ES2271835T3 - Incrustacion y deteccion de marcas de agua de una señal de imagen en movimiento. - Google Patents
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Abstract
Método de incrustación de una marca de agua en una señal de imagen en movimiento, comprendiendo el método las etapas de: - representar dicha marca de agua mediante una secuencia de muestras de marcas de agua que tienen cada una un primer o un segundo valor; - dividir una imagen de dicha señal de imagen en movimiento en al menos una primera y una segunda área de imagen; - determinar una propiedad global de la primera y la segunda área de imagen; - modificar dicha imagen para aumentar la propiedad global de su primera área y disminuir la propiedad global de su segunda área para incrustar el primer valor de una muestra de marca de agua en dicha imagen, o para disminuir la propiedad global de su primera área y aumentar la propiedad global de su segunda área para incrustar el segundo valor de dicha muestra de marca de agua en dicha imagen.
Description
Incrustación y detección de marcas de agua de
una señal de imagen en movimiento.
La invención se refiere a un método y
disposición para incrustar una marca de agua en señales de imagen en
movimiento tales como películas proyectadas en salas de cine. La
invención también se refiere a un método y disposición para detectar
una marca de agua incrustada en tales señales de imagen en
movimiento.
La incrustación de marcas de agua es un aspecto
importante de las estrategias de protección frente al copiado.
Aunque la mayoría de esquemas de protección frente al copiado tratan
la protección de contenidos distribuidos electrónicamente
(emisiones, medios de almacenamiento), la protección frente al
copiado también se desea para películas exhibidas en salas de cine.
Actualmente, el copiado ilegal de material cinematográfico mediante
una cámara de vídeo portátil es ya una práctica común. Aunque la
calidad es normalmente baja, el impacto económico de cintas de VHS,
vídeos en CD y DVD ilegales puede ser enorme. Por este motivo, los
propietarios de salas de cine están obligados a impedir la
presencia de cámaras de vídeo en sus instalaciones. De no seguir
esta norma pueden ser sancionados con una prohibición en la futura
disponibilidad del contenido. En vistas a esto, se concibe prever
que se añada una marca de agua durante el tiempo de visionado. La
marca de agua sirve para identificar la sala de cine, la fecha de
presentación, el operador, etc.
La robustez frente a distorsiones geométricas es
un requisito clave para tales esquemas de incrustación de marcas de
agua. Una cámara portátil no sólo deteriorará gravemente el vídeo
por el filtrado (el trayecto óptico desde la pantalla hasta la
cámara, la transferencia a una cinta, etc.) sino que también
distorsionará gravemente desde el punto de vista geométrico el vídeo
(desplazamiento, escalado, rotación, cortado, cambios de
perspectiva, etc.). Además, estas distorsiones geométricas pueden
cambiar de fotograma a fotograma.
Un método de la técnica anterior de incrustación
de una marca de agua en películas de cine, que cumple los requisitos
de robustez, se da a conocer en Jaap Haitsma y Ton Kalker: A
Watermarking Scheme for Digital Camera; Proceedings ICIP, volumen 2,
2001, págs. 487-489. La robustez frente a
distorsiones geométricas se consigue explotando sólo el eje temporal
para incrustar la marca de agua. La marca de agua es una secuencia
periódica pseudo-aleatoria de muestras de marcas de
agua que tienen dos valores distintos, por ejemplo "1" y
"-1". Se incrusta una muestra de marca de agua en cada imagen.
El valor "1" se incrusta en una imagen aumentando una propiedad
global (por ejemplo, la luminancia media) de la imagen, el valor
"-1" se incrusta disminuyendo dicha propiedad global.
El método de incrustación de marcas de agua de
la técnica anterior incrusta actualmente centelleo. Al incrustar la
misma muestra de marca de agua en un número de imágenes
consecutivas, el centelleo se hace imperceptible (el ojo humano es
menos sensible al centelleo de baja frecuencia).
El centelleo de la película grabada también se
provoca mediante a) el desajuste típico entre la tasa de fotogramas
(24 fotogramas por segundo) del proyector de la sala de cine y la
tasa de fotogramas (25 fps para PAL, 29,97 fps para NTSC) de la
cámara de vídeo portátil, y b) la diferencia entre los dos formatos
de exploración de visualización (progresivo vs. entrelazado). Esta
clase de centelleo es tan molesta que se han puesto ampliamente a
disposición del público herramientas de eliminación del centelleo.
