KR20020001840A - 이미지에 워터마크를 삽입하는 방법 - Google Patents

Abstract

본 방법은 이미지의 전송 이전에, 이미지의 데이터 특성을 변경하여 이미지 내에 메시지를 삽입하는 단계 (1), 및 수신시 최초 이미지의 원점의 좌표들을 결정하고 삽입된 메시지를 판독 (5) 하도록 이 원점에 대하여 수신된 이미지의 레지스트레이션을 허용하기 위해 바이너리 매트릭스 P 를 이미지에 주기적으로 삽입하여 코워터마킹을 수행하는 단계 (2) 를 포함한다.

본 발명은 정지 또는 비디오 이미지들의 전송에 이용된다.

Description

이미지에 워터마크를 삽입하는 방법 {METHOD FOR INSERTING A WATERMARK INTO AN IMAGE}

전자 통신에서, 이미지 워터마킹은, 수신한 이미지 또는 이미지 시퀀스의 구성시에 인지할 수 있는 변경을 가하지 않고, 이미지 또는 이미지 시퀀스 내에 정보를 전송하는 기술이다. 또한, 이 기술을 때때로 "워터마킹 (watermarking)" 이라 한다.

이 정의는, 서브리미날 채널 (subliminal channel) 에 의한 전송이라고도 하며, 숨겨진 메지지를 포함하는 외관상으로는 변화가 없는 정보가 단지 정당한 수령인들에 의하여만 판독될 수 있는, 메시지들을 숨겨진 방법으로 전송하는 기술인 심층 암호화 (steganography) 의 정의를 상기시킨다. 암호화 (cryptography) 와는 달리, 심층 암호화는 서브리미날 메시지의 존재를 은닉한다.

이미지 워터마킹과 심층 암호화간의 본질적인 차이는 소위 "커버 채널" 즉, 숨겨진 메지지를 포함하는 플레인텍스트 메시지 (planetext message) 의 선택에 있다.

심층 암호화에서는, 이러한 선택을 송신자 자신이 임의로 할 수 있으나, 워터 마킹의 경우에는 그것이 필수적이다. 또한, 심층 암호화 메시지의 송신자는 감시자의 의심을 유발하지 않고 비밀 정보를 통신할 수 있기를 바라지만, 워터마킹된 이미지의 송신자는 숨겨진 메시지가 인지할 만큼 저작물 (work) 을 저해하지 않고 쉽게 스크램블 (scramble) 되지 않기를 바라기 때문에, 두 기술들 간의 동기 (motivation) 는 같지 않으나, 이미지 내에 숨겨진 메시지의 존재를 누구나 알 수 있다는 사실은 문제가 되지 않으며, 반대로, 그 사실은 예를 들어 워터마크를 이미지들이 특히 로얄티 또는 저작권에 의한 보호의 이익을 얻을 수 있게 하는 표시 (sign) 로 이용하고자 할 때, 유리한 억제 효과 (deterrent effect) 를 가질 수 있다. 이 경우에, 워터마크는 이미지 또는 이미지 시퀀스 내에 저작물 또는 그 소유자의 특징을 나타내는 정보를 삽입하여 생성된다. 그 삽입한 정보의 자동 판독에, 저작물이 불법적으로 배포 (broadcast) 되었을 지를 점검하거나, 저작자가 실제로 해당 로얄티를 받았을 지를 점검할 수 있다. 또한, 이미지 워터마킹은, 삽입된 정보가 그것을 구입한 사람의 특징을 나타낼 때, 서류들의 출처를 추적할 수 있게 하여, 명백한 복제 (copying) 또는 배포시 누가 이런 사기 행위에 대한 책임을 갖는지를 자동으로 확인할 수 있게 한다.

워터마킹은 이미지 또는 이미지 시퀀스의 모든 자동 인덱싱 애플리케이션에 적용할 수 있다.

워터마킹을 이용하는 매력은 점검을 자동으로 실현할 수 있다는 것에 있다. 다수개의 전송 채널을 가정할 경우, 음성적 - 시각적 저작물 (audio-visual work)의 배포를 수동으로 점검하는 것이 사실상 이상적이다. 이미지의 워터마킹은, 저작물로부터 그 식별 번호 (identifying number) 그리고 가능하게는 그 저작원 (source) 을 자동으로 결정할 수 있도록 하여 이러한 문제를 부분적으로 해결할 수 있으며, 그 다음에 저작물이 실제로 불법 배포되었을 지를 결정하는 것은 저작자 협회의 소관이다. 또한, 워터마킹 기술은 "디지털 비디오 디스크" 의 약자인 "DVD" 표준으로 알려진 디지털 비디오 디스크들에 행해지는 복제에 대한 하드웨어 보호에 관련된 현재의 관례와는 달리, 어떤 표준화 또는 다양한 당사자들간의 사전 합의를 요구하지 않는다는 이점을 제공한다.

이미지를 통하여 메시지를 전송하기 위해서는, 이미지를 어느 정도는 변경해야 한다. 그러나, 워터마킹에 의해 수행된 변경은 의도하는 애플리케이션들에 부합되도록 몇 가지의 조건들을 만족시켜야 한다.

따라서, 워터마크는 이미지들의 품질을 떨어뜨리지 않게 이미지를 가시적으로 수정해서는 안 된다. 그 결과, 마킹 (marking) 은 반드시 신중히 수행해야 한다.

나중에 설명되는 바와 같이, 문헌에 설명된 많은 워터마킹 방법들은, 메시지를 판독할 때, 변경된 이미지 이외에 또 원본 이미지 (original image) 가 존재할 것을 요구한다. 따라서, 이런 방법들은, 워터마크를 판독하여 저작물이 실제로 저작자 자신의 것이라는 것을 증명하기 전에, 저작자가 명백하게 그의 소유인 저작물에 라벨을 했다고 사람들이 추정하고 불법으로 배포하기 때문에, 저작권에 의한 저작물의 보호에는 전적으로 적합하지는 않다. 이 경우에, 워터마크를 판독하는 것보다 두 저작물들을 비교하는 것이 더 신속하다. 따라서, 변경된 이미지만으로부터 워터마크를 판독하는 것이 반드시 자동 "모니터링" 애플리케이션에 대하여 가능하여야 한다. 그러나, 판독시 양쪽 이미지들을 이용하는 워터마킹 방법들은 상기에 암시된 트래킹 애플리케이션 (tracking application) 에 이용할 수 있으며, 그러면 저작물의 아이덴터티가 확실해지고, 워터마크는 단지 관련된 카피의 소스에 대하여 통고할 수 있게 한다.

