KR101554811B1 - 영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조 탐지 방법 및 시스템 - Google Patents

영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조 탐지 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조 탐지 방법은 복수의 블록들을 획득하기 위하여, 영상에 대한 블록화를 수행하는 단계; 상기 복수의 블록들 각각에 대한 블록 특징점의 벡터값을 계산하는 단계; 및 상기 복수의 블록들 각각에 대해, 상기 벡터값을 이용하여 변조된 블록들을 선택하는 단계를 포함한다.

Description

영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조 탐지 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR DETECTING COPYING AND MOVING MODULATION ABOUT LOCAL AREA OF IMAGE}
본 발명은 영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조 탐지 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 구체적으로 영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조뿐만 아니라, 회전 변조를 탐지하기 위하여, 영상이 분할된 복수의 블록들 각각의 블록 특징점의 벡터값에 대한 크기값 및 위상값을 이용하는 기술에 관한 것이다.
영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조를 탐지하기 위한 기존의 기술은 영상의 픽셀을 분석하는 기법을 이용하여, 단순히 영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조만을 탐지한다.
그러나, 영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조 과정에서 영상의 국부 영역이 회전되는 경우, 기존의 기술은 이러한 변조를 탐지하지 못하는 문제점이 있다.
이에, 본 명세서에서는 영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조뿐만 아니라, 회전 변조를 탐지하는 기술을 제안한다.
본 발명의 실시예들은 영상의 국부 영역에 대한 복사, 회전 및 이동 변조를 탐지하는 방법, 장치 및 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명의 실시예들은 영상의 국부 영역에 대한 복사, 회전 및 이동 변조를 탐지하는 과정에서, 영상이 분할된 복수의 블록들 각각의 블록 특징점의 벡터값에 대한 크기값 및 위상값을 이용하는 방법, 장치 및 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명의 실시예들은 복수의 블록들 각각의 저나이크 모멘트(Zernike Moments)를 이용함으로써, 복수의 블록들 각각의 블록 특징점의 벡터값을 계산하는 방법, 장치 및 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명의 실시예들은 복수의 블록들 각각의 블록 특징점의 벡터값에 대한 크기값에 기초하여, 유사한 블록들을 변조 후보 블록들로 추출하는 방법, 장치 및 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명의 실시예들은 복수의 블록들 각각의 블록 특징점의 벡터값에 대한 위상값에 기초하여 변조 후보 블록들 사이의 회전을 추정함으로써, 변조 후보 블록들 중 변조 대상 블록들을 선택하는 방법, 장치 및 시스템을 제공한다.
본 발명의 일실시예에 따른 영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조 탐지 방법은 복수의 블록들을 획득하기 위하여, 영상에 대한 블록화를 수행하는 단계; 상기 복수의 블록들 각각에 대한 블록 특징점의 벡터값을 계산하는 단계; 및 상기 복수의 블록들 각각에 대해, 상기 벡터값을 이용하여 변조된 블록들을 선택하는 단계를 포함한다.
상기 벡터값을 계산하는 단계는 상기 벡터값에 대한 크기값 및 위상값을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 벡터값을 이용하여 상기 변조된 블록들을 선택하는 단계는 상기 복수의 블록들 각각의 상기 벡터값에 대한 상기 크기값에 기초하여 상기 복수의 블록들 중 변조 후보 블록들을 추출하는 단계; 및 상기 변조 후보 블록들 각각의 상기 벡터값에 대한 상기 위상값을 이용하여 상기 변조 후보 블록들 중 변조 대상 블록들을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 변조 후보 블록들을 추출하는 단계는 상기 복수의 블록들 각각의 상기 크기값을 이용하여 로컬리티 센시티브 해싱(Locality Sensitive Hashing)을 수행하는 단계; 상기 로컬리티 센시티브 해싱 결과, 상기 복수의 블록들 중 충돌이 발생하는 블록들을 획득하는 단계; 상기 충돌이 발생하는 블록들 각각의 상기 크기값 사이의 차와 미리 설정된 제1 파라미터를 비교하는 단계; 및 상기 비교 결과, 상기 충돌이 발생하는 