KR100289365B1

KR100289365B1 - 웨이브렛 변환 및 이산 코사인 변환을 이용한 디지털 영상이미지의 워터마킹방법

Info

Publication number: KR100289365B1
Application number: KR1019980037273A
Authority: KR
Inventors: 최종욱
Original assignee: 최종욱; 주식회사마크애니
Priority date: 1998-09-10
Filing date: 1998-09-10
Publication date: 2001-05-02
Also published as: KR19990044818A

Abstract

본 발명은 워터마크(watermark)를 영상이미지에 삽입하면서 워터마크가 압축, 필터링(filtering) 및 절단(truncation)에 의해 손상되지 않도록 하기 위해 웨이브렛 변환(Wavelet Transform) 및 이산 코사인 변환(DCT, Discrete Cosine Transform)을 이용하여 디지털 영상이미지를 워터마킹하는 방법에 관한 것이다.

본 발명은 디지털 영상이미지를 웨이브렛 변환하는 단계, 일반이미지의 워터마크를 이산 코사인 변환(discrete cosine transform, DCT)을 이용하여 변환하는 단계, 상기 웨이브렛 변환에 의해 변환된 디지털 영상이미지를 상기 일반이미지의 워터마크와 합성하여 워터마크를 영상이미지에 삽입하는 단계 및 상기 합성된 이미지를 웨이브렛 역변환하여 워터마크가 삽입된 이미지를 생성하는 단계로 구성됨을 특징으로 한다.

본 발명의 워터마킹 방법은 손실압축 및 기타 이미지 프로세싱에 대해서 워터마크의 보존성이 높아, 기존의 DCT 또는 웨이브렛 변환을 단독으로 사용했던 방법 보다 워터마크의 보존성 및 추출면에서 현저히 향상된 것으로 나타났다.

Description

웨이브렛 변환 및 이산 코사인 변환을 이용한 디지털 영상이미지의 워터마킹 방법

본 발명은 컴퓨터를 이용하여 디지털 영상이미지를 워터마킹(watermarking)하는 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 워터마크(watermark)를 영상이미지에 비가시적으로 삽입하면서 워터마크가 압축, 필터링(filtering) 및 절단(truncation)에 의해 손상되지 않도록 하기 위해 웨이브렛 변환(Wavelet Transform) 및 이산 코사인 변환(DCT, Discrete Cosine Transform)을 이용하여 디지털 영상이미지를 워터마킹하는 방법에 관한 것이다.

정보통신기술의 급격한 발달에 따라 점차 데이터의 형태는 아날로그 형태에서 처리가 손쉬우며 고품질의 디지털 형태로 변화하고 있으며, 특히 컴퓨터 그래픽 분야 및 디지털 도서관과 같은 응용분야에서 디지털 정보의 중요성은 날로 증대되고 있다. 이러한 디지털 정보 중 텍스트 정보와 정지영상 정보는 현재 전세계에 널리 보급된 인터넷을 통한 가상시장에서 유통되고 있으며, 비디오 및 오디오 전송매체의 확산으로 점차 오디오, 비디오의 인터넷 전송이 활발해 지고 있다. 그런데, 이러한 텍스트, 이미지, 비디오, 사운드 등의 멀티미디어 디지털 정보는 다량의 복사가 가능하며, 복사 후 원본과 동일하게 유지되므로 누구든지 인터넷을 통해 저자의 동의없이 복사, 배포할 수 있는 문제점을 가지고 있다.

이러한 디지털 정보의 저장이나 변환의 편리성, 대량 복제성 및 유통성으로 인한 가상공간에서의 지적재산권의 침해는 날로 그 문제가 심각해 지고 있어, 디지털 정보의 원소유자의 지적재산권을 불법 사용자들의 불법복제 및 배포로부터 보호하기 위한 디지털 영상정보의 각종 보안조치들이 개발되고 있다. 현재 개발된 보안조치로는 암호화, 디지털 워터마킹, 시스템 보안장치가 있으며, 본 발명은 이중에서 영상이미지를 디지털 워터마킹하는 방법에 관한 것이다.

