gefunden werden.
Da V_2j ein Vektorraum ist, der die Annäherungen von Funktionen von L²(R) an die Auflösung 2^j enthält, kann jede Funktion f(x) ∊ V_2j als ein Vektor mit 2^j Komponenten angesehen werden. Es müssen also 2^j Basisfunktionen gefunden werden.
Eines der Haupttheoreme der Wavelet-Theorie sieht vor, dass es eine einzige Funktion Φ(x) ∊ L²(R) gibt, die Skalenfunktion genannt wird, ausgehend von der man 2^j Basisfunktionen Φji (x) von V₂ durch Dilatation und Translation von Φ(x) definieren kann: Φji (x) = Φ(2j x – i), i = 0, ..., 2j – 1.
Die Annäherung einer Funktion f(x) ∊ L²(R) an die Auflösung 2^j läuft also darauf hinaus, f(x) orthogonal auf die 2^j Basisfunktionen Φji (x) zu projizieren. Diese Operation besteht darin, das Skalarprodukt von f(x) mit jeder der 2^j Basisfunktionen Φji (x) zu berechnen:
Man kann beweisen, dass A₂jf(x) auf die Faltung von f(x) mit dem Tiefpassfilter Φ(x) reduziert werden kann, die im Punkt k ermittelt wird:
Da Φ(x) ein Tiefpassfilter ist, kann A_2jf als eine Tiefpassfilterung gefolgt von einer gleichförmigen Unterabtastung interpretiert werden.
4.2 Konstruktion der Mehrfachauflösungsanalyse
In der Praxis sind die anzunähernden Funktionen f (Signal, Bild, usw.) diskret. Angenommen, die Originalfunktion f(x) wird über n = 2^k(k ∊ Z) Tastproben definiert. Die maximale Auflösung von f(x) ist dann n.
A_nf sei die diskrete Annäherung von f(x) an die Auflösung n. Die Kausalitätseigenschaft (siehe den obigen § 3) gibt vor, dass man A_2jf ausgehend von A_nf für alle j < k berechnen kann.
Durch Berechnung der Projektion der 2^j Basisfunktionen Φji (x) von V_2j auf V_2j + 1 kann man nämlich beweisen, dass A_2jf erhalten werden kann, indem A₂j + 1f mit dem Tiefpassfilter gefaltet wird, das der Skalenfunktion entspricht, und das Ergebnis mit einem Faktor 2 unterabtastet:
mit h(n) = (Φ(2u), Φ(u – n), ∀n ∊ Z.
4.3 Die Detailfunktion
Wie in der Eigenschaft (5) des Paragraphen 3 erwähnt, erzeugt die Operation, die darin besteht, eine Funktion f(x) an eine Auflösung 2^j ausgehend von einer Annäherung an die Auflösung 2^j+1 anzunähern, einen Informationsverlust. Dieser Informationsverlust ist in einer Funktion enthalten, die Detailfunktion mit der Auflösung 2^j genannt wird und mit D_2jf bezeichnet ist. Es ist anzumerken, dass die Kenntnis von D_2jf und A_2jf es ermöglicht, die angenäherte Funktion A_2j+1f perfekt zu rekonstruieren.
Die Detailfunktion mit der Auflösung 2^j wird erhalten, indem die Originalfunktion f(x) orthogonal auf das orthogonale Komplement von V_2j in V_2j+1 projiziert wird. W₂j sei dieser Vektorraum.
Um diese Projektion digital zu berechnen, muss man eine orthonormale Basis von W_2j finden, d.h. 2^j Basisfunktionen. Ein weiteres wichtiges Theorem der Wavelet-Theorie sieht vor, dass es ausgehend von einer Skalenfunktion Φ(x) möglich ist, 2^j Basisfunktionen von W_2j zu definieren. Diese Basisfunktionen Ψji (x) werden durch Dilatation und Translation einer Funktion Ψ(x) erhalten, die Waveletfunktion genannt wird: Ψij (x) = Ψ(2jx – i), i = 0, ..., 2j – 1.
