KR100880612B1 - 디지털 이미지의 위·변조 분석기 및 그 방법 - Google Patents

디지털 이미지의 위·변조 분석기 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

디지털 이미지의 위·변조 분석기 및 그 방법이 개시된다. 상기 위·변조 분석 방법은 다수의 픽셀들로 구성된 입력 이미지를 수신하는 단계; 상기 다수의 픽셀들 각각에 적용된 보간 계수를 검출하는 단계; 및 검출된 보간 계수를 기준 보간계수와 비교하고 비교결과에 기초하여 상기 다수의 픽셀들을 상기 기준 보간 계수에 의해서 보간된 제1 그룹 픽셀들과 상기 기준 보간 계수에 의해서 보간되지 않은 제2 그룹 픽셀들로 분류하는 단계를 포함하여 객관적인 기준인 기준 보간 계수에 기초하여 위·변조 여부를 정확히 검출할 수 있는 효과가 있다.
디지털 이미지, 보간

Description

디지털 이미지의 위·변조 분석기 및 그 방법{Forgery analyzer and the method of digital image}
본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 위·변조 분석기의 블록도를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 입력 이미지에 적용된 보간 계수의 검출을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 이미지 보간시 발생되는 픽셀 패턴을 설명하기 위한 이미지들이다.
도 4는 도 3의 이미지를 구성하는 픽셀들의 값을 나타낸다.
도 5는 원본 이미지 및 위·변조된 이미지들 각각의 픽셀 값의 차이를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 위·변조 분석기의 블록도를 나타낸다.
도 7은 원본 이미지 및 위·변조된 이미지이다.
도 8은 도 7의 이미지를 도 1의 위·변조 분석기를 통하여 위·변조 분석한 화면이다.
도 9는 어도비 포토샵을 통하여 필터링된 이미지를 도 1의 위·변조 분석기를 통하여 위·변조 분석한 화면이다.
도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 위·변조 분석 방법의 흐름도이다.
본 발명은 디지털 이미지의 위·변조 분석기 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 보간 계수에 기초하여 디지털 이미지의 위·변조를 분석할 수 있는 위·변조 및 분석기 및 그 방법에 관한 것이다.
오늘날 디지털 기술은 사진의 영역을 획기적으로 확대하는 새로운 장이 되었지만, 그 이면에는 전문가조차도 위·변조 여부를 분간하기 어려울 정도의 정교한 사진편집 작업을 가능하게 하는 문제를 발생시켰다.
예컨대, 몇 번의 마우스 조작만으로도 디지털 이미지를 손쉽게 다룰 수 있는 소프트웨어가 개발되었고 이러한 소프트웨어를 이용하여 위조된 이미지는 인터넷을 통해 쉽게 유포될 수 있다.
위조된 이미지는 대중의 흥미나 풍자를 위하여 생산되는 경우가 대부분이지만 특정한 목적을 가지고 타인을 음해하거나 거짓을 사실인 것처럼 위장하는 경우가 발생할 수 있다. 예컨대, 위·변조된 이미지가 학교의 성적 조작, 출생 조작, 범죄 알리바이 조작 등에 사용되는 경우 사회적으로 큰 파장을 발생시킬 수 있다.
최근의 위·변조기술은 보다 정교해지고, 위·변조된 이미지와 원본 이미지 를 구별하는 객관적인 기준이 없어 위·변조된 이미지의 검출은 매우 어려운 실정이다.
특히, 이미지의 위·변조된 이미지는 이미지의 합성 또는 조작 등으로 인하여 발생되는 이미지의 어색함을 제거하기 위해 인접한 픽셀들 간의 보간이 발생되는데 이미지에 보간이 다수 발생되는 경우 위·변조된 이미지의 검출은 더 어려워질 수 있다.
따라서 본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제는 기준 보간 계수에 기초하여 디지털 이미지를 구성하는 다수의 픽셀들을 분류하여 디지털 이미지의 위·변조 여부를 분석할 수 있는 위·변조 및 분석기 및 그 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제는 원본 이미지의 보간 계수를 추정하고 추정된 보간 계수에 기초하여 디지털 이미지의 위·변조 여부를 분석할 수 있는 위·변조 및 분석기 및 그 방법을 제공하는 것이다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 위·변조 분석방법은 다수의 픽셀들로 구성된 입력 이미지를 수신하는 단계; 상기 다수의 픽셀들 각각에 적용된 보간 계수를 검출하는 단계; 및 검출된 보간 계수를 기준 보간계수와 비교하고 비교결과에 기초하여 상기 다수의 픽셀들을 상기 기준 보간 계수에 의해서 보간된 제1 그룹 픽셀들과 상기 기준 보간 계수에 의해서 보간되지 않은 제2 그룹 픽셀들로 분류하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 디지털 이미지의 위·변조 분석방법은, 상기 제1 그룹 픽셀들과 상기 제2 그룹 픽셀들 각각의 픽셀 값이 서로 다르게 출력되도록 하는 출력단계를 더 포함할 수 있다.
상기 디지털 이미지의 위·변조 분석방법은, 상기 출력단계에 의해서 출력된 픽셀들의 색상 정보의 패턴이 일정한 패턴을 갖는 경우 상기 입력 이미지를 위·변조된 이미지로 판정하고 상기 색상 정보의 패턴이 상기 일정한 패턴을 갖지 않는 경우 상기 입력 이미지를 위·변조되지않은 이미지로 판정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 기준 보간 계수는, 상기 입력 이미지의 가로방향, 세로방향, 및 대각선 방향 중에서 적어도 어느 하나의 방향으로 적용되는 보간 계수이고, 상기 검출된 보간계수는, 상기 입력 이미지의 가로방향, 세로방향, 및 대각선 방향 중에서 적어도 어느 하나의 방향에 대해서 검출될 수 있다.
상기 기준 보간 계수는, 고정된 값으로 설정될 수 있다.
상기 디지털 이미지의 위·변조 분석방법은, 상기 다수의 픽셀들을 이용하여 추정 보간 계수를 산출하고 추정된 추정 보간계수를 상기 기준 보간계수로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 추정 보간 계수는 미리 정해진 EM 알고리즘을 이용하여 업 데이트될 수 있다.
상기 추정 보간 계수는 제1 추정 보간 계수와 제2 추정보간 계수를 포함하고, 상기 제1 추정 보간 계수와 상기 제2 추정보간 계수 각각은, 상기 입력 이미지를 구성하는 픽셀들 중에서 제1 픽셀과 상기 제1 픽셀과 가로 방향으로 인접한 제2 픽셀과 제3 픽셀에 기초하여 차이 값을 계산하고, 계산된 차이 값을 상기 제1 추정 보간 계수와 상기 제2 추정 보간 계수 각각에 관하여 미분하고 미분된 결과에 기초하여 산출되고, 상기 차이 값은 Yi-a1*Yi-1-a2*Yi+1(여기서, Yi은 제1 픽셀, Yi -1은 제2 픽셀, Yi +1은 제3 픽셀, a1은 제1 추정 보간 계수, 및 a2는 제2 추정 보간 계수)일 수 있다.