워터마킹된 이미지가 어떠한 방법으로도 변경되지 않는다면, 워터마킹은 평범한 문제가 된다. 그러면, 화소들의 저등급 비트들을 변경하는 것으로 충분하며, 이는 비가시적인 조작이며, 화소들과 같은 개수의 비트들을 삽입할 수 있게 한다. 그러나, 전송 중에 좋은 비트 레이트를 얻고 저장 중에 메모리 공간을 줄이기 위해서, 이미지 특히 이미지 시퀀스를 거의 항상 압축하기 때문에, 이러한 이상적인 경우는 실제로 전혀 발생하지 않는다. "JPEG useless" 표준인 경우에 이런 압축은 무손실일 수 있으나, JPEG 및 MPEG 표준에 따른 이미지 전송에서의 효율 (efficacy) 때문에, 일반적으로는 비가역적이다 (irreversable). 그 결과, 워터마크는 이러한 변형들을 극복하는 것이 매우 중요하며, 낮은 비트 레이트에서 압축을 행하기 때문에 그 만큼 더 중요하다. 그 결과, 마킹은 충분하게 강해야하므로, 상기 비가시성 제약 (invisibility constraint) 과 대립하는 제약이 있다.

특히, 저작물의 배포 동안에, 전송을 촉진할 수 있도록 저작물을 변경하는 것은 드문 일이 아니다. 포스트 프로덕션 (postproduction) 은 예를 들어 "크로핑 (cropping)", 즉 시퀀스의 쵸핑 (chopping)을 도입한다. 또한, 그들의 포맷은, 특히 미국 텔레비전 표준 (30 HZ; 720 ×480 이미지) 에서 유럽 포맷 (25 Hz; 720 ×480 이미지) 으로 스위칭할 때, 변경될 수도 있다. 또한, 이미지들을 확대 또는 축소하기 위한 리샘플링도 빈번히 행해진다.

이미지의 워터마킹에 있어서, 이러한 변환들은 2 가지 타입의 문제가 있으며, 하나는 그들은 상당한 양의 정보를 이미지의 고주파수들에서 손실하기 때문에 일반적으로 비가역적이라는 것으로, 쵸핑 또는 이미지 축소시 명백한 사실이며, 다른 하나는 원본 이미지와 변환된 이미지 사이에 존재하는 변환을 일반적으로 알 수 없다는 것이다. 따라서, 워터마크는 기하 변형 (geometrical transformation) 하에서 불변이거나, 동기화를 허용하는 추가적인 정보를 수반해야 한다. 이 변환은, 수행된 변환을 결정할 수 있도록 특정의 워터마크의 형태를 가질 수도 있다.

디지털 영상 및 필름 조작은, 특히 사용자가 초보적인 이미지 처리 소프트웨어를 갖는 경우에, 특히 용이하다. 기하 변형은, 가장 단순한 조작 중의 하나로서, 특히 이미지 쵸핑, 확대 또는 축소, 여러 시퀀스들의 몽타주 (montage), 콜라주 (collage), 및 보다 드물게는 회전 (rotation) 을 수행하는 것을 포함한다. 주파수 변경은 필름을 칼라에서 흑백으로 또는 그 역으로 스위칭하는 것과 히스토그램의 변환 등을 포함하는 색채 조작 (colorimetry manipulation) 과 같이, 비교적 용이하다, 또한, 기하 또는 색채 왜곡 뿐만 아니라 추가적인 잡음을 포함하는, 이미지 사진복사 (photocopying) 및 비디오 카세트 디지타이징 등에서 디지털에서 아날로그로 또는 그 역으로 스위칭할 수 있다.

또한, 워터마크는 로얄티를 지불하지 않고 저작물을 배포하기 위해 마크 (mark) 를 파기하는 것을 목적으로 하는 저작권 침해자의 고의적인 공격을 견딜 수 있어야 한다. 공격 방법은 맹목적으로 또는 마킹 알고리즘의 부분적 또는 완전한 지식을 갖고 마킹 과정을 역전시키려는 시도, 또는 잡음을 추가하거나 예를 들어 필터링에 의한 변환에 의해 메시지를 스크램블링하여 마킹 과정을 역전시키려는 시도의 2 가지 타입이 있다. 첫 번째 타입의 공격은 비밀키를 이용하는 암호화에서 이용되는 것과 유사한 방법을 이용하여 대처할 수 있다. 두 번째 타입의 공격에서는, 스크램블링의 정도와 이로부터 결과되는 품질 저하 사이에서 저작권 침해를 절충을 해야만 한다. 더욱이, 이러한 상황은 가시성의 문턱값 (threshold of visibility) 보다 조금 적은 정도로 마킹하여 좋은 워터마크를 생성하도록 이용할 수 있으며, 전체적인 문제는 이러한 문턱값을 정확하게 결정하는 것이다.

마지막으로, 워터마크는 복잡성이 낮아야 한다. 복잡성은 실제 시스템에서 중요한 문제점이다. 종종 오프 라인으로 입력을 수행하지만, "모니터링" 애플리케이션에 있어서 필수적으로 온라인으로 판독할 수 있어야 하며, 컴퓨터 조작 시간에 관하여 가장 비용이 높은 것이 주로 이 단계이다.

워터마킹의 분야가 비교적 최근의 것이지만, 매우 많은 접근법이 이미 문헌에서 제안되고 있다. 그들은 공간 또는 픽셀방식 워터마킹 (spatial or pixelwise watermarking), 변환 기반 또는 주파수 기반 (transform-based or frequency-based) 워터마킹 방법, 및 코딩 기반 워터마킹 방법으로 분류될 수 있는다양한 워터마킹 방법들이다.

또한 오디오, 텍스트 또는 컴퓨터 생성 이미지 타입의 워터마크에 대하여 특정한 알고리즘을 제안하는 다른 접근법들이 연구되었다. 특히, 다른 접근법들은 정보이론에 대하여 문제의 보다 일반적인 공식화를 제안한다. 이러한 접근법들을 기술하는 논문들은 워터마킹된 메시지에 이용할 수 있는 패스밴드 (passband) 를 보다 정확하게 정량화하려고 한다. 다른 논문들은 특정한 또는 보다 일반적인 워터마킹 기술에 특유한 공격의 방법들을 제시한. 동시에, 이러한 공격들을 정형화하는 기술들이, 보다 견고한 시스템을 고안할 목적으로, 예를 들어 게임 이론 또는 암호화 또는 심층암호의 개념을 이용하여, 등장하고 있다. 공간 워터마킹의 방법에서는, 일반적으로 화소들의 휘도를 변경하여 이미지 평면에서 메시지의 입력을 직접 수행한다.

워터마킹의 변환 기반 방법에서는, 메시지의 입력을 이미지 또는 이미지 시퀀스들의 변환시에 수행한다. 일반적으로, 이용되는 변환은 푸리에 변환, 코사인 변환, 또는 웨이블릿 변환 (wavelet transformtion) 이다.

마지막으로, 코딩 기반 워터마킹 방법에서는, 인코딩 중에 얻어진 어떤 요소들을 직접 변경하여 워터마크를 삽입한다. 이는 예를 들어, MPEG 코딩, 프랙탈 압축 (fractal compression) 의 블록방식 또는 "매칭블럭" 코딩 (blockwise or "matching block" coding) 등에서 모션 벡터 (motion vector) 에 관련된다. 또한, 이 카테고리에는 이산 코사인 변환의 약자인, 코사인 변환에 의한 DCT 코딩 방법을 포함시킬 수 있다.

