KR100987748B1 - 정수 웨이블릿 표현으로부터 손실 없는 강건한 데이터 숨김및 복구를 수행하는 방법 - Google Patents

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Abstract

바람직하게 이미지에 대하여 적어도 하나의 고주파수 하위 밴드(sub-band)에 대해 정수 웨이블릿 변환(integer wavelet transform, IWT) 계수의 블록을 제공하는 단계; 상기 블록 내 상기 계수의 평균값을 결정하는 단계; 및 인코드(encode)된 평균값을 설정함으로써 상기 첫번째 블록으로 논리적(logical) 0 비트 값과 논리적(logical) 1비트 중 하나를 임베드(embed)하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.
데이터 숨김(data hiding), 강건성(robustness), 이미지, 정수 웨이블릿 변환(integer wavelet transform), 임베드(embed), 커버 이미지(cover image), 마킹(marking), 워터마킹(watermarking)

Description

정수 웨이블릿 표현으로부터 손실 없는 강건한 데이터 숨김 및 복구를 수행하는 방법{System and Method for robust lossless data hiding and recovering from the integer wavelet representation}
데이터 숨김 또는 데이터 은닉은, 이미지 데이터와 같은 커버 미디어에 유용한 데이터(정보)를 임베드시키는 프로세스이다. 그 내부에 임베드된 데이터를 갖는 커버 미디어는, "마크된 미디어"로 지칭된다. 데이터 숨김은, 식별, 주석, 복사 방지, 지문인식, 및 인증 목적으로 채용될 수 있다. 이러한 애플리케이션에 있어서, 상기 숨겨진 데이터 및 상기 커버 미디어는, 긴밀하게 관련되어질 수 있다. 이러한 종류의 데이터 임베드는, 종종 워터마킹 또는 보다 일반적으로 "마킹"으로 언급된다. 지각적으로 투명한 것이 상기 숨겨진 데이터에 바람직하다. 그렇지 않다면, 상기 마크된 미디어는, 가능한 한 상기 커버 미디어와 유사해야만 한다.
커버 미디어는, 일반적으로 임베드된 데이터의 존재로 인해 약간의 왜곡이 발생할 수 있다. 게다가, 상기 임베드된 데이터가 삭제된 후에라도, 상기 데이터를 임베드시키기 전의 상태로 커버 미디어를 복원시키는 것은 일반적으로 어렵다. 특히, 커버 미디어의 영구 왜곡은, 상기 숨겨진 데이터가 추출된 후에도 여전히 잔존하게 되는 것이 일반적이다. 왜곡의 원인은, 반올림 오류, 버림 오류, 및 양자화 오류를 포함한다. 이러한 왜곡은, 미디어의 분석 및 법의 시행과 같은 어떤 애플리 케이션에 있어서, 상기 숨겨진 데이터를 회수하자마자 상기 커버 미디어를 임베드 전 상태로 정확하게 복원하는 것이 중요하기 때문에 문제가 된다. 이러한 요구사항을 만족시키는 마킹 기술들은, 손실 없는 또는 무왜곡으로 지칭된다. 이러한 마킹 기술들은 또한, 가역 마킹 기술들로 알려져 있고, 일반적으로 원본 미디어 데이터가 정확하게 복원되어야 하는 애플리케이션에 적합하다.
최근에는, 몇몇의 손실 없는 마킹 기술들이 문헌에서 보고되고 있C.W.Honsinger, P.Jones, M.Rabbani 및 J.C.Stoffel(이하에서는 "Honsinger"라 한다)에 의하여 출원되고 2001년 8월 21일에 등록된 미국특허 6,278,791호 "Lossless Recovery of an Original Image Containing Embedded Data"에서 개시된 내용을 참조문서로서 참조할 수 있다.
다른 공간 도메인 기술은 2001년 1월에 발행된 J. Fridrich, M. Goljan 및 R. Du 저 "Invertible authentication", Proc.SPIE, Security and Watermarking of Multimedia Contents, San Jose, CA(이하 "Fridrich"라 한다)를 참조할 수 있다. 또한 변환 도메인에서 왜곡없는 마킹 기술은 1999년 10월에 발행된 B. Marq 및 F. Deweyand 저 "Trusted headers for medical image", DFG VIII-D II Watermarking Workshop, Erlangen, Germany(이하 "Macq"라 한다)를 참조할 수 있다.
2001년 10월에 발행된 C. De Vleeschouwer, J. F. Delaigle 및 B. Marq 저 "Circular interpretation on histogram for reversible watermarking", IEEE International Multimedia Signal Processing Workshop, Cannes, France, De Vleeschouwer"(이하 "De Vleeschouwer"라 한다)의 345~350 페이지에서 제시된 방법 은 고화질 JPEG로 압축하는 경우에 비하여 강건하다는 것 이외의 장점은 존재하지 않으며, 데이터 숨김이라기보다는 인증에 가까워서, 커버 미디어에 임베드되는 데이터의 총량이 제한된다. 이 문서에 개시된 전체 내용은 본 명세서의 참조문서로서 참조할 수 있다.
고임베드율 데이터 숨김에 적합한 첫 번째 손실 없는 마킹 기술은 2001년 4월에 발행된 M. Goljan, J. Fridrich 및 R.Du 저 "Distortion-free data embedding", Proceedings of 4th Information Hiding Workshop, Pittsburgh, PA(이하 "Golijan"이라 한다)에 손실 없는 마킹 기술이 게재되어 있는데, 이는 높은 임베드 속도로 데이터를 숨기는 데에 적합하다. 이 문서에 개시된 전체 내용은 본 명세서의 참조문서로서 참조할 수 있다. "Golijan"에 있어서, 이미지 내의 픽셀들은, 중첩되지 않는 블록들로 분할되고, 각 블록은, 다수의 인접 픽셀들로 이루어진다. 예를 들어, 이 블록은, 4개의 연속 픽셀들을 가지는 수평 블록일 수 있다. 판단 기능은, 3개의 다른 카테고리, 정상, 이상 및 사용할 수 없음(unusable)으로 블록들을 분류하도록 되어 있다. 발명자들은 그룹들의 매끄러움(smoothness)을 획득하는 데 판단 기능을 사용했다.
역작용이 그룹들에 대해 적용될 수 있다. 특히, 역작용은 그레이 레벨 값을 다른 그레이 레벨 값으로 매핑시킬 수 있다. 이 작용은 그레이 레벨 값에 두 번 적용하여 원본 그레이 레벨 값을 생성하기 때문에 역으로 작용 가능하다. 따라서, 본 역작용은 "플리핑(flipping)"으로 지칭된다. 전형적인 이미지들에 있어서 작은 크기로 플리핑하는 것은, 판단 기능의 증가를 가져와서, 보다 많은 정상 그룹 및 보 다 적은 이상 그룹의 결과를 가져온다. 이것이 왜곡없는 데이터 숨김을 가능하게 하는 원인이다. 이러한 접근은 커버 데이터의 왜곡없이 데이터를 숨기는 하지만, 이러한 기술을 채용하여 숨겨진 데이터의 양은 어떠한 애플리케이션에 대하여는 여전히 충분치 못하다. Golijan에 따르면, 숨겨지는 데이터 양은 512×512×8 그레이 이미지에 대하여 어림잡아 3,000 비트 내지 24,000 비트의 범위였다. 이러한 방법이 가진 다른 문제는 이미지에 임베드되는 데이터의 양이 증가함에 따라 상기 이미지의 시각적 품질이 손상된다는 데 있다. 예를 들어, PSNR(피크 신호 대 잡음비)은, 35 dB(데시벨)만큼 낮아지고, 원하지 않는 결함이 이미지에 나타날 수 있다.
2002년 12월에 발행된 Guorong Xuan, Jidong Chen, Jiang Jhu, Yun Q.Shi, Zhicheng Ni 및 Wei Su 저 "Distortionless Data Hiding Based on Integer Wavelet Transform", IEEE International Workshop on Multimedia Signal Processing, St. Thomas, US Virgin islands(이하 "Xuan" 이라 한다)에 제시되어 있는 정수 웨이블릿 변환에 기초한 방법은 많은 양의 데이터를 임베드할 수 있는 가역 데이터 숨김 기술을 제안하고 있다. 이 문서는 본 명세서의 참조문서로서 참조될 수 있다. Xuan의 주요 개념은 다음과 같다. 정수 웨이블릿 변환이 원본 이미지에 적용된 후, LH, HL, 및 HH 서브밴드들의 비트 평면들 내의 이진수 1과 이진수 0 사이의 관계는 매우 증가된다. 따라서, 이러한 비트 평면 내의 1 및 0은 데이터 임베드에 필요한 많은 저장 공간을 남겨놓으면서 손실 없는 압축될 수 있다. 데이터 임베드 후, 역 정수 웨이블릿 변환은 마크된 이미지를 형성하기 위해 적용된다. 이 기술에서 획득되는 용량은 매우 크다. 그러나, 상기 마크된 이미지의 PSNR은 오 버플로우(overflow) 또는 언더플로우(underflow) 상태를 방지하기 위해 적용되는 히스토그램 변형에 의해 높지 않다. 어떤 이미지에 대하여 PSNR은 단지 28 dB이다.
