JP2001086316A - 画像に情報を付加ならびに画像に埋め込まれた情報を検出する方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 種々のアタックに耐える画像へのウォーター
マーク埋め込み方法の実現。 【解決手段】 「カクテルウォーターマーキング」と名
付けられた新しい画像保護方式が現在のスペクトラム拡
散ウォーターマーキングアプローチを改善する。正及び
負ウォーターマーク発生器２１４及び２１８で生成した
相補的な役割を果たす２つのウォーターマークを原画像
１００に埋め込み、ウォーターマーク付画像１３０を生
成する。この新しい画像保護方式は、ウォーターマーク
付画像１３０にどのようなアタック１５０を加えても、
少なくとも１つのウォーターマークが十分に残存すると
いう特性を有しており、種々のアタック１５０に耐える
という点で有効であることが広範囲の試験結果で示され
ている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像への情報埋込
に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、手書きの署名、印章または他の記
号（ｍａｒｋｉｎｇ）が芸術家や著述家によって文書ま
たは画像を自分の作品として特定するために使用され、
例えば作品に対する著作権または他の所有権を主張して
いる。しかし、画像を操作するデジタル技術によって、
記号が除去または抹消できないような形で画像に記号を
付けることは困難になっている。さらに、インターネッ
トの普及によって、デジタル化画像を有する媒体（ｍｅ
ｄｉａ）を含むデジタル化媒体の使用と転送が増大して
いる。従って、所有者の権利に反する故意または無意識
の使用から作品を保護することが絶対必要である。作品
を特定する一般に使用されている方法は、原作品にウォ
ーターマーク（ｗａｔｅｒｍａｒｋ）を挿入することで
ある。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】原作品に埋め込まれた
ウォーターマークは、あらゆる種類のアタック（ａｔｔ
ａｃｋ）に耐えることが期待される。作品中の有効なウ
ォーターマークを検出することで、作品の所有者は作品
を自分自身のものと特定することができる。作品が、例
えば画像を処理することで変更される場合でも、このウ
ォーターマークを検出できることが望ましい。

【０００４】

【課題を解決するための手段】本発明は、「カクテル・
ウォーターマーキング」と名付けられた新しい画像保護
方式に向けられている。現在のスペクトラム拡散ウォー
ターマーキング・アプローチに対する改善を行うため
に、相補的な役割を果たす２つのウォーターマークが原
画像に同時に埋め込まれる。新しいウォーターマーキン
グ方式は、どのようなアタックがあろうとも、少なくと
も１つのウォーターマークが一般的には十分に残存し検
出されるという特徴を有する。広範囲にわたる実験の結
果、このカクテル・ウォーターマーキング方式が様々な
アタックに耐えるという点で有効であることが示されて
いる。

【０００５】１つの態様では、一般に、本発明は第１画
像に情報を追加する方法であり、次のステップを含む。
本方法には、画像を表す１組の変換係数を形成するため
に第１画像を変換するステップが含まれる。変換係数の
第１部分集合が選択され、各係数の大きさが減少するよ
りは増大するように、この第１部分集合の各々が修正さ
れる。変換係数の第２部分集合が選択され、各係数の大
きさが増加するよりは減少するように修正される。次に
本方法には、変換係数の第１及び第２部分集合を使用し
て第２画像を形成するステップが含まれる。

【０００６】本発明には、１つかそれ以上の次の特徴が
含まれる。第１画像の変換は画像のウェーブレット変換
を計算することによってなされ、第２画像は修正された
ウェーブレット変換係数の逆ウェーブレット変換を行う
ことによって形成される。第１及び第２部分集合中の各
係数の大きさは、その係数のちょうど知覚できる差の値
より大きい。

【０００７】変換係数の各第１部分集合を修正するステ
ップには前記第１組の変換係数の各々の大きさを増大す
るステップが含まれ、変換係数の各第２部分集合を修正
するステップには前記第２組の係数の各々の大きさを減
少させるステップが含まれる。本方法にはさらに、１組
の乱数を計算するステップが含まれる。次に、係数の第
１部分集合の各々の大きさを増大するステップには、異
なった１つの乱数によって各係数の大きさを増大するス
テップが含まれ、係数の第２部分集合の各々の大きさを
減少させるステップには、異なった１つの乱数によって
各係数の大きさを減少させるステップが含まれる。