Por ejemplo, se ha encontrado en Internet una aplicación auxiliar
(plug-in) de eliminación del centello para la
aplicación "Virtualdub" de captura y procesamiento de
vídeo.
Un problema del esquema de incrustación de
marcas de agua de la técnica anterior es que las herramientas de
eliminación del centelleo también eliminan la marca de agua
incrustada.
Un objeto de la invención es mejorar
adicionalmente el método de incrustación y detección de marcas de
agua de la técnica anterior. Un objeto particular de la invención es
proporcionar un esquema de incrustación y detección de marcas de
agua que sea robusto frente a operaciones de eliminación del
centelleo.
Con este fin, el método de incrustación de una
marca de agua en una señal de imagen en movimiento según la
invención incluye la división de cada imagen en al menos una primera
y una segunda área de imagen. Un valor de una muestra de marca de
agua se incrusta en una imagen aumentando la propiedad global (por
ejemplo, la luminancia media) de su primera área y disminuyendo la
propiedad global de su segunda área. El otro valor de la muestra de
marca de agua se incrusta de forma opuesta, es decir disminuyendo la
propiedad global de la primera área de imagen y aumentando la
propiedad global de la segunda área de imagen.
La invención explota la idea de que las
herramientas de eliminación del centelleo eliminan el centello
ajustando la luminancia media de imágenes sucesivas para exhibir un
carácter de paso bajo. La luminancia media se ajusta en la práctica
multiplicando todos los píxeles de una imagen por el mismo factor.
Dado que esta operación no afecta a (el signo de) las modificaciones
aplicadas a las distintas áreas de imagen, se mantendrá la
información de la marca de agua. En vista de ello, la propiedad
global de un área de imagen que está modificándose para incrustar la
marca de agua es la luminancia media de dicha área de imagen.
En una realización preferida del método, las
primera y segunda áreas de imagen son la mitad superior e inferior
de una imagen. En general, hay más movimientos horizontales que
verticales en una película. Los movimientos horizontales influyen en
los valores de luminancia media en menor medida.
La figura 1 es un diagrama esquemático de un
dispositivo de incrustación de marcas de agua según la
invención.
La figura 2 es un diagrama esquemático de un
detector de marcas de agua según la invención.
La figura 3 es un diagrama esquemático de una
etapa de correlación que es un elemento del detector de marcas de
agua mostrado en la figura 2.
La figura 4 muestra gráficas de los valores de
luminancia media de una secuencia de imágenes original y una
secuencia de imágenes con marcas de agua.
La figura 1 es un diagrama esquemático de un
dispositivo de incrustación de marcas de agua según la invención. El
dispositivo de incrustación recibe una secuencia de imágenes o
fotogramas que tiene una luminancia F(n,k) en la posición
espacial n del fotograma k. El dispositivo de incrustación
recibe además una marca de agua en forma de una secuencia
w(n) pseudo-aleatoria de longitud N, en la
que w(n)\in[-1,1]. Un valor apropiado de N para esta
aplicación es N=1024. La disposición comprende una etapa 10 de
división que divide cada imagen en una primera (por ejemplo, la
mitad superior) área y una segunda (por ejemplo, la mitad inferior)
área. La luminancia de dichas áreas de imagen se designa por
F_{1}(n,k) y F_{2}(n,k), respectivamente.
En la realización más sencilla del dispositivo
de incrustación de marcas de agua, la secuencia w(n) se
aplica directamente a las etapas 11 y 12 de incrustación. En una
realización de este tipo, la etapa 11 de incrustación suma una
muestra w(n) de marca de agua aplicada a cada píxel de la
primera área de imagen, mientras que la etapa 12 de incrustación
resta la misma muestra de marca de agua a cada píxel de la segunda
área de imagen. Se realiza un recorte donde sea necesario. Las
luminancias medias de las áreas de imagen primera y segunda se
modulan por tanto de forma opuesta por la marca de agua.