히스토그램 조작에 기초한 하나의 방법은, 최근 개시된 손실 없는 데이터 숨김 기술인데 이것은 이미지의 대부분에 대하여 높은 시각적 품질을 유지하면서(PSNR은 대략 48 dB 이상으로 보장된다), 많은 양의 데이터(512×512×8 그레이 이미지에 대하여 5,000 ~ 80,000 비트)를 임베드할 수 있다. 이는 2003년 5월에 발행된 Z. Ni, Y. Q. Shi, N. Ansari 및 W. Su 저 "Reversible data hiding", IEEE International Symposium on Circuits and Systems, Bangkok, Thailand(이하 "Ni"라 한다)에서 제시되어 있다. 이 문서는 본 명세서의 참조문서로서 참조될 수 있다. 이 문서(Ni)는 본 출원서의 "배경 기술" 부분에 해당하는 종래 기술에 불과하지는 않다.
그러나, 단지 하나의 종래의 손실 없는 데이터 숨김 기술(De Vleeschouwer)은 스테고(stego) 이미지(임베드된 데이터를 포함하는 이미지)에 적용되는 압축에 대하여 강건하다. 특히, Vleeschouwer에 한하여, 스테고 미디어가 압축을 거친 후 숨겨진 데이터가 정확하게 추출될 수 있다. 다른 기존의 기술들에서, 임베드된 데이터는 스테고 미디어 압축 후 오류 없이 복원될 수 없다.
도 1A 및 1B를 참조하면, De Vleeschouwer 기술은, 압축에는 강건하지만, 모듈로-256 가산을 사용하기 때문에 솔트 앤 페퍼 잡음(salt-and-pepper noise)을 생성한다. 즉, 픽셀 그레이스케일 값이 250(가장 밝음) 및/또는 0(가장 어두움)에 가까워질 때, 모듈로-256(modulo-256) 가산(addition)은 가장 밝은 그레이 값과 가장 어두운 그레이 값들 사이에서 플리핑을 발생시킨다. 이것은 종종 의료 이미지들에서 일어난다. 이러한 종류의 솔트 앤 페퍼 잡음은 많은 애플리케이션들에서 허용될 수 없다.
그러므로 이 분야에서는 많은 데이터 양을 커버 미디어에 (원본 커버 미디어가 솔트 앤 페퍼 잡음 없이 유지될 수 있는) 가역적인 방법으로 임베드시키는 방법 및 시스템이 요구된다.
본 발명의 다양한 태양을 보여줄 목적으로, 본 발명의 바람직한 실시예들을 보여주는 도면들이 도시되어 있으나, 도시된 수단 및 배치에 한정되는 것은 아니다.
도 1A-B는 종래의 데이터 숨김 기술을 이용하여 발생하는 원하지 않는 솔트 앤드 페퍼 효과를 도시한 이미지들이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 마킹하는 데 적합한 테스트 이미지(JPEG2000 테스트 이미지의 적색 평면, 이른바 N1A)에 대한 HL1 하위 밴드에서 IWT 계수들의 히스토그램을 도시한 그래프이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 마킹하는 데 적합한 N1A 테스트 이미지의 HL1 하위 밴드에서 10X10 블록들의 계수들의 중간 값들의 히스토그램을 도시한 그래프이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 수행되는 데이터 임베드가 일어나는 동 안 IWT 계수들 그룹들 중 어느 것이 변형되는지 여부를 결정하는 데 사용되는 마스크를 확인하는 정보를 포함하는 행렬이다.
도 5A-5D는 본 발명의 일 실시예에 따른 마킹되는 블록들의 4개의 개별 카테고리들에 대한 이미지의 블록의 픽셀들에 대한 공간 도메인 그레이스케일 값들의 분포를 나타낸 히스토그램들이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용되는 데 적합한 5/3 웨이블릿 필터의 필터 계수들을 나타내는 데이터 표이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 HL1 하위 밴드 내의 (i, j) 위치에서 IWT 계수의 값에 있어서의 변화에 대한 공간 도메인의 단위 스텝 반응을 보여주는 행렬을 도시한 것이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 LH1 하위 밴드 내의 (i, j) 위치에서 IWT 계수의 값에 있어서의 변화에 대한 공간 도메인의 단위 스텝 반응을 보여주는 행렬을 도시한 것이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 LL1 하위 밴드 내의 (i, j) 위치에서 IWT 계수의 값에 있어서의 변화에 대한 공간 도메인의 단위 스텝 반응을 보여주는 행렬을 도시한 것이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 공간 도메인의 영향 받은 픽셀 그룹들과 IWT 계수들 사이의 관계를 도시한 블록 다이어그램이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 CLL(i,j)의 단위 스텝 반응의 1/4과 CLL(i,j+1)의 단위 스텝 반응의 1/4을 도시한 행렬이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 타입 A의 블록에 대한 데이터 임베드 규칙을 도시한 그래프이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 타입 B의 블록에 대한 데이터 임베드 규칙을 도시한 그래프이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 타입 C의 블록에 대한 데이터 임베드 규칙을 도시한 그래프이다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 임베드를 위한 시스템 및 방법의 블록 다이어그램이다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 커버 미디어 데이터를 복구하는 방법에 대한 순서도이다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 바람직한 데이터 임베드 방법에 따라 마크된 의료 이미지를 도시한 것이다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 바람직한 데이터 임베드 방법에 따라 마크된 테스트(NIA) 이미지를 도시한 것이다.
도 19는 본 발명의 일 실시예에 따른 방법을 사용하여 이미지를 마킹할 때, 블록 크기와 데이터 저장 용량과 관련한 실험 결과들의 데이터 표이다.
도 20은 본 발명의 일 실시예에 따른 중간 블록 계수 값 에 대한 블록 크기의 영향을 도시한 실험 결과들의 데이터 표이다.
도 21은 본 발명의 일 실시예에 따른 PSNR(피크 신호 대 잡음비)이 40.09 dB(데시벨)일 때, 가변 블록 크기 = 5, 시프트 값 = 8을 이용하여 마크된 이미지를 도시한 것이다.
도 22는 본 발명의 일 실시예에 따른 PSNR이 49.46 dB 일 때, 가변 블록 크기 = 12, 시프트 값 = 2를 이용하여 마크된 이미지를 도시한 것이다.
도 23은 본 발명의 일 실시예에 따른 블록 크기와 시프트 값의 값들의 다양한 조합으로 발생된 PSNR 값들을 보여주는 데이터 표이다.
도 24는 본 발명의 일 실시예에 따른 다양한 블록 크기들에 대한 데이터 보존율 대 PSNR을 도시한 그래프이다.
도 25는 본 발명의 일 실시예에 따른 3X3 메디안(median) 필터를 채용한 테스트 결과들을 도시한 데이터 표이다.
도 26은 본 발명의 일 실시예에 따른 편차 0.001 및 0 중간값을 갖는 부가적 가우시안 잡음이 있을 때 테스트 결과들을 도시한 데이터 표이다.
바람직하게 이미지에 대하여 적어도 하나의 고주파수 하위 밴드(sub-band)에 대해 정수 웨이블릿 변환(integer wavelet transform, IWT) 계수의 블록을 제공하는 단계; 상기 블록 내 상기 계수의 평균값을 결정하는 단계; 및 인코드(encode)된 평균값을 설정함으로써 상기 첫번째 블록으로 논리적(logical) 0 비트 값과 논리적(logical) 1비트 중 하나를 임베드(embed)하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.
다른 태양, 특징, 장점 등은 첨부된 도면과 함께 본 발명의 바람직한 실시예에 대한 설명을 참조하는 경우에 당업자에게 명백할 것이다.
우리는 이미지 웨이블릿 변환의 특징을 계속적으로 연구하여, 고주파 하위 밴드(HLn, LHn, 또는 HHn)의 계수들이 0 중간값과 라플라시안 유사 분포를 가진다는 것을 발견하였다. 이것의 예는, 도 2에 도시된 N1A JPEG2000 테스트 이미지, 이른바 N1A의 HL1 서브 밴드이다. 여기서, X축은 IWT(정수 웨이블릿 변환) 변환 값들을 나타내고, Y축은 개별 계수 값들을 추정하는 계수들의 수를 나타낸다. 우리는 나아가, 상기 하위 밴드를 한 변의 길이가 B인 중첩되지 않는 정사각형 블록들로 분리하고, 각 블록에서 계수들의 값들의 중간값을 계산한다.
Figure 112006048378561-pct00001
(1)
여기서, 윗첨자 (t)는 t번째 블록을 가리키고,
Figure 112006048378561-pct00002
는, t 번째 블록의 IWT 계수들을 말한다. 도 3은, 이러한 중간 값들의 분포의 일 예를 도시한 것이다. 도 3에 있어서, X축은 N1A JPEG2000 테스트 이미지의 HL1 하위 밴드 내의 10 x 10 비중첩 블록들(즉, 한 변의 길이 B=10)의 중간 값들을 나타내고, Y축은 상기 개별 중간 값들을 갖는 블록들의 수를 나타낸다. 도 3에 도시된 중간 값들의 편차가 상기 계수들의 편차보다 매우 작다는 것이 관찰될 수 있을 것이다.
제안된 완전히 강건하지 않은 손실 없는 데이터 숨김 알고리즘의 하나의 태 양은, 이러한 특성을 탐구하는 것이다. 데이터의 하나의 비트는, 바람직하게 상기 비중첩 블록들 각각에 임베드될 수 있다. 먼저, 모든 블록들을 스캔하고, 계수들의 최대 절대 중간 값 mmax를 찾는다.