【０００８】本方法にはさらに、第３画像を受け入れる
ステップが含まれるが、第３画像は第２画像の処理済バ
ージョン（ｖｅｒｓｉｏｎ）である。次に本方法には、
前記第３画像を表す１組の変換係数を形成するために第
３画像を変換するステップと、第１画像の変換係数と第
３画像の変換係数の差を計算するステップが含まれる。
次に、第３画像が第２画像の処理済バージョンであると
いうインディケータ（ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）が計算され
た差から決定される。

【０００９】本発明の別の一般的な態様では、画像に埋
め込まれた情報を検出する方法には以下が含まれる。本
方法には、画像を受け入れ、受け入れられた画像を表す
１組の変換係数を形成するために、受け入れられた画像
を変換するステップが含まれる。本方法にはまた、原画
像を受け入れ、原画像を表す１組の変換係数を形成する
ために原画像を変換するステップが含まれる。原画像の
変換係数と受け入れられた画像の変換係数の差が計算さ
れる。各推定が変換係数間の計算された差の異なった部
分集合から決定されるように、ウォーターマーク・シー
ケンスの多重推定（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｅｓｔｉｍａｔ
ｅｓ）が決定される。ウォーターマーク・シーケンスが
受け入れられた画像の中で符号化されたという多数のイ
ンディケータが計算されるが、各インディケータはウォ
ーターマーク・シーケンスの決定された推定の異なった
１つと関連する。次に本方法には、複数のインディケー
タからウォーターマーク・シーケンスが受け入れられた
画像の中で符号化されたという全体のインディケータを
決定するステップが含まれる。

【００１０】本発明の他の特徴と利点は以下の説明と請
求項から明らかである。

【００１１】

【発明の実施の形態】図１を参照すると、原画像Ｉ
（ｘ，ｙ）１００が符号器１１０によって処理され、い
わゆる「ウォーターマーク」によって画像に印を付け、
ウォーターマーク付画像Ｉ^(m) （ｘ，ｙ）１３０を生成
する。このウォーターマーク付画像は、例えば磁気ディ
スクといった電子分配媒体またはチャネル、またはイン
ターネットを通じて分配される。分配中、ウォーターマ
ーク付画像Ｉ^(m) （ｘ，ｙ）１３０は偶然または意図的
に修正されるので、結果として生じる画像はウォーター
マーク付画像Ｉ^(m) （ｘ，ｙ）と同一ではない。こうし
た修正は、ウォーターマークの除去を目的とする意図的
修正をほのめかして「アタック」と呼ばれることが多
い。ここでは意図的であろうとなかろうと、どのような
修正もアタックと呼ぶ。図１では、この修正はアタック
１５０によって表されるが、これはウォーターマーク付
画像Ｉ^(m) （ｘ，ｙ）１３０を得て、アタックされたウ
ォーターマーク付画像Ｉ^* （ｘ，ｙ）１７０を生成す
る。検出器１８０は、符号化段階中に生成された追加情
報（以下さらに説明する）に加えてアタックされたウォ
ーターマーク付画像Ｉ^* （ｘ，ｙ）１７０を処理し、ス
カラ量Ｓｉｍ１９０を生成するが、これは検出器１８０
への入力が確かにウォーターマーク付画像Ｉ^(m) （ｘ，
ｙ）１３０の修正バージョンであるかを示す。すなわ
ち、検出器１８０は、その入力が、原画像Ｉ（ｘ，ｙ）
１００のバージョンまたは符号器１００によってウォー
ターマークを付けられていないかまたは別のウォーター
マークを付けられたものではなく、図１に示されるよう
に、アタックされたウォーターマーク付画像Ｉ^* （ｘ，
ｙ）１７０であるかを判定する。検出器１８０は、ラン
ダムのウォーターマーク・シーケンスＮ１２０や、ウォ
ーターマーク付画像Ｉ^(m) （ｘ，ｙ）１３０のどこにウ
ォーターマーク・シーケンスＮ１２０が「隠されて」い
るかを特定するマッピングｍ（ｘ，ｙ）１２２といっ
た、符号器１１０によって生成される他の情報と共に、
原画像Ｉ（ｘ，ｙ）１００を利用する。この他の情報は
ウォーターマーク付画像と共に分配されないので、分配
された画像からウォーターマークを除去することが困難
になる。