또한, 이런 패밀리는 블록방식 코딩 방법과 이미지 코딩 방법의 2 개의 서브 패밀리로 나눌 수 있다. 예를 들어, DCT 타입의 블록방식 코딩 방법 또는 픽셀방식 코딩 방법에서는, 코딩 단위가 하나 이상의 비트를 삽입한 블록이다. 이미지 코딩 방법에서는, 예를 들어 이미지의 전체적인 푸리에 변환 (global Fourier transform) 을 이용하여 전체적으로 이미지에 대하여 워터마크를 수행한다. 공간 방법은 가장 오래된 방법중의 하나로서 가장 간단한 방법이다. 이러한 방법의 이점은, 예를 들어 푸리에 변환에 기초한 경우처럼, 높은 비용의 변환들을 요구하지 않고 워터마크를 일반적으로 더 빠르게 입력할 수 있다는 것이다. 그러나, 그들은 DCT 변환의 계산에 기초한 압축 기술에 대하여 덜 견고하다.

공간 워터마킹 방법들 중에서, SPIE proceedings (vol. 2420, p. 40, Feb. 95) 에 발표한, "Techniques for Data Hiding" 제목의 논문에서 제안한 Bender, Gruhl, Morimoto 의 "패치워크 (patchwork) " 알고리즘은, 특히 그들이 랜덤하고 저전력 잡음에 유사할 때 육안이 휘도의 작은 변화에 덜 민감하고, 숫자 N 의 값이 클 때 랜덤하게 선택된 N 포인트들의 2 개의 세트들의 휘도 평균이 평균적으로 동일하다는 경험에 의존한다.

이 알고리즘에서, 입력은 비밀키, 및 이미지에서 의사 랜덤 방식으로 선택된 휘도 a_i및 b_i의 각각의 포인트들 A_i및 B_i의 n 쌍들을 이용하여 수행한다. 선택된 포인트들의 휘도는 관계식 a_i' = a_i+ 1 과 b_i' = b_i- 1 에 따라서 변경된다. 포인트들을 랜덤하게 선택하기 때문에, 차 a_i- b_i는 충분히 큰 N 에 대하여 평균적으로 0 이다. 반면에, 차 a_i' - b_i' 은 평균적으로 거의 2 이므로, 디코딩을 할 수 있다.

최초 포인트들을 찾기 위하여, 비밀키를 이용하여 입력을 행한다.의 계산은 S ≒ 2N 일 때, 이미지를 워터마킹할 지를 결정할 수 있게 한다.

이 방법은, 이미지에 단지 하나의 비트를 삽입하고, 포인트들의 여러 개의 분산된 세트들을 선택하여, 여러 개의 비트들에 일반화시킬 수 있다. 이 방법은 우수한 비가시성, 및 압축, 잡음추가 등과 같은 변환에 우수한 저항성을 나타내며, 그럴수록 숫자 N 의 값은 더 커진다. 또한, 이 방법은 정보의 확산으로 인한 이미지의 쵸핑에 대해 우수한 저항성 및 키가 알려지지 않을 경우 공격에 대해 우수한 저항성을 나타낸다.

반면에, 이 방법은 기하 변환에 대한 저항성이 약하며, 삽입할 비트들의 갯수와 메시지의 저항성 사이의 절충이 필요하다는 단점을 갖고 있다.

SPIE EI 97 에 발표되고 제목이 "Digital Signature of Colour Image Using Amplitude Modulation" 인 Kutter, Jordan Bossen 의 논문에 개시된 색채의 진폭변조를 이용하는 다른 방법은, 눈이 덜 민감한 색채 신호의 청색성분을 변경하는 것과, 망막이 고유 휘도보다는 콘트라스트 (contrast) 에 더 민감하며 눈의 예민성이 높은 휘도에서 낮다는 사실을 착안하여 휘도 신호의 변조에 대한 마킹 강도의 함수로서 기능하는 것으로 이루어진다.

지그재그 스캔 (zigzag scan) 은 이미지의 사이즈를 무시하도록 수행된다. 이 방법에 따르면, 여러 번에 걸쳐 동일한 비트들을 삽입하여 메시지를 강한 방법으로 입력할 수 있다. 지그재그 스캐닝은 이미지의 사이즈를 무시할 수 있게 하고, 또한 이미지의 기부 또는 좌측을 쵸핑할 경우 동기를 무시할 수 있다. 또한, 이 방법은 공격에 대하여 우수한 저항성을 나타낸다. 반면에, 이 방법은 파라미터 공간에서 소모적인 탐색을 요구하기 때문에, 기하 변형을 수행해야 하는 경우에 계산의 복잡성이 매우 중요하게 된다.

제목이 "Digital Watermarking" 인 Talisman Project Report Jan. 97 에서 저자 Jean Frnacois Delaigle 과 Benoit Macq 에 의해 제안된 다른 공간 워터마킹 방법은, n ×n 차원의 이미지 블록 당 1 비트를 삽입하는 알고리즘을 실행한다. 블록은 픽셀 A 및 B 의 2 그룹으로 나뉜다. 그 2 개의 그룹의 픽셀들의 값을 그룹 A 및 B 의 휘도의 평균들의 차이가 전송될 비트의 베어러 (bearer) 가 되도록, 변경한다. 이 변경들은 우수한 비가시성을 유지하도록, 블록들의 휘도의 전체적인 평균을 변경하지 않고 행한다. 마킹 강도는 파라미터 I 에 의존한다. 이 방법은 마킹 휘도 레벨 I = 5 일 경우, 5% 의 에러 레이트와 70% 의 JPEG 규격에 따른 코딩에 대해 저항성을 제공한다. I < 8 일 경우, 마킹은 너무 높지 않은 마킹 레벨에 대하여 비가시적이나, 가시성과 견고성 (robustness) 은 특정한 마킹 레벨에 대해 블록의 사이즈에 의존한다. 그러나, 이 방법은 중대한 단점, 즉 기하 변환, 및 라인 삭제 또는 컬럼 삭제 형태의 공격에 대하여 낮은 저항성을 나타낸다는 단점을 갖고 있다.

특허 출원 DE 19521969 호에 개시된 것과 같은 주파수 변환에 기초한 코딩 방법들이 더욱 매력적이다. 한편으로는, 변경될 가능성이 최소인 이미지의 성분에 워터마킹 정보를 입력하여 압축을 예상할 수 있고, 다른 한편으로는, 가장 인지할 수 없는 성분들에 보다 강하게 마킹을 하기 위하여 육안의 인지 특성을 고려할 수 있다.