Figure 112006048378561-pct00003
(2)
"t"는 블록 지수를, 나타내고, Max는 최대 값을 얻는 작동을 나타낸다. 문턱값(threshold) T는, mmax보다 작지 않은 최저 정수로 설정된다. 결과적으로, 모든 블록들의 중간 값들의 절대값들은, T보다 작거나 같다. 하나의 비트는 상기 블록들 각각의 중간 값들을 설정(또는 조작)하는 것에 의해, 비중첩 블록들 각각에 임베드될 수 있다. 논리적 1 비트 값이 블록에 임베드되면, 블록의 중간 값은, 바람직하게 T보다 크거나 같은, 시프트 값 S만큼 0으로부터 멀리 시프트된다. 논리적 0 비트 값이 블록에 임베드되면, 블록 및 상기 블록 내의 IWT 계수들의 중간 값은 바람직하게 변경되지 않은 채로 남겨진다. 그러므로, T보다 큰 절대 값을 갖는 블록의 계수들의 중간 값은, 바람직하게 상기 블록 내에 숨겨진 이진수 "1"을 나타낸다. T 보다 작은 중간 계수 값은, 바람직하게 임베드된 이진수 '0'를 나타낸다.
바람직하게, 시프트 값 S는 모든 블록들에 대해 고정되어 있으므로, 원본 계수들은, 역 작동, 즉, 논리적 1 비트 값("1" 비트)이 임베드된 블록들의 IWT 계수들로부터 S를 감소시키는 것을 수행하도록 복원할 수 있다. 그러므로, 임베드 작동은 바람직하게 가역적이다. 결과적으로, 커버 미디어는, 스테고 이미지가 왜곡되지 않았다면, 오류 없이 복구될 수 있다. 게다가, 하나의 블록 내의 IWT 계수들의 중간 값을 제어하는 것에 의해 데이터를 임베드시키므로, JPEG/JPEG2000 압축과 같은 의도적이지 않은 공격들에 의해 야기되는 이미지의 미미한 변경들은, 상기 중간 값을 크게 변경시키지 않는다. 그러므로, 숨겨진 데이터의 수정 검출은 바람직하게 상기 스테고 이미지가 약간 변경되었을 때조차도 가능하다. 이 주장은 이하에서 증명한다.
손실 없는 워터마킹은, 모든 원본 커버 미디어 정보가 상기 손실 없는 데이터 숨김 프로세스를 거쳐 마크된 이미지를 유지할 수 있어야 한다는 정보 이론의 원리에 기초한다. 그러므로, 상기 마크된 이미지들이 손실 압축에 종속되면, 상기 원본 이미지에 대한 정보를 잃어버리게 되므로, 상기 원본 커버 미디어는 일반적으로 더 이상 복구될 수 없다. 일반적으로 데이터를 임베드하기 위해, HL1 또는 LH1 고주파 하위 밴드들을 선택한다. 즉, 높은 레벨의 고주파 하위 밴드들 HLn 또는 LHn (n>1)의 IWT 계수들의 블록들의 중간 값 분포가 상기에 기술된 이론에 따라 변할지라도, 일반적으로 이러한 높은 레벨의 IWT 계수들 내에 데이터를 임베드시키지 않는다. 보다 높은 레벨의 하위 밴드들로의 변경은 이미지 품질을 현저하게 손상시킬 수 있다.
제안된 손실 없는 데이터 숨김 알고리즘
오버플로우/언더플로우를 방지하는 방법에 대한 문제를 먼저 설명한다. 그 후 제안된 데이터 임베드 절차를 설명한다.
오버플로우/언더플로우의 원인
우리가 조작하는 모든 이미지들이 JPEG2000 형식이라면, 이전의 부분에서 제안된 방법은 충분할 것이다. JPEG2000 형식의 이미지를 우리가 가지고 있다고 가정하자. 우리는 2000년 11월에 발행된 C. Christopoulos, A. Skodras, T. Ebrahimi 저 "The JPEG2000 still image coding system: and overview," IEEE Trans. On Consumer Electronics, vol 46, no 4의 1103~1127에 개재된 바와 같이 1단계 디코딩에 이어 2단계 디코딩을 통한 이미지 파일로부터 유도된 모든 IWT 계수들을 가질 수 있다. 이 문서는 본 명세서의 참조문서로서 참조될 수 있다.
그 다음에 숨겨진 데이터는 고주파 IWT 계수들에 임베드될 수 있다. 변경된 계수들은 전송 또는 인쇄와 같은 애플리케이션을 위한 마크된 JPEG2000 파일을 형성하기 위해 다시 인코드될 수 있다. 리시버 측에서 상기 숨김 데이터는, 상기 마크된 JPEG2000 이미지 파일로부터 추출될 수 있다. 상기 마크된 이미지에 변경이 없다면, 데이터 추출 절차가 데이터 임베드에 사용되는 시프트 값의 값을 알고 있다고 가정하면, 모든 변경된 계수들은, 바람직하게 원본 값들로 다시 시프트될 수 있다. 그러므로, 원본과 동일한 상기 이미지의 복원된 버전을 가지게 된다. 이것은, JPEG2000 인코딩이 바람직하게 상기 웨이블릿 계수들이 절단되지 않음을 보증하기 때문이다. JPEG2000 Part I Final Committee Draft Version 1.0 ISO/IEC JTC1/SC29/WG1 N1646R http://www.jpeg.org/public/fcd15444-1.pdf에서 이용 가능하다. 본 문서의 전체 개시 내용은 본 명세서의 참조문서로서 참조될 수 있다. 따라서, 오버플로우 및/또는 언더플로우는 발생하지 않는다.
그러나, 종종 스테고 이미지는 JPEG2000 형식이 아닌 다른 형식으로 변환될 수 있다. 파일 형식 변경은 허용되는 것으로 취급되며, 원본 커버 미디어는 파일 형식 변경 후에 유지되어야 한다. 그럼에도 불구하고 상기 복원된 미디어는, JPEG2000 형식으로부터 다른 형식, 예를 들어, 비트맵 형식 같은 것으로의 형식 변경 후 상기 원본 미디어와는 다를 수 있다. 이것은, 공간 도메인 내의 픽셀 그레이스케일 값들이 바람직하게 고정 길이 비트 시퀀스(보통 8 비트 종종 16 비트)에 의해 표현되기 때문이다. 컬러 이미지에 있어서, 픽셀 내의 기초 컬러 성분은 또한 종종 8 비트로 표현된다. IWT 계수들이 임베드 작동에 의해 변경된 후, 어떤 픽셀들의 그레이스케일 값들은, 임베드 작동의 결과로서 허용된 그레이스케일 값 범위 밖으로 시프트될 수 있다. 전통적인 그레이스케일 범위는, 8비트 그레이스케일 이미지에 있어서 0~255이다.
이러한 현상은, 오버플로우/언더플로우로 지칭되는데, 이것은 이하에서 설명된다. 이 알고리즘에 있어서, 어떠한 IWT 계수들은 데이터 숨김 작동에서 변경된다. 그러나, 계수 값들에서의 이러한 변경은, 상기 블록들이 공간 도메인으로 변환될 때, 상기 공간 도메인 내의 픽셀 그레이스케일 값들에 있어서의 관련된 변경을 야기시킨다. 게다가, 픽셀 그레이스케일 값들에 있어서의 이러한 변경은, 0~255와 같은, 전통적인 그레이스케일 값 한계 범위를 초과하여, 언더플로우 조건 및/또는 오버플로우 조건을 야기시킬 수 있다. 결과적으로, 절단(truncation)이 일반적으로 발생한다. 255보다 큰 픽셀 그레이스케일 값들(오버플로우)은 바람직하게 255와 동일하게 설정되고, 0보다 작은 값들(언더플로우)은 바람직하게 0과 동일하게 설정된 다. 정보 이론 관점에서 볼 때, 절단에 있어서의 정보 손실이 있고, 따라서 데이터 추출 프로세스에서, 상기 원본 이미지는 이후 정확하게 완전히 복원될 수 없다.
오버플로우/ 언더플로우 방지
일반적으로, 공간 도메인 내의 마크된 이미지의 픽셀 그레이스케일 값들이 허용된 범위 내에 있는 한, 이상의 오버플로우/언더플로우 문제는 발생하지 않는다. 이하에서, 픽셀 그레이스케일 값들은, 8비트로 표현되고, 허용된 그레이스케일 값 범위는 [0,255]라고 가정한다. 상기 허용된 범위가 어떠한 이미지에 대해서 [0,255]가 아니라면, 제안된 원리는 유효하게 남아 있고, 대응하는 해결책은 쉽게 유도될 수 있다.
상기 방법의 제안된 실시예는, 블록에 기반한다. 특히, 상기 방법은, 바람직하게 선택된 고주파 하위 밴드를 비중첩 블록들로 분리하고, 데이터 숨김은 바람직하게 블록마다 수행된다. 그러나, 고려되는 블록에 인접한 블록들 내의 IWT 계수들의 변형은, 해당 블록에 대응하는 픽셀들의 그레이스케일 값들과 간섭할 수 있는데, 이것은, 이후에 보다 명백하게 될 것이다. 그러므로, 인접하는 IWT 계수 블록들로부터의 간섭을 제거할 수 있다면 보다 용이하게 오버플로우/언더플로우를 피할 수 있게 된다. 따라서, 도 4의 마스크는 바람직하게 채용된다.