【００１２】符号器１１０と検出器１８０の組合せの望
ましい特性は、検出器１８０への入力がアタックされた
ウォーターマーク付画像であるかの判定が多様な種類の
アタック１５０に対して強いことであるということであ
る。典型的なアタック１５０には、メディアン・フィル
タリング（ｍｅｄｉａｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）、リス
ケーリング（ｒｅｓｃａｌｉｎｇ）、シャープニング
（ｓｈａｒｐｅｎｉｎｇ）、ヒストグラム平坦化（ｈｉ
ｓｔｏｇｒａｍ ｅｑｕａｌｚａｔｉｏｎ）、ディザリ
ング（ｄｉｔｈｅｒｉｎｇ）、圧縮、写真複写及びブラ
ーリング（ｂｌｕｒｒｉｎｇ）が含まれる。多くの種類
のアタックの特性は、アタックされた画像のウェーブレ
ット変換の係数の大きさが、アタック前の画像の対応す
る係数と比較して、大部分増大する（すなわち、２分の
１を大きく越える数の係数の大きさが増大する）か、ま
たは大部分減少するかの何れかであるというものであ
る。こうした特性を有するアタックに制限されるわけで
はないが、本発明で具体化されるアプローチはこの特性
を有するアタックに特に良く対抗する。

【００１３】図２を参照すると、符号器１１０には多数
の論理モジュールが含まれる。符号器１１０で使用され
る全体的なアプローチは、２つの相補的（ｃｏｍｐｌｅ
ｍｅｎｔａｒｙ）ウォーターマークを原画像Ｉ（ｘ，
ｙ）１００の中に隠し、ウォーターマーク付画像Ｉ^(m)
（ｘ，ｙ）１３０を生成することである。相補的ウォー
ターマークは、典型的なアタックのもとで少なくとも１
つのウォーターマークが残存し、検出器１８０（図１）
によって容易に検出されるように選択される。２つかそ
れ以上のウォーターマークを画像に付加するこの一般的
なアプローチを「カクテル・ウォーターマーキング」と
呼ぶ。

【００１４】符号器１１０は原画像Ｉ（ｘ，ｙ）１００
を受け入れる。以下の議論では、原画像１００は１２８
×１２８グレースケール画素（ｇｒａｙｓｃａｌｅ ｐ
ｉｘｅｌ）から構成される。代替実施形態では、他の大
きさの画像及び白黒またはカラーの画像が同じアプロー
チを使用して処理される。符号器１１０は、画像の変換
係数の選択された部分集合を修正し、ウォーターマーク
・シーケンスを符号化することによって、変換ドメイン
で原画像Ｉ（ｘ，ｙ）１００に２つのウォーターマーク
を付加する。この実施形態では、符号器１１０はウェー
ブレット変換２１０を使用してウェーブレット係数Ｈ
（ｘ，ｙ）２１２から構成されるウェーブレット表示を
計算する。別の実施形態では、他の変換、例えば離散コ
サイン変換が使用される。ウェーブレット表示の計算
後、符号器１１０はウェーブレット変調器２１５でウェ
ーブレット係数Ｈ（ｘ，ｙ）２１２の部分集合を修正
し、変調されたウェーブレット係数Ｈ^(m) （ｘ，ｙ）２
１６から構成される修正表示を生成する。符号器は逆ウ
ェーブレット変換２２０を修正ウェーブレット係数２１
６に適用し、ウォーターマーク付画像Ｉ^(m) （ｘ，ｙ）
１３０を生成する。

【００１５】ここで図３を参照すると、検出器１８０は
アタックされたウォーターマーク付画像Ｉ^* （ｘ，ｙ）
１７０を入力するが、これはウォーターマーク付画像Ｉ
^(m)（ｘ，ｙ）１３０であるかまたはそのウォーターマ
ーク付画像のアタックされたバージョンの何れかであ
る。検出器１８０はスカラ量Ｓｉｍ１９０を生成し、画
像が確かに符号器１１０によって処理された（ウォータ
ーマークを付けられた）ものであるかを示す。Ｓｉｍ１
９０を計算するために、検出器は、符号器１１０によっ
て計算されたいくつかの他の量と共に原画像Ｉ（ｘ，
ｙ）１００、アタックされたウォーターマーク付画像Ｉ
^* （ｘ，ｙ）１７０を利用するが、以下説明されるこの
いくつかの他の量は、符号化処理中に計算されたもので
ある。