상기 추정 보간 계수는 제1 추정 보간 계수와 제2 추정보간 계수를 포함하고, 상기 제1 추정 보간 계수와 상기 제2 추정보간 계수 각각은, 상기 입력 이미지를 구성하는 G*G(G는 자연수)개의 픽셀들 중에서 제1 픽셀과 상기 제1 픽셀과 세로 방향으로 인접한 제2 픽셀과 제3 픽셀에 기초하여 차이 값을 계산하고, 계산된 차이 값을 상기 제1 추정 보간 계수와 상기 제2 추정 보간 계수 각각에 관하여 미분하고 미분된 결과에 기초하여 산출되고, 상기 차이 값은 Yi +G-a3*Yi-a4*Yi +2G(여기서, Yi +G은 제1 픽셀, Yi는 제2 픽셀, Yi +2G은 제3 픽셀, a3는 제1 추정 보간 계수, 및 a4는 제2 추정 보간 계수)일 수 있다.
상기 추정 보간 계수는 제1 내지 제4 추정 보간 계수를 포함하고, 상기 제1 내지 상기 제4 추정 보간 계수 각각은, 상기 입력 이미지를 구성하는 G*G(G는 자연수)개의 픽셀들 중에서 제1 픽셀과 상기 제1 픽셀과 대각선 방향으로 인접한 제2 픽셀, 제3 픽셀, 제4 픽셀, 및 제5 픽셀에 기초하여 차이 값을 계산하고 계산된 차이 값을 상기 제1 추정 보간 계수 내지 상기 제4 추정 보간 계수 각각에 관하여 미 분하고 미분된 결과에 기초하여 산출되고, 상기 차이 값은 Yi +(G+1) - a1*Yi - a2*Yi +2 - a3*Yi +2G - a4*Yi +2(G+1)(여기서, Yi +(G+1)은 제1 픽셀, Yi은 제2 픽셀, Yi + 2은 제3 픽셀, Yi +2G은 제4 픽셀, Yi +2(G+1)는 제1 픽셀, a1은 제1 추정 보간 계수, a2는 제2 추정 보간 계수, a3는 제3 추정 보간 계수, 및 a4는 제4 추정 보간 계수)일 수 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 디지털 이미지의 위·변조 분석기는 다수의 픽셀들로 구성된 입력 이미지를 수신하는 수신모듈; 및 상기 다수의 픽셀들 각각에 적용된 보간 계수를 검출하고, 검출된 보간 계수를 기준 보간 계수와 비교하고 비교결과에 기초하여 상기 다수의 픽셀들을 상기 기준 보간 계수에 의해서 보간된 제1 그룹 픽셀들과 상기 기준 보간 계수에 의해서 보간되지 않은 제2 그룹 픽셀들을 분류하는 분류모듈을 포함할 수 있다.
상기 디지털 이미지의 위·변조 분석기는, 상기 제1 그룹 픽셀들과 상기 제2 그룹 픽셀들 각각의 픽셀 값을 서로 다르게 하여 출력하는 출력부; 및 상기 출력부에서 출력된 픽셀들의 색상 정보의 패턴이 일정한 패턴을 갖는 경우 상기 입력 이미지를 위·변조된 이미지로 판정하고 상기 색상 정보의 패턴이 상기 일정한 패턴을 갖지 않는 경우 상기 입력 이미지를 오리지널 이미지로 판정하는 판단모듈을 더 포함할 수 있다.
상기 디지털 이미지의 위·변조 분석기는,
상기 다수의 픽셀들을 이용하여 추정 보간 계수를 산출하고 추정된 추정 보간계수를 상기 기준 보간계수로 제공하는 보간 계수 추정부를 더 포함할 수 있다.
상기 추정 보간 계수는 미리 정해진 EM 알고리즘을 이용하여 업 데이트될 수 있다.
상기 추정 보간 계수는 제1 추정 보간 계수와 제2 추정보간 계수를 포함하고, 상기 제1 추정 보간 계수와 상기 제2 추정보간 계수 각각은, 상기 입력 이미지를 구성하는 픽셀들 중에서 제1 픽셀과 상기 제1 픽셀과 가로 방향으로 인접한 제2 픽셀과 제3 픽셀에 기초하여 차이 값을 계산하고, 계산된 차이 값을 상기 제1 추정 보간 계수와 상기 제2 추정 보간 계수 각각에 관하여 미분하고 미분된 결과에 기초하여 산출되고, 상기 차이 값은 Yi-a1*Yi-1-a2*Yi+1(여기서, Yi은 제1 픽셀, Yi -1은 제2 픽셀, Yi +1은 제3 픽셀, a1은 제1 추정 보간 계수, 및 a2는 제2 추정 보간 계수)일 수 있다.
상기 추정 보간 계수는 제1 추정 보간 계수와 제2 추정보간 계수를 포함하고, 상기 제1 추정 보간 계수와 상기 제2 추정보간 계수 각각은, 상기 입력 이미지를 구성하는 G*G(G는 자연수)개의 픽셀들 중에서 제1 픽셀과 상기 제1 픽셀과 세로 방향으로 인접한 제2 픽셀과 제3 픽셀에 기초하여 차이 값을 계산하고, 계산된 차이 값을 상기 제1 추정 보간 계수와 상기 제2 추정 보간 계수 각각에 관하여 미분하고 미분된 결과에 기초하여 산출되고, 상기 차이 값은 Yi +G-a1*Yi-a2*Yi +2G(여기서, Yi +G은 제1 픽셀, Yi는 제2 픽셀, Yi +2G는 제3 픽셀, a1은 제1 추정 보간 계수, 및 a2는 제2 추정 보간 계수)일 수 있다.
상기 추정 보간 계수는 제1 내지 제4 추정 보간 계수를 포함하고, 상기 제1 내지 상기 제4 추정 보간 계수 각각은, 상기 입력 이미지를 구성하는 G*G(G는 자연수)개의 픽셀들 중에서 제1 픽셀과 상기 제1 픽셀과 대각선 방향으로 인접한 제2 픽셀, 제3 픽셀, 제4 픽셀, 및 제5 픽셀에 기초하여 차이 값을 계산하고 계산된 차이 값을 상기 제1 추정 보간 계수 내지 상기 제4 추정 보간 계수 각각에 관하여 미분하고 미분된 결과에 기초하여 산출되고, 상기 차이 값은 Yi +(G+1) - a1*Yi - a2*Yi +2 - a3*Yi +2G - a4*Yi +2(G+1)(여기서, Yi +(G+1)은 제1 픽셀, Yi은 제2 픽셀, Yi + 2은 제3 픽셀, Yi +2G은 제4 픽셀, Yi +2(G+1)는 제1 픽셀, a1은 제1 추정 보간 계수, a2는 제2 추정 보간 계수, a3는 제3 추정 보간 계수, 및 a4는 제4 추정 보간 계수)일 수 있다.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 위·변조 분석기의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 하드웨어(H/W) 및/또는 소프트웨어(S/W)로 구현될 수 있는 위·변조 분석기(10)는 수신모듈(20), 분류모듈(30), 출력부(50), 및 판단모듈(60)을 포함할 수 있다.