In gleicher Weise wie für die Konstruktion der Annäherung A_2jf kann man beweisen, dass D_2jf durch eine Faltung der Originalfunktion f(x) mit dem Hochpassfilter Ψ(x), gefolgt von einer Unterabtastung eines Faktors 2^j erhalten werden kann:
4.4 Erweiterung auf die Mehrfachauflösungsanalyse von zweidimensionalen Funktionen
In diesem Abschnitt wird gezeigt, wie die Mehrfachauflösungsanalyse durch Wavelets auf die Funktionen von L²(R²) wie die Bilder erweitert wird.
Hierzu werden die gleichen Theoreme wie oben verwendet. Wenn man den Vektorraum der Annäherungen von L²(R²) an die Auflösung 2^j mit V₂j bezeichnet, kann man beweisen, dass man eine orthonormale Basis von V_2j finden kann, indem man eine Skalenfunktion Φ(x, y) ∊ L²(R²) dilatiert und translatiert: Φji (x, y) = Φ(2jx – i, 2jy – j), (i, j) ∈ Z2.
Im besonderen Fall der trennbaren Annäherungen von L²(R²) hat man Φ(x, y) = Φ(x) Φ(y), wobei Φ(x) eine Skalenfunktion von L²(R) ist. In diesem Fall wird die Mehrfachauflösungsanalyse einer Funktion von L²(R²) durchgeführt, indem jede der Dimensionen x und y sequentiell und trennbar verarbeitet wird.
Wie im eindimensionalen Fall wird die Detailfunktion mit der Auflösung 2^j durch eine orthogonale Projektion von f(x, y) auf das Komplement von V_2j in V_2j+1 mit der Bezeichnung W_2j erhalten. Im zweidimensionalen Fall kann man beweisen, dass, wenn man die der Skalenfunktion Φ(x) zugeordnete Waveletfunktion mit Ψ(x) bezeichnet, die durch: Ψ1(x, y) = Φ(x)Ψ(y) Ψ2(x, y) = Ψ(x)Φ(y) Ψ3(x, y) = Ψ(x)Ψ(y)definierten drei Funktionen Waveletfunktionen von L²(R²) sind. Durch Dilatieren und Translatieren dieser drei Waveletfunktionen erhält man eine orthonormale Basis von W_2j: Ψ1j (x, y) = ΦΨ(2jx – k, 2jy – l) Ψ2(x, y) = ΨΦ(2jx – k, 2jy – l) Ψ3(x, y) = ΨΨ(2jx – k, 2jy – l).
Die Projektion von f(x, y) auf drei Funktionen der Basis von W₂j ergibt drei Detailfunktionen:

Claims

Verfahren zum Einfügen eines Wasserzeichens in ein Farbbild (10), welches drei Komponenten (A, B, C) aufweist, dadurch gekennzeichnet, dass es einen Schritt zum Einfügen eines Wasserzeichens (W) an mindestens einem Punkt (50) des Bildes umfasst, nach einer Einfügungsregel, welche jeweils für jede der besagten Komponenten die relative Position von drei dem mindestens einen Punkt zugeordneten Komponentenvektoren (V →_A, V →_B, V →_C) berücksichtigt.
Verfahren zum Einfügen eines Wasserzeichens nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass für jeden der betroffenen Punkte zwei Vektoren als Referenzvektoren (51, 52; 71, 72) und ein zu markierender Vektor (53; 73) zum Tragen der erwähnten Wasserzeichen gewählt werden.
Verfahren zum Einfügen eines Wasserzeichens nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass der zu markierende Vektor (53; 73) der Mittelvektor ist, der sich zwischen den Referenzvektoren (51, 52; 71, 72) befindet.
Verfahren zum Einfügen eines Wasserzeichens nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass der Abstand zwischen den drei erwähnten Vektoren paarweise berechnet wird, wobei die Referenzvektoren diejenigen sind, die den größten Abstand untereinander aufweisen.
Verfahren zum Einfügen eines Wasserzeichens nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass eine Grenze (P_M) zwischen den Referenzvektoren festgelegt wird, welche zwei Bereiche definiert, die jeweils den binären Werten „0" und „1" zugeordnet sind.
Verfahren zum Einfügen eines Wasserzeichens nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass die erwähnte Grenze (P_M) durch die Halbierende zwischen den Referenzvektoren (71, 72) definiert wird.