【００１６】図２に戻ると、符号器１１０はウォーター
マーク・シーケンスＮ１２０を原画像Ｉ（ｘ，ｙ）１０
０に符号化する。符号器１１０は、正ウォーターマーク
発生器２１４によって生成される正ウォーターマークＭ
^(p) （ｘ，ｙ）と、負ウォーターマーク発生器２１８に
よって生成される負ウォーターマークＭ⁽ⁿ⁾ （ｘ，ｙ）
という２つの別個のウォーターマークとしてウォーター
マークシーケンスに適用する。ウォーターマーク発生器
２１４及び２１８の出力はウェーブレット変調器２１５
に伝えられ、そこで原画像のウェーブレット係数Ｈ
（ｘ，ｙ）２１２が修正される。

【００１７】ウォーターマーク・シーケンスＮ１２０は
検出器に伝えられ、アタックされたウォーターマーク付
画像が確かにそのウォーターマーク・シーケンスを符号
化するかを判定する際使用される。さらに、マッピング
ｍ（ｘ，ｙ）１２２が符号器から復号器に渡される。こ
のマッピングはどのウェーブレット係数が符号化段階で
修正されたかを特定する。さらに、スケール係数ｗ１２
４が符号器から復号器に渡される。スケール係数ｗ１２
４は、ウォーターマーク・シーケンスＮ１２０が原画像
に符号化される度合いに関連する。

【００１８】図４を参照すると、符号器１１０によって
実行される処理が一連の３つの変換として示される。ま
ず、原画像Ｉ（ｘ，ｙ）１００がウェーブレット変換２
１０（図２）を使用して変換され、ウェーブレット係数
Ｈ（ｘ，ｙ）２１２を生成する。ウェーブレット変換
は、この場合１２８×１２８である、原画像と同じ数の
係数を生成する。従来のウェーブレット変換技術を使用
して、ウェーブレット係数が、各々異なった空間スケー
ル（ｓｐａｔｉａｌ ｓｃａｌｅ）に関連する係数の入
れ子にされたセット（ｎｅｓｔｅｄ ｓｅｔ）によって
配置される。すなわち、３組の６４×６４係数３０２が
第１空間スケールの３つのオリエンテーション（ｏｒｉ
ｅｎｔａｔｉｏｎ）を表し、３組の３２×３２係数３０
４が次のスケールを表し、３組の１６×１６係数３０６
が次を表し、最後の組の１６×１６係数３０８が最終空
間スケールで残った画像を表す。スケールとオリエンテ
ーションの構造によって示されているが、ウェーブレッ
ト係数Ｈ（ｘ，ｙ）は、ｘとｙの指標それぞれが、ウェ
ーブレット変換係数のすべてのスケールとオリエンテー
ションにわたる１２８の値全体に及ぶ「位置」（ｘ，
ｙ）によって指標化される。

【００１９】さらに図４を参照すると、次の変換では、
ウェーブレット係数Ｈ（ｘ，ｙ）２１２は符号器によっ
て変調されＨ^(m) （ｘ，ｙ）２１６を生成する。一般
に、係数値の大部分はこの変換では変更されないので、
原画像の大きな劣化が避けられる。一連の係数３２２
（プラス記号で示された位置）は正ウォーターマークに
よって変調され、一連の係数３２０（マイナス記号によ
って示された位置）は負ウォーターマークによって変調
される。こうしたシーケンスの選択と係数変調の詳細が
以下に説明される。こうした変調係数の位置はマッピン
グｍ（ｘ，ｙ）１２２の中で符号化され、マッピングは
符号器１１０から検出器１８０に伝えられる。

