KR20050040639A

KR20050040639A - 인간시각시스템 모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드방식의 워터마크 삽입 및 추출 방법

Info

Publication number: KR20050040639A
Application number: KR1020030076100A
Authority: KR
Inventors: 이선화; 주상현; 서영호
Original assignee: 한국전자통신연구원
Priority date: 2003-10-29
Filing date: 2003-10-29
Publication date: 2005-05-03
Also published as: US7292708B2; KR100576802B1; US20050094845A1

Abstract

본 발명은 웨이블릿 변환의 중간주파수 대역에 인간의 시각시스템을 고려한 NVF 또는 JND의 HVS 모델을 결합하고 웨이블릿 계수값의 중요도에 따라 적응적으로 변경되는 양자화 스텝을 사용함으로써 강인성과 비가시성을 동시에 확보할 수 있는 HVS모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마킹에 관한 것이다.

본 발명은 원본 영상을 웨이블릿 분해하고 그 중간주파수대역을 워터마크 삽입영역으로 선택하는 단계와, 각 삽입위치에서의 인간의 시각적 인지정보를 갖는 HVS 모델을 구하는 단계와, 각 삽입위치별로 그 계수값의 중요도를 결정하고 HVS 모델과 결합하여 각 삽입위치에 대한 양자화 스텝을 적응적으로 결정하는 단계와, 상기 양자화 스텝으로 삽입영역의 각 계수쌍들을 양자화하고 그 워터마크 값에 따라 변경하여 중간주파수대역에 워터마크열을 삽입하는 단계와, 워터마크열이 삽입된 전체 영역을 역 웨이블릿 변환하여 워터마킹된 영상을 생성하는 단계로 이루어진다.

Description

인간시각시스템 모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마크 삽입 및 추출 방법{The Method for embedding and extracting blindly watermarks by using wavelet transform and HVS}

본 발명은 워터마크 삽입 및 추출에 관한 것이며, 보다 상세히는 웨이블릿 변환의 중간주파수 대역에 인간의 시각시스템을 고려한 HVS 모델을 결합하고 웨이블릿 계수값의 중요도에 따라 적응적으로 결정되는 양자화 스텝을 사용함으로써 강인성과 비가시성을 동시에 확보할 수 있는 HVS모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마크 삽입 및 추출 방법에 관한 것이다.

디지털 컨텐츠에 대한 유료화가 가속화되면서 이들에 대한 저작권 보호를 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 디지털 워터마킹은 가장 널리 사용되는 저작권 보호 기술로서 저작권자의 고유정보를 사람의 시각으로는 인지하지 못할 정도로 삽입한 후, 차후 디지털 컨텐츠를 사용하고자 하거나 저작권 분쟁이 발생할 경우 그 저작권 정보를 다시 추출함으로써 저작권 또는 소유권이 존재함을 입증하는 기술이다.

이를 위하여 디지털 워터마킹은 워터마크의 삽입여부를 시각적으로 쉽게 확인할 수 없는 비가시성, 외부의 의도적인 변환, 손실 압축 및 각종 영상처리, 잡음 등에 대응할 수 있는 강인성, 그리고 허용 가능한 오검출율 등을 갖추어야 한다. 하지만, 비가시성과 강인성은 상호 트레이드 오프(Trade-off)관계에 있기 때문에 화질열화를 최소화하여 비가시성을 확보하면서 동시에 강인성을 확보하는 것은 워터마킹 기법에 있어 중요한 해결 과제중 하나이며 이에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다.

한편, 원본 데이터 없이 워터마크를 추출할 수 있는 기법을 블라인드 워터마킹(Blind Watermarking)이라고 하며, 원본이 필요한 기법을 넌블라인드 워터마킹(Non-blind Watermarking)이라고 한다.

블라인드 워터마킹은 원본 데이터를 위한 별도의 저장공간이 필요없고, 공인 인증센터에서의 활용성 때문에 최근에는 이 방식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 블라인드 워터마킹 기법은 추출시 참조할 데이터가 없기 때문에 활용이 용이한 반면, 공격에 더 취약할 수 있다는 단점이 있다.