그러나, 이러한 두 양태는, 압축 기술이 특히 눈의 특성에 의존하기 때문에 대조적이다.

proc.Int. Congr. Intellectual Property Rights for Specialized Information, Knowledge and New Technologies, Vienna, Austria August 95 에 발표되고 제목이 "Embedding Robust Labels into Images for Copyright Protection" 인 논문에서 Eckhard Koch 와 Jan Zhao 에 의해 발표한 첫 번째의 접근법에 따르면, 워터마킹 메시지의 입력을, JPEG 또는 MPEG 처리에 따라서 수행되는 이미지 압축에 의해 도입되는 양자화 잡음을 예측하여, 이러한 압축 중에 워터마크가 살아남을 수 있도록 DCT 이산 코사인 변환의 계수들을 변경하여, 수행한다. 이 접근법은, 마킹중에 양자화 잡음을 예측하므로 양자화 잡음은 더 이상 랜덤 잡음이 아니기 때문에, 압축에 대하여 좋은 저항성을 얻을 수 있다. 물론, 저항성은 마킹 동안에 이용되는 양자화 지수 Q 에 의존한다. 가시성의 증가 비용에도 불구하고, 지수 Q 가 높을수록, 견고성이 더 좋아진다. 또한, 이 방법은 직접 JPEG 또는 MPEG 코더에서 워터마킹 알고리즘을 실행하므로, 압축 중에 수행된 DCT 계수들의 계산으로부터 직접 이익을 얻을 수 있다는 점에서 매력적이다. 그러나,이 방법의 능률은 이미지의 DCT 계수들의 블록들이 원본 이미지의 블록들과 일치하지 않을 때, 매우 급속히 저하되고, 이는 예를 들어, 이미지가 조금 시프트 (shift) 될 때 발생하고, 이 경우에 더 이상 양자화 잡음을 예상할 수 없다.

IEEE Trans. on Image Processing, Vol. 6 No. 12, Dec. 97 에 발표되고 제목이 "Secure Spread Spectrum Watermarking for Multimedia" 인 논문에서 Ingemar Cox, Joe Killian, Thomson Leighton, Talal Shamoon 에 의해 개시된 다른 방법은, DCT 계수들을 계산한 후에 워터마킹 메시지를 이미지의 모든 주파수 성분들로 삽입하는 것을 포함하는 "확산 밴드 (spectrum band)" 접근법을 수행하여, 식별하기 어려운 주파수들 각각에 메시지의 에너지를 주는 반면에, 신호 대 잡음비를 높게 만든다. 더욱이, 주파수 성분들에 따라서 마킹 강도를 증대하는 데, 가시성 기준 (visibility criteria) 을 이용한다. 이 방법의 이점은 JPEG 및 MPEG 타입 압축에 매우 우수한 저항성을 나타내고, 그 기하 변환들이 알려지면 기하 변환에 대하여 우수한 저항성을 제공한다는 것이다. 이 방법은 다중 워터마킹을 할 수 있다. 이는, 다른 워터마크들을 포함하는 문서들을 평균화하여 공모에 의한 공격을 견디는 데 우수하며, 그리고 워터마킹 메시지의 정보의 부재시, 워터마크를 파괴하기 위해서는 모든 주파수들에 충분히 강한 잡음을 추가하여 이미지의 가시 품질을 낮추는 것이 필요하기 때문에, 스크램블링 시도를 견디는 데 우수하다. 그러나, 이 방법은 중요한 단점, 즉 워터마크를 복원하기 위하여 원본 메시지를 가지고 있어야 한다는 단점을 갖고 있으며, 워터마크는 변환된 원본 이미지로부터 변환된 워터마킹 이미지를 추출하여 얻을 수 있다.

Proceedings of IEEE ICIP 97 Vo.1, p. 536 - 539, Santa Barbara 에 발표되고, 제목이 "Rotation, Scale and Translation Invariant Digital Image Watermarking" 이며 Joseph O'Ruanaidh 와 Thierry Pun 에 의해 저술된 논문에 설명된 다른 방법은, 이미지 상에 수행될 수 있는 기하 변환들을 무시하기 위해 회전, 번역 (translation), 스케일링 하에서 불변인 공간을 이용하는 것을 포함한다. 이는 푸리에 - 멜린 변환 (Fourier-Mellin transformation) 의 특성을 이용하여 달성한다. 이 방법은 선행하는 동기화를 필요로 하지 않고 기하 변환에 대하여 높은 저항성을 나타내는 이점을 갖고 있다. 그러나, 푸리에 - 멜린 변환의 불변 특성은 순환 번역 (circular translation) 을 "크로핑(cropping)" 으로 대체할 때는, 더 이상 지켜지지 않는다. 또한, 로그 - 극 평면 (log-polar scale) 에서 변환을 요하는 계산은 비교적 복잡하다.

ICIP 96 에 의해 발표되고 제목이 "Phase Watermarking of Digital Images" 이며, Joseph O'Ruanaidh, W. Dowling, F. Boland 에 의한 논문에 설명된 다른 방법은 위상 변조를 이용하여 워터마킹 메시지를 입력하는 푸리에 변환을 이용한다. 이 방법은, JPEG 및 MPEG 압축 처리에 대해 저항성을 제공하는 이점을 갖고 있다. 그러나, 이 방법도 진폭 변조보다 위상변경이 보다 가시적인 방식으로 나타난다는 단점을 갖고 있다.

IEEE journal on selected area in communications, Vol. 16, No. 4, May 98 에 발표되고 제목이 "Multiresolution Scene-based Video Watermarking Using Perceptual Models" 이고 Mitchell Swanson, Bin Zhu, Ahmed Tewfik 에 의한 논문에 설명된 다른 방법은, 특히 비디오 시퀀스의 워터마킹에 관한 것이다. 이 방법은 인지 모델 (perceptual model) 을 이용한 시간 웨이블릿 (temporal wavelet) 으로의 분해에 의하여 구한 변환 공간에서 작업을 하는 것을 포함한다. 이 방법에 따르면, 하나는 전송할 정보에 대응하고, 다른 하나는 원본 비디오 시퀀스를 이용하여 계산한 2 개의 키들을 이용하여, 워터 마킹 메시지를 생성된다. 두 번째 키는 치명적인 용인 (deadly embrace) 의 기지의 문제를 해결하는 것, 즉, 저작권 침해자가 그 자신의 메시지로 시퀀스를 재워터마킹한 후, 자신의 워터마크의 우선건을 주장하는 것을 방지할 수 있다. 이 정보는 BBS 발생기를 이용하여 암호화한다. 그 결과, 비디오 시퀀스가 신 (scene) 들로 분할되고, 각각의 신이 시간 웨이블릿들로 분해되어, 신의 통계적 성분들은 낮은 주파수들에서 나타나고, 신의 다이내믹 요소들은 높은 주파수들에서 나타나게 된다. 각각의 웨이블릿 계수에 대하여 공간 인지 마스크 (spacial perceptual mask) 를 계산하고, 주파수 마스크를 셋업하고 그렇게 결정한 마스크들을 이용하여 워터마크의 성형을 수행하고 그것을 시간 웨이블릿 들에 적용하기 위하여, DCT 계수들의 계산에 의해 각각의 웨이블릿 계수를 분해한다. 수신측에서 워터마킹 메시지를 검출하기 위해서는, 원본 시퀀스 및 또한 삽입한 워터마킹 메시지를 확인하는 것이 필요하다. 이는, 복구된 시퀀스에 관하여 요구되어지는 어떠한 시간 동기 정보도 없이 달성할 수 있다. 이 방법은, 비디오 시퀀스들에 대해 수행할 변경에 우수한 저항성을 나타내고, 마스킹 기준을 이용하여 가시성에 대하여 정교하게 고려할 수 있으며, 여러 개의 주파수 대역들에서 일어나는 정보의 입력에서 높은 반복성을 나타내는이점을 갖고 있다. 그러나, 이 방법의 단점은 워터마크의 판독을 위한 원본 시퀀스의 이용을 요구하고, 단지 단일 비트의 삽입만을 허용한다는 사실에 있다.