블록들 중 특정 블록들 각각의 상기 크기값 사이의 차가 상기 미리 설정된 제1 파라미터 보다 작은 경우, 상기 특정 블록들을 상기 변조 후보 블록들로 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 특정 블록들을 상기 변조 후보 블록들로 선택하는 단계는 상기 특정 블록들 각각 사이의 실제 거리가 미리 설정된 제2 파라미터 보다 큰지 여부를 판단하는 단계; 및 상기 판단 결과, 상기 특정 블록들 각각 사이의 상기 실제 거리가 상기 미리 설정된 제2 파라미터 보다 큰 경우, 상기 특정 블록들을 상기 변조 후보 블록들로 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 변조 대상 블록들을 선택하는 단계는 상기 변조 후보 블록들 각각의 상기 위상값 사이의 차를 계산하여 상기 변조 후보 블록들 각각의 회전 각도를 추정하는 단계; 상기 변조 후보 블록들 중 상기 변조 후보 블록들 각각의 회전 각도에 대한 미리 설정된 회전 오차 범위 내에 존재하는 유사 블록들을 분류하는 단계; 상기 분류된 유사 블록들 중 실제 위치 관계가 미리 설정된 위치 오차 범위 내에서 아핀(Affine) 변환을 따르는 블록들을 추출하는 단계; 및 상기 추출된 아핀 변환을 따르는 블록들의 군집들 중 개수가 가장 많은 블록들을 포함하는 군집을 상기 변조 대상 블록들로 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 블록 특징점의 벡터값을 계산하는 단계는 상기 복수의 블록들 각각에 대해, 상기 영상의 차수와 연관된 저나이크 모멘트(Zernike Moments)를 계산하는 단계일 수 있다.
상기 영상에 대한 블록화를 수행하는 단계는 상기 영상에 포함되는 일부 영역들이 서로 중첩되도록, 상기 영상을 상기 복수의 블록들로 분할하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조 탐지 방법은 복수의 블록들을 획득하기 위하여, 영상에 대한 블록화를 수행하는 단계; 상기 복수의 블록들 각각에 대한 저나이크 모멘트(Zernike Moments)를 계산하는 단계; 상기 복수의 블록들 각각에 대해, 상기 저나이크 모멘트의 크기값 및 위상값을 획득하는 단계; 상기 복수의 블록들 각각의 상기 크기값 사이의 차와 미리 설정된 제1 파라미터를 비교하여, 상기 복수의 블록들 중 변조 후보 블록들을 추출하는 단계; 및 상기 변조 후보 블록들 각각의 상기 위상값을 이용하여 상기 변조 후보 블록들 중 변조 대상 블록들을 선택하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일실시예에 따른 영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조 탐지 시스템은 복수의 블록들을 획득하기 위하여, 영상에 대한 블록화를 수행하는 수행부; 상기 복수의 블록들 각각에 대한 블록 특징점의 벡터값을 계산하는 계산부; 및 상기 복수의 블록들 각각에 대해, 상기 벡터값을 이용하여 변조된 블록들을 선택하는 선택부를 포함한다.
상기 계산부는 상기 벡터값에 대한 크기값 및 위상값을 획득할 수 있다.
상기 선택부는 상기 복수의 블록들 각각의 상기 벡터값에 대한 상기 크기값에 기초하여 상기 복수의 블록들 중 변조 후보 블록들을 추출하는 변조 후보 블록 추출부; 및 상기 변조 후보 블록들 각각의 상기 벡터값에 대한 상기 위상값을 이용하여 상기 변조 후보 블록들 중 변조 대상 블록들을 선택하는 변조 대상 블록 선택부를 포함할 수 있다.
상기 변조 후보 블록 추출부는 상기 복수의 블록들 각각의 상기 크기값을 이용하여 로컬리티 센시티브 해싱(Locality Sensitive Hashing)을 수행하고, 상기 로컬리티 센시티브 해싱 결과, 상기 복수의 블록들 중 충돌이 발생하는 블록들을 획득하며, 상기 충돌이 발생하는 블록들 각각의 상기 크기값 사이의 차와 미리 설정된 제1 파라미터를 비교하고, 상기 비교 결과, 상기 충돌이 발생하는 블록들 중 특정 블록들 각각의 상기 크기값 사이의 차가 상기 미리 설정된 제1 파라미터 보다 작은 경우, 상기 특정 블록들을 상기 변조 후보 블록들로 선택할 수 있다.
상기 변조 대상 블록 선택부는 상기 변조 후보 블록들 각각의 상기 위상값 사이의 차를 계산하여 상기 변조 후보 블록들 각각의 회전 각도를 추정하고, 상기 변조 후보 블록들 중 상기 변조 후보 블록들 각각의 회전 각도에 대한 미리 설정된 회전 오차 범위 내에 존재하는 유사 블록들을 분류하며, 상기 분류된 유사 블록들 중 실제 위치 관계가 미리 설정된 위치 오차 범위 내에서 아핀(Affine) 변환을 따르는 블록들을 추출하고, 상기 추출된 아핀 변환을 따르는 블록들의 군집들 중 개수가 가장 많은 블록들을 포함하는 군집을 상기 변조 대상 블록들로 선택할 수 있다.
상기 계산부는 상기 복수의 블록들 각각에 대해, 상기 영상의 차수와 연관된 저나이크 모멘트(Zernike Moments)를 계산할 수 있다.