따라서, 블라인드 방식으로 워터마킹함에 있어, 데이터 압축 공격과 필터링과 같은 영상처리 공격을 고려한 연구들이 많이 진행되어 왔으며, 특히 블라인드 워터마킹에 매우 강력한 공격으로 손꼽히는 기하학적 공격에 강인한 기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다.

이러한 기하학적 공격을 고려한 대부분의 기법들은 DCT, DFT, DWT 등을 이용한 주파수 영역에서 워터마크를 삽입하는 방식이다.

따라서, 본 발명은 상술한 종래의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명의 목적은 웨이블릿 중간주파수대역에 인간의 시각시스템을 고려한 HVS 모델을 결합하여 워터마크를 삽입하고 또한 계수값의 중요도에 따라 적응적으로 결정된 양자화 스텝을 사용함으로써, 우수한 화질을 유지하면서도 필터링과 같은 각종 영상처리 공격 및 데이터압축 공격에 대해 보다 큰 강인성을 확보할 수 있는 HVS모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마크 삽입 및 추출 방법을 제공하는데 있다.

상기 본 발명의 목적을 달성하기 위한 HVS모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마크 삽입 방법은, 원본 영상을 웨이블릿 분해하고 그 중간주파수대역을 워터마크 삽입영역으로 선택하는 단계; 각 삽입위치에서의 인간의 시각적 인지정보를 갖는 HVS 모델을 구하는 단계; 각 삽입위치별로 그 계수값의 중요도를 결정하고 상기 HVS 모델과 결합하여 각 삽입위치에 대한 양자화 스텝을 적응적으로 결정하는 단계; 상기 양자화 스텝으로 삽입영역의 각 계수쌍들을 양자화하고 그 워터마크 값에 따라 변경하여 중간주파수대역에 워터마크열을 삽입하는 단계; 및 워터마크열이 삽입된 전체 영역을 역 웨이블릿 변환하여 워터마킹된 영상을 생성하는 단계;로 이루어진다.

또한, 상기 본 발명의 목적을 달성하기 위한 HVS모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마크 추출 방법은, 워터마킹된 입력영상을 삽입시와 동일한 차수로 웨이블릿 변환하고 그 중간주파수대역으로부터 중요계수를 산정하는 단계; 각 추출위치에 대하여 워터마크 삽입시에 적용된 HVS 모델을 구하는 단계; 각 추출위치의 계수쌍의 절대값과 상기 중요계수를 비교하고 상기 HVS 모델을 적용하여 각 추출위치에 대한 삽입시의 양자화 스텝을 확인한 후, 각 추출위치의 계수쌍을 역 양자화하여 워터마크열을 추출하는 단계; 및 사용자로부터의 킷값에 따른 워터마크열과 상기 추출된 워터마크열간의 유사도를 계산하여 워터마크의 존재여부를 판정하는 단계;로 이루어진다.

이하, 본 발명에 따른 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.

본 발명은 인간의 시각시스템이 저주파 성분의 변화에 민감하다는 점과 고주파 성분이 영상압축 과정에서 쉽게 손실된다는 점을 고려하여 강인성과 비가시성을 동시에 만족시키기 위하여 중간주파수 대역에 워터마크열을 삽입한다.

또한, 중간주파수 대역의 계수쌍은 보통 각종 영상처리를 이용한 공격과 압축 공격 등에 대해서 비슷한 왜곡 현상을 보인다. 따라서, 본 발명은 웨이블릿 계수를 일정한 크기로 양자화하는 방법 대신 중간주파수대역의 계수값에 따라 다르게 결정된 양자화 스텝을 이용하여 보다 안정된 성능의 워터마킹 기법을 제시한다. 또한, 인간시각 시스템인 HVS 모델을 적용함으로써 워터마크 삽입후의 비가시성을 향상시키고자 한다.

도 1은 본 발명에 따른 워터마크 삽입 과정을 개략적으로 보여주는 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명은 원본 영상을 소정의 단차로 웨이블릿 분해한 다음 그 중간주파수 대역에 워터마크를 삽입한다. 도 1의 실시예에서는 원 영상을 2단계까지 웨이블릿 분해하고 그 중간주파수 대역인 LH2와 HL2 대역에 워터마크열을 삽입한다. 여기에서 워터마크열은 사용자로부터의 키(Key)값에 따라 무작위로 정해지는 0 또는 1의 랜덤 시퀀스(random sequence)이다.