상기 마스크의 한계 상의 외부 요소들은 '0'으로 마크되고, 내부 요소들은 '1'로 마크된다. 마스크 내에서 '0'은 변경되지 않는 IWT 계수를 나타내고, '1'은 데이터 임베드 프로세스 동안 변경되는 계수를 나타낸다. 다시 말하면, 비트 임베드 단계에서, IWT 계수 블록의 중간 값을 변경시키기 위해, 바람직하게 상기 마스 크 내의 '1' 비트와 연관된 위치를 갖는 계수들만 변경하고, 상기 블록의 외부 한계에 속하는 계수들은 바람직하게 그대로 유지한다. Christopoulos의 IWT 원리를 이용하면, 선택된 블록들 내의 IWT 계수들이 도 4에 도시된 마스크를 이용하여 변경된 때, 인접 블록들 내의 픽셀들의 그레이스케일 값들은 영향받지 않음을 잘 보여준다. 즉, 인접 블록들 사이의 간섭은 바람직하게 이러한 접근을 채용함으로써 제거된다.
인접 블록들 사이의 간섭이 제거되자마자, 언더플로우/오버플로우 금지의 설명은, 하나의 블록에 집중될 수 있다. 기본 개념은, 이하에서 설명된다. IWT 계수 블록, Bw, 및 공간 도메인의 대응 블록 Bs을 고려하자. 여기서, "대응하는" 이라는 용어는, 그레이스케일 값들이 IWT 계수 블록과 연관되어 있는 픽셀들의 그룹을 지칭한다. 이러한 대응관계는, 기존의 IWT 원리에 따라 쉽게 결정될 수 있다. 최대 픽셀 그레이스케일 값 변경의 절대값을 Smax로 가정한다. Bs에서, 오버플로우는, a) (255-Smax)보다 큰 그레이스케일 값들을 갖는 픽셀들이 있고, b) 그레이스케일 값들이 비트 임베드 프로세스의 결과로서, 증가될 필요가 있다면, 발생할 수 있다. 언더플로우는, Smax보다 작은 그레이스케일 값들을 갖는 픽셀들이 있고, 공간 도메인 픽셀 그레이스케일 값들이 비트 임베드 프로세스의 결과로서 감소될 필요가 있다면, 발생할 수 있다.
오버플로우 및 언더플로우를 방지하기 위해, 상기 2개의 시나리오는 일어나 지 말아야 한다. [0, Smax]을 0-존(zone)이라고 하고, (255-Smax, 255)을 255-존(zone)이라고 하자. 공간 도메인에서, 블록은 이러한 2개의 지역들에 관련된 블록의 픽셀 값들을 대체하는 것을 기초로 하여, 이하에서 기술될 4개의 카테고리들 중 하나로 분류될 수 있다. 이상적인 경우, 즉 타입 A 블록에서, 도 5A에 도시된 바와 같이, 상기에서 기술된 지역들 내에 픽셀들은 존재하지 않는다. 이러한 이상적인 경우에서, 오버플로우/언더플로우 문제에 대해 걱정할 필요가 없다.
Bs에서, 0-존(zone) 내에 픽셀들이 존재하고 255-존(zone)에는 픽셀이 존재하지 않는다면, 즉, 타입 B 블록에서, 도 5B의 실선으로 도시된 바와 같이, 만약 픽셀 그레이스케일 값들이 양의 방향으로만 변경되면, 언더플로우 문제는 방지될 수 있다. 데이터 숨김 후 최종 히스토그램은 도 5B에 점선으로 도시되어 있다. 도 5B에서, 오버플로우/언더플로우를 발생시키지 않음을 나타내며, 255 보다 크거나 0보다 작은 그레이스케일 값을 가지는 픽셀은 없다.
바람직하게, 타입 B 블록에서 블록에 대한 중간 계수 값이 -T보다 (음수적으로) 작다면, 상기 블록 내에 임베드된 비트의 값에 관계 없이, 시프트값은, 상기 블록에 적용되지 않는다.
도 5C는, 도 5B의 반대 경우를 도시한다. 0-존(zone)의 블록에 픽셀들이 존재하지 않는다면, 즉, 타입 C 블록에서 이러한 그룹 내의 픽셀들의 모든 변경이 감소되면, 안전할 것이다. 가장 나쁜 경우는 도 5D에 도시되어 있는데, 여기서, 0-존(zone)의 픽셀들 및 255-존(zone)의 픽셀들 모두는 하나의 블록 내에 존재한다. 즉, 타입 D 블록이다. 이 경우에 있어서 중간 계수 값은 바람직하게 언더플로우 또는 오버플로우를 금지하도록 시프트되지 않는다. 따라서, 데이터 추출에 있어서 오류들이 발생할 수 있고, 어떠한 추가적인 측정이 진행될 수 있다. 오류 코드 수정은, 이상에서 기술한 이유들 때문에 블록들 내에 임베드된 오류들에 응대하는 한 방법이다. 데이터 추출에서 오류들에 응대하기 위한 측정들은, 이하에서 설명하기로 한다.
오버플로우/ 언더플로우의 방지
상기에서, 비트들을 IWT 계수들을 임베드하기 위한 바람직한 시스템 및 방법을 제안하고, 상기에서 기술한 임베드 비트들의 그레이스케일 값들에 미치는 영향들을 고려하는 것에 의해, 오버플로우/언더플로우를 방지할 수 있는 방법에 대해 기술하였다. 바람직한 실시예에 있어서, 하나의 비트를 HL1 또는 LH1 하위 밴드들 중 하나의 블록에 임베드하는 방법을 발견하고, 영향 받은 공간 도메인 픽셀들의 그레이스케일 값들 모두를 절단이 필요없는 방향으로 이동시킬 수 있다면, 상기 오버플로우/언더플로우 문제는 방지될 수 있다. 이하에서, 이 문제에 대해 더 살펴본다.
JPEG2000 표준에서, 5/3 웨이블릿 필터 뱅크는 일반적으로 가역 이미지 인코딩을 위한 기본 필터로서 사용된다. 상기 5/3 필터 뱅크는 1998년에 발행된 Le Gallet. al in L. Gall 및 A. Tabatabai, "Sub-band coding of digital images using symmetric short kernel filters and arithmetic coding techniques", Proc. of IEEE International Conference on Acousic, Speech and Signal Processing, NY(이하 "Gall"이라고 함)의 페이지 761~765)에서 처음 제안되었는데, 이 문서의 전체 개시 내용은 본 명세서의 참조문서로서 참조될 수 있다. 상기 5/3 웨이블릿 필터 뱅크의 계수들은 도 6에 주어져 있다.
우리는 목표는, 데이터를 이미지의 정수 웨이블릿 변환(IWT)의 고주파 하위 밴드에 임베드시키는 것이다. 이 경우에 있어서, 공간 도메인의 대응부분 상의 웨이블릿 계수들의 변경에 따른 영향은, 탐구할 필요가 있다.
도 6으로부터, 합성 필터는, 이하에 의한 Z 변환을 이용하여 표현될 수 있다.
로우 패스(Low-pass) 필터:
Figure 112006048378561-pct00004
(3)
하이 패스(High-pass) 필터:
Figure 112006048378561-pct00005
(4)
2차원의 이미지에서
x축 상의 로우 패스 필터:
Figure 112006048378561-pct00006
(5)
x축 상의 하이 패스 필터:
Figure 112006048378561-pct00007
(6)
y축 상의 로우 패스 필터:
Figure 112006048378561-pct00008
(7)
y축 상의 하이 패스 필터:
Figure 112006048378561-pct00009
(8)
HL 하위 밴드에 있어서, 합성 필터는, 먼저 하이 패스를 행(x 방향)에 적용하고, 그후 로우 패스를 열(y 방향)으로 적용한다. 그 결과는, 다음과 같다:
Figure 112006048378561-pct00010
(9)
LH 하위 밴드에 있어서, 합성 필터는, 먼저 로우 패스 필터링을 행(x 방향)에 적용하고, 그후 하이 패스 필터링을 열(y 방향)으로 적용한다. 그 결과는, 다음 과 같다:
Figure 112006048378561-pct00011
(10)
LL 하위 밴드에 있어서, 로우 패스 필터를 양 방향으로 적용한다. 그 결과는 다음과 같다.
Figure 112006048378561-pct00012
(11)
식 (9)로부터, HL1 하위 밴드 내의 (i, j) 위치에 존재하는 IWT 계수에 발생하는 변화에 대한 공간 도메인의 단위 스텝 반응은, 도 7의 행렬 GHL로 표현될 수 있다. 특히, 3 x 5 크기 (도 10 참조)를 갖는 (2i-1, 2j)가 중심인 공간 도메인에서의 픽셀 그레이스케일 값들의 어레이는, 상기 하위 밴드 내의 IWT 계수 (i, j)가 1만큼 증가하면, 이 행렬(도 7 참조)의 요소들에 의해 특정되는 정도로 변경될 것이다.
대응하는 단위 스텝 반응들은, 도 8 및 9에 도시된 바와 같이, 각각 GLH 및 GLL로 지정된 LH1 및 LL1 하위 밴드들의 계수들에 대하여 발견될 수 있는데, 이것들은, LH1 또는 LL1 하위 밴드의 IWT 계수 (i,j)가 1만큼 증가하면, 상기 공간 도메인에서의 그레이스케일 값의 변화의 크기를 나타낸다. GLH 및 GLL 각각에 대한 중심은 (2i, 2j-1) 및 (2i-1, 2j-1)에 존재한다.