본 발명의 실시예들은 영상의 국부 영역에 대한 복사, 회전 및 이동 변조를 탐지하는 방법, 장치 및 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들은 영상의 국부 영역에 대한 복사, 회전 및 이동 변조를 탐지하는 과정에서, 영상이 분할된 복수의 블록들 각각의 블록 특징점의 벡터값에 대한 크기값 및 위상값을 이용하는 방법, 장치 및 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들은 복수의 블록들 각각의 저나이크 모멘트(Zernike Moments)를 이용함으로써, 복수의 블록들 각각의 블록 특징점의 벡터값을 계산하는 방법, 장치 및 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들은 복수의 블록들 각각의 블록 특징점의 벡터값에 대한 크기값에 기초하여, 유사한 블록들을 변조 후보 블록들로 추출하는 방법, 장치 및 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들은 복수의 블록들 각각의 블록 특징점의 벡터값에 대한 위상값에 기초하여 변조 후보 블록들 사이의 회전을 추정함으로써, 변조 후보 블록들 중 변조 대상 블록들을 선택하는 방법, 장치 및 시스템을 제공할 수 있다.
도 1은 영상의 국부 영역이 변조된 영상들을 나타낸 도면이다.
도 2a는 본 발명의 일실시예에 따른 영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조 탐지 방법을 나타낸 제1 플로우 차트이다.
도 2b는 도 2a에 도시된 변조된 블록들을 선택하는 단계를 구체적으로 나타낸 플로우 차트이다.
도 3은 도 2b에 도시된 변조 후보 블록들을 추출하는 단계를 구체적으로 나타낸 플로우 차트이다.
도 4는 도 2b에 도시된 변조 대상 블록들을 선택하는 단계를 구체적으로 나타낸 플로우 차트이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 로컬리티 센시티브 해싱을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 변조 후보 블록들 중 변조 대상 블록들을 선택하는 알고리즘을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조 탐지 방법을 나타낸 제2 플로우 차트이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조 탐지 시스템을 나타낸 제1 블록도이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조 탐지 시스템을 나타낸 제2 블록도이다.
이하, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 또한, 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 영상의 국부 영역이 변조된 영상들을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 영상의 국부 영역은 복사 및 이동 변조될 수 있다. 예를 들어, 제1 원본 영상(110)의 국부 영역이 복사 및 이동 변조된 제1 합성 영상(120)을 살펴보면, 제1 합성 영상(120)에는 제1 미사일(121)이 복사 및 이동 변조된 제2 미사일(122)과 제1 미사일 구름(123)이 복사 및 이동 변조된 제2 미사일 구름(124)이 포함된다. 이에, 영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조를 탐지하기 위한 기존의 기술은 영상의 픽셀을 분석하는 기법을 이용하여, 영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조를 탐지할 수 있었다.
그러나, 영상의 국부 영역은 복사 및 이동 변조될 뿐만 아니라, 회전 변조될 수 있다. 예를 들어, 제2 원본 영상(130)의 국부 영역이 복사, 회전 및 이동 변조된 제2 합성 영상(140)을 살펴보면, 제2 합성 영상(140)에는 제1 전투기(141)가 복사, 회전 및 이동 변조된 제2 전투기(142)가 포함된다. 이와 같이, 영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조 과정에서, 영상의 국부 영역이 회전되는 경우, 기존의 기술은 회전 변조를 탐지하기 어려운 문제점이 있다.
이에, 본 발명의 일실시예에 따른 영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조 탐지 시스템은 영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조 과정에서 영상의 국부 영역이 회전되는 경우에 회전 변조를 탐지하기 위하여, 영상이 분할된 복수의 블록들 각각의 블록 특징점의 벡터값에 대한 크기값 및 위상값을 이용한다. 이하, 본 발명의 일실시예에 따른 영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조 탐지 시스템을 시스템으로 기재하기로 한다.
특히, 본 발명의 일실시예에 따른 시스템은 블록 특징점들을 추출하는 과정에서, 저나이크 모멘트(Zernike Moments)를 이용할 수 있다. 저나이크 모멘트의 크기값은 회전 변조에 대해 불변하는 대수적인 성질을 지니고 있고, 저나이크 모멘트의 위상값은 회전 변조된 영역을 탐지하는 과정에서 에러를 감소시키고, 더 나아가 회전 변조된 영역의 회전된 각도를 추정하는데 이용될 수 있다.
저나이크 모멘트는 영상 f(x, y)에 관한 차수 n 및 m과 연관되어, 수학식 1과 같이 표현된다.
<수학식 1>
Figure 112014003381914-pat00001