Otros ejemplos de propiedades globales de imagen
que pueden modularse por la marca de agua son los histogramas de
imágenes (una lista de frecuencias relativas de valores de
luminancia en la imagen), o características derivadas de los mismos
tales como momentos de orden superior (promedio de los valores de
luminancia a una potencia k). La luminancia media es un ejemplo
específico de este último (k=1).
Puesto que el sistema visual humano (SVH) es
sensible al centelleo a frecuencias espaciales bajas, esta sencilla
realización puede sufrir artefactos en áreas planas especialmente
sin movimiento. Estos artefactos se reducen de manera significativa
bajando la frecuencia de centelleo de la marca de agua. Esto se
realiza mediante una etapa 13 de repetición, que repite cada muestra
de marca de agua durante un número K predeterminado de imágenes
consecutivas. La misma muestra de marca de agua se incrusta por
tanto en K fotogramas consecutivos. La marca de agua se repite cada
N=1024 fotogramas. La muestra w(n) de marca de agua que se
incrusta en el fotograma k puede designarse matemáticamente por
w([k/K]modN). Para mayor simplicidad, esta expresión se
abreviará en lo sucesivo con w(k).
La realización preferida del dispositivo de
incrustación que se muestra en la figura 1 adapta además la
profundidad de incrustación en función de los contenidos de la
imagen. Para ello, el dispositivo de incrustación comprende
multiplicadores 14 y 15 que multiplican la muestra w(k) de
marca de agua por un factor de escalado local C_{F,1}(n,k)
y C_{F,2}(n,k), respectivamente. Los factores de escalado
local se derivan de los contenidos de la imagen mediante
analizadores 16 y 17 de imagen, respectivamente. Por ejemplo, son
grandes en partes de textura con movimiento de un área y pequeños en
partes planas sin movimiento. Los resultados de las etapas 11 y 12
de incrustación pueden formularse como:
F_{w,1}(n,k)=
F_{1}(n,k) +
C_{F,1}(n,k)w(k)
F_{w,2}(n,k)=
F_{2}(n,k) -
C_{F,2}(n,k)w(k)
Se apreciará que ambas operaciones de
incrustación pueden llevarse a cabo de una manera secuencial en el
tiempo mediante un único circuito de procesamiento bajo un control
de software apropiado.
Las dos áreas de imagen se combinan
posteriormente mediante una etapa 18 de combinación en una única
imagen F_{w}(n,k) con marca de agua.
La figura 2 es un diagrama esquemático de un
detector de marcas de agua según la invención. Aunque la señal
original esté disponible durante la detección, el detector no
utiliza ningún conocimiento sobre el original. La disposición recibe
una secuencia de imágenes o fotogramas con marca de agua que tiene
una luminancia F_{w}(n,k) en la posición espacial n del
fotograma k. El detector comprende una etapa 20 de división, que
divide cada imagen en una primera (por ejemplo, mitad superior) área
y una segunda (por ejemplo, mitad inferior) área de una manera
similar a la etapa 10 de división (figura 1) del dispositivo de
incrustación. La luminancia de cada área de imagen se designa por
F_{w,1}(n,k) y F_{w,2}(n,k), respectivamente. Para
cada área de imagen, el detector incluye además un circuito 21, 22
de cálculo de la luminancia media que calcula los valores
f_{w,1}(k) y f_{w,2}(k) de luminancia media (u
otra propiedad gomal, si es aplicable) de las áreas de imagen
respectivas según:
f_{w,i}(k) =
\frac{1}{N}\sum\limits_{\underline{n}}F_{w,i}(\underline{n},k)
En la práctica, los valores de luminancia media
de una película muestran una naturaleza de paso bajo como una
función del número k de fotograma (es decir, como una función de
tiempo). El detector calcula los valores de luminancia media de la
película original (sin marca de agua) mediante el filtrado (25, 27)
de paso bajo de los valores f_{w,1}(k) y
f_{w,2}(k) de luminancia media respectivos. Las
estimaciones de las modificaciones de luminancia media introducidas
por el dispositivo de incrustación se obtienen posteriormente
restando (26, 27) los valores medios filtrados en paso bajo de los
valores de luminancia media sin filtrar. El detector estima la
muestra de marca de agua incrustada restando (23) ambas
estimaciones, seguido de una operación (29) de signo. La muestra de
marca de agua que se estima que se ha incrustado en el fotograma k
se designa por v(k).