【００２０】符号器１１０によって実行される最終変換
では、変調されたウェーブレット係数２１６が逆ウェー
ブレット変換２２０に伝えられ、ウォーターマーク付画
像Ｉ ^(m) （ｘ，ｙ）１３０を生成する。図２に戻ると、
ウェーブレット係数Ｈ（ｘ，ｙ）２１２が係数セレクタ
２３０に伝えられ、そこで３２０及び３２２（図４参
照）を変調する係数の一連の位置が決定される。符号化
手順の知覚される影響を減らすため、係数セレクタ２３
０は、選択された係数の各々の大きさがその係数に対す
るちょうど知覚できる差（ＪＮＤ）より大きくなるよう
に選択される。ある係数に対するちょうど知覚できる差
とは、対応する画像の中で知覚できる変化に対して係数
が変化する最小量である。ウェーブレット変換を利用す
るこの実施形態では、各係数に対するＪＮＤは原画像と
は独立して計算され、ウェーブレット係数の空間スケー
ルに依存する。十分な大きさを有する係数のうち、半分
は正ウォーターマークのために使用され、半分は負ウォ
ーターマークのために使用される。係数セレクタ２３０
は選択された係数の半分の数である長さｋをウォーター
マーク・シーケンス発生器２３２に伝える。

【００２１】ウォーターマーク発生器２３２はランダム
シーケンスのウォーターマーク・シーケンスＮ＝
（ｎ₁ ，．．．．ｎ_k ）１２０を発生するが、その各要
素は、平均値ゼロ、分散１（すなわち、ｎ_i −Ｎ（０，
１））のガウス分布から、独立して選択される。符号器
１１０はウォーターマーク・シーケンス１２０を正ウォ
ーターマーク発生器２１４と負ウォーターマーク発生器
２１８の両方に伝え、続いて検出器１８０に伝える。

【００２２】係数セレクタ２３０に戻ると、十分な大き
さを有する係数を選択した後、係数セレクタ２３０はこ
れらの選択された係数のランダム化されたシーケンスを
決定する。係数セレクタは係数のシーケンスの位置と値
を正及び負ウォーターマーク発生器２１４及び２１８そ
れぞれに送る。各ウォーターマーク発生器はシーケンス
の交互の要素を使用する。すなわち、正及び負ウォータ
ーマークはインタリーブされる。

【００２３】正ウォーターマーク発生器２１４は、対応
する選択されたウェーブレット係数の大きさが一般に増
大するように、正ウォーターマークＭ^(p) （ｘ，ｙ）を
生成する。他方、負ウォーターマーク発生器２１８は、
対応する選択されたウェーブレット係数の大きさが一般
に減少するように、負ウォーターマークＭ⁽ⁿ⁾ （ｘ，
ｙ）を生成する。

【００２４】正ウォーターマーク発生器２１４は次のよ
うに正ウォーターマークＭ^(p) （ｘ，ｙ）を生成する。
まず、ウォーターマーク・シーケンスＮ１２０がソート
される。ウォーターマーク・シーケンスの値が順に使用
される。ｎ_bottomはまだ使用されていないシーケンス中
の最大（最も正）の値のことであり、ｎ_top はまだ使用
されていない最小（最も負）の値のことである。係数セ
レクタ２３０によって生成された他のすべての係数シー
ケンス（ｘ_p ，ｙ_p ）（これは図４の位置３２２であ
る）について、正ウォーターマーク発生器２１４は、 Ｈ（ｘ_p ，ｙ_p ）≧０の場合 Ｍ^(p) （ｘ_p ，ｙ_p ）＝ ＪＮＤ（ｘ_p ，ｙ_p ）×ｗ×ｎ_bottom Ｈ（ｘ_p ，ｙ_p ）＜０の場合 ＝ ＪＮＤ（ｘ_p ，ｙ_p ）×ｗ×ｎ_top を計算する。この場合、Ｍ^(p) （ｘ_p ，ｙ_p ）は一般的
には（但し、必ずしもＮ１２０のランダムな性質のため
ではない）Ｈ（ｘ_p ，ｙ_p ）と同じ符号を有するので、
Ｈ（ｘ_p ，ｙ_p ）に加えられるとその大きさを増大す
る。