여기서 n은 음수가 아니고, m은 n-
Figure 112014003381914-pat00002
이 음수가 아닌 짝수인 조건을 만족해야 한다. 이 때,
Figure 112014003381914-pat00003
는 수학식 2로 정의된다.
<수학식 2>
Figure 112014003381914-pat00004

Figure 112014003381914-pat00005
은 수학식 3과 같다.
<수학식 3>
Figure 112014003381914-pat00006

이 때, 영상이 디지털 이미지인 경우, 이산 영역에 존재하므로, 적분 계산은 합산을 대체한다.
이와 같은 저나이크 모멘트의 크기값은 회전 변조에 대해 불변하는 대수적인 성질을 지닌다. 예를 들어, 영상이
Figure 112014003381914-pat00007
만큼 회전하는 것은 극좌표 관점에서 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.
<수학식 4>
Figure 112014003381914-pat00008

또한, 수학식 4로부터 수학식 5를 유도할 수 있다.
<수학식 5>
Figure 112014003381914-pat00009
Figure 112014003381914-pat00010

따라서, 회전된 영상의 저나이크 모멘트는 수학식 6과 같다.
<수학식 6>
Figure 112014003381914-pat00011

여기서,
Figure 112014003381914-pat00012
와 같이 치환하면, 수학식 7이 획득된다.
<수학식 7>
Figure 112014003381914-pat00013
Figure 112014003381914-pat00014
Figure 112014003381914-pat00015

수학식 7로부터 영상의 회전은 오직 저나이크 모멘트의 위상값에만 영향을 미침을 알 수 있다. 따라서, 저나이크 모멘트의 크기값은 회전 변조에 불변하는 특징점으로 이용될 수 있다.
또한, 저나이크 모멘트의 위상값은 두 영상 사이의 회전 각도를 추정하는 과정에서 이용될 수 있다. 두 영상 사이의 회전 각도를 추정하기 위하여, 수학식 7로부터 수학식 8이 획득된다.
<수학식 8>
Figure 112014003381914-pat00016
Figure 112014003381914-pat00017

따라서,
Figure 112014003381914-pat00018
과
Figure 112014003381914-pat00019
의 위상값의 차는 수학식 9와 같다.
<수학식 9>
Figure 112014003381914-pat00020

저나이크 모멘트의 차수 n은 위상값의 차에 아무런 영향을 미치지 않으므로, m이 인접한 두 위상값의 차를 다시 한번 계산하면, 두 영상 사이의 회전 각도
Figure 112014003381914-pat00021
를 추정할 수 있다. 이는 수학식 10과 같다.
<수학식 10>
Figure 112014003381914-pat00022
Figure 112014003381914-pat00023

도 2a는 본 발명의 일실시예에 따른 영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조 탐지 방법을 나타낸 제1 플로우 차트이다.
도 2a를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 시스템은 영상이 분할된 복수의 블록들 각각의 블록 특징점의 벡터값에 대한 크기값 및 위상값을 이용한다.
우선, 시스템은 복수의 블록들을 획득하기 위하여, 영상에 대한 블록화를 수행한다(210). 이 때, 시스템은 영상에 포함되는 일부 영역들이 서로 중첩되도록, 영상을 복수의 블록들로 분할할 수 있다. 예를 들어,
Figure 112014003381914-pat00024
크기의 영상은 블록화가 수행되어,
Figure 112014003381914-pat00025
의 중첩된 복수의 블록들로 분할될 수 있다.
여기서, 복수의 블록들 각각은 수학식 11과 같이 표현될 수 있다.
<수학식 11>
Figure 112014003381914-pat00026

이 때, 복수의 블록들의 총 개수는 수학식 12와 같다.
<수학식 12>
Figure 112014003381914-pat00027

이어서, 시스템은 복수의 블록들 각각에 대한 블록 특징점의 벡터값을 계산한다(220). 여기서, 복수의 블록들 각각에 대한 블록 특징점의 벡터값을 계산하는 단계는 복수의 블록들 각각에 대해, 영상의 차수와 연관된 저나이크 모멘트를 계산하는 단계일 수 있다. 또한, 시스템은 복수의 블록들 각각에 대한 블록 특징점의 벡터값을 계산함으로써, 복수의 블록들 각각의 벡터값에 대한 크기값 및 위상값을 획득할 수 있다. 이 때, 저나이크 모멘트의 원소의 개수는 영상의 차수 n에 의해 결정되고, 이는 수학식 13과 같다.
<수학식 13>
Figure 112014003381914-pat00028

또한, 시스템은 복수의 블록들 각각에 대해, 벡터값을 이용하여 변조된 블록들을 선택한다(230). 구체적으로, 시스템은 획득된 크기값 및 위상값을 이용하여 변조된 변조 대상 블록들을 선택할 수 있다. 여기서, 벡터값은 수학식 1과 같은 저나이크 모멘트의 값일 수 있다. 따라서, 복수의 블록들 각각에 대한 저나이크 모멘트의 크기값
Figure 112014003381914-pat00029
의 집합 Z는 수학식 14와 같이 표현될 수 있다.
<수학식 14>
Figure 112014003381914-pat00030

도 2b는 도 2a에 도시된 변조된 블록들을 선택하는 단계를 구체적으로 나타낸 플로우 차트이다.
도 2b를 참조하면, 시스템은 변조된 블록들을 선택하기 위하여, 복수의 블록들 각각의 벡터값에 대한 크기값에 기초하여 복수의 블록들 중 변조 후보 블록들을 추출할 수 있다(240). 이에 대한 상세한 설명은 도 3을 참조하여 기재하기로 한다.
그 후, 시스템은 변조 후보 블록들 각각의 벡터값에 대한 위상값을 이용하여 변조 후보 블록들 중 변조 대상 블록들을 선택할 수 있다(250). 이에 대한 상세한 설명은 도 4를 참조하여 기재하기로 한다.
도 3은 도 2b에 도시된 변조 후보 블록들을 추출하는 단계를 구체적으로 나타낸 플로우 차트이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 시스템은 복수의 블록들 각각의 블록 특징점의 벡터값에 대한 크기값을 이용하여, 로컬리티 센시티브 해싱(Locality Sensitive Hashing)을 수행할 수 있다(310).
로컬리티 센시티브 해싱 결과, 시스템은 복수의 블록들 중 충돌이 발생하는 블록들을 획득할 수 있다(320). 이에 대한 상세한 설명은 도 5를 참조하여 기재하기로 한다.
이어서, 시스템은 충돌이 발생하는 블록들 각각의 블록 특징점의 벡터값에 대한 크기값 사이의 차와 미리 설정된 제1 파라미터를 비교할 수 있다(330). 예를 들어, 시스템은 수학식 15와 같이 충돌이 발생하는 블록들 각각의 블록 특징점의 벡터값에 대한 크기값 사이의 차와 미리 설정된 제1 파라미터를 비교할 수 있다.
<수학식 15>
Figure 112014003381914-pat00031