La disposición genera así una secuencia de
muestras de marca de agua estimadas. En una etapa 3 de correlación,
la secuencia de muestras de marcas de agua estimadas se correlaciona
con la marca de agua que se está buscando. El detector recibe esta
marca de agua que se está buscando en forma de una secuencia
w(n) pseudo-aleatoria de longitud N, en la
que w(n)\in[-1,1]. El detector comprende una etapa
24 de repetición que es idéntica a la misma etapa 13 de repetición
del dispositivo de incrustación. La etapa de repetición repite cada
muestra de marca de agua durante K imágenes consecutivas. La marca
de agua se repite cada N=1024 fotogramas. Las muestras de marcas de
agua aplicadas en la etapa 3 de correlación por fotograma se
designan w(k). Nuevamente, w(k) es una abreviatura de
la expresión matemática más correcta
Debería observarse que las combinaciones 25, 26
y 27, 28 de filtro de paso bajo / sustractor, así como la operación
29 de signo son opcionales.
La figura 3 es un diagrama esquemático de la
etapa 3 de correlación. Las muestras de marcas de agua estimadas de
imágenes sucesivas se distribuyen a K memorias 31, 32,...
intermedias, en las que, tal como se ha descrito anteriormente, K es
el número de imágenes consecutivas en las que se incrusta la misma
muestra de marca de agua. Cada memoria intermedia almacena N
muestras de marcas de agua estimadas (o N valores de luminancia
media calculados, o N valores de modificación de luminancia media
estimados). Los valores típicos de la longitud N de la marca de agua
y los fotogramas por muestra K de marcas de agua son 1024 y 5,
respectivamente. En consecuencia, la primera memoria 31 intermedia
contiene v(1), v(6), v(11),... muestras de
marcas de agua estimadas, la segunda memoria 32 intermedia contiene
v(2), v(7), v(12),..., etc. Esto implica que la
granularidad de la detección de marcas de agua es aproximadamente 3
minutos y 25 segundos para vídeo PAL.
La marca de agua se detecta determinando la
similitud de los contenidos de cada memoria intermedia con la marca
w(n) de agua de referencia que se está buscando. Cada marca
de agua puede identificar, por ejemplo, una sala de cine. Un ejemplo
bien conocido de similitud es la correlación cruzada, aunque son
posibles otras medidas. Los contenidos de cada memoria intermedia se
someten a correlación cruzada con la marca de agua de referencia en
correladores 33, 34,... respectivos. La correlación se realiza
preferiblemente usando "Symmetrical Phase Only Matched
Filtering" (SPOMF). Para una descripción de SPOMF, se hace
referencia a la solicitud de patente internacional WO 99/45706. En
dicho documento, la correlación se realiza en el dominio espacial
bidimensional. Se correlacionan bloques de NxN píxeles de imagen con
una marca de agua de referencia NxN. El resultado de la operación
SPOMF es un patrón NxN de valores de correlación que muestran uno o
más picos si se ha incrustado una marca de
agua.
agua.
Los K correladores 33, 34,... funcionan en un
dominio temporal unidimensional. La salida de cada correlador es una
serie de N valores de correlación que se almacenan en una memoria
intermedia correspondiente de las K memorias 35, 36,... intermedias.
Un detector 37 de picos busca el valor de correlación más alto en
las K memorias intermedias, y aplica dicho valor de pico a un
circuito 38 umbral. Si el valor de pico de al menos una de las
memorias intermedias es superior a un valor umbral dado, se decide
que la marca de agua está presente. De lo contrario, el contenido se
clasificará como sin marca de agua.
Puede codificarse una carga útil en la señal
incrustando versiones desplazadas de la marca w(n) de agua de
una manera similar a la dada a conocer en la solicitud de patente
internacional WO-A-99/45705. Además
debe observarse que, aunque se muestran correladores paralelos en la
figura 3, puede ser ventajoso llevar a cabo las respectivas
operaciones de una manera secuencial en el tiempo.