워터마킹(또는 디지털 지문)은 네트워크 상에서 사용가능한 상태로 널리 분포, 유통되고 있는 지적재산권의 보호대상이 되는 자료에 대해 원 데이터에 추가적인 정보를 삽입하여 정보를 보호하기 위한 기법으로 가시적 워터마킹(visible watermarking)방법과 비가시적 워터마킹(invisible watermarking)방법으로 크게 대별할 수 있다[Ruanaidh, J.J.K, F.M. Boland and O. Sinnen, 1996, ″Watermarking Digital Images for Copyright Protection″, EVA]. 가시적 워터마킹에서는 원본에다 저작권 정보를 덧입히는 형태이므로 대체로 사용자가 무단으로 저작권 정보를 지울 수 없지만, 원본의 가치가 보존되기 어렵고, 비가시적 워터마킹은 눈에 보이지 않기 때문에 원본을 훼손시키지 않으면서도 저작권 침해자를 체크할 수 있다는 장점이 있으나, 이미지에 전자적인 조작을 가하기 때문에 이미지의 변형문제가 있어 개선된 워터마킹 기술개발이 본 기술분야에서 절실히 요구되어 왔다.

통상, 워터마크(또는 디지털 지문)는 텍스트, 그림, 영상 비디오, 오디오 등의 멀티미디어 저작물에 육안으로는 식별이 불가능한 ″마크″를 집어넣어 저작권 소유자의 허락없이 저작물을 복사, 배포, 재판매하는 행위를 방지하는 기술로서, 디지털 신문, 잡지, 디지털 도서관, 전자박물관, 주문형 비디오, 주문형 오디오, 웹 TV 및 디지털 라디오의 프로그램 등의 제품과 공문서의 인증기능 등에 사용되기 때문에 최근 선진국에서는 빠르게 연구가 확산되고 있다. 지금까지 개발된 워터마크를 삽입하는 방법으로는 공간법(spatial method), 주파수영역법(frequency domain method) 및 스프레드 스펙트럼 컴뮤니케이션(spread spectrum communication) 등이 있다. 이들 중에서 우선, 공간법은 공간적 측면에서 볼 때, 화면의 화소값(YIQ)에 미세한 변화를 워터마크로 사용하는 방법이나, 손쉽게 워터마크의 삽입이 가능한 대신에 손실압축(lossy compression) 및 필터링과 같은 작업에 약하다는 단점이 있다[Langelaar, G.C., J.C.A. van der Lubbe and J. Biemond, 1998, ″Copy Protection for Multimedia Data based on Labeling Techniques″; Berghel, H. and L. O'GorMan, 1998, ″Digital Watermarking″; Aura, T., 1998, ″Practical invisibility in digital communication″; Bruyndonckx, O., J.-J. Quisquater and B. Macq, 1998, ″Spatial Method for Copyright Labeling of Digital Images″]. 또한, 주파수영역법은 디지털 형태의 데이터를 주파수 성분의 아날로그 신호로 변환하고, 같은 변환방법으로 워터마크를 변환하여 삽입하는 기술로서 DCT, FFT 또는 웨이브렛 변환을 이용하여 변환을 하게 된다. 이 방법은 삽입된 워터마크의 계수들이 데이터 전 영역에 걸쳐 분포하므로 삭제가 어렵지만, 계수 값에 따라 이미지의 찌그러짐 현상과 같은 이미지 손실이 일어나는 문제점이 있다[Petitcolas, F.A.P., R.J. Anderson and M.G. Kuhn, 1998, ″Attacks on copyright marking systems″; Cox, I.J., J. Kilian, T. Leighton and T. Shamoon, 1996, ″Secure Spread Spectrum Watermarking for Images, Audio and Video″, Proc. International Conference on Image Processing. ICIP'96. VolⅢ. pp.243-246; Wolfgang, R.B. and E. J. Delp, 1996, ″A Watermarking for Digital Images″, proceedings of the 1996 International Conference on Image processing, Lausanne, Switzerland, vol.3, pp.219-222; Ejima, M., A. Miyazaki, and T. Saito, 1998, ″Digital Watermark based on the Dyadic Wavelet Transform and its Robustness on Image Compressing″, Proceedings of ITC-CSCC'98, Sokcho, Korea, pp. 125-128]. 그밖에 최근에 가장 관심을 끌고 있는 스프레드 스펙트럼 컴뮤니케이션은 워터마크를 그림이나 소리의 주파수 공간에서 스프레드 스펙트럼(spread spectrum)방식을 사용하여 뿌려주는 방식으로 영상의 DCT(discrete cosine transform)과정에서 주파수 분석을 한 다음 영상변환 매트릭스에서 n개의 높은 계수를 갖는 부분, 즉 중요한 주파수부분 (perceptual mask 방식)에 표시를 한다. 이 방식은 주파수 형태로 변환시키는 점에서는 주파수영역법과 같지만 주파수를 넓게 퍼뜨리는 CDMA 기술을 부분적으로 응용한 점에서 다르다. 그러나, 이 방식은 JPEG이나 복사, 스캐닝, 축소/확대 등의 조작과정에서 어느 정도의 손상을 피할 수 있으나, 데이터의 압축과정에서 아직 완전하지 못하다는 단점이 있다.