HL1이 캐리어 하위 밴드라고 가정하면, 도 7은, 웨이블릿 계수들의 변화에 의해 영향을 받은 픽셀들은, 증가 및 감소 방향 모두에서, 그들의 그레이스케일 값들에서 변화를 겪게 됨을 보여준다. 이와 유사하게, LH1이 캐리어 하위 밴드로 사용될 때에도 마찬가지이다. 도 9의 행렬에 따르면, 픽셀 그레이스케일 값들은, 단지 한 방향으로 이동될 것이다. 여기서 오버플로우/언더플로우에 대응할 수 있는 바람직한 접근 중 하나는, 최종 공간 도메인 픽셀 그레이스케일 값 변화가 단지 한 방향으로 발생하도록 야기시키도록, LL 하위 밴드의 계수들을 조작하는 것이다.
우선 (i,j) 위치에서 단위 입력을 위치 (i,j)를 갖는 HL1 계수로 고려하여, 단위 입력(input)을
Figure 112006048378561-pct00013
라고 하자. 공간 도메인에서 출력 응답을
Figure 112006048378561-pct00014
라고 하면, 여기서 k는 크기(amplitude)를 나타내며,
Figure 112006048378561-pct00015
는 영향을 받는 공간 도메인의 좌표를 나타낸다. 위에서 언급한 단위 입력과 이에 해당하는 공간 도메인에서의 응답은 다음의 수식으로 표현된다.
Figure 112006048378561-pct00016
(12)
위의 수식의
Figure 112006048378561-pct00017
에서,
Figure 112006048378561-pct00018
은 (i,j) 에서 HL1 계수로의 단위 입력에 의해 야기되는 응답을 의미하며,
Figure 112006048378561-pct00019
은 공간 도메인의 (2i-2, 2j-2)에 위치하는 응답을 의미한다.
단위 입력이 (i,j)에 위치한 LL 계수에 적용되는 경우에 대응하는 응답은 다음과 같다.
Figure 112006048378561-pct00020
(13)
다음과 같이 증명할 수 있다.
Figure 112006048378561-pct00021
(14)
(i,j)에서의 HL1 계수가 S 만큼 변경되고, (i,j) 및 (i, j+1)에서의 LL1 계수가 S/4만큼 변경되면, 공간 도메인에서의 픽셀 값 변경은, S와 동일한 부호를 가지게 된다.
유사하게, LH 하위 밴드에서의 계수에 대하여, 이하를 얻게 된다.
Figure 112006048378561-pct00022
(15)
상기 식들은 이하에서 설명되는 본 방법의 기초를 형성한다. LL 계수의 단위 반응을 살펴본다. (i,j)에서의 LL1 계수에 대하여, 단위 스텝 반응의 중심은, 공간 도메인에서 (2i-1,2j-1)이고, 단위 스텝 반응의 중심은, LL1 계수 (i,j+1)에 대하여 (2i-1,2j+1)에 있을 것이다. 도 10은 IWT 계수들과 공간 도메인에서의 최종 단위 스텝 반응 사이의 관계를 도시한다. 실선 화살표 및 실선 박스는, HL1 하위 밴드에서 계수 (i,j) 및 공간 도메인에서 영향 받은 픽셀들에 대한 것이다. 점선 화살표 및 점선 박스는, LL1 계수 (i,j) 및 공간 도메인에서 영향 받은 픽셀들에 대한 것이다. 또한, 파선 화살표 및 파선 박스는, LL1 계수 (i,j+1) 및 공간 도메인에서 영향 받은 픽셀들에 대한 것이다.
LL1 계수들 (i,j) 및 (i,j+1)의 단위 스텝 반응들에 대응하는 결합된 2D 어레이들은, 크기 3 x 5를 가지고, 상기 IWT HL1 계수 (i,j)의 단위 스텝 반응에 대응하는 픽셀들의 동일한 그룹을 커버한다. CHL(i,j)는 HL1 하위 밴드의 (i,j)에서의 계수로 지정되고, CLL(i,j)는 LL1 하위 밴드의 (i,j)에서의 계수로 지정된다. 그후, CHL(i,j)의 단위 스텝 반응, CLL(i,j)의 단위 스텝 반응의 1/4, 및 CLL(i,j+1)의 단위 스텝 반응의 1/4의 결합된 영향은, 도 11의 행렬에 의해 표현될 수 있다.
도 11의 행렬은, 공간 도메인에서의 모든 변화들이 바람직하게 동일한 부호를 가지는 것을 나타낸다. 다시 말하면, HL1 하위 밴드에 데이터를 임베드하도록 결 정하면, 또한, (i,j)에서의 HL1 계수를 S 만큼 변경하고 (i,j) 및 (i,j+1)에서의 LL1 계수들이 S/4 만큼 변경되면, 공간 도메인에서의 픽셀 그레이스케일 값 변경은, 동일한 부호 S를 가지게 된다. 임베드 후, 공간 도메인에서의 최대 픽셀 그레이스케일 값 변경 또한 S이다. 유사하게, LH1이 캐리어 하위 밴드로 기능하면, (i,j)에서의 HL1 계수를 S 만큼 변경하고 (i,j) 및 (i,j+1)에서의 LL1 계수들이 S/4 만큼 변경되는 것에 의해, 동일한 목적이 달성될 수 있다. 다음 부분에서, 제안된 데이터 임베드 절차가 나타나고, 오버플로우 및 언더플로우를 어떻게 방지할 수 있는지가 명백해질 것이다.
데이터 임베드
바람직한 실시예에 있어서, 데이터는, 하위 밴드 HL1 또는 하위 밴드 LH1에 임베드될 수 있다. HL1이 사용된다고 가정하고 본 방법을 설명하기로 한다. 우선, HL1 하위 밴드는, 크기 N 계수들을 갖는 비중첩 블록들로 분리된다. 각 블록에 있어서, 중간 값은 0 또는 이에 가까운 값이다. 동일하게, 상기 중간값의 절대값은, 문턱값 'T'보다 작아야 한다. 기본 개념은, 비트 '1'이 임베드되면, 상기 블록의 절대 중간 값이 바람직하게 'T'보다 큰 양만큼 0으로부터 시프트되게 된다. 여기서, 해당 블록의 모든 계수가 변경되지는 않는다. 대신, 도 4의 마스크를 사용한다. 이 예에 있어서, 상기 마스크에서 '1'로 마크된 위치들의 계수들을 변경할 뿐이다. 다시 말하면, 상기 블록의 외부 한계는 변경되지 않은 채로 남겨둔다. 이렇게 함으로써, 하나의 블록 내의 계수들의 변경의 영향은, 인접 블록들의 계수들의 변경에 간섭하지 않는다.
HL1 하위 밴드의 (i,j)에서의 계수가 양 S(S는 양이거나 음일 수 있다)에 의해 변경되면, LL1 하위 밴드의 (i, j) 및 (i, j+1)에서의 2개의 계수들을 각각 S/4 만큼 변형한다. 결과적으로, 대응하는 3 x 5 어레이 내의 모든 영향 받은 픽셀들은, 증가(만약 S>0)하거나 감소(만약 S<0)한다. 또는, LH1 하위 밴드가 임베드 캐리어로서 사용되고, LH1 하위 밴드의 (i,j)에서의 계수를 S만큼 변형하면, (i, j) 및 (i+1, j)에서의 2개의 대응하는 계수들을 S/4 만큼 변경할 필요가 있다. 유사하게, 공간 여역에서 모든 영향 받은 픽셀들은, 증가(만약 S>0)하거나 감소(만약 S<0)한다. 본 명세서에서 이미 언급한 바와 같이, 제안된 알고리즘에서, 블록의 중간 값 변경은 바람직하게 도 4의 마스크 값 '1'을 이용해 동일한 정도로 모든 계수들을 변경하는 것에 의해 달성된다. S만큼 값이 변경될 필요가 있는 HL1 또는 LH1 하위 밴드의 각 계수에 대하여, 그 값을 S만큼 변경할뿐 아니라, 상기에서 언급한 바와 같이, LL1 하위 밴드의 대응하는 2개의 계수들은 S/4만큼 변경한다.
임베드 프로세스 전에, 오류 수정 코딩 및 무질서한 혼합은 임베드될 정보 비트들에 적용된다. 바람직한 방법에서 이러한 2개의 기술을 적용하는 목적은, 상기 방법의 강건함을 향상시키는 것이다. 코딩된 비트스트림 및 커버 이미지는, 상기 임베드 시스템 및 방법에 입력된다.
HL1 또는 LH1 하위 밴드의 IWT 계수들의 블록 Bw에 비트를 임베드할 때, 먼 저 임베드에 의해 영향을 받을 수 있는 대응하는 공간 블록 Bs을 찾는다. 그후, Bs의 픽셀 그레이스케일 값들은 바람직하게 검사되고, 상기 블록은 바람직하게 도 5에 도시된 4개의 카테고리들로 분류된다.
A: 해당 블록은, (255-Smax)보다 큰 픽셀 그레이스케일 값, 즉 255-존(zone) 또는 Smax보다 작은 값, 즉 0-존(zone)을 갖지 않는다.
B: 해당 블록은, Smax보다 작은 픽셀 그레이스케일 값을 가지나, (255-Smax)보다 큰 픽셀 값들은 갖지 않는다.
C: 해당 블록은, (255-Smax)보다 큰 픽셀 그레이스케일 값들을 가지나, Smax 보다 작은 픽셀 값들은 갖지 않는다.
D: 해당 블록은, Smax보다 작거나 (255-Smax)보다 큰 픽셀 그레이스케일 값들을 모두 가진다.