Verfahren zum Einfügen eines Wasserzeichens nach einem der Ansprüche 5 oder 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Markierung des zu markierenden Vektors eine eventuelle Verschiebung dieses zu markierenden Vektors in eine der erwähnten Bereiche umfasst, abhängig von dem anzuwendenden binären Markierungswert.
Verfahren zum Einfügen eines Wasserzeichens nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Verschiebung eine variable Amplitude aufweist, die eine Funktion einer Markierungskraft (F_M) ist, welche in Abhängigkeit von mindestens einer örtlichen Eigenschaft des Bildes gewählt wird.
Verfahren zum Einfügen eines Wasserzeichens nach einem der Ansprüche 5 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Markierung des zu markierenden Vektors eine mögliche Verschiebung des zu markierenden Vektors zu dem einen oder anderen der erwähnten Referenzvektoren umfasst, abhängig von dem anzuwendenden binären Markierungswert.
Verfahren zum Einfügen eines Wasserzeichens nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass es ebenfalls einen Transformationsschritt einer jeden Komponente des Bildes in Wavelets umfasst und dass die erwähnten drei Komponentenvektoren für jeden Punkt von mindestens einer Zerlegungsebene der erwähnten Transformation in Wavelets jeweils für jede der Komponenten bestimmt werden.
Verfahren zum Einfügen eines Wasserzeichens nach einem der Ansprüche 1 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass mindestens zwei Markierungsregeln eines Vektors vorgesehen werden.
Verfahren zum Einfügen eines Wasserzeichens nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass als Markierungsregel für ein gegebenes Bild diejenige gewählt wird, welche die Gefahr von Konflikten bei der Erfassung der erwähnten Markierung einschränkt.
Verfahren zum Einfügen eines Wasserzeichens nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass eine der erwähnten Regeln in Abhängigkeit der vielen im erwähnten Bild, für jede der besagten Komponenten vorhandenen Referenzvektoren gewählt wird.
Verfahren zum Einfügen eines Wasserzeichens nach einem der Ansprüche 6 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass die Markierung zumindest beim nicht Vorhandensein von Konflikten nach der folgenden Gleichung berechnet wird: V →M,W(x, y) = V →R(x, y) – (1 – FM)(V →R(x, y) – V →M(x, y))wobei V →_M(x, y) der zu markierende Vektor, V →_R(x, y) eines der erwähnten Referenzvektoren, F_M die Markierungskraft und V →_M,W(x, y) der markierte Vektor ist.
Verfahren zum Einfügen eines Wasserzeichens nach einem der Ansprüche 11 oder 14, dadurch gekennzeichnet, dass im Konfliktfall, die Markierung nach der folgenden Gleichung berechnet wird: V →M,W(x, y) = V →R(x, y) – beta·(1 – FM)(V →R(x, y) – V →M(x, y)),wobei beta < 1 ist.
Verfahren zum Einfügen eines Wasserzeichens nach einem der Ansprüche 10 bis 15, dadurch gekennzeichnet, dass es nach dem Schritt zum Zuordnen eines Wasserzeichens einen Transformationsschritt in umgekehrte Wavelets umfasst, der ein markiertes Bild liefert.
Verfahren zum Einfügen eines Wasserzeichens nach einem der Ansprüche 1 bis 15, dadurch gekennzeichnet, dass die erwähnte Marke eine redundant geschriebene pseudo-zufällige binäre Signatur (40) ist.
Verfahren zum Einfügen eines Wasserzeichens nach einem der Ansprüche 1 bis 17, dadurch gekennzeichnet, dass die erwähnten Komponenten der Folgendes umfassenden Gruppe angehören: – die RGB-Komponenten, – die YUV-Komponenten, – die CMY-Komponenten.
Vorrichtung zum Einfügen eines Wasserzeichens in ein Farbbild, das drei Komponenten aufweist, dadurch gekennzeichnet, dass es über Mittel zum Einfügen eines Wasserzeichens an mindestens einem Punkt des Bildes verfügt, nach einer Einfügungsregel, welche die relative Position von drei dem mindestens einen Punkt zugeordneten Komponentenvektoren jeweils für jede der Komponenten berücksichtigt.