따라서, 본 발명의 속한 당업계에서는 다음과 같은 요건들, 즉

워터마트는 지우는 것이 어렵거나 불가능해야 한다;

워터마크는 이미지압축, 절단, 디서(dithering), 컬러 재-양자화(color requantization), 스케일링과 같은 이미지 처리작업 후에도 존재해야 한다; 및

비가시적인 워터마크를 삽입했을 때, 영상에 주는 영향이 미세해야 하고, 작자 이외에는 다른 사람이 발견할 수 없어야 한다는 요건들을 만족시키는 워터마킹 기술의 개발이 절실히 요구되어 왔었다.

따라서, 본 발명은 컴퓨터를 이용하여 데이터 압축과 필터링에 대해서 강하면서도 추출이 용이한 디지털 영상이미지의 워터마킹 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

특히, 본 발명은 현재 영상 압축에 많이 사용되는 JPEG, BMP 압축과정과 동영상 압축에 사용되는 MPEG에도 손상되지 않는 워터마킹 방법을 제공하는데 궁극적 목적이 있으며, 이를 위해 웨이브렛 변환 및 이산 코사인 변환을 이용하여 디지털 영상이미지를 워터마킹하는 방법을 본 명세서를 통해 제공하고자 한다.

*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명*

D(x): 원래 이미지 데이터 W(y): 워터마크 데이터

DCT: 이산 코사인 변환 DWT: 이산 웨이브렛 변환

DW(x): 이산 웨이브렛 변환된 원래 이미지 데이터

WC(y): DCT 변환된 워터마크 이미지 데이터

WDC(y): DCT 변환 후 m-레벨 웨이브렛 변환된 워터마크 이미지 데이터

DW(x)': 합쳐진 이미지 데이터 D(x)': 워터마킹된 이미지 데이터

IWT: 이산 웨이브렛 역변환

도 1은 필터뱅크에 의한 이산 웨이브렛 변환 및 이산 웨이브렛 역변환의 개요를 도시하고 있는 흐름도이다.

도 2는 이산 웨이브렛 변환 후의 계수분포를 나타내는 도면이다.

도 3은 이산 웨이브렛 변환과 DCT를 이용한 워터마킹 방법의 하나의 구체예의 흐름도이다.

도 4는 이산 웨이브렛 변환과 DCT를 이용한 워터마킹 방법의 또 다른 구체예의 흐름도이다.