중간주파수 대역에 워터마크열을 삽입함에 있어, LH2 또는 HL2의 크기가 m×n이고 워터마크열의 길이가 일 경우, 워터마크열을 번만큼 반복적으로 삽입함으로써 강인성을 향상시키는 것이 바람직하다. 예를 들면, 중간주파수대역 행렬에 행방향을 우선하여 워터마크열을 1회 삽입한 후 다시 워터마크열을 연이어 삽입하거나 소정의 간격을 두고 반복 삽입하는 것이다.

한편, 본 발명의 주요 특징중 하나는 워터마크 삽입위치의 웨이블릿 계수값의 중요도에 따라 양자화 스텝을 적응적으로 변경하고, 그 양자화 스텝을 사용하여 중간주파수 대역의 각 계수값을 워터마크값에 따라 양자화함으로써 워터마크열을 삽입하는 것이다.

보다 구체적으로 설명하면, 먼저, 중간주파수 대역 LH2와 HL2의 모든 웨이블릿 계수들 중에서 그 절대값이 가장 큰 계수의 1/4 값을 '중요계수(significant coefficient, T)'로 선택하고, 중간주파수 대역의 같은 위치에 해당하는 계수쌍 집합인, MFP(Middle Frequency Pair, 중간주파수대역 계수쌍)을 구성한다.

그리고, 각 계수쌍에서 적어도 둘 중 하나의 계수가 '중요계수'보다 크다면 둘 중 큰 계수를 이용하여 양자화 스텝을 정한다. 예를 들면, 도 2에 도시된 바와 같이, 양자화 스텝을 큰 계수의 1/4로 정하고 그 값으로 작은 계수를 양자화 한다.

또한, 계수쌍에서 두 계수의 값이 모두 '중요계수'보다 작을 경우는, 미리 정해놓은 작은 양자화 스텝(S)으로 두 계수를 모두 양자화 한다. 이러한 소정의 양자화 스텝(S)은 상기 중요계수의 1/4 이하의 정수 값으로 선정하는 것이 바람직하며, 실험적으로 '중요계수'가 보통 15내지 25정도이므로 양자화 스텝(S)을 2내지 5의 값에서 적정의 값으로 선정한다.

한편, 본 발명은 워터마크 삽입 후에도 비가시성을 확보하기 위하여, 인간의 심리시각적(psycho-visual) 특성을 고려한 HVS(human visual system) 모델을 적용한다. 특히, Voloshynovskiy에 의해서 제안된 NVF(noise visibility function) 함수에 기반한 인지모델(perceptual model)을 적용한다.

잡음 가시 함수 NVF는 영상에 잡음을 넣었을 때 잡음이 보이는 정도를 나타내는 함수로서, 영상의 지역적 영역에 따라 다른 값을 가지며 그 값은 0과 1 사이의 값을 갖는다. 즉, 영상의 변화가 없는 평탄영역에서 NVF는 1이고, 윤곽 또는 경계 부근과 같은 변화가 많은 영역에서는 0에 근접한다.

NVF는 최저 주파수대역인 LL2 영역으로부터 다음의 수식 (1)에 의해서 구할 수 있다.

(1)

여기에서, 는 지역별 분산(local variance)을, 는 영상에서의 최대 지역별 분산(maximum local variance)을 각각 나타낸다. 또한, LL2의 위치 (i,j)는 중간주파수 대역 LH2와 HL2의 동일 위치 (i,j)에 대응된다.

또한, 상기 nvf 함수를 통해 다음의 수식 (2)와 같이 각 위치에 대한 인지시각 마스크 를 계산한다.

(2)

수식 (2)에서 식에서 S₀와 S₁은 각각 영상의 경계부분(edge region)과 평탄영역(flat region)에 대해 미리 정해둔 워터마크 삽입강도의 조절값들이다. 평탄영역에서는 nvf의 세기(S₁)는 약하게, 변화가 심한 지역 성분(1-nvf)의 세기(S₀)는 크게 설정하여 인지시각 마스크를 구한다. 예를 들면, S₀=20, S₁=5, θ=150으로 설정한다.

이와 같이 각 위치에 대한 인지시각 마스크 가 구해지면, 다음의 수식 (3)을 이용하여 워터마크를 강하게 삽입할 위치를 확인한 후, 다음의 수식 (4)에 따라 워터마크 삽입을 위한 양자화 스텝을 구한다.