Para describir la invención de forma incluso más
detallada, se dará ahora un análisis matemático del esquema de
marcado de agua de la técnica anterior, un análisis de la
herramienta de eliminación de centelleo públicamente disponible, y
el funcionamiento del esquema de marcado de agua según la
invención.
La marca w de agua es una secuencia periódica
pseudo-aleatoria que contiene valores de muestra de
sólo "1" y "-1" con periodo M. Una muestra w(n) de
marca de agua se incrusta en K fotogramas consecutivos k, k+1,...,
k+K-1. Mediante la incrustación de una muestra de
marca de agua en K fotogramas consecutivos, disminuye la frecuencia
del centelleo debida a la incrustación. Un "1" se incrusta en
una imagen aumentando el valor de luminancia de cada píxel con un
valor C_{F}(n,k). Un "-1" se incrusta disminuyendo el
valor de luminancia de cada píxel con C_{F}(n,k). En este
caso, n es la coordenada espacial de un píxel dentro de un fotograma
k. Desde un punto de vista más matemático, tenemos:
en la que F es el fotograma que
debe incrustarse y F_{w} es el fotograma incrustado. El cambio
C_{F} se escoge de tal forma que la marca de agua no sea visible,
y por tanto depende de F. En [2], se usan un detector de textura y
un detector del movimiento para determinar C_{F}. Como resultado,
los valores de luminancia media del vídeo f_{w} con marca de
agua
f_{w}(k) =
\frac{1}{N}\sum\limits_{\underline{n}}F_{w}(\underline{n},k),
siendo N el número de píxeles por
fotograma, mostrará un cambio con respecto a los valores de
luminancia media
originales
(1)f_{w}(k) =
f(k) + c_{F}(k)w(\lfloor
k/T\rfloor)
En este caso, C_{F} es la profundidad local de
la marca w de agua, que está directamente relacionada con
C_{F}:
c_{F}(k) =
\frac{1}{N}
\sum\limits_{\underline{n}}C_{F}(\underline{n},k)
La figura 4 muestra, en (a), un gráfico de los
valores de luminancia media de una secuencia original y, en (b), un
gráfico de los valores de luminancia media de una secuencia
incrustada para visualizar el concepto de incrustación de marcas de
agua.
Debido a la incrustación de marcas de agua, los
valores de luminancia media disminuirán o aumentarán con respecto a
los valores de luminancia media originales en el tiempo. Véase la
ecuación (1). En la práctica, los valores de luminancia media de una
película muestran una naturaleza de paso bajo. Por lo tanto, el
detector estima estos valores de luminancia de la película sin
marcas de agua original filtrando en paso bajo los valores de
luminancia media de la película f_{w} con marcas de agua. El
detector estima la marca v de agua restando estas medias filtradas
en paso bajo de los valores de luminancia media de la película
f_{w} con marcas de agua, seguido de una operación de signo. Desde
un punto de vista más matemático,
(2)v(k)
= sign\{f_{w}(k) - (f_{w} \varotimes
g)(k)\}
en la que \varotimes designa una
convolución (unidimensional), y g es un filtro de paso bajo. Puesto
que una muestra de marca de agua se incrusta en K fotogramas
consecutivos, esta operación da K estimaciones \tilde{w}_{1} de la
marca w de
agua:
(3)\tilde{w}_{1}(k) = v(1
+ kK), \hskip0.5cm 0 \leq 1 <
K
Cada una de estas K marcas \tilde{w}_{1} de
agua estimadas se correlaciona con la marca w de agua original. Si
el valor de correlación absoluto d_{1} = |(w,
\tilde{w}_{1})| es mayor que un valor umbral, se decide
que la secuencia de vídeo tiene marcas de agua.
Una película se proyecta de manera progresiva a
una tasa de fotogramas de 24 fotogramas por segundo (fps), sin
embargo, una cámara de vídeo convencional graba a 25 fps (PAL) o a
29,97 fps (NTSC) entrelazados. Debido a este entrelazado, la
luminancia no será la misma durante la grabación de un fotograma, ya
que el obturador puede estar justo abriéndose o cerrándose. Puesto
que la cámara de vídeo y el proyector no están sincronizados, este
problema es difícil de resolver para la persona que graba. Además,
puesto que las tasas de fotogramas del proyector y la cámara de
vídeo no coinciden, se revela por sí mismo un problema similar; en
algunos puntos en el tiempo, se graba un fotograma cuando el
obturador está a medio abrir o incluso totalmente cerrado. El
resultado de estos desajustes es un centelleo de la película
grabada.