상기 수신 모듈(20)은 다수의 픽셀들로 구성된 입력 이미지(D_image)를 수신 한다. 상기 수신 모듈(20)은 입력 이미지(D_image)의 위·변조 여부를 검출하기 위하여 상기 입력 이미지(D_image)의 위·변조 분석을 위한 위·변조 분석 환경 정보를 더 수신할 수도 있다.
상기 위·변조 분석 환경 정보는 사용자로부터 입력되는 정보로서 상기 입력 이미지(D_image) 중에서 위·변조 분석을 원하는 이미지의 크기(예컨대, G*G, G은 512), 상기 위·변조 분석을 원하는 이미지를 구성하는 블록(또는 픽셀의 갯수)들 중에서 기준 보간 계수가 적용되는 블록(예컨대, m*m, m은 3)의 크기, 및 보간 계수 추정부(40)에서 출력되는 추정 보간 계수의 오차 범위를 결정하는 분산 값 중에서 적어도 어느 하나가 될 수 있다.
상기 분류 모듈(30)은 입력 이미지(D_image)를 구성하는 다수의 픽셀들 각각에 적용된 보간 계수를 검출하고, 검출된 보간 계수를 기준 보간 계수와 비교하고 비교결과에 기초하여 상기 다수의 픽셀들을 상기 기준 보간 계수에 의해서 보간된 제1 그룹 픽셀들과 상기 기준 보간 계수에 의해서 보간되지 않은 제2 그룹 픽셀들을 분류할 수 있다.
예컨대, 상기 분류 모듈(30)은 검출된 보간 계수와 상기 기준 보간 계수를 비교하여 비교결과 상기 기준 보간 계수에 의해서 보간된 제1 그룹 픽셀들과 상기 기준 보간 계수에 의해서 보간되지 않은 제2 그룹 픽셀들을 분류할 수 있다.
상기 분류 모듈(30)은 이웃 화소 보간법, 양선형 보간법, 또는 고등 차수 보간법 등에 의하여 계산된 결과인 픽셀들 각각의 값에 기초하여 상기 픽셀들 각각에 적용된 보간 계수를 검출할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 입력 이미지에 적용된 보간 계수의 검출을 설명하기 위한 도면으로서 도 2의 (a)는 2차원 이미지(2*2)의 원본 이미지를 나타내고, (b)는 상기 (a) 이미지를 위·변조한 2차원 이미지(3*3)이다.
상기 위·변조된 이미지((b))의 y1 내지 y9 각각의 픽셀 값은 양선형 보간법에 의하면 다음의 수학식과 같이 정의된다.
y2(=128) = a1*y1(=0) + a1*y3(=225)
y4(=128) = a2*y1(0) + a2*y7(=225)
y5(=128) = a3*y1(=0) + a3*y3(=225) + a3*y7(=225) + a3*y9(=0)
여기서, 상기 a1은 가로방향으로 적용되는 보간 계수, 상기 a2는 세로방향으로 적용되는 보간 계수, 상기 a3는 대각선으로 적용되는 보간 계수를 나타낸다. 상기 위·변조된 이미지((b))의 y6와 y8에 해당하는 픽셀 값은 y2와 y4에 대칭이다.
즉, 상기 분류 모듈(30)은 상기와 같은 수학식에 의하여 상기 a1은 0.5, 상기 a2는 0.5, 상기 a3는 0.25임을 검출할 수 있다.
상기 분류 모듈(30)은 검출된 보간 계수에 기초하여 기준 보간 계수에 의해서 보간된 제1 그룹 픽셀들과 상기 기준 보간 계수에 의해서 보간되지 않은 제2 그룹 픽셀들을 분류할 수 있다.
즉, 상기 분류 모듈(30)은 상기 분류를 통하여 기준 보간 계수에 의해서 보간이 발생된 영역과 상기 보간이 발생되지 않은 영역을 분류할 수 있다.
일반적으로 위·변조가 발생된 입력 이미지(D_image)에는 보간이 발생되는데 보간이 발생된 어느 하나의 영역과 상기 보간이 발생되지 않은 다른 하나의 영역은 서로 다른 픽셀 패턴을 갖는다.
예컨대, 도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 이미지 보간시 발생되는 픽셀 패턴을 설명하기 위한 이미지들이고 도 4는 도 3의 이미지를 구성하는 픽셀들의 값을 나타내는 표로서 도 3의 (a)는 1*32 크기의 원본 이미지로서 상기 원본 이미지를 구성하는 각 픽셀은 0과 255의 밝기 값을 가진 픽셀이 순차적으로 배열된다.
도 3의 (b)는 상기 (a)의 이미지를 양선형 보간법을 사용하여 1*42로 확대한 결과이고, (c)는 상기 (a)의 이미지를 1*128로 확대한 결과로서 도 3의 (b)와 (c)의 경우에서 알 수 있듯이 이미지에 크기의 변환이 발생할 경우 보간에 의해 일정한 형태의 패턴이 나타나는 것을 확인할 수 있다.
도 3의 (d)는 (a)의 1*32 크기 이미지에서 6 픽셀을 선택한 다음 선택된 상기 6 픽셀을 200%로 확대한 이미지이고, 도 3의 (e)는 (d)의 이미지를 200% 확대한 이미지로서 상기 e와 같이 합성된 이미지의 크기를 재조정하더라도 일정한 픽셀 패턴이 나타나는 것을 알 수 있다.
도 4는 도 3의 이미지 변조로 인한 픽셀 값의 변화를 나타내는 표이다. 도 3과 도 4를 참조하면, 원본 이미지(도 3의 (a))의 1*1번째의 픽셀 값은 0이며 1*2의 픽셀 값은 255이다.상기 원본 이미지(도 3의 (a))를 양선형 보간법의 보간 배율을 4로 하여 확대할 경우(도 3의 (b)) 2개의 픽셀은 8개가 되며 이때 픽셀 값은 [32, 96, 159, 223, 223, 159, 96, 32]가 연속해서 놓이게 된다.
상기 각 픽셀에 적용되는 새로운 픽셀 값은 인접한 시작점에 위치한 픽셀과 끝점에 위치한 픽셀을 제외하고는 모두 이웃한 픽셀의 정보에 의하여 그 값이 달라짐을 알 수 있다.
또한, 도 3의 (d)와 같이 (a)의 이미지의 일부 영역에서 보간이 발생하였을 경우를 5번째 픽셀에서부터 8번째 픽셀까지 4개 픽셀을 양선형 보간법을 사용하여 200% 확대할 경우 보간이 발생한 영역의 픽셀과 보간이 발생하지 않은 영역에 포함되는 픽셀은 패턴의 차이가 발생함을 알 수 있다.