또한, 기존의 기술들이 원래 이미지에 대한 왜곡을 적게 하기 위해서 대부분 PRN(Pseudo Random Number)를 워터마크로 사용한 반면, 본 발명의 영상이미지의 디지털 워터마킹 방법은 워터마크로 일반이미지를 사용하여 ″마크″의 생성이 용이하도록 한데 그 특징이 있다.

본 발명에서는 이러한 워터마킹 방법을 수행하기 위해서 하드웨어 환경으로 IBM PC 펜티엄 MMX 166과 영상이미지 입력수단으로 스캐너 등이 제공되었으며, 상기 방법을 수행하는 알고리즘의 구현을 위한 소프트웨어로는 시중에서 쉽게 구할 수 있는 비쥬얼 C⁺⁺(Visual C⁺⁺)을 사용하였다.

통상, 워터 마크를 임의의 변환평면으로 바꾸어 주면 원래의 마크가 어떠한 형태인지를 구분할 수 없으며, 임펄스 형태의 워터마크를 사용하게 되면 변환평면에서는 전평면에 대해서 분포하게 된다. 이를 위해 푸리에 변환(Fourier Transform)을 사용할 수 있으나 이것은 변환평면에서의 계수값들이 복소성분을 갖기 때문에 원래 이미지 값들과의 정합에 어려움이 생기게 된다.

따라서, 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 발명에서는 DCT를 이용하여 워터마크를 변환시키는데, DCT는 푸리에 변환과 유사한 성격을 갖지만 변환평면에서의 계수값이 복소성분이 아닌 실수 값만을 갖기 때문에 푸리에 변환보다 유리하다. 이산코사인 변환의 수학적 정의와 이론에 대해 상세히 살펴보면 다음과 같다.

1. 이산코사인 변환(Discrete Cosine Transform, DCT)

DCT는 고속 푸리에 변환과 밀접한 관련이 있으며, 신호와 이미지를 코딩하는 역할을 하고, 표준 JPEG 압축에서 널리 사용되고 있는 변환방법이다. 1차원 DCT는 다음의 수학식 1a와 같이 정의된다.

상기 수학식 1a에서, s는 N개의 원래 값이고, t는 N개의 변환 값이며, 계수 c는 다음의 수학식 1b와 같이 주어진다.

(단, 1≤k≤N-1인 경우임)

한편, 정방행렬에 대한 2차원 DCT는 다음의 수학식 2a와 같이 나타낼 수 있다.

N, s, t에 대해서는 1차원 DCT와 같은 표기이며, c(i,j)는 하기의 수학식 2b와 같이 나타낼 수 있다.

c(0,j)=1/N, c(i,0)=1/N c(i,j)=2/N

(단, i≠0, j≠0인 경우임)

또한, DCT는 역변환을 가지는데, 1차원과 2차원에 대해서 각각 다음의 수학식 3a와 수학식 3b로 정의된다.

또한, 본 발명에서 영상이미지는 DCT변환된 워터마크와 합성되기 전에 웨이브렛 변환되는데, 특히 스케일링과 위치이동에 대해서 일정한 부집합만을 선택하는 이산 웨이브렛 변환(Discrete Wavelet Transform)을 이용하며, 바람직하게는 컴퓨터의 연산 부담을 줄이기 위해 고속 웨이브렛 변환인 필터뱅크(filter bank)를 사용한다. 이하, 웨이브렛 변환의 수학적 정의 및 이론에 대해 상세히 살펴보면 다음과 같다.

2. 이산 웨이브렛 변환(Discrete Wavelet Transform, DWT)

푸리에 변환이 사인과 코사인 함수를 기저함수로 사용하는 변환이라면, 웨이브렛변환은 기저함수로서 웨이브렛을 사용하는 변환으로서, 크게 연속 웨이브렛 변환과 이산 웨이브렛 변환으로 대별될 수 있다. 연속 웨이브렛 변환의 수학적 정의는 다음과 같다.