(3)

(4)

여기에서, MFP(i,j)는 중간주파수대역의 계수쌍을 의미하며, S는 작은 값(예, 3)으로 미리 정의된 양자화 스텝이다.

상기 수식 (4)에 대해 설명하면, 상기 수식 (3)에서 인지시각 마스크에 의해 확인된 NVFAacpt(i,j)값이 1이고 LH2와 HL2의 계수쌍 중에서 어느 한 계수의 절대값이 '중요계수'T보다 크게 되면, 그 큰 계수의 절대값의 1/4을 양자화 스텝으로 정하고 이를 통해 작은 계수를 양자화하여 워터마크를 삽입한다.

또한, 그 외의 경우 즉, NVFAacpt(i,j)값이 0이거나 계수쌍의 계수 절대값이 둘 다 '중요계수'T보다 작을 경우는, 이미 정해놓은 양자화 스텝 S를 적용하여 LH2와 HL2의 계수를 모두 양자화 한다.

한편, 본 발명은 비가시성을 확보하기 위한 다른 실시예로서, HVS 모델을 상기 NVF함수 대신 JND(just noticeable distortion)을 이용하여 구한다.

도 3은 원본 영상에서 JND값을 구하고 각 위치에 대한 JND Acceptable 여부를 판단하는 과정을 보여준다.

도 3을 참조하면, 먼저 Pixel-wise JND 측정법을 이용하여 원본 영상의 각 픽셀에 대해 JND 값을 구한다.

그리고, 원본 영상을 4픽셀x4픽셀 크기의 블록들로 나누고, 각 블록에서 16개 픽셀의 JND 값이 모두 소정의 임계값(예; 전체 영상의 JND 값의 평균)보다 크게 되면 그 블록은 JNDAcpt(i,j)=1 즉, "JND Acceptable"하다고 간주하며, 이 블록에 상응하는 LH2, HL2 계수들도 "JND Acceptable" 하다고 본다.

이를 다음의 수식 (5)와 같이 표현할 수 있으며, 이와 같이 JND 방식을 이용할 경우는, 수식(4),(6),(7)에서 NVFAcpt(i,j) 대신 JNDAcpt(i,j) 값을 적용하면 된다.

(5)

상기와 같이 각 삽입위치에 대해 양자화 스텝이 결정되면, 다음의 수식 (6)과 같이 LH2 또는 HL2의 계수값을 그 삽입될 워터마크값에 따라 양자화함으로써 워터마크열을 삽입하게 된다.

(6)

상기 수식 (6)은 다음과 같은 의미를 가진다.

즉, 중간주파수 대역의 계수값인 LH2(i,j)와 HL2(i,j)의 절대값이 모두 '중요계수' T보다 작거나 NVFAcpt(i,j) 값이 0일 경우, 기 설정된 작은값의 양자화 스텝 S로 두 계수 모두를 나누고, 그 이외의 경우에는 두 계수값 중 작은값을 큰 계수값의 1/4로 나눈다.

그리고, 그 나눈 결과에 대해, 삽입할 워터마크의 값이 1인 경우에는 가장 가까운 홀수로 반올림하고, 0인 경우는 가장 가까운 짝수로 반올림하여 양자화 한 후, 이 양자화 된 값에 다시 각각의 양자화 스텝을 곱함으로써 워터마크값에 따라 대상 계수값을 변경하게 된다.

이에 대해 도 2를 참고하여 예를 들면, 어떤 계수쌍의 L 계수값과 S 계수값이 각각 32와 18이고, 그 NVFAacpt값이 1이고 중요계수가 20일 경우, 상기 수식 (4)에 따르면 양자화 스텝은 L 계수값(32)/4 = 8이 된다. 그리고, 작은 계수값을 양자화 스텝으로 나누면 S 계수값(18)/8 = 2.25가 된다. 이때, 워터마크 값이 1이면 작은 계수는 홀수인 3으로 반올림 양자화된 후 다시 양자화 스텝 8을 곱함으로써 작은 계수값은 3*8=24로 변경된다. 반면에, 삽입할 워터마크값이 0이면, 짝수인 2로 양자화 되고 이에 양자화 스텝을 곱하면 작은 계수값은 2*8=16으로 변경된다.