특히, 도 3의 (e)와 같이 (d)가 확대되더라도 보간 배수에 따라 반복의 패턴이 유지됨을 알 수 있다.
또한, 도 5는 원본 이미지 및 위·변조된 이차원 이미지들의 보간 계수의 차이를 설명하기 위한 도면으로, 도 5의 (a)는 10*10 크기의 원본 이미지이고, (b)는 상기 (a)의 원본 이미지에 보간된 다른 이미지가 합성된 이미지이다.
도 5의 (c)는 (b)의 합성된 이미지 전체를 150% 확대하여 생성된 이미지로서, (c)의 (x13, y11)의 픽셀 값과 (x13, y10) 및 (x13, y12)의 관계에서 양선형 보간법에 의한 보간 계수는 0.5(=128/(35+221)이다.
또한, (c)의 (x8, y6)의 픽셀 값과 (x8, y4) 및 (x8, y6)의 관계에서 양선형 보간법에 의한 보간 계수는 0.5(=128/(50+205)이다.
그러나 합성이 이루어진 경계면인 (c)의 이미지의 (x4, y7)의 픽셀 값과 (x4, y6) 및 (x4, y8)의 관계에서 양선형 보간법에 의한 보간 계수는 0.09(=16/(23+156)로서 합성이 발생한 이미지를 구성하는 픽셀들은 서로 다른 보간 계수에 의해서 계 산됨을 알 수 있다.
따라서, 상기 분류 모듈(30)은 검출된 보간 계수에 기초하여 기준 보간 계수에 의해서 보간된 제1 그룹 픽셀들과 상기 기준 보간 계수에 의해서 보간되지 않은 제2 그룹 픽셀들을 분류함으로써 서로 다른 픽셀 패턴을 갖는 이미지들을 분류하여 보간 발생 여부를 검출할 수 있다.
또는, 상기 분류 모듈(30)은 검출된 보간 계수에 기초하여 소정의 오차 범위(예컨대, 기준 보간 계수 Q(Q는 실수)) 내에 있는 보간 계수로 보간된 제1 그룹 픽셀들과 상기 소정의 오차 범위에 의해서 보간되지 않은 제2 그룹 픽셀들을 분류함으로써 서로 다른 픽셀 패턴을 갖는 이미지들을 분류하여 보간 발생 여부를 검출할 수도 있다.
상기 기준 보간 계수는 미리 설정된 값이거나 사용자로부터 입력된 보간 계수로서 입력 이미지(D_image)를 구성하는 다수의 픽셀들 각각이 서로 다른 보간 계수에 의해서 보간 되었는지 검출하는 기준으로서 상기 입력 이미지(D_image)의 가로방향, 세로방향, 또는 대각선 방향 중에서 적어도 어느 하나의 방향으로 적용되는 보간 계수가 될 수 있다.
예컨대, 사용자는 일반적인 이미지에 많이 적용되는 보간 계수를 기준 보간계수로서 설정하고 상기 분류 모듈(30)은 상기 입력 이미지(D_image)를 구성하는 다수의 픽셀들 각각이 상기 기준 보간 계수에 의해서 보간 되었는지 검출할 수 있다.
따라서 본 발명의 실시 예 따른 디지털 이미지의 위·변조 분석기(10)는 객 관적인 기준인 기준 보간 계수에 기초하여 디지털 이미지를 구성하는 다수의 픽셀들을 분류하여 디지털 이미지의 위·변조 여부를 분석함으로써 위·변조 여부를 정확히 검출할 수 있는 효과가 있다.
상기 출력부(50)는 상기 분류모듈(30)에 의해서 분류된 상기 제1 그룹 픽셀들과 상기 제2 그룹 픽셀들 각각의 픽셀 값을 서로 다르게 하여 출력할 수 있다.
예컨대, 상기 출력부(50)는 상기 제1 그룹 픽셀들 각각의 픽셀 값은 소정의 픽셀 값(예컨대, 0)이 되도록 출력하고, 상기 제2 그룹 픽셀들 각각의 픽셀 값은 자신(즉, 상기 제2 그룹 픽셀들)의 픽셀 값이 그대로 출력되도록 출력할 수 있다.
삭제
상기 판단모듈(60)은 상기 출력부(50)에서 출력된 픽셀들의 색상 정보의 패턴이 일정한 패턴을 갖는 경우 상기 입력 이미지를 위·변조된 이미지로 판정하고 상기 색상 정보의 패턴이 상기 일정한 패턴을 갖지 않는 경우 상기 입력 이미지를 오리지널 이미지(위·변조되지 않은 이미지)로 판정할 수 있다.
예컨대, 상기 판단모듈(60)은 상기 출력부(50)에서 출력된 이미지를 푸리에 변환하고 푸리에 변환된 이미지에 기초하여 상기 색상 정보의 패턴이 일정한지 여부를 판단할 수 있다.
도 6은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 위·변조 분석기의 블록도를 나타낸다. 도 1과 도 6을 참조하면, 하드웨어(H/W) 및/또는 소프트웨어(S/W)로 구현될 수 있는 위·변조 분석기(10＇)는 수신모듈(20), 분류모듈(30), 보간 계수 추정부(40), 출력부(50), 및 판단모듈(60)을 포함할 수 있다.
상기 위·변조 분석기(10＇)는 도 1의 위·변조 분석기(10)와 비교하여 보간 계수 추정부(40)를 더 구비하는 차이점을 제외하고는 그 구성과 동작이 동일 또는 유사하다.
상기 보간 계수 추정부(40)는 입력 이미지(D_image)의 다수의 픽셀들을 이용하여 추정 보간 계수를 산출하고 이를 기준 보간 계수로서 산출할 수 있다.
상기 추정 보간 계수는 미리 정해진 EM 알고리즘(Expectation-Maximization algorithm)을 이용하여 업 데이트될 수 있다.
즉, 상기 보간 계수 추정부(40)는 입력 이미지(D_image)가 위조 또는 변조된 이미지인 경우 원본 이미지에서 적용되는 원본 보간 계수와 다른 합성 보간 계수가 적용된 영역을 구별하기 위하여 상기 원본 보간 계수를 EM 알고리즘을 이용하여 추정 보간 계수로서 추정하여 출력할 수 있다.
상기 분류 모듈(30)은 상기 보간 계수 추정부(40)에서 출력된 기준 보간 계수에 기초하여 상기 기준 보간 계수에 의해서 보간된 제3 그룹 픽셀들과 상기 추정 보간 계수에 의해서 보간되지 않은 제4 그룹 픽셀들을 분류함으로써 서로 다른 픽셀 패턴을 갖는 이미지들을 분류하여 보간 발생 여부를 검출할 수도 있다.