여기서, 시스템은 충돌이 발생하는 블록들 중 특정 블록들 각각의 블록 특징점의 벡터값에 대한 크기값 사이의 차가 미리 설정된 제1 파라미터 보다 작은 경우, 특정 블록들을 변조 후보 블록들로 선택할 수 있다(340).
그러나, 물리적으로 아주 인접한 블록들은 유사한 블록 특징점의 벡터값에 대한 크기값을 가질 수 있다. 따라서, 시스템은 변조 후보 블록들로 선택된 특정 블록들 각각 사이의 실제 거리가 수학식 16과 같이 미리 설정된 제2 파라미터 보다 큰지 여부를 판단함으로써, 판단 결과, 특정 블록들 각각 사이의 실제 거리가 미리 설정된 제2 파라미터 보다 큰 경우만을 변조 후보 블록들로 선택할 수 있다.
<수학식 16>
Figure 112014003381914-pat00032

도 4는 도 2b에 도시된 변조 대상 블록들을 선택하는 단계를 구체적으로 나타낸 플로우 차트이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 시스템은 매칭 오류를 검출하여 변조 후보 블록들 중 변조 대상 블록들을 선택하기 위해, 변조 후보 블록들 각각의 블록 특징점의 벡터값에 대한 위상값을 이용할 수 있다. 만약, 두 블록이 회전 관계에 있다면, 두 블록으로부터 추출한 저나이크 모멘트의 위상값의 차는 회전된 각도와 수학식 9의 관계를 따르게 된다.
따라서, 시스템은 변조 후보 블록들 각각에 대해 수학식 9를 이용하여 변조 후보 블록들 각각의 위상값 사이의 차를 계산하여 변조 후보 블록들 각각의 회전 각도를 추정할 수 있다(410).
이어서, 시스템은, 회전 변조된 영역의 크기는 블록 사이즈보다 크기 때문에 복수의 블록들 간의 회전 각도가 동일한 값을 갖는 성질을 이용하여, 변조 후보 블록들 중 변조 후보 블록들 각각의 회전 각도에 대한 미리 설정된 회전 오차 범위 내에 존재하는 유사 블록들을 분류할 수 있다(420).
그 후, 시스템은 분류된 유사 블록들 중 실제 위치 관계가 미리 설정된 위치 오차 범위 내에서 아핀(Affine) 변환을 따르는 블록들을 추출할 수 있다(430). 이 때, 시스템은 아핀(Affine) 변환을 따르는 블록들을 군집 단위로 추출할 수 있다. 여기서, 아핀 변환에 대한 구체적인 설명은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나므로 생략한다.
시스템은 추출된 아핀 변환을 따르는 블록들의 군집들 중 개수가 가장 많은 블록들을 포함하는 군집을 변조 대상 블록들로 선택할 수 있다(440).
위와 같은 과정을 수행하기 위해, 시스템은 RANSAC 알고리즘을 이용할 수 있다. 이에 대한 상세한 설명은 도 6을 참조하여 기재하기로 한다.
이와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 시스템은 영상의 국부 영역에 대한 복사, 회전 및 이동 변조를 탐지하는 과정에서, 영상이 분할된 복수의 블록들 각각의 블록 특징점의 벡터값에 대한 크기값을 이용하여 변조 후보 블록들을 추출하고, 변조 후보 블록들 각각의 블록 특징점의 벡터값에 대한 위상값을 이용하여 변호 후보 블록들 중 변조 대상 블록들을 선택할 수 있다. 특히, 시스템은 블록 특징점의 벡터값을 계산하는 과정에서 저나이크 모멘트를 이용함으로써, 기존의 기술보다 가우시안 잡음의 첨가, JPEG 압축 및 블러딩 등의 변조 공격에 강인할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 로컬리티 센시티브 해싱을 나타낸 도면이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 시스템은 로컬리티 센시티브 해싱을 수행함으로써, 복수의 블록들 중 충돌이 발생하는 블록들을 획득할 수 있다. 