상기 설명된 바에 따라 중간주파수 대역 LH2와 HL2에 워터마크열이 반복 삽입되면, 그 전체 주파수 영역에 대해 역 웨이블릿 변환을 수행함으로써 워터마킹된 영상을 생성한다.

한편, 도 4는 본 발명에 따른 워터마크 추출과정을 개략적으로 보여주는 도면이다.

도 4를 참조하면, 본 발명의 워터마크 추출과정은, 먼저 워터마킹된 영상에 대해 그 삽입시와 동일한 2단계의 웨이블릿 변환을 수행한 후, 그 중간주파수 대역에서 상기와 같이 '중요계수'T를 구한다.

그리고, 그 LL2로부터 상기 수식 (1)내지 (4)를 통해 설명한 바와 같이 NVFAcpt(i,j)를 구하고 계수쌍의 절대값과 '중요계수' T의 크기를 비교하여 다음의 수식 (7)과 같이 워터마크열 W^*을 추출한다. 물론, NVF함수 대신 JND을 이용할 경우는 워터마킹된 전체 영상으로부터 상기 설명된 바와 같이 JNDAcpt(i,j)를 구하고 수식 (7)에서 NVFAcpt(i,j)를 대신한다.

(7)

상기 수식 (7)을 설명하면, 계수쌍의 절대값이 모두 중요계수보다 작거나 NVFAcpt(i,j)가 0일 경우, 약속된 작은 값의 양자화 스텝 S로 각각의 계수값을 나누고 그 결과에 대해 2로 나눈 나머지 값을 평균하여 워터마크를 추출한다. 이때, 반올림을 적용하여 워터마크를 0 또는 1의 정수값으로 추출한다.

반면에, 둘 중 어느 하나의 계수값이 중요계수보다 크고 NVFAcpt(i,j)가 1일 경우는, 큰 계수값의 1/4을 양자화 스텝(Step)으로 정하고 그 양자화 스텝으로 작은 계수값을 나눈 후, 이에 대해 다시 2로 나누어 그 나머지 값 즉, 0 또는 1값을 워터마크로 추출한다.

이때, 워터마크열이 반복 삽입된 경우, 그 반복 횟수만큼 워터마크열을 추출한 후 동일 위치의 각 비트를 평균함으로써 보다 신뢰성 있는 워터마크열을 산출할 수 있다. 이때, 단순 평균보다는 각 비트의 양자화 스텝을 가중치로 두어 평균값을 계산하는 것이 바람직하다.

그리고, 추출된 워터마크열을 -1과 +1값을 가지는 bipolar 시퀀스로 만들기 위하여 0을 -1로 바꾸어준다.

상기와 같은 본 발명의 HVS모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마크 삽입 및 추출 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있다. 이러한 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있도록 프로그램 및 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록매체를 포함하는 것으로, 그 예로는, 롬(Read Only Memory), 램(Random Access Memory), CD(Compact Disk)-Rom, DVD(Digital Video Disk)-Rom, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 이러한 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

상술한 바와 같이 본 발명에 따른 HVS모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마크 삽입 및 추출 방법은, 웨이블릿 변환의 중간주파수 대역에 인간의 시각시스템을 고려한 HVS 모델을 결합하여 워터마크열을 삽입함으로써 외부 공격에 견고함과 동시에 워터마크 삽입 후에도 우수한 화질을 유지하여 비가시성을 향상시킬 수 있다.

또한, 일정한 크기의 양자화 스텝을 사용하지 않고 중간주파수대역의 계수값의 중요도에 따라 적응적으로 결정되는 양자화 스텝을 사용함으로써 화질열화를 최소화하면서도 필터링 및 데이터 압축 등과 같은 각종 영상처리 공격에 대해 보다 강인한 효과가 있다.

이상에서 설명한 것은 본 발명에 따른 HVS모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마크 삽입 및 추출 방법을 실시하기 위한 하나의 실시예에 불과한 것으로서, 본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 않고, 이하의 특허청구의 범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변경 실시가 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 정신이 있다고 할 것이다.

도 1은 본 발명에 따른 워터마크 삽입에 대한 개념도.

도 2는 본 발명에 따른 워터마크 삽입시의 양자화 개념을 설명하기 위한 도면.