코딩 방법에서는, 예를 들어 MPGE 표준에 따른 코딩의 모션 벡터 또는 프랙탈 압축의 "매칭 블록"과 같은, 이미지를 코딩할 때 얻어진 어떤 요소들을 변경하여 워터마크를 삽입한다. 이러한 방법들은 인코딩된 이미지들에서 직접 작업할 수 있기 때문에, 워터마크의 더 빠른 입력과, 무엇보다도 더 빠른 판독을 할 수 있다. 또한, 이 방법들은 코딩에 의해 도입된 왜곡을 더욱 정교하게 고려할 수 있다. 그러나, 이러한 고려는 다른 파라미터들과 다시 인코딩하는 경우에는 비효율적일 수 있다.

ICIP 96 의 pre-print of special session on copyright protection and access control for multimedia services 에 발표되고 제목이 "Embedding a Digital Signature in a Video Sequence using Motion Vectors" 인 논문에서 T. Vynne, F. Jordan에 의해 설명된 첫 번째 워터마킹의 방법은, MPEG 코딩 처리의 모션 벡터들을 변경하여 워터마킹 메시지를 입력하는 것을 포함한다. 코딩 절차는, 워터마킹 정보를 삽입하기 위하여 이미지 내에서 한 세트의 블록을 선택하고 각각의 블록들에 대하여 이전의 이미지에 대한 최적의 모션 벡터를 계산함으로써, 시작된다. 메시지의 입력은 모션 벡터의 성분들의 하위등급 비트들을 변경하여 수행한다. 워터마크의 가시성은, 원본 모션 벡터 및 변경된 모션 벡터를 이용하여 구한 블록 변화를 동일하게 하여, 감소시킬 수 있다. 이 방법의 이점은 MPEG 전송 스트림에서 직접 워터마킹을 할 수 있다는 것이다. 반면에, 이 방법은 사용되는 모션 에스터메이터 (motion estimator) 와 재인코딩에 민감하다.

proc. SPIE Video Techiniques and Software for Full-Service Networks, Oct. 96 에 발표되고 제목이 "Using Fractal Compression Scheme to Embed a Digital Signature into an Image" 인 논문에 설명된 저자 Joan Puate, F. Jordan 의 제 2 코딩 방법은, 프랙탈 코딩에서 이용하는 파라미터들을 변경하여 워터마크를 입력하는 것을 포함한다. 이 방법의 견고성은 코딩을 실행하는 데 이용하는 이미지 파티션 블록 (image partition block) 의 사이즈에 의존한다. 블록들의 사이즈가 더 클수록, 이 방법은 더 견고하나, 얻어지는 이미지의 품질이 더 저하된다. 더욱이, 연산 시간이 상당히 길이진다.

본 발명은 정지 이미지 또는 비디오 이미지의 처리 및 전송을 위한 이미지 워터마킹 방법에 관한 것이다.

본 발명의 다른 특성들 및 이점들을 첨부도면을 참조하여 상세히 설명한다.

도 1 은 본 발명에 따른, 이미지 워터마크의 전송을 수행하는 처리의 주요 단계들을 도시하는 도면이다.

도 2 및 3 은 본 발명에 따라서 구현되는 DCT 변환에 의해 코딩함으로써 워터마킹하는 방법의 예시도이다.

도 4 는 본 발명에 따라 구현되는, 전체 이미지에 대하여 워터마킹 계수들을 매핑하는 처리를 설명하는 플로우차트이다.

도 5 및 6 은 본 발명에 따른 워터마킹 처리의 다양한 단계들을 도시한 플로우차트이다.

도 7 은 본 발명에 따른 코워터마킹 매트릭스의 획득을 나타낸 도면이다.

도 8 은 본 발명에 따른 코워터마킹의 기입 원리를 설명하는 다이어그램이다.

도 9 는 본 발명에 따른 코워터마킹의 판독 원리를 설명하는 다이어그램이다.

도 10 은 본 발명에 의하여 수행되는 일부 후처리 (postprocessing) 단계들을 나타낸 플로우차트이다.

본 발명의 목적은 상술한 단점들을 경감하는 것이다.

따라서, 본 발명의 요지는 이미지들의 전송 전에 이미지들의 데이터 특성을 변경하여 메시지를 이미지들에 삽입하는 단계 (1) fmf 포함하는 타입의, 정지 이미지 또는 비디오 이미지의 처리 및 전송을 위하여 이미지를 워터마킹하는 방법으로서, 수신시에, 삽입된 메시지를 판독할 수 있도록, 최초 이미지의 원점 좌표를 결정하고 상기 원점에 대하여 수신된 이미지를 레지스트레이션 (registration) 하기 위하여, 이미지에 바이너리 매트릭스 P 의 주기적 삽입에 의해 코워터마킹 (co-watermarking) 을 수행하는 단계 (2) 를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법이다.

본 발명에 따른 방법은, 견고하고 신뢰성이 있으면서도 낮은 복잡성을 갖는 워터마킹을 행할 수 있는 이점이 있다.

이러한 워터마크의 비가시성은 아주 고품질의 전문 뷰잉 설비 (viewing equipment) 에서도 완전하다.

상술한 선행기술의 방법들과는 달리, 워터마킹하지 않은 원본 이미지를 필요로 하지 않고 워터마크를 판독할 수 있으며, 이 방법을 배포 (broadcast) 의 자동 체크에 응용할 수 있다.

마킹은 MPEG 및 JPEG 압축을 견디는 데 우수하다.

또한, 구현된 코워터마킹 처리는 이미지 쵸핑에 대해 저항성을 제공하며, 이는 현재의 비디오 코딩 및 전송 시스템들일 경우에 중요하다. 판독에 관한 이러한 알고리즘의 낮은 복잡성은 예를 들어 EPFL 의 공간 알고리즘과 같은 소모적인 서치에 의한 동기화 방법에 있어서 명백한 이점을 갖고 있다.