상기 출력부(50)는 상기 제3 그룹 픽셀들 각각의 픽셀 값은 소정의 픽셀 값(예컨대, 0)이 되도록 출력하고, 상기 제4 그룹 픽셀들 각각의 픽셀 값은 자신(즉, 상기 제4 그룹 픽셀들)의 픽셀 값이 그대로 출력되도록 출력할 수 있다.
상기 판단모듈(60)은 상기 출력부(50)에서 출력된 픽셀들의 색상 정보의 패턴이 일정한 패턴을 갖는 경우 상기 입력 이미지를 위·변조된 이미지로 판정하고 상기 색상 정보의 패턴이 상기 일정한 패턴을 갖지 않는 경우 상기 입력 이미지를 오리지널 이미지로 판정할 수 있다.
삭제
따라서, 본 발명의 실시 예에 따른 디지털 이미지의 위·변조 분석기(10)는 EM 알고리즘을 이용하여 원본 이미지의 보간 계수를 추정하고 추정된 보간 계수에 기초하여 입력 이미지(D_image)의 위·변조 여부를 분석함으로써 위·변조된 이미지에 보간이 다수 발생하더라도 위·변조 여부를 정확히 검출할 수 있는 효과가 있다.
상기 보간 계수 추정부(40)는 상기 EM 알고리즘을 이용하여 추정 보간 계수를 계산하기 위하여 다음의 수학식을 사용할 수 있다.
Figure 112007045966719-pat00001
여기서, E(α)는 다수의 픽셀들 중에서 어느 하나의 픽셀 값과 상기 어느 하나의 픽셀과 인접한 픽셀들의 값들의 차이 값이고, 상기 yi는 다수의 픽셀들 중에서 어느 하나의 픽셀 값을 나타내고, yi+k는 상기 어느 하나의 픽셀과 인접한 픽셀들의 값을 나타낸다.
예컨대, 상기 보간 계수 추정부(40)는 입력 이미지(D_image)를 구성하는 G*G(G는 자연수)개의 픽셀들 중에서 상기 입력 이미지(D_image)의 가로방향으로 적용되는 제1 보간 계수(α1)과 제2 보간 계수(α2)에 의해서 보간된 제1 픽셀(Yi)와 상기 제1 픽셀(Yi)와 가로 방향으로 인접한 제2 픽셀 (Yi-1) 과 제3 픽셀(Yi+1) 에 기초하여 Yi-α1*Yi-1-α2*Yi+1 을 계산하여 계산된 값을 차이 값으로서 출력하고 상기 차이 값을 상기 제1 보간 계수(α1)과 상기 제2 보간 계수(α2) 각각에 관하여 미분하고 미분된 결과에 기초하여 상기 제1 보간 계수(α1)과 상기 제2 보간 계수(α2)를 계산할 수 있다.
보다 상세하게는, 상기 기준 보간 계수가 입력 이미지(D_image)의 가로방향으로 적용되는 이미지인 경우, 상기 가로방향으로 적용되는 보간 계수(α1과 α2 )를 추정한 값은 다음의 수학식과 같이 계산될 수 있다.
Figure 112007045966719-pat00002
양변을 α1과 α2 에 관하여 각각 미분하면,
Figure 112007045966719-pat00003
이고, 상기 식을 정리하면,
Figure 112007045966719-pat00004
이다.
따라서, 보간 계수(α1과 α2 )는 다음의 수학식으로 표현될 수 있다.
Figure 112007045966719-pat00005
상기 보간 계수 추정부(40)는 상기 추정 보간 계수(α1과 α2 )를 계산하고, 상기 추정 보간 계수(α1과 α2)가 원본 이미지에 적용된 보간 계수에 근접하도록 제1 문턱 값을 설정하여 상기 추정 보간 계수(α1과 α2)를 업 데이트할 수 있다.
예컨대, 상기 보간 계수 추정부(40)는 상기 EM 알고리즘에 의해서 먼저 계산되어 추정된 추정 보간 계수(α1(n)과 α2(n))와 나중에 계산되어 추정된 추정 보간 계수(α1(n+1)과 α2(n+1))의 차이가 상기 제1 문턱 값 이상인 경우 상기 나중에 계산되어 추정된 추정 보간 계수(α1(n+1)과 α2(n+1))를 추정 보간 계수(α1과 α2)로서 출력할 수 있다.
또한, 상기 보간 계수 추정부(40)는 입력 이미지를 구성하는 G*G개의 픽셀들 중에서 제3 보간 계수(α3)과 제4 보간 계수(α4)에 의해서 보간된 제4 픽셀(Yi + Gi)과 상기 제4 픽셀(Yi +G)과 세로 방향으로 인접한 제1 픽셀(Yi)과 제5 픽셀(Yi +2G) 에 기초하여 Yi +G-α3*Yi-α4*Yi +2G을 계산하여 계산된 값을 차이 값으로서 출력하고, 상기 차이 값을 상기 제3 보간 계수(α3)과 상기 제4 보간 계수(α4) 각각에 관하여 미분하고 미분된 결과에 기초하여 상기 제3 보간 계수(α3)과 상기 제4 보간 계수(α4)를 계산할 수 있다.
보다 상세하게는, 상기 기준 보간 계수가 입력 이미지(D_image)의 세로방향으로 적용되는 이미지인 경우, 상기 세로방향으로 적용되는 상기 제3 보간 계수(α3)과 상기 제4 보간 계수(α4)를 추정한 값은 다음의 수학식으로 표현될 수 있다.
Figure 112007045966719-pat00006
상기 α1과 상기 α2를 계산하는 방법과 마찬가지로 상기 식을 정리하면, 보간 계수(α3과 α4 )는 다음의 수학식으로 표현될 수 있다.
Figure 112007045966719-pat00007
상기 보간 계수 추정부(40)는 상기 추정 보간 계수(α3과 α4)를 계산하고, 상기 추정 보간 계수(α3과 α4)가 원본 이미지에 적용된 보간 계수에 근접하도록 제2 문턱 값을 설정하여 상기 추정 보간 계수(α3과 α4)를 업 데이트할 수 있다.
예컨대, 상기 보간 계수 추정부(40)는 상기 EM 알고리즘에 의해서 먼저 계산되어 추정된 추정 보간 계수(α3(n)과 α4(n))와 나중에 계산되어 추정된 추정 보간 계수(α3(n+1)과 α4(n+1))의 차이가 상기 제2 문턱 값 이상인 경우 상기 나중에 계산되어 추정된 추정 보간 계수(α3(n+1)과 α4(n+1))를 추정 보간 계수(α3과 α4)로서 출력할 수 있다.