【００２５】負ウォーターマーク発生器２１８は相補的
な方法で負ウォーターマークＭ⁽ⁿ⁾（ｘ，ｙ）を生成す
る。係数セレクタ２３０によって生成された他のすべて
の係数シーケンス、すなわち、正ウォーターマーク発生
器によって使用されていない係数（ｘ_n ，ｙ_n ）につい
て、負ウォーターマーク発生器２１８は、 Ｈ（ｘ_p ，ｙ_p ）≧０の場合 Ｍ⁽ⁿ⁾ （ｘ_n ，ｙ_n ）＝ ＪＮＤ（ｘ_p ，ｙ_p ）×ｗ×ｎ_top Ｈ（ｘ_p ，ｙ_p ）＜０の場合 ＝ ＪＮＤ（ｘ_p ，ｙ_p ）×ｗ×ｎ_bottom を計算するので、Ｍ⁽ⁿ⁾ （ｘ_n ，ｙ_n ）は一般的には
（但し必ずしもＮのランダムな性質のためではない）反
対の符号そしてＨ（ｘ_n ，ｙ_n ）を有する。

【００２６】正ウォーターマーク発生器２１４と負ウォ
ーターマーク発生器２１８は、ウォーターマーク・シー
ケンス１２０の選択された要素のインデックスをマッピ
ング・モジュール２２２に伝え、そこで、正ウォーター
マークでｎ_i を使用する位置でｍ（ｘ_p ，ｙ_p ）＝ｉと
なり、負ウォーターマークでｎ_i を使用する位置でｍ
（ｘ_p ，ｙ_p ）＝−ｉとなるようなマッピングｍ（ｘ，
ｙ）１２２が生成される。

【００２７】さらに図２を参照すると、ウェーブレット
変調器２１５は正及び負ウォーターマークＭ
^(p) （ｘ_p ，ｙ_p ）及びＭ⁽ⁿ⁾ （ｘ_n ，ｙ_n ）とそれら
の位置を受け入れる。正ウォーターマークによって修正
される各位置について、ウェーブレット変調器２１５
は、 Ｈ^(m) （ｘ_p ，ｙ_p ）＝Ｈ（ｘ_p ，ｙ_p ）＋Ｍ^(p) （ｘ
_p ，ｙ_p ） を計算し、負ウォーターマークによって修正される各位
置について、 Ｈ^(m) （ｘ_n ，ｙ_n ）＝Ｈ（ｘ_n ，ｙ_n ）＋Ｍ⁽ⁿ⁾ （ｘ
_n ，ｙ_n ） を計算し、残りの係数は変化しないままとする。

【００２８】Ｈ^(m) （ｘ，ｙ）＝Ｈ（ｘ，ｙ） ここで図３を参照すると、検出器１８０はアタックされ
たウォーターマーク付画像Ｉ^* （ｘ，ｙ）１７０を受け
入れる。検出器１８０はまた、原画像Ｉ（ｘ，ｙ）１０
０、マッピングｍ（ｘ，ｙ）１２２及びウォーターマー
ク・シーケンスＮ１２０を受信する。検出器１８０はウ
ェーブレット変換２６０を原画像Ｉ（ｘ，ｙ）１００に
適用してウェーブレット係数Ｈ（ｘ，ｙ）２６２を計算
し、ウェーブレット変換２６４をアタックされたウォー
ターマーク付画像Ｉ^* （ｘ，ｙ）１７０に適用してウェ
ーブレット係数Ｈ^* （ｘ，ｙ）２６６を計算する。ウェ
ーブレット変換２６０及び２６４は、符号器１１０のウ
ェーブレット変換２１０（図２）と同じ機能を果す。次
に検出器１８０は、変換での各ポジティング（ｐｏｓｉ
ｔｉｎｇ）に対して、ＤＩＦＦ（ｘ，ｙ）＝（Ｈ
^* （ｘ，ｙ）−Ｈ（ｘ，ｙ））／（ＪＮＤ（ｘ，ｙ）×
ｗ）を計算することでモジュール２７０でウェーブレッ
ト係数のこれらのセットの間の差を計算する。

【００２９】検出器１８０は計算された差を、正ウォー
ターマーク推定器２８０と負ウォーターマーク推定器２
８４に伝える。正ウォーターマーク推定器２８０はマッ
ピングｍ（ｘ，ｙ）１２２を受け入れ、ウォーターマー
ク・シーケンスが正ウォーターマークとして符号化され
た位置を選択し、正ウォーターマークで符号化されたウ
ォーターマーク・シーケンス１２０の推定Ｎ^(p)*を決定
する。具体的には、ｍ（ｘ_p ，ｙ_p ）＝ｉを満足する位
置（ｘ_p ，ｙ_p ）についてｎ^(p)* _i ＝ＤＩＦＦ（ｘ_p ，
ｙ_p ）である。同様に、負ウォーターマーク推定器は、
ｍ（ｘ_n ，ｙ_n）＝−ｉを満足する位置についてｎ^(n)*
_i ＝ＤＩＦＦ（ｘ_n ，ｙ_n ）であるようにＮ^(n)*を計算
する。