도 3은 본 발명에 따른 JND를 이용한 HVS 모델을 설명하기 위한 도면.

도 4는 본 발명에 따른 워터마크 추출에 대한 개념도.

Claims

(a) 원본 영상을 웨이블릿 분해하고 그 중간주파수대역을 워터마크 삽입영역으로 선택하는 단계;

(b) 각 삽입위치에서의 인간의 시각적 인지정보를 갖는 HVS 모델을 구하는 단계;

(c) 각 삽입위치별로 그 계수값의 중요도를 결정하고 상기 HVS 모델과 결합하여 각 삽입위치에 대한 양자화 스텝을 적응적으로 결정하는 단계;

(d) 상기 양자화 스텝으로 삽입영역의 각 계수쌍들을 양자화하고 그 워터마크 값에 따라 변경하여 중간주파수대역에 워터마크열을 삽입하는 단계; 및

(e) 워터마크열이 삽입된 전체 영역을 역 웨이블릿 변환하여 워터마킹된 영상을 생성하는 단계;로 이루어지는 것을 특징으로 하는 HVS모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마크 삽입 방법.
제 1항에 있어서, 상기 (a)단계는,

원본 영상을 2단 이상으로 웨이블릿 변환하고 그 최종 단차의 중간주파수 대역을 워터마크 삽입영역으로 하는 것을 특징으로 하는 HVS모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마크 삽입 방법.
제 1항에 있어서, 상기 (b)단계는,

최저 주파수대역으로부터 아래 수학식 1에 의해 각 위치별 VNF(noise visibility function)함수를 구하고, 이를 아래 수학식 2에 적용하여 인지시각 마스크 를 계산한 후, 인지시각 마스크 의 임계값 이상 여부에 의해 NVF 수용가능성을 평가함으로써 각 위치에서의 HVS 모델을 구하는 것을 특징으로 하는 HVS모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마크 삽입 방법.

[수학식 1]

여기에서, 는 지역별 분산을, 는 최대 지역별 분산을 각각 나타내고, θ는 조절값이다.

[수학식 2]

여기에서, S₀와 S₁은 각각 영상의 경계부분과 평탄영역에 대한 워터마크 삽입강도의 조절값이다.
제 1항에 있어서, 상기 (b)단계는,

원본 영상을 상기 중간주파수 대역의 픽셀 수와 동일한 수의 블록들로 구분하고, 각 블록에서의 JND(just noticeable distortion) 수용여부를 평가함으로써 각 삽입위치에 대한 HVS모델을 구하는 것을 특징으로 하는 HVS모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마크 삽입 방법.
제 4항에 있어서, 상기 (b)단계는,

각 블록에서 모든 픽셀의 JND 값이 소정의 임계값보다 크게 되면 그 블록에 대응되는 삽입위치는 JND 수용 가능한 것으로 평가하여 각 삽입위치별 HVS모델을 구하는 것을 특징으로 하는 HVS모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마크 삽입 방법.
제 1항에 있어서, 상기 (c)단계는,

중간주파수 대역의 모든 계수들 중에서 그 절대값이 가장 큰 계수의 쿼터 값을 중요계수로 선택하고, 중간주파수 대역의 각 계수쌍의 계수 절대값과 중요계수를 비교하여 각 위치의 계수값의 중요도를 판단하는 것을 특징으로 하는 HVS모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마크 삽입 방법.
제 1항 또는 제 3항내지 제 6항중 어느 한항에 있어서, 상기 (c)단계는,

중간주파수 대역의 계수쌍 중에서 어느 한 계수의 절대값이 중요계수보다 크고 상기 HVS 모델에 의해 NVF 또는 JND 수용가능할 경우, 그 큰 계수의 절대값의 쿼터값을 그 위치의 양자화 스텝으로 정하고 작은 계수를 워터마킹 대상으로 하는 것을 특징으로 하는 HVS모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마크 삽입 방법.
제 1항 또는 제 3항내지 제 6항중 어느 한항에 있어서, 상기 (c)단계는,