또한, 상기 보간 계수 추정부(40)는 입력 이미지를 구성하는 G*G개의 픽셀들 중에서 제5 보간 계수(α5), 제6 보간 계수(α6), 제7 보간 계수(α7), 및 제8 보간 계수(α8)에 의해서 보간된 제6 픽셀(Yi +(G+1))과 상기 제6 픽셀(Yi +(G+1))과 대각선 방향으로 인접한 제1 픽셀(Yi), 제7 픽셀(Yi +2), 제5 픽셀(Yi +2G), 및 제8 픽셀(Yi +2(G+1))에 기초하여 Yi +(G+1) - α5*Yi - α6*Yi+2 - α7*Yi +2G - α8*Yi + 2(G+1)을 계산하여 계산된 값 을 차이 값으로서 출력하고, 상기 차이 값을 상기 제5 보간 계수(α5) 내지 상기 제8 보간 계수(α8) 각각에 관하여 미분하고 미분된 결과에 기초하여 상기 제5 보간 계수(α5) 내지 상기 제8 보간 계수(α8) 각각을 계산할 수 있다.
보다 상세하게는, 상기 기준 보간 계수가 입력 이미지(D_image)의 대각선 방향으로 적용되는 이미지인 경우, 상기 대각선 방향으로 적용되는 상기 제5 보간 계수(α5) 내지 상기 제8 보간 계수(α8)를 추정한 값은 다음의 수학식으로 표현될 수 있다.
Figure 112007045966719-pat00008
상기 식을 상기 α5 내지 상기 α8 각각에 관하여 미분하면, 다음의 수학식으로 표현될 수 있다.
Figure 112007045966719-pat00009
이고, 상기 수학식을 정리하면,
Figure 112007045966719-pat00010
따라서, 상기 α5 내지 상기 α8 는 다음의 수학식으로 표현될 수 있다.
Figure 112007045966719-pat00011
상기 보간 계수 추정부(40)는 상기 추정 보간 계수(α5 내지 α8)를 계산하고, 상기 추정 보간 계수(α5 내지 α8)가 원본 이미지에 적용된 보간 계수에 근접하도록 제3 문턱 값을 설정하여 상기 추정 보간 계수(α5 내지 α8)를 업 데이트할 수 있다.
예컨대, 상기 보간 계수 추정부(40)는 상기 EM 알고리즘에 의해서 먼저 계산되어 추정된 추정 보간 계수(α5(n)내지 α8(n))와 나중에 계산되어 추정된 추정 보간 계수(α5(n+1)내지 α8(n+1))의 차이가 상기 제3 문턱 값 이상인 경우 상기 나중에 계산되어 추정된 추정 보간 계수(α5(n+1)내지 α8(n+1))를 추정 보간 계수(α5 내지 α8)로서 출력할 수 있다.
상기 수신 모듈(20)과 상기 분류 모듈(30) 사이에는 로우 패스 필터(미도시)가 접속될 수 있다. 상기 로우 패스 필터는 이항 로우 패스필터(binomial Low Pass Fiter)일 수 있으며, 상기 로우 패스 필터는 입력 이미지(D_image)를 구성하는 G*G 개의 픽셀들 중에서 서로 인접한 픽셀들 간의 차이 값(E(α))들 각각을 로우 패스 필터링할 수 있다.
따라서, 상기 차이 값(E(α))들은 가우시안(Gaussian) 함수분포의 형태가 되어 미분이 용이하게 되므로 추정 보간 계수(α1 내지 α8)는 용이하게 검출될 수 있다.
도 7은 원본 이미지 및 위·변조된 이미지이고, 도 8은 도 7의 이미지를 도 6의 위·변조 분석기(10＇)를 통하여 위·변조 분석한 화면이다. 도 6 내지 도 8을 참조하면, 도 7의 (a)는 원본 이미지이고, (b)는 가로방향으로 보간이 발생된 이미지이고, (c)는 세로방향으로 보간이 발생된 이미지이다.
위·변조 분석기(10＇)는 보간 계수 추정부(40)를 통하여 가로방향으로 적용되는 원본 이미지((a))의 보간 계수를 추정하고, 분류모듈(30)을 통하여 이미지를 구성하는 픽셀들 각각이 추정된 보간 계수에 의해서 보간 되었는지 검출하여 도 8의 (a) 내지 (c)의 검출결과를 출력부(50)를 통하여 출력할 수 있다.
도 8의 (a)는 원본 이미지(도 7의 (a))의 위·변조 분석 결과로서 도시된 바와 같이 이미지의 색상 정보의 패턴(즉, 이미지를 구성하는 픽셀들의 값)가 일정하여 도 7의 (a)는 위·변조되지 않은 오리지널 이미지임을 알 수 있다.
도 8의 (b)는 가로방향으로 보간이 발생된 이미지(도 7의 (b))의 위·변조 분석 결과로서 도시된 바와 같이 이미지의 색상 정보의 패턴 중에서 보간이 발생된 왼쪽영역과 상기 보간이 발생되지 않은 오른쪽영역의 이미지의 색상 정보의 패턴이 차이가 나는바 상기 도 7의 (b)는 위·변조된 이미지임을 알 수 있다.
도 8의 (c)는 세로방향으로 보간이 발생된 이미지(도 7의 (c))의 위·변조 분석 결과로서 도시된 바와 같이 이미지의 색상 정보의 패턴 중에서 보간이 발생된 왼쪽영역과 상기 보간이 발생되지 않은 오른쪽영역의 이미지의 색상 정보의 패턴이 차이가 나는바 상기 도 7의 (c)는 위·변조된 이미지임을 알 수 있다.
도 9는 어도비 포토샵을 통하여 필터링된 이미지를 도 1의 위·변조 분석기를 통하여 위·변조 분석한 화면이다. 도 1과 도 9를 참조하면, 일반적으로 이미지의 합성시 합성된 이미지의 색감을 개선시키기 위하여 미국의 어도비 시스템이 개발한 그래픽 편집 소프트웨어인 어도비 포토샵 CS가 많이 사용된다.
상기 어도비 포토샵 CS는 블러(blur) 필터(예컨대, average, blur, blur more, Gaussian blur, Lens blur, Motion blur, Radial blur, 또는 Smart blur)가 적용된 이미지 경우 또는 노이즈(noise) 필터(예컨대, add Noise, despeckle, dust & Scratches, 또는 Median)를 이용하여 합성된 이미지의 색감을 개선시킨다.
도 9의 (a) 이미지는 원본 이미지이고, (b) 이미지는 상기 원본 이미지를 도 1의 위·변조 분석기(10)를 통하여 위·변조 분석된 출력화면이다. 즉, 상기 (b) 이미지는 이미지의 경계선 부근을 제외하고는 이미지의 색상 정보의 패턴(즉, 이미지를 구성하는 픽셀들의 값)이 일정하여 (b)는 위·변조되지 않은 오리지널 이미지임을 알 수 있다.
도 9의 (c) 이미지는 합성된 이미지이고, (d) 이미지는 상기 합성된 이미지((c))를 도 1의 위·변조 분석기(10)를 통하여 위·변조 분석된 출력화면이다.
(d) 이미지에서 주 피사체인 강아지영역, 강아지 앞의 잔디영역 그리고 강아지 뒷부분의 초점이 맞지 않은 영역에서 서로 다른 픽셀 패턴이 발생 되었음을 알 수 있다.