마지막으로, 코워터마킹은 메시지의 품질에 관한 정보를 제공함으로써 판독된 메시지의 신뢰성을 확보할 수 있다. 각각의 애플리케이션의 제약을 충족하기 위해, 결정 대기 시간 (decision latency time) 뿐만 아니라, 최종 메시지에 대한 에러 레이트를 파라미터화할 수 있다.

도 1 에 도시된 본 발명에 따른 이미지의 전송을 위한 워터마킹 처리는, 3 개의 알고리즘, 즉 이미지로 워터마킹 메시지를 삽입할 수 있는 베이직 워터마킹 알고리즘 (1), 이미지가 시프트할 때, 이미지를 공간 재동기화 (spatial resynchronization) 시키는 코워터마킹 알고리즘 (2), 및 베이직 워터마크 (4) 의 판독 및 코워터마크 (5) 으로부터 생성된 데이터를 신뢰성 있게 만들 수 있는 후처리 알고리즘 (3) 을 구현한다. 이 알고리즘들은 정지 이미지의 처리 또는 비디오 이미지들의 워터마킹에 이용할 수 있다.

베이직 워터마킹 알고리즘 (1) 의 기능은 이미지의 변환된 블록들의 DCT 계수들의 변조를 수행하는 것이다. 이러한 변환을 수행하기 전에, 이미지를 N ×N 사이즈의 인접하는 블록들로 분해하고, 그 각 블록들를 기지의 관계식

F (u, v) =

여기서,

u = 0 ∼ N-1,

v = 0 ∼ N-1,

c (i) = 1/2 ·(i = 1 일 경우),

c (i) = 1 (i = 1 ∼ N-1 일 경우)

에 의해 구한 N ×N 계수들 F (u, v) 의 블록으로 변환한다.

도 2 의 예에 도시된 바와 같이, N ×N 픽셀들의 이미지의 각각의 블록 (4) 는 N ×N DCT 계수들의 블록 (5) 을 생성시킨다. 이미지의 한 블록에서, 각각의 픽셀은 그 블록의 원점에 관한 좌표 (x, y) 에 의해 참조한다. 마찬가지로, DCT 블록의 각각의 계수는 그 블록의 원점에 관한 그 좌표 (u, v) 에 의하여 참조한다. 워터마킹 메시지의 삽입은, 도 2 및 3 에 도시된 방법으로 DCT 블록들의 어떤 성분 계수들을 변경하여 행한다. 블록들 및 그들의 계수들은, 각 블록들에서 변경될 계수를 결정하는 블록 어드레스 발생기 (block address generater; 6) 에 의하여 도 4 에 도시된 방법으로 랜덤하게 선택된다. 삽입될 메시지의 각각의 비트 b_i은 이미지의 블록과 관련된다. 이 비트는 이 블록의 2 개의 DCT 계수들 C₀및 C₁을 변경하여 삽입된다.

이 계수들의 선택은 키 (key) 에 의존하며, 그들은 일반적으로 이미지의 낮은 주파수들, 즉 DCT 계수 블록들의 기부 (基部) 좌측 모서리에서 있는 것들에서 선택된다. 보안상의 이유로, 단지 2 개의 값들 C₀및 C₁을 랜덤 드로잉 (random drawing) 에 의하여 도 3 에 도시된 바와 같이 선택한다. 이 선택은, 각각의 비트 b_i에 대하여 계수 (u₀v₀) 및 (u₁v₁) 을 갖는 2 개의 어드레스를 선택하는 블록 어드레스의 랜덤 발생기 (6) 로부터, 도 4 에 도시된 방법으로 행한다.선택된 DCT 계수들의 C₀및 C₁쌍의 맵 (map) 은 메모리 공간 (7) 에 저장된다. 그 다음에, 도 5 의 플로우차트에 도시된 처리 단계들 9 - 19 에 의하여 설명되는 처리에 따라서 계수들 C₀및 C₁의 값들을 변경하여 적당한 워터마킹을 행한다. 이 처리에 따르면, 단계 10 에서, 단계 9 에서 계산된 계수 C0, C1 의 각각의 쌍의 DCT 계수들의 절대값을 특정한 문턱값 S 와 비교한다. 단계 10 에서 수행된 비교의 결과가 문턱 값 S 보다 작지 않으면, 단계 11 에서 계수 블록을 거부하고, 처리는 다음 블록의 계수들의 쌍들을 분석하기 위해 단계 14 로 진행한다. 역으로, 단계 10 에서 비교의 결과가 문턱값 S 보다 작으면, 비트 b_i를 삽입하는 단계를 실행하여 선택된 DCT 계수들의 쌍들의 값을 변경한다. 이 변경은, 함수 f 가 관계식를 만족하도록 단계 12 내지 17_b를 실행하고 각 계수쌍 (C₀, C₁) 을 함수 f 에 의하여 일대일 대응 방식으로 새로운 쌍 (C'₀, C'₁) 으로 변환함으로써, 실행한다. 단계 12 에서, 삽입될 비트 b_i의 값이 0 이면, 계수 Ci 의 절대값은 단계 13_a에서 특정한 증가값 d 를 계수 C'₀의 절대값에 더하여 구한 절대값을 취한다. 반대의 경우에, 단계 12 에서, 입력될 비트 b_i의 값이 1 이면, 단계 13 에서 다른 계수 (C₀) 의 값은, 계수 C'₁의 절대값에 증가값 d 를 더하여 구한 절대값을 취하여 변경한다. 단계 15_a및 15_b에서, 계수들 C'₀및 C'₁의 부호를 결정하기 위하여 테스트를 실행한다. 그 테스트 15_a, 15_b의 결과가 양의 값일 경우, 계수 C'₀및 C'₁각각에 부여되는 부호는 양의 값이고, 반면에 단계 16_a, 16_b및 17_a, 17_b에서 나타낸 반대의 경우에는 음의 값이 된다.

그들은, 단계 10 의 테스트가 양의 값인 경우의 계수들 C₀, C₁의 값들이 되기 때문에, 어떤 비트들 b_i가 쓸모없게 된다는 사실을 상쇄 (offset) 하기 위하여, 이미지의 모든 블록들에 대해서 이 알고리즘을 반복하으로써, 예를 들어 프레임당 576 라인 및 720 컬럼으로 이루어지는 텔레비전 화면 표준 (television picture standard) 에 대하여, 6480 블록들을 워터마킹시킬 수 있는 메시지 워드를 이용할 수 있다.