다른 작동들이 다른 카테고리에 적용되는데, 이것은, 본 발명의 실시예의 핵심 중 하나이다. 상기 작동들은, 이하에 기술된다.
타입 A의 블록에 대하여:
이 경우에 있어서, 오버플로우 및 언더플로우는 발생되지 않는다. 이하에서 기술되는 바와 같이 블록 내의 캐리어 하위 밴드(HL1 또는 LH1) 계수들의 중간 값은 증가되거나 감소될 수 있다. 상기 중간 값은, 도 5A에 도시된 바와 같이, 0보다 크거나 작을 수 있다. 도 12에 보다 상세하게 도시되어 있다. '1' 비트가 임베드되면, 중간 값은 0으로부터 시프트 값 S만큼 시프트된다. 상기 중간 값이 처음에 a에 있었다면, 바람직하게 a'로 시프트된다. 상기 중간 값이 처음에 b에 있었다면, 바람직하게 b'로 시프트된다. 바람직한 실시예에 있어서, 앞서 기술한 바와 같이 상기 LL 하위 밴드 내의 대응하는 계수들을 S/4만큼 변형된다. 비트 '0'에 대하여, 해당 블록의 계수들의 중간값은, 바람직하게 변경되지 않은 채로 남게 된다.
타입 B의 블록에 대하여:
바람직한 실시예에 있어서, 타입 B의 블록들은, 도 5B에 도시된 바와 같이, 0-존(zone) 내에만 픽셀 그레이스케일 값들을 가진다. 이러한 타입의 블록들에는 오버플로우는 발생하지 않는다. 비트 '0'를 임베드하기 위해, 해당 블록은 바람직하게 변경되지 않은 채로 남겨진다. 비트 '1'을 임베드하기 위해, 중간 값의 절대 값은, 바람직하게 S만큼 시프트된다. 원본 중간 값이, 도 13의 -a- 경우와 같이, 0와 동일하거나 크다면, 상기 중간 값은, -a'-로 시프트될 수 있다. 나아가, LL 하위 밴드의 대응하는 계수들은 S/4만큼 변형된다. 결과적으로, 공간 도메인 내의 픽셀 값들은, 변경이 된 후, 증가만 하게 된다. 따라서, 언더플로우는 방지된다. -b-와 같이, 상기 중간 값이 음이면, T보다 큰 중간 값의 절대 값을 만들기 위해, 상기 중간 값은, 시프트 값 S 만큼 빼질 수 있다. 그러나, 언더플로우는, 이 감산이 수행되면서 발생할 수 있다. 따라서, 상기 중간 값 -b-는 바람직하게 시프트되지 않는다. 그러나, 블록이 변경되지 않은 채로 남겨지는 것은, 비트 '0'를 임베드시키는 것에 대응한다. 따라서, 오류 수정 코딩은, 바람직하게 어떠한 최종 오류들을 수정하기 위해 사용된다.
타입 C의 블록에 대하여:
바람직한 실시예에 있어서, 이 타입의 블록들은, 도 5C에 도시된 바와 같이, 255-존(zone) 내에만 픽셀 그레이스케일 값들을 가진다. 이 경우는, 상기 타입 B 블록과 모든 점에서 반대라는 것을 제외하고는, 앞선 타입 B와 유사하다. 비트 '0'를 임베드하기 위해, 어떠한 작동도 필요하지 않다. 비트 '1'을 임베드하기 위해, 음의 중간 계수 값을 갖는 블록들에만 비트 '1'이 숨겨진다. 비트 '1'이 임베드되고, 상기 블록의 중간 값이 양이면, 비트를 임베드할 수 없다. 대신, 이러한 상황에서는, 블록은 바람직하게 변경되지 않은 채 남겨지는데, 이것은 "0" 비트를 임베드하는 것과 동일하다. 따라서, 오류 비트는 임베드될 수 있다. 바람직하게, 오류 수정 코딩(ECC) 및/또는 오류 수정 디코딩(ECD)은 이러한 비트 오류들을 수정하기 위해 사용된다. 도 14에는 타입 C의 블록에 대한 중간 값들에 대하여 상세하게 도시되어 있다.
타입 D의 블록에 대하여:
일반적으로, 이러한 타입의 블록은 도 5D에 도시된 바와 같이, 0-존(zone) 그레이스케일 값 및 255-존(zone) 내의 픽셀 그레이스케일 값 몇몇을 동시에 가진다. 어떠한 방향으로 상기 중간 값만큼 시프트되면, 일반적으로 오버플로우 또는 언더플로우를 야기하게 된다. 정보 비트 '0'가 여기에 임베드되면, 전혀 문제가 없다. 그러나, "1" 비트를 임베드할 필요가 있다면, 오류가 발생할 것이다. 다시, 최종 오류 비트들을 교정하기 위해, ECC 및/또는 ECD에 의존하게 된다.
자주 사용되는 이미지들에 대하여, 대부분의 블록들은 타입 A에 속한다. 예를 들어, 도 21-22에 마크된 버전들로 도시되어 있는, 유명한 "레나" 이미지에 대 한 모든 블록들은 타입 A이다. 이러한 타입의 블록들에 대하여 오류들을 수정하기 위해 ECC를 사용할 필요는 없다.
어떠한 경우들에 있어서 오류들은 서로 결집될 수 있다. 이것을 "밀집 오류"라 지칭한다. 즉, 타입 B, C, D의 블록들은, 주어진 이미지의 어떤 도메인들에 집중될 수 있다. 이러한 상황에 있어서, ECC는 오류들을 효과적으로 수정할 수 없다. 무질서 혼합(또는 다른 타입의 순서 치환)은 바람직하게 밀집 오류들에 대처하기 위해 도입된다. 이것은 밀집 오류들을 고르게 분산시킬 수 있다. 도 15는 본 발명의 바람직한 실시예에 따르는 데이터 임베드 방법의 블록 다이어그램을 도시한 것이다.
바람직한 실시예에 있어서, 블록 크기 B, 문턱값 T, 시프트 값 S, 및 캐리어에 의해 선택된 하위 밴드의 정체는 데이터 추출 및 커버 미디어의 복구에 차후에 사용될 수 있는 부가 정보로서 저장된다. 다른 관점에서 보면, 부가 정보는, 키로 취급될 수 있다. 다시 말하면, 이것들은 분리되고 안전한 채널을 통해 전송되는 것이 바람직하다. 바람직하게, 인증받은 사람들은, 제공된 부가 정보와 함께 숨겨진 데이터를 추출할 수 있다. 다른 방법은, 동일한 B,T,S, 및 모든 이미지들의 하위 밴드를 사용하는 것이다. 결과적으로, 상기 부가 정보는 바람직하게 필요하지는 않다. 이러한 다른 방법의 단점은 상기 파라미터들이 이러한 방식으로 처리되는 이미지에 대하여 최적이지 않다는 것에 있다.
데이터 추출 및 원본 이미지 복구
리시버 측에서, 스테고 이미지는 입력이다. 데이터 추출 및 원본 커버 이미 지 복구가 수행된다.
숨김 데이터 추출
바람직한 실시예에 있어서, 숨겨진 데이터 추출은, 스테고 이미지 및/또는 부가 정보가 필요하다. 바람직하게, 상기 스테고 이미지의 고주파 정수 웨이블릿 계수들이 먼저 획득된다. 그 후 캐리어 하위 밴드는 바람직하게 크기 B의 비충첩 블록들로 분리된다. 바람직하게, 데이터의 하나의 비트는, 블록 각각으로부터 추출된다.
중간 값과 문턱값 T의 비교는, 비트 '0'를 추출할 것인지 비트 '1'을 추출할 것인지 여부를 결정할 수 있다. 테스트 이미지가 JPEG2000 형식이면, IWT 계수는, 웨이블릿 변환의 수행 없이 상기 JPEG2000 비트스트림으로부터 직접 획득될 수 있다. 바람직하게, 상기 데이터 추출은, 잉여 변환이 필요치 않으므로 효과적이다.
숨겨진 데이터 추출은, 바람직하게 임베드보다 용이하다. IWT 도메인에서, 상기 HL1 하위 밴드에 데이터를 임베드시키면, 상기 하위 밴드는, 상기 임베드 단계와 동일한 방법으로 블록들로 분리한다. 그 후, 각 블록의 상기 계수들의 중간 값은, 바람직하게 계산된다.
바람직하게, 각 블록에 대하여, 본 방법은, 그 후 상기 블록에 대하여 하나의 비트를 추출하고, 상기 블록에 대한 상기 중간 계수 값을 원본 값으로 복구할 수 있다. 특히, 상기 방법은 임베드 후 추출 전 중간 계수 값의 절대 값이 문턱값 T보다 크거나 같은 경우에 바람직하게 논리적 1 비트를 추출한다. 바람직하게, 상기 방법은 상기 블록에 대한 임베드 후 추출 전 중간 계수 값이 상기 문턱값 T보다 작은 경우에 논리적 0 비트를 추출한다. 따라서, 상기 데이터 추출 단계에서 상기 방법은 바람직하게 상기 임베드 단계 동안 수행된 시프트 작동을 역으로 수행하는 것에 의해 상기 블록에 대한 상기 중간 계수 값의 원본 값을 복구한다. 특히, 데이터 비트가 추출된 후 상기 방법은 바람직하게 상기 중간 계수 값의 부호를 유지하면서 상기 블록의 중간 계수 값의 절대값을 상기 임베드 프로세스 동안 사용한 상기 시프트 값 S의 크기만큼 감소시킨다.