Una aplicación auxiliar
(plug-in) para eliminar el centelleo para Virtualdub
puede encontrarse en Internet. Esta aplicación auxiliar elimina el
centelleo en cuatro etapas:
en un primer paso, calcula los valores
\hat{f}_{w} de luminancia media de la película;
a continuación, filtra estas medias
\hat{f}_{w} con un filtro h de paso bajo (por defecto es un filtro
de promediado simple de longitud 12);
entonces, calcula los factores \beta(k)
entre las medias \hat{f}_{w}(k) originales y las medias
filtradas de cada fotograma:
\beta(k) =
\frac{(\tilde{f}_{w} \varotimes
h)(k)}{\tilde{f}_{w}(k)}
en un segundo paso, el valor de
luminancia de cada píxel en el fotograma k se multiplica por el
factor \beta(k) correspondiente redondeado al número entero
más próximo, y recortado si supera el valor 255 de luminancia
máxima.
Obsérvese que \beta(k) es no negativo
para todos los k, puesto que \hat{f}_{w} (k)\geq 0 y h es
un filtro de paso bajo. Si no tenemos en cuenta el redondeo y el
recorte de momento, el resultado de estas multiplicaciones en la
última etapa es que las medias del nuevo vídeo construido
\hat{f}_{w,elim.cent._{fw,elim.,cent.}} se parece a las medias
filtradas en paso bajo de \hat{f}_{w}:
\hat{f}_{w,
elim.cent.} = \beta(k)\hat{f}(k)= (\hat{f}_{w} \varotimes
h)(k)
Desde el punto de vista de la percepción, esto
significa que el nuevo vídeo construido muestra menos centelleo,
porque el centelleo puede verse como una componente de alta
frecuencia en los valores de luminancia media de los fotogramas, que
ahora se eliminan mediante filtrado.
Por desgracia, el esquema de marcado de agua es
en realidad un centelleo, aunque imperceptible. Como consecuencia
directa, esta aplicación auxiliar (plug-in) de
eliminación del centelleo elimina la marca de agua. Así debe
modificarse el esquema de incrustación de marcas de agua de tal
forma que sea robusto frente a la eliminación del centelleo. Esto es
tanto más cierto en cuanto que esta herramienta de eliminación del
centelleo se usa ampliamente para deshacer el centelleo de las
copias pirata.
Con este fin, cada fotograma se divide en dos
partes (por ejemplo, derecha/izquierda o superior/inferior) y la
muestra de marca de agua se incrusta en estas partes de manera
opuesta. Para incrustar una muestra de marca de agua, se aumenta la
luminancia media de una parte y se disminuye la luminancia media de
la otra parte. En consecuencia, los valores f_{w} de luminancia
media de la película con marcas de agua consiste ahora en dos
partes
f_{w}(k) =
f_{w,1}(k) +
f_{w,2}(k)
con (véase ecuación
(1)),
\hskip0.6cmf_{w,1}(k) = f_{1}(k) + c_{F,1}(k)w(\lfloor k/T\rfloor)
\hskip0.5cmy
(4)f_{w,2}(k)
= f_{2}(k) + c_{F,2}(k)w(\lfloor
k/T\rfloor)
Después de la captura con una cámara, la
herramienta de eliminación del centelleo elimina el centelleo
mediante filtrado de paso bajo de los valores f_{w} de luminancia
media:
\hat{f}_{w,
elim.cent.}(k) = \beta(k)\hat{f_{w}}(k)
\left\lfloor\hat{f}_{w,1}(k) +
\hat{f}_{w,2}(k)\right\rfloor
La detección de la marca de agua para el esquema
de marcado de agua modificado es similar al método de detección
descrito anteriormente. En primer lugar, el detector estima los
valores de luminancia de la película sin marcas de agua original
para ambas partes mediante filtrado de paso bajo de los valores de
luminancia media de ambas partes. Entonces, resta el resultado de
ambas operaciones a los valores de luminancia de las partes
correspondientes. Finalmente, realiza una estimación de la marca
\tilde{v} de agua mediante sustracción seguida de una operación
de signo (véase ecuación (2)):
(5)\tilde{v}(k) =
sign\{(f_{w,1,elim.cent.}(k) - (f_{w,1,elim.cent.} \varotimes g)(k)
- (f_{w,2,elim.cent.}(k) - (f_{w,2,elim.cent.} \varotimes
g)(k))\}
Las K estimaciones \tilde{w}_{1} (véase
ecuación (3)) se obtienen de forma similar y se correlacionan con la
marca w de agua.