EDV-Programm, welches Programmcode-Anweisungen zum Einführen eines Wasserzeichens in ein drei Komponenten aufweisendes Farbbild enthält, die auf einem in einem Rechner einsetzbaren Datenträger gespeichert sind, dadurch gekennzeichnet, dass das Programm für einen Rechner lesbare Programmierungsmittel aufweist, um einen Schritt zum Einfügen eines Wasserzeichens an mindestens einem Punkt des Bildes auszuführen, nach einer Einfügungsregel, welche jeweils für jede der besagten Komponenten die relative Position von drei dem mindestens einen Punkt zugeordneten Komponentenvektoren berücksichtigt.
Farbbild, das mindestens drei Komponenten sowie ein Wasserzeichen aufweist, das durch Einfügen einer Wasserzeichenmarkierung an mindestens einem Punkt des Bildes erhalten wird, nach einer Einfügungsregel, welche jeweils für jede der besagten Komponenten die relative Position von drei dem mindestens einen Punkt zugeordneten Komponentenvektoren berücksichtigt.
Verfahren zum Erfassen eines Wasserzeichens eines damit markierten Bildes, ausgeführt nach dem Verfahren eines der Ansprüche 1 bis 18, dadurch gekennzeichnet, dass es einen Schritt zum Wiedergewinnen eines Wasserzeichens (W) an mindestens einem Punkt (50) des Bildes umfasst, nach einer Wiedergewinnungsregel, welche jeweils für jede der besagten Komponenten die relative Position von drei dem mindestens einen Punkt zugeordneten Komponentenvektoren berücksichtigt.
Verfahren zum Erfassen eines Wasserzeichens nach Anspruch 22, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt zum Wiedergewinnen einen Unterschritt zur paarweisen Berechnung der Abstände zwischen den drei Vektoren umfasst und dass die zwei Vektoren, die den größten Abstand untereinander aufweisen, Referenzvektoren (51, 52; 71, 72) sind, während es sich beim dritten, das Wasserzeichen tragenden Vektor, um den markierten Vektor (53; 73) handelt.
Verfahren zum Erfassen eines Wasserzeichens nach Anspruch 23, dadurch gekennzeichnet, dass, wenn eine Grenze (P_M) zwischen den Referenzvektoren zwei Bereiche definiert, die den binären Werten „0" bzw. „1" zugeordnet sind, der Schritt zum Wiedergewinnen ebenfalls einen Unterschritt zum Kennzeichnen des Bereiches, in dem sich der markierte Vektor befindet, und einen Zuordnungsschritt eines entsprechenden Binärwertes umfasst.
Verfahren zum Erfassen eines Wasserzeichens nach einem der Ansprüche 22 bis 24, dadurch gekennzeichnet, dass die Marke mindestens zweimal wieder gewonnen wird und, dass eine Korrelationsrechnung im Verhältnis zu einer Referenzsignatur (S) eingesetzt wird, um zu entscheiden, ob das Wasserzeichen korrekt erfasst wurde oder nicht.
Vorrichtung zum Erfassen eines Wasserzeichens in einem damit markierten Bild, ausgeführt nach dem Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 18, dadurch gekennzeichnet, dass sie über Mittel zum Wiedergewinnen eines Wasserzeichens an mindestens einem Punkt des Bildes verfügt, nach einer Wiedergewinnungsregel, welche jeweils für jede der besagten Komponenten die relative Position von drei dem mindestens einen Punkt zugeordneten Komponentenvektoren berücksichtigt.
EDV-Programm, welches auf einem in einem Rechner nutzbaren Datenträger gespeicherte Programmcode-Anweisungen zum Erfassen eines Wasserzeichens in einem damit markierten Bild umfasst, wobei das Programm nach dem Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 18 verwirklicht wird, dadurch gekennzeichnet, dass das Programm für einen Rechner lesbare Programmierungsmittel aufweist, um einen Schritt zum Wiedergewinnen einer Wasserzeichenmarkierung an mindestens einem Punkt des Bildes auszuführen, nach einer Wiedergewinnungsregel, welche jeweils für jede der besagten Komponenten die relative Position von drei dem mindestens einen Punkt zugeordneten Komponentenvektoren berücksichtigt.