바람직하게, '1' 비트 블록에 대하여, 상기 HL1 또는 LL1 하위 밴드들 내의 계수들은, 0쪽으로, 즉 임베드 전 값으로 시프트된다. 결론적으로, 원본 IWT 계수들은 복구된다. 숨겨진 데이터 추출 및 원본 이미지 복구에 대하여, 바람직하게 공간 도메인으로 다시 복귀할 필요는 없다. 이러한 특징은, JPEG2000 이미지들에 있어서 매우 편리하다.
이하에서, 각 블록의 초기 중간 값은 0 또는 이에 가깝거나, 적어도 문턱값 T보다 작다고 가정한다. 후자는, T가 식 (2)에서 정의된 mmax 보다 크므로, 이를 확실하게 한다.
커버 미디어 복구
모든 숨겨진 데이터가 추출된 후, 원본 커버 미디어는 복구될 수 있다. 2가지 가능성이 존재한다. 첫번째 가능성은, 스테고 이미지가 어떠한 변형도 겪지 않았다는 것이다. 다른 가능성은, 스테고 이미지가 약간의 변형을 겪었다는 것이다. 첫번째 가능성에서, 원본 이미지는 바람직하게 복구될 수 있다. 도 16은, 본 발명 의 하나 또는 그 이상의 바람직한 실시예들에 따라, 원본 이미지를 복구하는 방법이 도시된 흐름도이다. 복구된 이미지가 변경되었다면, 상기 원본 커버 이미지는, 완전히 복구되지 못할 것이다.
실험 결과 및 성능 분석
일반적으로, 임베드될 비트 스트림은, 매트랩의 randint() 함수를 이용하여, 무작위로 생성된다(함수 randint는, 동일한 확률로, 0 또는 1을 무작위로 생성한다). 본 알고리즘을 USC SIPI 이미지 데이터베이스, CorelDrawTM 이미지 데이터베이스, 및 JPEG2000 테스트 이미지들을 포함하는 다양한 이미지들에 적용한다. 제안 알고리즘은, 모든 테스트 이미지들에 대하여 잘 작동한다. 도 17은 마크된 의료 이미지이고, 도 18은 제안된 알고리즘을 이용하여 생성된, 마크된 JPEG2000 테스트 이미지(N1A)이다. 따라서, 동일한 양의 데이터가 동일한 크기의 이미지들에 임베드된다. 솔트 앤 페퍼 잡음의 문제점은 여기서 제시된 시스템 및 방법에서 발생하지 않으며, 제안된 알고리즘에 의해 생성되는 스테고 이미지들의 시각적 품질은 종래 기술보다 훨씬 우수하다. 특히, 종래 기술의 9.28 dB 대신, 마크되지 않은 원본 버전에 대하여 마크된 의료 이미지(도 17 참조)의 PSNR은, 38.53 dB이다. 또한, 상기 N1A JPEG2000 테스트 이미지에 대하여, PSNR은, 종래 기술의 18.01 dB 대신, 42.67 dB(여기에 개시된 바람직한 시스템 및 방법을 이용하여)이다.
제안된 알고리즘의 성능을 분석하기 위해, 512 x 512 크기를 가지는 8 비트 그레이스케일 이미지가면서, 이미지 처리계에서 가장 흔하게 사용하는 이미지인 레 나 이미지를 가지고, 상세하게 테스트한 결과를 나타낸다.
데이터 임베드 용량
제안된 알고리즘제안된 알고리즘이터 임베드 용량은, 바람직하게 블록 크기 B에 의해 결정된다. B가 작을수록, 블록들은 많아질 것이다. 결론적으로, 보다 많은 비트들이 임베드될 수 있다. 도 19의 표는, 블록 크기와 용량 사이의 관계를 보여준다. 오류 수정 코딩은, 바람직하게 제안된 알고리즘의 강건함을 강화시키는 데 사용된다. 여기서 사용되는 ECC 코딩 기술은, BCH 코드들을 채용한다[13]. 그러나, 다른 오류 수정 코딩/디코딩 방법들이 채용될 수 있다. 일반적으로, 오류 수정 능력이 강하면 강할수록, 상기 임베드 용량은 작아진다. BCH(15,11) 코드들은, 이 실험에서 사용된다. 따라서, 용량은 다음과 같이 계산된다.
Figure 112006048378561-pct00023
(8)(16)
여기서, M, N은, 이미지의 크기이고, B는, 블록 크기이다. 도 19에 있어서, "ECC를 한 때의 용량"은, 상기 식에 의해 결정된 용량을 지정하고, 종종 "순수한 데이터양"으로 지칭되기도 한다. 반면, "ECC를 하지 않은 때의 용량"은, ECC를 사용하지 않은 경우 달성되는 용량을 가리킨다.
마크된 이미지들의 화질
원본 이미지에 대한 상기 스테고 이미지들의 시각적 품질은, 피크 신호 대 잡음비(PSNR) 파라미터를 이용하여 측정될 수 있다.
도 19로부터, 보다 작은 블록 크기를 사용하는 것이, 보다 큰 데이터 저장 용량을 제공할 수 있다. 그러나, mmax, 식 (2)에서 정의된 블록 내의 IWT 계수의 최대 절대 중간 값은 더 커질 것이다. 따라서, 보다 작은 블록 크기는 일반적으로 상기 시프트 값 S가 보다 커질 것을 요구하고, 이로써, 마크된 이미지의 품질은 손상되고 PSNR은 낮아진다. 도 20의 데이터는, 이러한 관찰을 지지한다. 사실, "최소 시프트값"은, mmax보다 큰 최소 정수로 정의된다.
도 21 내지 22는, 서로 다른 블록 크기들에 대한 최소 시프트 값들을 사용하여, 마크된 "레나" 이미지들을 보여준다. 도 21의 마크된 이미지의 시각적 품질은 도 22보다 낮다. 도 22(b)의 이미지의 PSNR은 도 22의 이미지보다 9 dB 크다.
동일한 블록 크기를 사용하여, 다른 시프트 값들이 적용될 수 있다. 차후에, 시프트값이 커질수록, 스테고 이미지가 보다 강건해지는 것을 알 수 있을 것이다. 도 23은, 서로 다른 블록 크기들 및 서로 다른 시프트값들을 갖는 스테고 이미지들의 PSNR들을 보여준다. 보다 큰 시프트값에 대한 비용은, 보다 낮은 PSNR 값, 즉 보다 낮은 이미지 품질임을 알 수 있을 것이다.
숨김 데이터의 강건함
대부분의 손실 없는 워터마킹 알고리즘과 달리, 제안된 IWT 기반 손실 없는 워터마킹은 부수적인 변형에 대하여 강건하다.
무엇보다, JPEG2000 압축에 대해 강건하다. 실험적으로, 마크된 이미지들은 증가하는 압축율들을 갖는 JPEG2000 손실 압축된 것이다. JPEG2000 압축에 대한 강 건함은 데이터 보존율에 의해 측정된다. 이것은, 압축 후 최종 데이터율이 데이터 보존율보다 크거나 같을 때, 숨겨진 데이터가 오류 없이 신뢰성 있게 추출될 수 있음을 의미한다. 다시 말하면, 데이터 보존율이 낮을수록, 스테고 이미지는 더욱 강건하다.
도 24는, 다른 블록 크기들에서 스테고 이미지의 PSNR과 데이터 보존율 사이의 관계를 보여준다. 일반적으로, 주어진 블록 크기 B에 대하여 PSNR이 낮을수록, 데이터 보존율은 낮다. 주어진 데이터 보존율에 대하여, 보다 큰 블록 크기가 선택되면, 보다 좋은 이미지 품질 및 보다 낮은 데이터 임베드 용량으로 이끄는, 보다 큰 PSNR이 달성된다. 이미지의 시각적 품질, 숨겨진 데이터의 강건함, 및 임베드 용량은, 모두 상관관계가 있고, 서로 충돌관계이 있음은 명백하다. 이 모든 측면에서 가장 좋은 성능을 동시에 달성할 수는 없다. 일반적으로, 특정한 애플리케이션에 대하여, 이러한 특성들의 최적 조합을 달성할 수 있다.
압축에 더하여, 상기 제안된 워터마킹 기술은, 메디안(median) 필터를 사용할 때 강건하다. 3 x 3 크기의 메디안(median) 필터는, 스테고 이미지들에 적용될 수 있다. 이 때, 숨겨진 데이터 추출은 바람직하게 필터링된 스테고 이미지들에 수행된다. 도 25는, 데이터 추출 절차 동안 디코드된 오류 비트들의 수가 측정되어 있는 테스트 결과들을 보여준다. 블록 크기 및 시프트 값이 커짐으로써 메디안(median) 필터에 대하여 상기 마크된 이미지들이 보다 강건해진다.
부가적 가우시안 잡음은, 통신 시스템에서 흔하게 마주치는 종류의 잡음이다. 실험에서, 0 중간 값 및 편차 0.001을 갖는 가우시안 잡음이 마크된 이미지들 에 더해진다. 숨겨진 데이터 추출에서 오류 비트들은 카운트되고, 도 26은 그 결과들을 나열한다. 상기와 같이, 일반적으로 블록 크기 및 시프트값이 클수록, 스테고 이미지는 더욱 강건하다는 결론이 유도될 수 있다.