여기서, 로컬리티 센시티브 해싱에 대한 구체적인 설명은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나므로 생략한다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 변조 후보 블록들 중 변조 대상 블록들을 선택하는 알고리즘을 나타낸 도면이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 시스템은 RANSAC 알고리즘을 이용하여 매치된 변조 후보 블록들 중 군집을 이루어 인접한 위치에 존재하고, 회전 각도가 유사한 블록들을 검출함으로써, 변조 대상 블록들을 선택할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조 탐지 방법을 나타낸 제2 플로우 차트이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 시스템은 복수의 블록들을 획득하기 위하여, 영상에 대한 블록화를 수행한다(710). 이 때, 시스템은 영상에 포함되는 일부 영역들이 서로 중첩되도록, 영상을 복수의 블록들로 분할할 수 있다.
이어서, 시스템은 복수의 블록들 각각에 대한 저나이크 모멘트(Zernike Moments)를 계산한다(720).
또한, 시스템은 복수의 블록들 각각에 대해, 저나이크 모멘트의 크기값 및 위상값을 획득한다(730).
그 후, 시스템은 복수의 블록들 각각의 저나이크 모멘트의 크기값 사이의 차와 미리 설정된 제1 파라미터를 비교하여, 복수의 블록들 중 변조 후보 블록들을 추출한다(740). 여기서, 변조 후보 블록들을 추출하는 과정은 복수의 블록들 각각의 크기값을 이용하여 로컬리티 센시티브 해싱(Locality Sensitive Hashing)을 수행하는 단계, 로컬리티 센시티브 해싱 결과, 복수의 블록들 중 충돌이 발생하는 블록들을 획득하는 단계, 충돌이 발생하는 블록들 각각의 크기값 사이의 차와 미리 설정된 제1 파라미터를 비교하는 단계 및 비교 결과, 충돌이 발생하는 블록들 중 특정 블록들 각각의 크기값 사이의 차가 미리 설정된 제1 파라미터 보다 작은 경우, 특정 블록들을 변조 후보 블록들로 선택하는 단계를 포함할 수 있다. 이 때, 특정 블록들을 변조 후보 블록들로 선택하는 단계는 특정 블록들 각각 사이의 실제 거리가 미리 설정된 제2 파라미터 보다 큰지 여부를 판단하는 단계 및 판단 결과, 특정 블록들 각각 사이의 실제 거리가 미리 설정된 제2 파라미터 보다 큰 경우, 특정 블록들을 변조 후보 블록들로 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 시스템은 변조 후보 블록들 각각의 저나이크 모멘트의 위상값을 이용하여 변조 후보 블록들 중 변조 대상 블록들을 선택한다(750). 여기서, 변조 대상 블록들을 선택하는 과정은 변조 후보 블록들 각각의 위상값 사이의 차를 계산하여 변조 후보 블록들 각각의 회전 각도를 추정하는 단계, 변조 후보 블록들 중 변조 후보 블록들 각각의 회전 각도에 대한 미리 설정된 회전 오차 범위 내에 존재하는 유사 블록들을 분류하는 단계, 분류된 유사 블록들 중 실제 위치 관계가 미리 설정된 위치 오차 범위 내에서 아핀 변환을 따르는 블록들을 추출하는 단계 및 추출된 아핀 변환을 따르는 블록들의 군집들 중 개수가 가장 많은 블록들을 포함하는 군집을 변조 대상 블록들로 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조 탐지 시스템을 나타낸 제1 블록도이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 시스템은 수행부(810), 계산부(820) 및 선택부(830)를 포함한다.
수행부(810)는 복수의 블록들을 획득하기 위하여, 영상에 대한 블록화를 수행한다.
계산부(820)는 복수의 블록들 각각에 대한 블록 특징점의 벡터값을 계산한다.
이 때, 계산부(820)는 벡터값에 대한 크기값 및 위상값을 획득할 수 있다.
또한, 계산부(820)는 복수의 블록들 각각에 대해, 영상의 차수와 연관된 저나이크 모멘트(Zernike Moments)를 계산함으로써, 복수의 블록들 각각에 대한 블록 특징점의 벡터값을 획득할 수 있다.
선택부(830)는 복수의 블록들 각각에 대해, 벡터값을 이용하여 변조된 블록들을 선택한다.
도면에는 도시하지 않았지만, 선택부(830)는 복수의 블록들 각각의 벡터값에 대한 크기값에 기초하여 복수의 블록들 중 변조 후보 블록들을 추출하는 변조 후보 블록 추출부 및 변조 후보 블록들 각각의 벡터값에 대한 위상값을 이용하여 변조 후보 블록들 중 변조 대상 블록들을 선택하는 변조 대상 블록 선택부를 포함할 수 있다.