수신시, 도 1 의 플로우챠트의 단계 5 에서 수행되는 워터마킹 메시지의 판독은 도 6 의 플로우차트의 단계들 18 - 22 에 도시된 방법으로, 워터마킹 메시지의 비트들 b_i의 각각에 대응하는 계수들 C₀, C₁의 쌍들을 디코딩하여 수행한다. 단계 18 에서, 계수들 C₀, C₁의 쌍들의 절대값의 차이의 절대값은, 비트 b_i를 삽입할 때 전송에 이용되는 문턱값 S 와 비교한다. 그 비교의 결과가 양의 값일 때, 대응하는 비트 b_i의 값이 단계 19 에서 결정되지 않은 것으로 간주하고, 처리는 다음에 삽입된 비트 b_i+1에 대응하는 계수들의 블록의 계수쌍 C₀C₁을 디코딩하는 단계로 진행한다. 반면에, 단계 18 에서, 테스트의 결과가 음의 값이면, 비트 b_i의 값을 결정할 수 있으며, 단계 20 의 비교의 결과가 양의 값이면 단계 21 에서 비트 b_i가 " 0 (null) " 이라고 결정하거나 또는 단계 20 의 비교 결과가 음의 값이면 단계 22 에서 비트값 b_i가 "1" 이라고 결정할 수 있도록, 처리는 계수들 C₀, C₁의 절대값의 차이를 0 값과 비교하는 것을 포함하는 단계 20 의 실행으로 진행한다. 도 1 의 플로우차트의 단계 2 에 나타난 코워터마킹 처리는, 예들 들어 다른 워터마크의 판독에 대한 동기화의 관점에서, 그것이 수신기에 의하여 수신하고 번역 (translation) 시 쵸핑되거나 또는 이동할 때, 단계 4 를 실행함으로써 최초 이미지의 원점의 좌표를 복구할 수 있다.

이 경우에, 이미지의 원점 좌표들을 복구하기 위하여, 제 1 해법은 이미 언급한 William Bender, Daniel Gruhl 과 Norishige Morimot 의 공지된 "패치워크" 알고리즘을 이용하는 것을 포함할 수 있다. 이 경우, 모든 가능한 번역들을 시도하여 이미지의 점들의 쌍들의 휘도 차이의 합 S 를 계산하고, 단지 합 S 가 최대인 점들의 쌍에 대해서만 원점 좌표로서 보유하기에는 충분하다. 그러나, 이 판독 처리는 복잡하고 시간을 요한다.

본 발명에 따른 코워터마킹 방법에서는, 이러한 처리는 예를 들어 MPEG, JPEG 코더 또는 기록 하드웨어에 의해 도입된 처리의 결과로서 시프트 되는 정지화상 또는 동화상의 전송 시 발생하는 문제를 효과적으로 치유함으로써, 상당히 단순화할 수 있다. 원본 표지 (original label) 가 없는 경우, 사실상, 메시지를 포함하는 워터마크의 판독이 어렵다.

본 발명에 따른 코워터마킹 처리는 자동 상관 함수 (autocorrelation function) 는 원점으로부터 가능한 최소한으로 이격되고 0 평균의 이미지 내의 사이즈 m ×m 의 바이너리 의사 - 랜덤 매트릭스 (binary pseudo-random matrix) P 를 이용한다. 도 7 에 도시된 바와 같이, 이 매트릭스는 비트들의 m - 시퀀스를 대칭화하여 구한다. 예를 들어, 생성 다항식의 방정식은 x⁴+ x³+ 1 이지만, 다른 형태의 원시 다항식 (primitive polynomial) 도 이용할 수 있다. 매트릭스 P 를 이용하여, 도 8 에 나타난 방법으로 I_p의 주기적 반복에 의해, 워터마킹된 이미지 I 의 사이즈를 갖는 이미지 I_p를 생성한다. 이미지 I 에서 좌표 (i, j)

를 갖는 픽셀들의 휘도 값 I (i, j) 는 관계식

I'(i, j) = I(i, j) + d, I_p(i, j) = 1 일 경우 -----(2)

I'(i, j) = I(i, j) -d, I_p(i, j) = -1 일 경우 -----(3)

에 따라서, 바이너리 이미지 I_p의 대응 픽셀들의 바이너리 상태 "+1" 또는 "-1" 에 의존하는 플러스 또는 마이너스 마킹 크기 (marking amplitude) d 를 이미지 I 에 적용하여 변경된다.

관계식 2 및 3 에서, 마킹 크기는 마킹의 가시성을 줄이기 위해 이미지에 의존하도록 생성할 수 있다.

수신 시, 워터마킹된 이미지의 판독은 도 9 에 도시된 방법으로 행하며, 이미지의 사이즈 N ×N 의 블록들을 합하는 것에 대응하는 관계식

-----(4)

여기서,이고

에 따라서, 수신한 워터마킹된 이미지 I' 로부터 m ×m 사이즈의 이미지 매트릭스 M 을 생성한다.

그 다음에, 매트릭스 M 의 모든 가능한 시프트들에 관해 매트릭스 M 과 원본 바이너리 매트릭스 P 사이의 교차상관 계산 (cross-correlation calculation) 을 수행한다. 이 계산은 관계식

-----(5)

여기서,이고

에 따라서 수행하고, 그 계산의 결과, 원점에 대하여 선택된 좌표 xo 및 yo 는 숫자 S(xo, yo) 가 최대인 경우의 좌표들이다.

코워터마킹 알고리즘은 원점 모듈로 m 의 좌표 (coordinates of origin modulo the number m) 를 복원할 수 있게 한다. 자연적으로, m = N 원본 이미지의 사이즈일 때, 종래기술의 "패치워크" 알고리즘의 조건이 유효하다.

도 1 의 플로우차트의 후처리 단계 3 을 실행하는 목적은, 예를 들어, 매우 낮은 비트 레이트의 MPEG 전송일 경우에, 전송의 조건이 불량할 때, 특히 자동 점검 애플리케이션에서, 베이직 워터마킹으로부터 산출되는 데이터의 신뢰성을 시험하는 것이다. 이용되는 알고리즘은 워터마크를 입력할 때 도입된 리던던시 (redundancy)를 이용하고, 통계적 기준을 이용하여 판독된 메시지의 품질 및 신뢰성의 추정치를 제공한다. 이러한 리던던시는 인트라 - 이미지 리던던시 또는 시간 리던던시의 형태를 취한다. 인트라 - 이미지 리던던시를 정지 이미지 및 비디오 이미지의 워터마킹의 경우에 이용할 수 있다. 이 메시지를 입력할 때, 에러 정정 코드 또는 반복을 이용하기 위한 것이다. 시간 리던던시는 각각의 비디오 이미지상에 동일한 메시지를 반복하여 달성할 수 있고, 이는 판독된 메시지의 비트들의 선험분포 (a priori an idea of the distribution) 를 제공하여 판독된 메시지의 품질을 추정할 수 있게 한다. 예를 들어, 이미지에 단일의 비트를 10 회 반복하여 삽입한다고 가정하면, 이 경우에, 메시지가 에러 프리일 경우 판독되는 메시지는 1111111111 또는 0000000000 의 형태이다. 전송 후에 판독된 메시지가 0001000000 의 형태이면, 이는 하나 이상의 에러가 있슴을 의미하고, 그러면 충분한 신뢰도를 갖고 0 비트가 전송되었다는 것을 추정할 수 있다. 반면에 판독된 메시지가 0111010011 의 형태이면, 6 비트가 1 상태이고 4 비트가 0 상태이므로, 1 비트가 전송되었다고 판정할 수 있다. 그러나, 후자에서는, 이 결과의 신뢰도가 더 낮으며, 결정하지 않는 것이 더 현명할 수 있다.