【００３０】検出器１８０は、Ｎ^(p)*及びＮ^(n)*の各々
とウォーターマーク・シーケンス１２０の間の類似度を
計算し、スカラ類似度Ｓｉｍ^(p) 及びＳｉｍ⁽ⁿ⁾ をそれ
ぞれ生成する。特に、検出器１８０は、 Ｓｉｍ^(p) ＝Ｎ・Ｎ^(p)*／ｓｑｒｔ（Ｎ^(p)*・Ｎ^(p)*） と Ｓｉｍ⁽ⁿ⁾ ＝Ｎ・Ｎ^(n)*／ｓｑｒｔ（Ｎ^(n)*・Ｎ^(n)*） を計算するが、ここで・は対応するシーケンス間の内積
を意味する。次に検出器１８０はＳｉｍ^(p) とＳｉｍ
⁽ⁿ⁾ の最大値を取り、Ｓｉｍ１９０を決定する。Ｓｉｍ
１９０の値が大きければ大きいほど、その入力が実際ウ
ォーターマーク付画像Ｉ^(m) （ｘ，ｙ）１３０の修正バ
ージョンであることがより確実になる。

【００３１】代替実施形態では、原画像とアタックされ
たウォーターマーク付画像のウェーブレット係数の差を
計算する前に、検出器１８０は再配置ステップを行う。
再配置ステップでは、検出器はウォーターマーク付画像
（アタック前）のウェーブレット係数Ｈ^(m) （ｘ，ｙ）
を使用するが、検出器はこれを符号器から受信するか、
または符号器から受信した原画像から再計算する。Ｈ
^(m) （ｘ，ｙ）とＨ^* （ｘ，ｙ）の係数は各々大きさに
よってソートされ、Ｈ^* （ｘ，ｙ）の係数は、Ｈ
^* （ｘ，ｙ）のｋ番目の最大係数が変換された画像のす
べての位置についてＨ^{(m )} （ｘ，ｙ）のｋ番目の最大係
数の位置に移動するように再配置される。

【００３２】上記のアプローチを使用する実験では、ウ
ォーターマークを隠すために大きさが１２８×１２８の
トラの画像が使用された。隠されたウォーターマーク・
シーケンスＮの長さｋは、原画像と、ウェーブレット係
数に対するＪＮＤ値を決定したウェーブレットに基づく
視覚モデルに依存する。トラの画像を使用して、存在し
うる１６，３４８＝１２８² の中、合計２７１４のウェ
ーブレット係数が係数セレクタ２３０（図２）によって
選択された。ウォーターマーク付画像のＰＳＮＲは３
４．５ｄＢであった。３２の異なったアタック１５０
（図１）はウォーターマーキング・アプローチを試験す
るためのものであった。その結果が示すところによれ
ば、一般的にはＳｉｍ^(p) またはＳｉｍ⁽ⁿ⁾ の一方はも
う一方よりはるかに大きく、１つのウォーターマークが
破壊されてももう１つが十分残存することを示してい
る。アタックによってはウォーターマーク付画像に重大
な損傷を与えるものがあるが、埋め込まれたウォーター
マークは鋭い検出器応答で抽出できる。また、検出器応
答は、上記で説明された再配置ステップを使用すること
により、再配置を行わない場合と比較して一般に増大す
る。

【００３３】本発明はその詳細な説明に関連して説明さ
れたが、上記の説明は本発明の特定の実施形態を例示す
ることだけを意図したものであり、添付の請求項の範囲
によって定義される本発明の範囲を制限することを意図
したものではないことが理解されるべきである。他の態
様、利点及び変更は以下の請求項の範囲内である。