La marca de agua incrustada sobrevive a la
operación de eliminación del centelleo porque la herramienta de
eliminación del centelleo multiplica todos los píxeles de una imagen
por el mismo factor \beta(k), dejando de este modo las
diferencias de luminancia entre las dos áreas de la imagen
sustancialmente intactas. El efecto de la invención también puede
explicarse desde un punto de vista más matemático. Se supone que la
película sin marcas de agua original muestra una naturaleza de paso
bajo. Tras capturar la película con una cámara, los valores de
luminancia media de las partes \hat{f}_{w,1} y \hat{f}_{w,2} con
marcas de agua, muestran un centelleo
\hskip0.6cm\hat{f}_{w,1}(k) = \gamma(k)f_{w,1}(k)
\hskip0.5cmy
\hat{f}_{w,2}(k) =
\gamma(k)f_{w,2}(k)
En este caso, \gamma(k)>0
corresponde al cambio en el valor de luminancia media (el centelleo)
del fotograma k. La aplicación auxiliar (plug-in) de
eliminación del centelleo elimina este centelleo mediante filtrado
en paso bajo de los valores de luminancia media
\hat{f}_{w,
elim.cent.}(k) = \beta(k)\hat{f}_{w}(k)=
\beta(k)\gamma(k)[f(k)+\{c_{F,1}(k) -
c_{F,2}(k)\}w(\lfloor k/T\rfloor)] =
f(k).
A partir de esta expresión se deduce que
\beta(k)\gamma(k) =
\frac{f(k)}{f(k) + \{c_{F,1}(k) -
c_{F,2}(k)\}w(\lfloor
k/T\rfloor)}
Puesto que, en la práctica, {c_{F,1}(k)
– c_{F,2}(k)}w(\lfloork/T\rfloor) es
relativamente pequeño en comparación con f_{(k)}, se puede
aproximar \beta(k)\gamma(k) por 1. Usando
esta aproximación, se observa que
\hat{f}_{w,1,elim.cent.}(k) =
\beta(k)\gamma(k)f_{w,1}(k) = f_{w,1}(k) =
f_{1}(k) + c_{F,1}(k)w(\lfloor
k/T\rfloor)
Por otra parte, se obtiene un resultado
similar
\hat{f}_{w,2,elim.cent.}(k) =
f_{2}(k) - c_{F,2}(k)w(\lfloor
k/T\rfloor)
Usando estos resultados se obtiene finalmente la
siguiente expresión para \tilde{v} (véase ecuación (5))
\hskip1.1cm\tilde{v}(k) = sing \{f_{1}(k) - f_{2}(k) + \lfloor c_{F,1}(k) + c_{F,2}(k)\rfloor w(\lfloor k/T\rfloor) - [f_{1}(k) - f_{2}(k)]\}
= sing
\{[c_{F,1}(k) + c_{F,2}(k)] w(\lfloor k/T\rfloor)\} = sing
\{w(\lfloor
k/T\rfloor)\}
en la que se supone que el filtro g
de paso bajo elimina completamente mediante filtrado la marca de
agua. Obsérvese que C_{F,1}(k) + C_{F,2}(k) no
influye en el signo de la expresión, porque es no negativo para
todos los k. Puede observarse a partir de esta expresión que la
marca de agua sobrevive realmente a la operación de eliminación del
centelleo tras la
modificación.
