웨이블릿 기반의 데이터 매트릭스와 블록단위의 계수변환을 이용한 워터마킹 = A Watermarking Using Data Matrix and Changing Coefficients of Block Unit in Wavelet Domain

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, we propose a blind watermarking using the Discrete Wavelet Transform (DWT) technique. We have shown a robustness in several attacks by inserting the watermark in the frequency domain instead of spatial domain in the image. Also, we can extract watermark without the original image using this blind watermarking. An original image is transformed into the 4 sub-band areas (HH, HL, LH, LL) by the DWT. We select the two sub-band areas (HL, LH) for watermarking, except for the low-low (LL, HH) sub-band area. For watermarking, a watermark is encrypted by an encryption key, and it holds a certain value of two sub-bands, which is selected according to the value of watermark that we want to insert or change. And we insert watermark to the image. For extraction, a watermarked image is transformed by DWT, we compare the coefficient values of two sub-bands used in inserting watermarking, we extract the encrypted watermark, and we reconstruct the watermark by the encryption key. We apply the proposed method to the data matrix that is a two-dimension bar-code. For error detection code and error correction code, we use the ECC 200. For the JPEG image with the watermark, we could get the better PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) and NC(Normalized Correlation) for the performance evaluation.

국문 초록 (Abstract)

오늘날 통신기술의 발달로 디지털 컨텐츠에 대한 저작권 보호 문제가 크게 부각되고 있다. 각종 미니홈피나 블로그등은 이러한 문제가 더욱 심각하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 워터마킹(Watermarking) 기법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 디지털 워터마킹이란 컨텐츠에 워터마크 (Watermark)라고 하는 자신만의 정보를 삽입시킴으로 불법 복제를 막고, 지적재산권 및 저작권을 보호하며, 소유권을 주장할 수 있는 근거를 제시할 수 있도록 하는 기술을 말한다. 본 논문에서는 이차원 바코드의 하나인 Data Matrix와 블록단위 계수 변환을 이용한 워터마킹 방법을 제안하였다.
본 논문은 워터마크를 삽입하기 위해 영상은 8비트 그레이 영상을 사용하였다. 워터마크로는 2진화 데이터 매트릭스를 사용 하였다. 본 논문의 워터마크 삽입 알고리즘은 3단계로 진행된다. 첫 번째는 원 이미지를 1단계 DWT하여 나온 서브밴드 중 cV밴드와 cH밴드를 선택하여 블록화를 하는 과정이다. 블록화는 원 이미지와 워터마크의 크기에 의해서 결정되어진다. 두 번째로는 우리가 삽입 하려는 데이터를 Data Matrix로 인코딩을 한 후 인코딩된 Data Matrix내의 각 모듈을 하나의 픽셀로 바꾸어 워터마크의 크기를 축소한다. 마지막으로 블록화 된 계수들을 변환하여 이미지에 워터마크를 삽입한 후, IDWT를 통해 워터마크가 삽입된 이미지를 만든다.
워터마크 추출 알고리즘은 다음과 같은 순서로 진행된다. 첫 번째로 워터마크가 삽입된 이미지를 DWT하여 나온 서브밴드 중 cV밴드와 cH밴드를 선택하여 블록화를 한다. 두 번째로 cV밴드와 cH밴드의 서로 대응되는 블록의 계수총합을 통해 블록과 대응하는 축소된 워터마크 픽셀값을 알아낸다. 마지막으로 축소된 워터마크의 픽셀값을 통해 원래의 워터마크 크기로 만든다.
본 논문에서 우리가 제안한 방법을 검증하기 위해 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio), NC(Normalized Correlation)를 이용하였다. 실험결과를 통해서 기존의 방법들 중 하나인 DCT를 이용한 용량기반의 워터마킹 알고리즘과 비교를 통해 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 검증하였다.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 = 1
• 1.1 연구배경 = 1
• 1.2 워터마킹의 요구조건 = 2
• 1.3 워터마킹의 응용분야 = 3
• Ⅱ. Data Matrix = 4
• 2.1 2차원 바코드의 종류와 특징 = 4
• 2.2 Data Matrix의 구조 = 6
• 2.3 Data Matrix의 디코딩 과정 = 7
• Ⅲ. 워터마크 삽입 = 10
• 3.1 워터마크 삽입 flowchart = 10
• 3.2 웨이블릿 변환 = 11
• 3.3 워터마크 삽입 과정 = 14
• 3.3.1 1단계 DWT = 14
• 3.3.2 서브밴드 블록화 = 14
• 3.3.3 Example & 계수변환 방법 = 16
• 3.3.4 워터마크 삽입 수식 = 18
• Ⅳ. 워터마크 추출 = 19
• 4.1 워터마크 추출 flowchart = 19
• 4.2 Example & 추출 과정 = 20
• 4.3 워터마크 추출 수식 = 21
• Ⅴ. 축소 워터마크의 데이터 삽입 및 추출 = 22
• 5.1 축소 워터마크의 데이터 삽입 과정 = 22
• 5.2 축소 워터마크의 데이터 추출 과정 = 23
• Ⅵ. 실험 및 고찰 = 24
• 6.1 평가방법 = 24
• 6.2 실험환경 = 25
• 6.3 성능평가 = 26
• 6.3.1 JPEG 압축에 따른 성능평가 = 26
• 6.3.2 다양한 공격에 따른 성능 평가 = 28
• 6.3.3 오디오 파일에 대한 결과 값 = 34
• Ⅶ. 결론 = 35
• 부록 = 38