즉, 배경이 되는 잔디 영역이 원본 이미지이며 주 피사체인 강아지가 삽입되었을 것으로 추정되고, 강아지 영역에서 이미지의 크기가 변경되어 서로 다른 픽셀의 패턴이 형성되어 있음을 알 수 있다.
도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 위·변조 분석 방법의 흐름도이다. 도 1, 도 6, 및 도 10을 참조하면, 수신모듈(20)은 입력 이미지(D_image)를 수신하고(S10), 위·변조 분석 환경을 수신한다(S12).
분류 모듈(30)은 입력 이미지(D_image)를 구성하는 다수의 픽셀들 각각에 적용된 보간 계수를 검출하고, 검출된 보간 계수에 기초하여 기준 보간 계수에 의해서 보간된 제1 그룹 픽셀들(P1)과 상기 기준 보간 계수에 의해서 보간되지 않은 제2 그룹 픽셀들(P2)을 분류한다(S14).
상기 출력부(50)는 상기 분류모듈(30)에 의해서 분류된 픽셀들(P1, P2)에 기초하여 이미지를 출력한다(S18). 예컨대, 상기 출력부(50)는 상기 분류모듈(30)에 의해서 분류된 상기 제1 그룹 픽셀들(P1)과 상기 제2 그룹 픽셀들(P2) 각각의 픽셀 값이 서로 다른 값을 갖도록 하고 이에 기초하여 이미지를 출력할 수 있다.
상기 보간 계수 추정부(40)는 입력 이미지(D_image)의 미리 정해진 EM 알고리즘을 이용하여 추정 보간 계수를 계산하고 계산된 추정 보간 계수를 상기 기준 보간 계수로서 제공할 수 있다(S16).
상기 S16 단계는 기준 보간 계수를 원본 이미지의 보간 계수에 가깝도록 추정하여 추정된 보간 계수에 기초하여 위·변조 분석을 하기 위한 단계로서 본 발명의 실시 예에 따른 위·변조 분석 방법은 상기 S16 단계에서 바로 S18단계로 수행될 수 있음은 물론이다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, R(a)M, (c)(d)-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 본 발명에 따른 원가 계산 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드는 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 전송될 수도 있다.
또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인 (fun(c)tion(a)l) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 일 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것 이다.
본 발명은 도면에 도시된 일 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
상술한 바와 같이 본 발명에 따른 디지털 이미지의 위·변조 분석기 및 그 방법은 객관적인 기준인 기준 보간 계수에 기초하여 디지털 이미지를 구성하는 다수의 픽셀들을 분류하여 디지털 이미지의 위·변조 여부를 분석함으로써 위·변조 여부를 정확히 검출할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 원본 이미지의 보간 계수를 추정하고 추정된 보간 계수에 기초하여 디지털 이미지의 위·변조 여부를 분석함으로써 위·변조된 이미지에 보간이 다수 발생하더라도 위·변조 여부를 정확히 검출할 수 있는 효과가 있다.

Claims (18)

  1. 다수의 픽셀들로 구성된 입력 이미지를 수신하는 단계;
    상기 다수의 픽셀들 각각에 적용된 보간 계수를 검출하는 단계; 및
    검출된 보간 계수를 기준 보간계수와 비교하고 비교결과에 기초하여 상기 다수의 픽셀들을 상기 기준 보간 계수에 의해서 보간된 제1 그룹 픽셀들과 상기 기준 보간 계수에 의해서 보간되지 않은 제2 그룹 픽셀들로 분류하는 단계를 포함하는 디지털 이미지의 위·변조 분석방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 디지털 이미지의 위·변조 분석방법은,
    상기 제1 그룹 픽셀들과 상기 제2 그룹 픽셀들 각각의 픽셀 값이 서로 다르게 출력되도록 하는 출력단계를 더 포함하는 디지털 이미지의 위·변조 분석방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 디지털 이미지의 위·변조 분석방법은,
    상기 출력단계에 의해서 출력된 픽셀들의 색상 정보의 패턴이 일정한 패턴을 갖는 경우 상기 입력 이미지를 위·변조된 이미지로 판정하고 상기 색상 정보의 패턴이 상기 일정한 패턴을 갖지 않는 경우 상기 입력 이미지를 위·변조되지않은 이미지로 판정하는 단계를 더 포함하는 디지털 이미지의 위·변조 분석방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 기준 보간 계수는,
    상기 입력 이미지의 가로방향, 세로방향, 및 대각선 방향 중에서 적어도 어느 하나의 방향으로 적용되는 보간 계수이고,
    상기 검출된 보간계수는, 상기 입력 이미지의 가로방향, 세로방향, 및 대각선 방향 중에서 적어도 어느 하나의 방향에 대해서 검출되는 디지털 이미지의 위·변조 분석방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 기준 보간 계수는,
    고정된 값으로 설정되는 디지털 이미지의 위·변조 분석방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 디지털 이미지의 위·변조 분석방법은,
    상기 다수의 픽셀들을 이용하여 추정 보간 계수를 산출하고 추정된 추정 보간계수를 상기 기준 보간계수로 제공하는 단계를 더 포함하는 디지털 이미지의 위·변조 분석방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 추정 보간 계수는 미리 정해진 EM 알고리즘(Expectation-Maximization algorithm)을 이용하여 업 데이트되는 디지털 이미지의 위·변조 분석방법.
  8. 제6항에 있어서, 상기 추정 보간 계수는 제1 추정 보간 계수와 제2 추정보간 계수를 포함하고, 상기 제1 추정 보간 계수와 상기 제2 추정보간 계수 각각은,
    상기 입력 이미지를 구성하는 픽셀들 중에서 제1 픽셀과 상기 제1 픽셀과 가로 방향으로 인접한 제2 픽셀과 제3 픽셀에 기초하여 차이 값을 계산하고, 계산된 차이 값을 상기 제1 추정 보간 계수와 상기 제2 추정 보간 계수 각각에 관하여 미분하고 미분된 결과에 기초하여 산출되고,
    상기 차이 값은 Yi-a1*Yi -1-a2*Yi +1(여기서, Yi은 제1 픽셀, Yi -1은 제2 픽셀, Yi +1은 제3 픽셀, a1은 제1 추정 보간 계수, 및 a2는 제2 추정 보간 계수)인 디지털 이미지의 위·변조 분석방법.
  9. 제6항에 있어서, 상기 추정 보간 계수는 제1 추정 보간 계수와 제2 추정보간 계수를 포함하고, 상기 제1 추정 보간 계수와 상기 제2 추정보간 계수 각각은,
    상기 입력 이미지를 구성하는 G*G(G는 자연수)개의 픽셀들 중에서 제1 픽셀과 상기 제1 픽셀과 세로 방향으로 인접한 제2 픽셀과 제3 픽셀에 기초하여 차이 값을 계산하고, 계산된 차이 값을 상기 제1 추정 보간 계수와 상기 제2 추정 보간 계수 각각에 관하여 미분하고 미분된 결과에 기초하여 산출되고,
    상기 차이 값은 Yi +G-a3*Yi-a4*Yi +2G(여기서, Yi +G은 제1 픽셀, Yi는 제2 픽셀, Yi +2G은 제3 픽셀, a3는 제1 추정 보간 계수, 및 a4는 제2 추정 보간 계수)인 디지털 이미지의 위·변조 분석방법.