중간주파수 대역의 계수쌍의 계수 절대값이 둘 다 중요계수보다 작거나 상기 HVS 모델에 의해 NVF 또는 JND 수용 불가할 경우, 그 위치에는 기 설정된 양자화 스텝을 적용하고 그 계수쌍 둘 다를 워터마킹 대상으로 하는 것을 특징으로 하는 HVS모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마크 삽입 방법.
제 8항에 있어서, 상기 (c)단계는,

상기 HVS 모델에 의해 NVF 또는 JND 수용 불가하거나 중간주파수 대역의 계수쌍의 계수 절대값이 둘 다 중요계수보다 작을 경우 그 삽입위치에 대한 양자화 스텝으로 상기 중요계수의 쿼터값을 설정하는 것을 특징으로 하는 HVS모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마크 삽입 방법.
제 1항에 있어서, 상기 (d)단계는,

상기 각 위치별 양자화 스텝으로 그 대상 계수값을 나누고, 그 나눈 결과에 대해 워터마크 값에 따라 근접 홀수 또는 짝수로 반올림하여 양자화한 후, 이 양자화 된 값에 다시 그 양자화 스텝을 곱함으로써 대상 계수값을 변경하여 워터마크를 삽입하는 것을 특징으로 하는 HVS모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마크 삽입 방법.
제 1항에 있어서, 상기 (d)단계는,

사용자로부터의 킷값에 따라 램덤하게 정해지는 워터마크열을 중간주파수 대역에 연속적으로 반복 삽입하는 것을 특징으로 하는 HVS모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마크 삽입 방법.
(a) 워터마킹된 입력영상을 삽입시와 동일한 차수로 웨이블릿 변환하고 그 중간주파수대역으로부터 중요계수를 산정하는 단계;

(b) 각 추출위치에 대하여 워터마크 삽입시에 적용된 HVS 모델을 구하는 단계;

(c) 각 추출위치의 계수쌍의 절대값과 상기 중요계수를 비교하고 상기 HVS 모델을 적용하여 각 추출위치에 대한 삽입시의 양자화 스텝을 확인한 후, 각 추출위치의 계수쌍을 역 양자화하여 워터마크열을 추출하는 단계; 및

(d) 사용자로부터의 킷값에 따른 워터마크열과 상기 추출된 워터마크열간의 유사도를 계산하여 워터마크의 존재여부를 판정하는 단계;로 이루어지는 것을 특징으로 하는 HVS모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마크 추출 방법.
제 12항에 있어서, 상기 (a)단계는,

중간주파수 대역의 모든 계수들 중에서 그 절대값이 가장 큰 계수의 쿼터 값을 중요계수로 산정하는 것을 특징으로 하는 HVS모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마크 추출 방법.
제 12항에 있어서, 상기 (b)단계는,

삽입시의 적용 여부에 따라, 제 3항에 따른 NVF 수용가능성 또는 제 4항에 따른 JND 수용가능성을 각 추출위치의 HVS 모델로 구하는 것을 특징으로 하는 HVS모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마크 추출 방법.
제 12항 또는 제 14항에 있어서, 상기 (c)단계는,

추출위치 계수쌍의 절대값이 모두 중요계수보다 작거나 HVS 모델이 NVF 또는 JND 수용 불가일 경우,

미리 약속된 양자화 스텝으로 두 개의 계수값을 각각 나누고, 그 결과에 대해 2로 나눈 나머지 값을 평균하여 워터마크를 추출하는 것을 특징으로 하는 HVS모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마크 추출 방법.
제 12항 또는 제 14항에 있어서, 상기 (c)단계는,

추출위치 계수쌍의 둘 중 어느 하나의 계수 절대값이 상기 중요계수보다 크고 상기 HVS 모델이 NVF 또는 JND 수용 가능할 경우,

그 큰 계수값의 쿼터값을 양자화 스텝으로 정하고, 그 양자화 스텝으로 작은 계수값을 나눈 후 이에 대해 다시 2로 나누어 그 나머지 값으로 워터마크를 추출하는 것을 특징으로 하는 HVS모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마크 추출 방법.
제 12항에 있어서, 상기 (c)단계는,

워터마크열이 반복 삽입된 경우, 그 반복 횟수만큼 워터마크열들을 추출한 후 동일 위치의 각 비트를 그 양자화 스텝을 가중치로 평균함으로써 최종 워터마크열을 산출하는 것을 특징으로 하는 HVS모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드 방식의 워터마크 삽입 방법.