상기 식에서, s는 스케일링(scaling)을, τ는 위치이동(translation)을 나타내며, Ψ(s,t)는 스케일링되고 위치이동된 형태의 웨이브렛을 나타낸다. 스케일링은 주파수와 관련되는데, 낮은 스케일링, 즉, 압축된 웨이브렛은 고주파 성분을 추출하며, 높은 스케일링, 즉, 확장된 웨이브렛은 저주파 성분을 추출한다. 통상, 연속 웨이브렛 변환은 변환을 통해 얻어지는 웨이브렛 계수가 스케일링과 위치이동의 함수로서 무한개가 얻어지므로 실제 구현이 불가능하다. 따라서, 스케일링과 위치이동에 대해서 일정한 부집합만을 선택하는 방법인 이산 웨이브렛 변환을 사용하면 보다 효과적으로 알고리즘을 구현할 수 있다. 그러나, 이산 웨이브렛 변환 역시 컴퓨터로 구현하기에는 많은 연산량의 부담이 따르기 때문에, 고속 웨이브렛 변환인 필터뱅크를 사용하여 영상이미지를 변환시키는 것이 바람직하다. 이 방법은 고전적인 2채널 서브밴드 코딩과 피라미드 알고리즘을 이용하며, 역변환을 위한 필터뱅크사이의 관계(PR-QMF: perfectly reconstruction quadrature mirror filter)만 성립되면 간단히 구현할 수 있는 장점이 있다. 필터뱅크를 이용한 고속 웨이브렛 변환의 개요는 도 1에 도시된 바와 같다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여, 본 발명의 웨이브렛 변환 및 이산 코사인 변환을 이용한 디지털 영상이미지의 워터마킹 방법에 대해 상세히 기술하고자 한다.

우선, 첨부된 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 웨이브렛 변환과 DCT를 이용한 워터마킹 방법의 하나의 구체예의 알고리즘은,

원래 이미지(D(x))를 웨이브렛 변환하는 단계;

삽입하고자 하는 워터마크 이미지를 같은 크기의 일반이미지(W(y))로 생성하여 이를 DCT변환하는 단계;

웨이브렛 변환된 원래 이미지(DW(x))와 DCT 변환된 워터마크 이미지(WC(y))를 같은 차원으로 더하는 단계; 및

합쳐진 이미지(DW(x)')를 웨이브렛 역변환(IWT)하여 워터마크가 삽입된 이미지(D(x)')를 생성하는 단계로 구성됨을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 또 다른 구체예에서는 DCT 변환된 워터마크 이미지((WC(y))를 l-레벨 웨이브렛 변환된 원래 이미지((DW(x))와 합성하기 전에 m-레벨 웨이브렛 변환하는 단계를 추가로 포함한다. 첨부된 도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 웨이브렛 변환과 DCT를 이용한 워터마킹 방법의 또 다른 구체예의 알고리즘은,

원래 이미지(D(x))를 l-레벨 웨이브렛 변환하는 단계;

삽입하고자 하는 워터마크이미지를 같은 크기의 일반이미지(W(y))로 생성하여 이를 DCT변환하는 단계;

DCT변환된 워터마크 이미지(WC(y))를 다시 m-레벨(m≠1) 웨이브렛 변환하는 단계;

웨이브렛 변환된 원래 이미지(DW(x))와 m-레벨 웨이브렛 변환된 워터마크 이미지(WDC(y))를 같은 차원으로 더하는 단계; 및

한편, 원래 이미지(D(x))에서 워터마크(W(y))가 삽입된 합성된 이미지(D(x)')을 얻고자 할 때에는 스케일링 파라미터인 α를 이용하여 원래 이미지(D(x))와 워터마크(W(y))사이를 조절하는데, 본 발명에서는 항상 역변환이 가능하고 모든 상황에 적용하기가 용이한 하기 식의 방법을 이용하였다.