여기서, 새로운 완전히 손실이 없다고 할 수 없는 데이터 숨김 기술이 개시된다. 데이터는, 정수 웨이블릿 도메인에 임베드된다. 여기서 개시된 바람직한 방법은, 바람직하게 JPEG2000 표준에 잘 통합된다. 오버플로우 및 언더플로우의 문제들이 여기서 기술된다. 원본 커버 미디어는, 마크된 이미지가 변경되지 않았다면, 숨겨진 데이터 추출 후에 복구될 수 있다. 상기 숨겨진, 악의적이지 않은 공격들, 예를 들어, 손신 압축에 어느 정도 강건하다. 제안된 알고리즘의 장점들을 보여주는 성능 분석이 수행된다. 전기 마크된 이미지의 시각적 품질은 매우 우수하다. 상기 스테고 이미지들에서 솔트 앤 페퍼 잡음 및 다른 결함들도 성공적으로 방지된다. 이것은, 컨텐츠 기반의 이미지 인증 및 그 외 다른 애플리케이션들에 적용될 수 있다.
이하의 문헌들의 전체 개시 내용은 본 명세서의 참조문서로서 참조될 수 있다.
[1] 2003년 7월에 발행된 D. Zou, C.W. Wu, G.Xuan 및 Y.Q. Shi 저, "A content-based image authentication system with lossless data hiding, Proc. of IEEE International Conference on Multimedia and Expo vol.2, pp 6~9, Baltimore, Maryland, .
[2] C.W. Honsinger, P. Jones, M. Rabbani 및 J.C.Stoffel에 의해 출원되어 등록된 미국특허 6,278,791, 2001. "Lossless recovery of an original image containing embeded data,"
[3] 2001년 1월에 발행된 J. Fridrich, M. Goljan 및 R. Du 저, "Invertible authentication", Proc.SPIE, Security and Watermarking of Multimedia Contents, vol.4314, pp.197~208, San Jose, CA
[4] 2001년 4월에 발행된 M. Goljan, J. Fridrich, 및 R. Du 저, "Distortion-free data embedding", Proc. of 4th Information Hiding Workshop, vol.2137, pp. 27~41, PA
[5] 2002년 12월에 발행된 G.Xuan, J.Chen, J.Zhu, Y.Q.Shi, Z.Ni, W.Su 저, "Distortionless data hiding based on integer wavelet transform," IEEE Electronics Letters, vol.38, issue.25, pp.1646~1648
[6] 2003년 5월에 발행된 Z.Ni, Y.Q.Shi, N.Ansari 및 S.Wei 저, "Reversible data hiding", Proc. of the International Symposium on Circuits and Systems 2003, vol.2, pp. 25~28, Bangkok, Thailand
[7] 2003년 3월에 발행된 C. De Vleeschouwer, J.F. Delaigle 및 B. Macq 저, "Circular interpretation of bijective transformations in lossless watermarking for media asset management," IEEE Transactions on Multimedia, vol.5,pp 97~105
[8] 2001년 9월에 발행된 A. Skodras, C.Christopoulos 및 T.Ebrahimi 저, "JPEG2000 still image compression standard," IEEE Signal Processing Magazine, vol. 18, issue.5 ,pp 36~58
[9] 2000년 11월에 발행된 C.Christopoulos, A.Skodras 및 T.Ebrahimi 저, "JPEG2000 still image compression standard:an overview", IEEE Trans. On Consumer Electronics, vol.46, no.4, pp.1103~1127
[10] 1988년에 발행된 L.Gall 및 A. Tabatabai 저, "Sub-band coding of digital images using symmetric short kernel filters and arithmetic coding techniques", Proc. of IEEE Interational Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, NY, pp.761~765
[11] 1998년에 발행된 A.R. Calderbank, I. Daubechies, W. Sweldens 및 B.L. Yeo 저, "Wavelet transforms that map integers to integers," Applied and Computational Harmonic Analysis(ACHA), vol 5, pp.332~369
[12] JPEG2000 2000 Part I Final Committee Draft Version 1.0 ISO/IEC JTC1/SC29/WG1 N1646R, http://www.jpeg.org/public/fcd15444_1.pdf
[13] J.G. Proakis, Digital Communications, Third Editon, McGraw-Hill, Inc. NY, 1995.
[14] 1996년 5월에 발행된 G. Voyatiz 및 I. Pitas, "Chaotic mixing of digital images and applications to watermarking," Proceedings of European Conference of Multimedia Applications, Services Techniques(ECMAST '96), PP.687~695
[15] USC image database. http://sipi.usc.edu/services/database/ Datavase.html
본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구의 범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구의 범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (19)

  1. 이미지에 대하여 적어도 하나의 주파수 하위 밴드(sub-band)에 대해 정수 웨이블릿 변환(integer wavelet transform) 계수의 블록을 제공하는 단계;
    상기 블록 내 상기 계수의 평균값을 결정하는 단계; 및
    인코드(encode)된 평균값을 설정함으로써 상기 블록으로 논리적(logical) 0 비트와 논리적(logical) 1비트 중 하나를 임베드(embed)하는 단계;
    를 포함하는 데이터 임베딩 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 설정은 상기 평균값을 변경하지 않음으로써 논리적(logical) 0 값을 상기 블록으로 임베드하는 단계를 포함하는 데이터 임베딩 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 설정은 상기 평균값을 변경하여 상기 블록에 논리적(logical) 1 비트를 임베드하는 단계를 포함하는 데이터 임베딩 방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서
    그레이스케일 값에 모듈러 256(modulo-256)을 가산함을 이용하지 않고, 상기 정수 웨이블릿 변환(integer wavelet transform) 계수의 블록에 대응하는 공간 도메인 블록 픽셀들의 그레이스케일 값의 잘림(truncation)을 방지하는 단계를 더 포함하는 데이터 임베딩 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    에러 코드 수정을 사용하여 상기 설정에서 발생하는 모든 에러 비트를 수정하는 단계를 더 포함하는 데이터 임베딩 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 정수 웨이블릿 변환(integer wavelet transform) 계수에 의하여 영향받는 공간 도메인 블록 내 픽셀들의 그레이스케일 값의 분포를 식별하는 단계; 및
    상기 그레이스케일 값의 분포에 따라 상기 설정을 커스토마이즈(customize)하는 단계를 더 포함하는 데이터 임베딩 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 정수 웨이블릿 변환(integer wavelet transform) 계수는 LL1 계수를 포함하는 데이터 임베딩 방법.
  9. 제3항에 있어서,
    상기 변경은 시프트(shift) 값만큼 HL1 하위 밴드 내 하나의 블록에 관한 최소한 하나의 계수가 시프트(shift)하는 단계를 포함하는 데이터 임베딩 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 시프트(shift) 값의 1/4 만큼 LL1 하위 밴드 내 하나의 관련있는 블록에 관한 최소한 하나의 계수가 시프트(shift)하는 단계를 더 포함하는 데이터 임베딩 방법.
  11. 이미지에 대하여 적어도 하나의 주파수 밴드에 관한 정수 웨이블릿 변환(integer wavelet transform) 계수를 복수의 서로 겹치지 않는 블록들로 분할하는 단계;
    상기 블록의 첫번째 블록 내 계수들의 평균값을 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 평균값을 수정하여 하나 이상의 데이터 비트를 임베드하는 단계를 포함하는 데이터 임베딩 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 수정에 의하여 최소한 하나의 수정하기 용이한 계수를 식별하고, 상기 수정을 하는 동안 변경되지 않는 계수를 식별하는 단계를 더 포함하는 데이터 임베딩 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 평균값의 수정은 상기 평균값에 시프트(shift) 값을 추가하는 단계를 포함하는 데이터 임베딩 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 평균값의 수정은 상기 평균값에서 시프트(shift) 값을 감소시키는 단계를 포함하는 데이터 임베딩 방법.
  15. 이미지에 대하여 적어도 하나의 주파수 밴드에 관한 정수 웨이블릿 변환(integer wavelet transform) 계수를 복수의 서로 겹치지 않는 블록들로 분할하는 단계;
    상기 블록의 첫번째 블록 내 계수들의 평균값을 결정하는 단계;
    상기 평균값을 소정의 문턱값(threshold)와 비교하는 단계; 및
    상기 비교에 기초하여 상기 블록에서 비트 값을 추출하는 단계를 포함하는 데이터 추출 방법.
  16. 제15항에 있어서
    상기 추출은 상기 평균값의 절대값이 상기 문턱값의 절대값을 초과하는 경우에 상기 블록에서 논리적(logical) 1 비트를 추출하는 단계를 포함하는 데이터 추출 방법.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 추출은 상기 평균값의 절대값이 상기 문턱값의 절대값보다 작은 경우에 상기 블록에서 논리적(logical) 0 비트를 추출하는 단계를 포함하는 데이터 추출 방법.
  18. 제15항에 있어서,
    에러 수정 코드를 디코드(decode)함으로써 상기 추출로부터 발생하는 모든 에러를 수정하는 단계를 더 포함하는 데이터 추출 방법.
  19. 제16항에 있어서,
    상기 평균값의 절대값을 감소시키는 경우에, 상기 첫번째 블록에 의하여 영향을 받는 공간 도메인 블록 내 픽셀들의 그레이스케일 값이 오버플로우(overflow)나 언더플로우(underflow)되지 않는 경우에 한하여, 선행되는 데이터 임베딩 단계 동안에 사용되는 시프트(shift) 값만큼 상기 평균값의 절대값을 감소시키는 단계를 더 포함하는 데이터 추출 방법.
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