  10. 제6항에 있어서, 상기 추정 보간 계수는 제1 내지 제4 추정 보간 계수를 포 함하고, 상기 제1 내지 상기 제4 추정 보간 계수 각각은,
    상기 입력 이미지를 구성하는 G*G(G는 자연수)개의 픽셀들 중에서 제1 픽셀과 상기 제1 픽셀과 대각선 방향으로 인접한 제2 픽셀, 제3 픽셀, 제4 픽셀, 및 제5 픽셀에 기초하여 차이 값을 계산하고 계산된 차이 값을 상기 제1 추정 보간 계수 내지 상기 제4 추정 보간 계수 각각에 관하여 미분하고 미분된 결과에 기초하여 산출되고,
    상기 차이 값은 Yi +(G+1) - a1*Yi - a2*Yi +2 - a3*Yi +2G - a4*Yi +2(G+1)(여기서, Yi +(G+1)은 제1 픽셀, Yi은 제2 픽셀, Yi + 2은 제3 픽셀, Yi +2G은 제4 픽셀, Yi +2(G+1)는 제1 픽셀, a1은 제1 추정 보간 계수, a2는 제2 추정 보간 계수, a3는 제3 추정 보간 계수, 및 a4는 제4 추정 보간 계수)인 디지털 이미지의 위·변조 분석방법.
  11. 제1항에 기재된 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터 프로그램으로 읽을 수 있는 기록매체.
  12. 다수의 픽셀들로 구성된 입력 이미지를 수신하는 수신모듈; 및
    상기 다수의 픽셀들 각각에 적용된 보간 계수를 검출하고, 검출된 보간 계수를 기준 보간 계수와 비교하고 비교결과에 기초하여 상기 다수의 픽셀들을 상기 기준 보간 계수에 의해서 보간된 제1 그룹 픽셀들과 상기 기준 보간 계수에 의해서 보간되지 않은 제2 그룹 픽셀들을 분류하는 분류모듈을 포함하는 디지털 이미지의 위·변조 분석기.
  13. 제12항에 있어서, 상기 디지털 이미지의 위·변조 분석기는,
    상기 제1 그룹 픽셀들과 상기 제2 그룹 픽셀들 각각의 픽셀 값이 서로 다르게 출력되도록 하는 출력부; 및
    상기 출력부에서 출력된 픽셀들의 색상 정보의 패턴이 일정한 패턴을 갖는 경우 상기 입력 이미지를 위·변조된 이미지로 판정하고 상기 색상 정보의 패턴이 상기 일정한 패턴을 갖지 않는 경우 상기 입력 이미지를 오리지널 이미지로 판정하는 판단모듈을 더 포함하는 디지털 이미지의 위·변조 분석기.
  14. 제12항에 있어서, 상기 디지털 이미지의 위·변조 분석기는,
    상기 다수의 픽셀들을 이용하여 추정 보간 계수를 산출하고 추정된 추정 보간계수를 상기 기준 보간계수로 제공하는 보간 계수 추정부를 더 포함하는 디지털 이미지의 위·변조 분석기.
  15. 제14항에 있어서, 상기 추정 보간 계수는 미리 정해진 EM 알고리즘(Expectation-Maximization algorithm)을 이용하여 업 데이트되는 디지털 이미지의 위·변조 분석기.
  16. 제14항에 있어서, 상기 추정 보간 계수는 제1 추정 보간 계수와 제2 추정보간 계수를 포함하고, 상기 제1 추정 보간 계수와 상기 제2 추정보간 계수 각각은,
    상기 입력 이미지를 구성하는 픽셀들 중에서 제1 픽셀과 상기 제1 픽셀과 가로 방향으로 인접한 제2 픽셀과 제3 픽셀에 기초하여 차이 값을 계산하고, 계산된 차이 값을 상기 제1 추정 보간 계수와 상기 제2 추정 보간 계수 각각에 관하여 미분하고 미분된 결과에 기초하여 산출되고,
    상기 차이 값은 Yi-a1*Yi -1-a2*Yi +1(여기서, Yi은 제1 픽셀, Yi -1은 제2 픽셀, Yi +1은 제3 픽셀, a1은 제1 추정 보간 계수, 및 a2는 제2 추정 보간 계수)인 디지털 이미지의 위·변조 분석기.
  17. 제14항에 있어서, 상기 추정 보간 계수는 제1 추정 보간 계수와 제2 추정보간 계수를 포함하고, 상기 제1 추정 보간 계수와 상기 제2 추정보간 계수 각각은,
    상기 입력 이미지를 구성하는 G*G(G는 자연수)개의 픽셀들 중에서 제1 픽셀과 상기 제1 픽셀과 세로 방향으로 인접한 제2 픽셀과 제3 픽셀에 기초하여 차이 값을 계산하고, 계산된 차이 값을 상기 제1 추정 보간 계수와 상기 제2 추정 보간 계수 각각에 관하여 미분하고 미분된 결과에 기초하여 산출되고,
    상기 차이 값은 Yi +G-a1*Yi-a2*Yi +2G(여기서, Yi +G은 제1 픽셀, Yi는 제2 픽셀, Yi +2G는 제3 픽셀, a1은 제1 추정 보간 계수, 및 a2는 제2 추정 보간 계수)인 디지털 이미지의 위·변조 분석기.
  18. 제14항에 있어서, 상기 추정 보간 계수는 제1 내지 제4 추정 보간 계수를 포 함하고, 상기 제1 내지 상기 제4 추정 보간 계수 각각은,
    상기 입력 이미지를 구성하는 G*G(G는 자연수)개의 픽셀들 중에서 제1 픽셀과 상기 제1 픽셀과 대각선 방향으로 인접한 제2 픽셀, 제3 픽셀, 제4 픽셀, 및 제5 픽셀에 기초하여 차이 값을 계산하고 계산된 차이 값을 상기 제1 추정 보간 계수 내지 상기 제4 추정 보간 계수 각각에 관하여 미분하고 미분된 결과에 기초하여 산출되고,
    상기 차이 값은 Yi +(G+1) - a1*Yi - a2*Yi +2 - a3*Yi +2G - a4*Yi +2(G+1)(여기서, Yi +(G+1)은 제1 픽셀, Yi은 제2 픽셀, Yi + 2은 제3 픽셀, Yi +2G은 제4 픽셀, Yi +2(G+1)는 제1 픽셀, a1은 제1 추정 보간 계수, a2는 제2 추정 보간 계수, a3는 제3 추정 보간 계수, 및 a4는 제4 추정 보간 계수)인 디지털 이미지의 위·변조 분석기.
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