여기서, 변조 후보 블록 추출부는 복수의 블록들 각각의 크기값을 이용하여 로컬리티 센시티브 해싱(Locality Sensitive Hashing)을 수행하고, 로컬리티 센시티브 해싱 결과, 복수의 블록들 중 충돌이 발생하는 블록들을 획득하며, 충돌이 발생하는 블록들 각각의 크기값 사이의 차와 미리 설정된 제1 파라미터를 비교하고, 비교 결과, 충돌이 발생하는 블록들 중 특정 블록들 각각의 크기값 사이의 차가 미리 설정된 제1 파라미터 보다 작은 경우, 특정 블록들을 변조 후보 블록들로 선택할 수 있다.
또한, 변조 후보 블록 추출부는 특정 블록들 각각 사이의 실제 거리가 미리 설정된 제2 파라미터 보다 큰지 여부를 판단하고, 판단 결과, 특정 블록들 각각 사이의 실제 거리가 미리 설정된 제2 파라미터 보다 큰 경우, 특정 블록들을 변조 후보 블록들로 선택함으로써, 특정 블록들을 변조 후보 블록들로 선택할 수 있다.
변조 대상 블록 선택부는 변조 후보 블록들 각각의 위상값 사이의 차를 계산하여 변조 후보 블록들 각각의 회전 각도를 추정하고, 변조 후보 블록들 중 변조 후보 블록들 각각의 회전 각도에 대한 미리 설정된 회전 오차 범위 내에 존재하는 유사 블록들을 분류하며, 분류된 유사 블록들 중 실제 위치 관계가 미리 설정된 위치 오차 범위 내에서 아핀(Affine) 변환을 따르는 블록들을 추출하고, 추출된 아핀 변환을 따르는 블록들의 군집들 중 개수가 가장 많은 블록들을 포함하는 군집을 변조 대상 블록들로 선택할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조 탐지 시스템을 나타낸 제2 블록도이다.
도 9를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 시스템은 수행부(910), 계산부(920), 획득부(930), 추출부(940) 및 선택부(950)를 포함한다.
수행부(910)는 복수의 블록들을 획득하기 위하여, 영상에 대한 블록화를 수행한다.
계산부(920)는 복수의 블록들 각각에 대한 저나이크 모멘트(Zernike Moments)를 계산한다.
획득부(930)는 복수의 블록들 각각에 대해, 저나이크 모멘트의 크기값 및 위상값을 획득한다.
추출부(940)는 복수의 블록들 각각의 크기값 사이의 차와 미리 설정된 제1 파라미터를 비교하여, 복수의 블록들 중 변조 후보 블록들을 추출한다.
이 때, 추출부(940)는 복수의 블록들 각각의 크기값을 이용하여 로컬리티 센시티브 해싱(Locality Sensitive Hashing)을 수행하고, 로컬리티 센시티브 해싱 결과, 복수의 블록들 중 충돌이 발생하는 블록들을 획득하며, 충돌이 발생하는 블록들 각각의 크기값 사이의 차와 미리 설정된 제1 파라미터를 비교하고, 비교 결과, 충돌이 발생하는 블록들 중 특정 블록들 각각의 크기값 사이의 차가 미리 설정된 제1 파라미터 보다 작은 경우, 특정 블록들을 변조 후보 블록들로 선택할 수 있다.
또한, 추출부(940)는 특정 블록들 각각 사이의 실제 거리가 미리 설정된 제2 파라미터 보다 큰지 여부를 판단하고, 판단 결과, 특정 블록들 각각 사이의 실제 거리가 미리 설정된 제2 파라미터 보다 큰 경우, 특정 블록들을 변조 후보 블록들로 선택함으로써, 특정 블록들을 변조 후보 블록들로 선택할 수 있다.
선택부(950)는 변조 후보 블록들 각각의 위상값을 이용하여 변조 후보 블록들 중 변조 대상 블록들을 선택한다.
이 때, 선택부(950)는 변조 후보 블록들 각각의 위상값 사이의 차를 계산하여 변조 후보 블록들 각각의 회전 각도를 추정하고, 변조 후보 블록들 중 변조 후보 블록들 각각의 회전 각도에 대한 미리 설정된 회전 오차 범위 내에 존재하는 유사 블록들을 분류하며, 분류된 유사 블록들 중 실제 위치 관계가 미리 설정된 위치 오차 범위 내에서 아핀(Affine) 변환을 따르는 블록들을 추출하고, 추출된 아핀 변환을 따르는 블록들의 군집들 중 개수가 가장 많은 블록들을 포함하는 군집을 변조 대상 블록들로 선택할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (16)