D(x)'_i=D(x)_i+αW(y)_i

전술한 바와 같이 본 발명의 워터마킹 방법에서 웨이브렛 변환 및 DCT 변환을 위한 소프트웨어 환경은 비쥬얼 C⁺⁺을 이용하여 작성된 C 언어 코드에 의해 제공되었으며, 연산처리는 펜티엄급 이상의 IBM PC에 의해 수행되었다.

본 발명의 방법에 따라 삽입된 워터마크가 부정 사용자에 의한 공격으로부터 강인한지를 판단하기 위해 JPEG 손실압축, 필터링, 재-표본화(resampling) 및 절단(truncation)에 대한 워터마크의 보존성을 시험하였다. 최종적인 시험결과는 상관분석을 통해서 워터마크의 강력함을 판단하였는데, 상관도(correlation)는 추출 전의 워터마크(W)와 추출 후의 워터마크(W')의 분석을 통하여 측정하였다. 상관도는 하기 식과 같이 정의된다.

실시예 1

이미지를 손실압축한 후 워터마크의 보존성 대한 평가

통상, 이미지는 전송시 파일의 용량이 크기 때문에 전송전에 압축을 하게 된다. 압축에는 손실압축과 무손실압축이 있는데, 일반적으로 약간의 이미지 손상을 유발하지만 압축률이 뛰어난 손실압축이 많이 사용되며, 손실압축의 대표적인 것이 JPEG 압축이다. 전술한 바와 같이 워터마크는 어떠한 이미지 처리 후에도 보존되어야 하므로 손실압축 후에도 문제가 없어야 상업적으로 이용가능하다. 따라서, 워터마크의 강력한 보존성을 시험하기 위해 JPEG의 Q팩터(Q factor)를 50%, 30%, 20%, 10%로 하여 시험하였다. 그 결과 20%의 JPEG 압축까지는 워터마크가 선명하게 나타났으며, 10%의 JPEG 압축의 경우에서는 워터마크가 흐리게 나타났지만 육안으로 확인이 가능하였다.

실시예 2

이미지를 필터링한 후 워터마크에 대한 영향

영상이미지는 통상 노이즈를 제거하기 위해 필터링 처리를 하게 되는데, 본 발명의 알고리즘에 의해 삽입된 워터마크가 저대역통과 필터(Low Pass Filter) 및 중간대역통과 필터 (Median Filter)에 의해 필터링된 후 어떤 영향을 받는지 시험하였다. 시험한 결과, 필터링 이후에도 워터마크의 추출이 가능함을 확인할 수 있었으며, 추출된 워터마크의 상관도를 표 1에 나타내었다.

필터 종류	저대역통과 필터	중간대역통과 필터
상관도	26.83%	57.84%

상기 결과들로부터 본 발명의 워터마크는 저대역통과 필터(Low Pass Filter) 및 중간대역통과 필터 (Median Filter)등과 같은 이미지 처리에서도 문제가 없음을 확인할 수 있었다.

실시예 3

재-표본화 이후의 워터마크에 대한 영향

재-표본화(resampling)란 이미지의 전체적인 화소값을 소실시키는 시험으로서, 본 발명의 알고리즘에 의해 삽입된 워터마크가 재-표본화 이후 어떤 영향을 받는지 시험하였다. 3비트, 4비트 및 5비트의 손실 후 추출된 워터마크의 상관도를 표 2에 나타내었다.

손실비트	3비트	4비트	5비트
상관도	18.81%	37.62%	72.99%

상기 표 2로부터 본 발명의 워터마크는 재-표본화와 같은 이미지 처리 후에도 추출이 가능함을 확인할 수 있었다.

실시예 4

절단처리(truncation) 이후의 워터마크에 대한 영향

이는 이미지의 핵심부분인 중앙에 얼마나 워터마크가 남아 있는가를 측정하는 것으로 이미지의 가장자리를 제거하고 남은 부분에서 워터마크가 추출가능한지를 시험하였다. 192×192 크기로 잘라내었으며, 추출된 워터마크의 상관도를 표 3에 나타내었다.