Se describen métodos y disposiciones para
incrustar y detectar una marca de agua en una película
cinematográfica, de tal forma que la marca de agua pueda detectarse
en una copia realizada por una cámara de vídeo portátil. El
dispositivo de incrustación de marcas de agua divide cada fotograma
de imagen en dos áreas. Un bit "+1" de la marca de agua se
incrusta en un fotograma aumentando la luminancia de la primera
parte y disminuyendo la luminancia de la segunda parte. Un bit
"-1" de la marca de agua se incrusta disminuyendo la luminancia
de la primera parte y aumentando la luminancia de la segunda parte.
Con la invención se consigue que la marca de agua incrustada
sobreviva a operaciones de "eliminación del centelleo" que se
usan a menudo para eliminar el centelleo provocado por las
diferentes tasas de fotogramas del equipo de proyección
cinematográfica y las cámaras de vídeo domésticas.
Claims (10)
-
\global\parskip0.950000\baselineskip
1. Método de incrustación de una marca de agua en una señal de imagen en movimiento, comprendiendo el método las etapas de:- -
- representar dicha marca de agua mediante una secuencia de muestras de marcas de agua que tienen cada una un primer o un segundo valor;
- -
- dividir una imagen de dicha señal de imagen en movimiento en al menos una primera y una segunda área de imagen;
- -
- determinar una propiedad global de la primera y la segunda área de imagen;
- -
- modificar dicha imagen para aumentar la propiedad global de su primera área y disminuir la propiedad global de su segunda área para incrustar el primer valor de una muestra de marca de agua en dicha imagen, o para disminuir la propiedad global de su primera área y aumentar la propiedad global de su segunda área para incrustar el segundo valor de dicha muestra de marca de agua en dicha imagen.
- 2. Método según la reivindicación 1, en el que dicha propiedad global es el valor de luminancia media de la respectiva área de imagen.
- 3. Método según la reivindicación 1, en el que dicha etapa de modificación comprende modificar series de imágenes consecutivas según la misma muestra de marca de agua.
- 4. Método según la reivindicación 1, en el que dichas primera y segunda áreas de imagen son las mitades superior e inferior de una imagen, respectivamente.
- 5. Método según la reivindicación 1, en el que dichas primera y segunda áreas de imagen son las mitades izquierda y derecha de una imagen, respectivamente.
- 6. Disposición para incrustar una marca de agua en una señal de imagen en movimiento, comprendiendo la disposición:
- -
- medios para representar dicha marca de agua mediante una secuencia de muestras de marcas de agua que tienen cada una un primer o un segundo valor;
- -
- medios (10) para dividir una imagen de dicha señal de imagen en movimiento en al menos una primera y una segunda área de imagen;
- -
- medios para determinar una propiedad global de la primera y la segunda área de imagen;
- -
- medios (11, 12) de modificación de imagen dispuestos para aumentar la propiedad global de la primera área de imagen y disminuir la propiedad global de la segunda área de imagen en respuesta al primer valor de una muestra de marca de agua que ha de incrustarse en dicha imagen, y para disminuir la propiedad global de la primera área de imagen y aumentar la propiedad global de la segunda área de imagen en respuesta a la incrustación del segundo valor de una muestra de marca de agua que ha de incrustarse en dicha imagen.
- 7. Método para detectar una marca de agua en una señal principal de imagen en movimiento con marca de agua, comprendiendo el método las etapas de:
- -
- dividir cada imagen de dicha señal principal en al menos una primera y una segunda área de imagen;
- -
- determinar una propiedad global de la primera y la segunda área de imagen;
- -
- calcular, para cada una de una serie de imágenes, la diferencia entre la propiedad global de la primera y la segunda área de imagen;
- -
- correlacionar, para dicha serie de imágenes, las respectivas diferencias con la marca de agua que debe detectarse.
- 8. Método según la reivindicación 7, en el que dicha propiedad global es el valor de luminancia media del área de imagen respectiva.
- 9. Método según la reivindicación 7, que además incluye la etapa de restar de la serie de propiedades globales una versión filtrada en paso bajo de la misma, y aplicar la etapa de correlación a la señal restada.
- 10. Método según la reivindicación 9, que además incluye la etapa de determinar el signo de dicha señal restada, y aplicar la etapa de correlación a dicho signo.
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