  1. 영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조 탐지 방법에 있어서,
    복수의 블록들을 획득하기 위하여, 영상에 대한 블록화를 수행하는 단계;
    상기 복수의 블록들 각각에 대한 블록 특징점의 벡터값에 대한 크기값 및 위상값을 계산하는 단계; 및
    상기 복수의 블록들 각각에 대해, 상기 벡터값에 대한 크기값 및 위상값을 이용하여 변조된 블록들을 선택하는 단계
    를 포함하고,
    상기 벡터값에 대한 크기값 및 위상값을 이용하여 변조된 블록들을 선택하는 단계는
    상기 복수의 블록들 각각의 상기 크기값을 이용하여 로컬리티 센시티브 해싱(Locality Sensitive Hashing)을 수행하는 단계;
    상기 로컬리티 센시티브 해싱 결과, 상기 복수의 블록들 중 충돌이 발생하는 블록들을 획득하는 단계;
    상기 충돌이 발생하는 블록들 각각의 상기 크기값 사이의 차와 미리 설정된 제1 파라미터를 비교하는 단계;
    상기 비교 결과, 상기 충돌이 발생하는 블록들 중 특정 블록들 각각의 상기 크기값 사이의 차가 상기 미리 설정된 제1 파라미터 보다 작은 경우, 상기 특정 블록들을 변조 후보 블록들로 추출하는 단계; 및
    상기 변조 후보 블록들 각각의 상기 벡터값에 대한 상기 위상값을 이용하여 상기 변조 후보 블록들 중 변조 대상 블록들을 선택하는 단계
    를 포함하는 변조 탐지 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 특정 블록들을 상기 변조 후보 블록들로 추출하는 단계는
    상기 특정 블록들 각각 사이의 실제 거리가 미리 설정된 제2 파라미터 보다 큰지 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 판단 결과, 상기 특정 블록들 각각 사이의 상기 실제 거리가 상기 미리 설정된 제2 파라미터 보다 큰 경우, 상기 특정 블록들을 상기 변조 후보 블록들로 선택하는 단계
    를 더 포함하는 변조 탐지 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 변조 대상 블록들을 선택하는 단계는
    상기 변조 후보 블록들 각각의 상기 위상값 사이의 차를 계산하여 상기 변조 후보 블록들 각각의 회전 각도를 추정하는 단계;
    상기 변조 후보 블록들 중 상기 변조 후보 블록들 각각의 회전 각도에 대한 미리 설정된 회전 오차 범위 내에 존재하는 유사 블록들을 분류하는 단계;
    상기 분류된 유사 블록들 중 실제 위치 관계가 미리 설정된 위치 오차 범위 내에서 아핀(Affine) 변환을 따르는 블록들을 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 아핀 변환을 따르는 블록들의 군집들 중 개수가 가장 많은 블록들을 포함하는 군집을 상기 변조 대상 블록들로 선택하는 단계
    를 포함하는 변조 탐지 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 블록 특징점의 벡터값에 대한 크기값 및 위상값을 계산하는 단계는
    상기 복수의 블록들 각각에 대해, 상기 영상의 차수와 연관된 저나이크 모멘트(Zernike Moments)를 계산하는 단계인 변조 탐지 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 영상에 대한 블록화를 수행하는 단계는
    상기 영상에 포함되는 일부 영역들이 서로 중첩되도록, 상기 영상을 상기 복수의 블록들로 분할하는 단계
    를 포함하는 변조 탐지 방법.
  9. 삭제
  10. 제1항 또는 5항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
  11. 영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조 탐지 시스템에 있어서,
    복수의 블록들을 획득하기 위하여, 영상에 대한 블록화를 수행하는 수행부;
    상기 복수의 블록들 각각에 대한 블록 특징점의 벡터값에 대한 크기값 및 위상값을 계산하는 계산부; 및
    상기 복수의 블록들 각각에 대해, 상기 벡터값에 대한 크기값 및 위상값을 이용하여 변조된 블록들을 선택하는 선택부
    를 포함하고,
    상기 선택부는
    상기 복수의 블록들 각각의 상기 크기값을 이용하여 로컬리티 센시티브 해싱(Locality Sensitive Hashing)을 수행하고, 상기 로컬리티 센시티브 해싱 결과, 상기 복수의 블록들 중 충돌이 발생하는 블록들을 획득하며, 상기 충돌이 발생하는 블록들 각각의 상기 크기값 사이의 차와 미리 설정된 제1 파라미터를 비교하고, 상기 비교 결과, 상기 충돌이 발생하는 블록들 중 특정 블록들 각각의 상기 크기값 사이의 차가 상기 미리 설정된 제1 파라미터 보다 작은 경우, 상기 특정 블록들을 변조 후보 블록들로 추출하는 변조 후보 블록 추출부; 및
    상기 변조 후보 블록들 각각의 상기 벡터값에 대한 상기 위상값을 이용하여 상기 변조 후보 블록들 중 변조 대상 블록들을 선택하는 변조 대상 블록 선택부
    를 포함하는 변조 탐지 시스템.
  12. 삭제
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 제11항에 있어서,
    상기 변조 대상 블록 선택부는
    상기 변조 후보 블록들 각각의 상기 위상값 사이의 차를 계산하여 상기 변조 후보 블록들 각각의 회전 각도를 추정하고, 상기 변조 후보 블록들 중 상기 변조 후보 블록들 각각의 회전 각도에 대한 미리 설정된 회전 오차 범위 내에 존재하는 유사 블록들을 분류하며, 상기 분류된 유사 블록들 중 실제 위치 관계가 미리 설정된 위치 오차 범위 내에서 아핀(Affine) 변환을 따르는 블록들을 추출하고, 상기 추출된 아핀 변환을 따르는 블록들의 군집들 중 개수가 가장 많은 블록들을 포함하는 군집을 상기 변조 대상 블록들로 선택하는 변조 탐지 시스템.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 계산부는
    상기 복수의 블록들 각각에 대해, 상기 영상의 차수와 연관된 저나이크 모멘트(Zernike Moments)를 계산하는 변조 탐지 시스템.
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