절단 크기	192×192
상관도	27.89%

상기 표 3으로부터 본 발명의 워터마크는 절단(truncation)과 같은 이미지 처리 후에도 추출이 가능함을 확인할 수 있었다.

실시예 5

본 발명의 워터마킹 알고리즘의 최종평가

한편, 본 발명의 워터마킹 알고리즘 평가에 사용된 워터마크 이미지는 원래 이미지와 동일한 크기의 이미지에 특정 글자가 쓰여진 이미지로서, 이 글자는 이미지에서 임펄스의 형태를 가지고 있기 때문에 DCT를 적용할 경우 그 값들이 넓게 분포될 것을 예상할 수 있다. 이것은 스프레드 스펙트럼 방식과 유사한 결과를 가져오며 DCT 변환된 워터마크를 웨이브렛 역변환시킴으로써 공간적으로도 균일하게 분포되는 워터마크를 생성할 수 있었다. 본 발명의 하나의 구체예인 워터마킹 알고리즘에 의해 삽입된 워터마크는 원래 이미지와의 상관도가 99.85%로서 매우 높은 일치율을 나타내었고, 또 다른 구체예에서는 삽입된 워터마크의 원래 이미지와의 상관도가 88.04%로 상당히 높은 수치를 나타내어 성공적인 이미지 삽입임이 입증되었다.

앞서 살펴본 바와 같이, 본 발명의 웨이브렛 변환과 DCT 변환을 이용한 영상이미지의 디지털 워터마킹 방법은 손실압축 및 기타 이미지 프로세싱에 대해서 워터마크의 보존성이 높음을 알 수 있었다. 특히, 손실압축에 대한 보존성 평가의 경우, JPEG의 Q팩터(Q factor)를 50%, 30%, 20%, 10%로 하여 실험한 결과, 워터마크의 추출이 모두 가능하였다. 또한, 저대역통과 필터, 중간대역통과 필터 등과 같은 이미지 처리에서도 문제가 없었으며, 재-표본화(resampling) 및 절단(truncation)처리 후에도 워터마크의 추출이 가능하였다. 따라서, DCT와 웨이브렛 변환을 조합하여 사용한 본 발명은 기존의 DCT 또는 웨이브렛 변환을 단독으로 사용했던 방법 보다 워터마크의 보존성 및 추출면에서 현저히 향상된 것으로 나타났다.

Claims

원래 이미지를 이산 웨이브렛 변환하는 단계;

삽입하고자 하는 워터마크이미지를 같은 크기의 일반이미지로 생성하여 이를 DCT변환하는 단계;

이산 웨이브렛 변환된 원래 이미지와 DCT변환된 워터마크이미지를 같은 차원으로 더하는 단계; 및

합쳐진 이미지를 이산 웨이브렛 역변환하여 워터마크가 삽입된 이미지를 생성하는 단계로 구성됨을 특징으로 하는, 웨이브렛 변환 및 이산 코사인 변환을 이용한 디지털 영상이미지의 워터마킹 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 원래 이미지는 l-레벨 웨이브렛 변환되고, DCT 변환된 워터마크 이미지는 l-레벨 웨이브렛 변환된 상기 원래 이미지와 합성하기 전에 추가로 m-레벨 웨이브렛 변환되는 것을 특징으로 하는, 웨이브렛 변환 및 이산 코사인 변환을 이용한 디지털 영상이미지의 워터마킹 방법.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 웨이브렛 변환은 컴퓨터의 연산 부담을 줄이기 위해 고속 웨이브렛 변환인 필터뱅크를 사용하는 것을 특징으로 하는, 웨이브렛 변환 및 이산 코사인 변환을 이용한 디지털 영상이미지의 워터마킹 방법.