이 알고리즘의 구현은 도 10 의 플로우차트에 도시되어 있다. 이 플로우차트에서, S_0i는 메시지의 등급 i 의 비트값 b_i가 0 으로 판독된 횟수를 나타내며, S_1i는 상기 비트값이 1 으로 판독된 횟수를 나타낸다. 단계 23 에서, 숫자들 S_0i및 S_1i를 비교하는 첫번째 테스트를 수행한다. 숫자 S₀₁이 숫자 S_1i보다 작을 경우, 단계 24 에서, S_0i전송에러가 발생했고, 전송된 비트가 1 값을 갖는 것으로 판정하고, 반면에, 역으로 숫자 S_0i가 숫자 S_1i보다 클 경우, 단계 25 에서는 S_1i전송 에러가 발생했고, 전송된 비트 b_i가 값 0 을 갖는 것으로 판정한다. 그 후, 다음 단계 27 에서 이러한 결과들에 주어지는 신뢰 등급을 베르누이 바이노미알 확률 법칙 (bernouilli binomial probability law) 에 의해 모델화한 그들의 바이노미알 테스트에 의해서 판정한다. 테스트의 품질이 충분한 것으로 나타나면, 단계 27 에서 비트 b_i가 허락되고, 역의 경우에 단계 28 에서 거부된다. 단계 27, 28 을 종료하면, 시스템은 수신된 메시지의 다음 비트 b_i+1의 테스트 단계로 진행한다.

Claims (11)

1. 이미지들의 전송 전에 이미지들의 데이터 특성을 변경하여 메시지를 이미지들에 삽입하는 단계 (1) 를 포함하는 타입의, 정지 이미지 또는 비디오 이미지의 처리 및 전송을 위하여 이미지를 워터마킹하는 방법으로서,

   수신시에, 삽입된 메시지를 판독할 수 있도록, 최초 이미지의 원점 좌표를 결정하고 상기 원점에 대하여 수신된 이미지를 레지스트레이션 (registration) 하기 위하여, 이미지에 바이너리 매트릭스 P 의 주기적 삽입에 의해 코워터마킹을 수행하는 단계 (2) 를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
2. 제 1 항에 있어서,

   코워터마킹 바이너리 매트릭스는 바이너리 m - 시퀀스의 대칭화에 의해 구한 사이즈 m ×m 의 의사 - 랜덤 매트릭스 P 인 것을 특징으로 하는 방법.
3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,

   의사 - 랜덤 매트릭스의 주기적 반복에 의하여 워터마킹된 이미지의 사이즈의 이미지 I_p를 형성하는 단계, 및

   각각의 픽셀들에 대하여 워터마킹 매트릭스의 주기적 반복에 의하여 구한 이미지 내의 동형의 픽셀의 값에 의존하는 마킹 크기에 의하여 코워터마킹 매트릭스의 주기적 반복에 의하여 구한 이미지의 픽셀들과 동형인 이미지의 좌표들 (i, j)를 갖는 픽셀들의 휘도값들 I(i, j) 을 변경하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
4. 제 2 항에 있어서,

   수신시, 최초 이미지의 원점의 좌표를 결정하기 위하여, 수신된 이미지들을 블록들로 쵸핑하는 단계,

   블록들을 합하여 사이즈 m ×m 의 매트릭스 M 을 형성하는 단계,

   매트릭스 P 에 대한 매트릭스 M 의 연속적 시프트에 의하여, 매트릭스 M 을 코워터마킹 바이너리 매트릭스 P 와 교차상관하는 단계, 및

   교차 상관 결과가 최대인 좌표들을 원점 좌표들로 취하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
5. 제 1 항 내지 제 4 항 중의 어느 한 항에 있어서,

   비디오 이미지에 워터마킹 (1) 을 수행하기 위하여, 이미지를 DCT 계수들의 블록들로 변환하는 단계,

   이미지의 복원시 삽입된 메시지의 비가시성을 달성하기 위하여 적응형 마킹 (adaptive marking) 을 수행하도록 DCT 계수들을 변조하여 (9, .. 22) 메시지를 이미지에 삽입하는 단계, 및

   리던던시를 이용하여 메시지에 기능 저하에 대한 견고성을 부여하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
6. 제 5 항에 있어서,

   DCT 계수들의 블록의 2 개의 계수를 삽입될 메시지의 각각의 비트 b_i와 연관시키는 단계, 및

   삽입될 메시지의 비트의 바이너리 값의 함수로서 선택된 2 개의 계수의 값들을 변경하는 단계 (10, ... 17) 을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
7. 제 6 항에 있어서,

   워터마킹을 수행하기 위하여, 비교의 결과가 특정한 문턱값 S 보다 작을 때, 각각의 블록으로부터 선택된 계수의 쌍들 중의 하나의 절대값을 삽입될 메시지의 비트의 바이너리 상태의 함수로서 변경하기 위하여 (13, ....17), 각각의 블록으로부터 선택된 계수의 쌍들의 절대값들의 차이를 특정한 문턱값 S 와 비교하는 단계 (10) 을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
8. 제 5 항 내지 제 7 항 중의 어느 한 항에 있어서,

   비디오 이미지의 워터마크를 판독하기 위하여, 계수들의 쌍의 절대값들의 차이의 절대값을 특정한 문턱값 S 와 비교하여 (18) 삽입된 메시지의 비트들에 대응하는 DCT 계수들의 쌍들을 디코딩하는 단계,

   그 비교의 결과가 문턱값 S의 값보다 작으면, 계수들의 쌍들의 절대값들의 차이를 0 값과 비교하여, 대응하는 삽입된 비트들의 바이너리 상태를 결정하는 단계 (20), 또는

   그 비교의 결과가 문턱값 S 의 값보다 크면, 삽입된 비트들의 바이너리 상태를 미결정으로 판정하는 단계 (19) 를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
9. 제 1 항 내지 제 8 항 중의 어느 한 항에 있어서,

   이미지의 모든 포인트들에 워터마킹을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
10. 제 1 항 내지 제 9 항 중의 어느 한 항에 있어서,

    삽입된 이미지의 리던던시를 이용하여 삽입된 메시지의 품질 및 신뢰도를 추정하기 위하여, 수신된 이미지에 후처리 (3; 23,..., 28) 를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
11. 제 10 항에 있어서,

    워터마킹 메시지의 각각의 비트들에 대하여 제 1 상태에 따라서 수신한 횟수와 제 2 상태에 따라서 수신한 횟수를 비교하여 (2, 3), 특정한 횟수 동안 각각의 비디오 이미지에 워터마킹 메시지를 반복하는 단계, 및

    그렇게 구한 합산 값들을 베르누이 바이노미알 확률 법칙에 의해 결정되는 특정한 문턱값과 비교하는 단계 (26) 을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.