【図面の簡単な説明】

【図１】ウォーターマークの符号化とそれに続くウォー
ターマークの検出を示すブロック図である。

【図２】ウォーターマーク・シーケンスを原画像に符号
化する符号器のブロック図である。

【図３】画像の中で符号化されたウォーターマーク・シ
ーケンスを検出する検出器のブロック図である。

【図４】符号化処理のステップを示す図である。

【符号の説明】

１００…原画像 １１０…符号器 １３０…ウォーターマーク付画像 １５０…アタック ２１０…ウェーブレット変換 ２１４…正ウォーターマーク発生器 ２１５…ウェーブレット変調器 ２１８…負ウォーターマーク発生器 ２２０…逆ウェーブレット変換 ２２２…マッピング ２３０…係数セレクタ ２３２…ウォーターマークシーケンス発生器

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） ９Ａ００１ (72)発明者 ルー チュン−シエン 台湾，タイナン シェン，シンフア，ミン シェン ロード，23−１ Ｆターム(参考） 5B057 CE08 CG05 CG07 CH08 5C059 KK02 KK43 MA24 MC26 ME11 RC35 SS08 UA02 UA05 5C076 AA14 BA06 5C078 AA04 BA53 CA47 5J104 AA14 NA14 9A001 EE03 HH27 HH31 HZ31 LL03

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 情報を第１画像に追加する方法であっ
   て、 前記第１画像を表す複数の変換係数を形成するために前
   記第１画像を変換し、 前記変換係数の第１部分集合を選択し、 前記係数の各々の大きさが減少するよりはむしろ増大す
   るように、変換係数の前記第１部分集合の各々を修正
   し、 前記変換係数の第２部分集合を選択し、 前記係数の各々の大きさが増大するよりはむしろ減少す
   るように、変換係数の前記第２部分集合の各々を修正
   し、 変換係数の前記修正された第１部分集合と変換係数の前
   記第２部分集合を使用して第２画像を形成することとを
   含むことを特徴とする方法。
2. 【請求項２】 前記第１画像を変換することが、前記第
   １画像から複数のウェーブレット係数を計算することを
   含む、請求項１に記載の方法。
3. 【請求項３】 前記第１及び第２部分集合中の各係数の
   大きさがその係数に関する多数のちょうど知覚できる差
   の値より大きい、請求項２に記載の方法。
4. 【請求項４】 変換係数の前記第１部分集合の各々を修
   正することが係数の前記第１集合の各々の大きさを増大
   させることを含み、変換係数の前記第２部分集合の各々
   を修正することが係数の前記第２集合の各々の大きさを
   減少させることを含む、請求項３に記載の方法。
5. 【請求項５】 さらに、複数の乱数を計算することを含
   み、そこで係数の前記第１部分集合の各々の大きさを増
   大させることが、前記乱数の異なった１つによって係数
   の前記第１集合の各々の大きさを増大させることを含
   み、また係数の前記第２部分集合の各々の大きさを減少
   させることが、前記乱数の異なった１つによって係数の
   前記第２集合の各々の大きさを減少させることを含む、
   請求項４に記載の方法。
6. 【請求項６】 さらに、 第３画像を受け入れ、 前記第３画像を表す複数の変換係数を形成するために前
   記第３画像を変換し、 前記第１画像の前記変換係数と前記第３画像の前記変換
   係数の差を計算し、 前記計算された差から前記第３画像が前記第２画像の処
   理されたバージョンであることのインディケータを決定
   することとを含む、請求項１に記載の方法。
7. 【請求項７】 画像中に埋め込まれた情報を検出する方
   法であって、 画像を受け入れ、 前記受け入れられた画像を表す複数の変換係数を形成す
   るために前記受け入れられた画像を変換し、 原画像を受け入れ、 前記原画像を表す複数の変換係数を形成するために前記
   原画像を変換し、 前記原画像の前記変換係数と前記受け入れられた画像の
   前記変換係数の差を計算し、 ウォーターマーク・シーケンスの複数の推定を決定し、
   各推定が変換係数間の前記計算された差の異なった部分
   集合から決定され、 前記ウォーターマーク・シーケンスが前記受け入れられ
   た画像中に符号化されたという複数のインディケータを
   計算し、各インディケータが前記ウォーターマーク・シ
   ーケンスの前記決定された推定の異なった１つに関係づ
   けられ、 前記複数のインディケータから前記ウォーターマーク・
   シーケンスが前記受け入れられた画像中に符号化された
   という全体のインディケータを決定することとを含むこ
   とを特徴とする方法。