레벨 적응적 이치화를 이용한 웨이블릿 기반의 디지털 워터마킹

Abstract

논문에서는 웨이블릿 변환을 이용한 새로운 디지털 워터마킹 방법을 제안한다 웨이블릿 변환은 인간 의 시각 구조와 상당히 유사한 다중해상도 특성을 지니고 있을 뿐 아니라,영상을 공간 영역과 주파수 영역 에 효과적으로 국부화 시키는 톡성을 지니고 있기 때문에 영상처리에서 널리 언구되고 있는 방법이다 웨이 블릿 변환을 거친 계수들은 일반적으로 가우시안 분포를 따른다고 알려져 있기 때문에 제안한 방법에서는 비가시성과 견고함을 위해서 워터마크로서 가우시안 분포?r 가지는 랜덤 벡터를 사용한다 워터마크 삽입 과 정에서는 워터마크가 영상 전체에 삽입될 수 있도록 하기 위해서 LL 부대역을 포함한 모든 부대역을 사용 하그; 각 부대역에 대하여 레벨 적응적 이치화를 통해 시각적■드로 중요한 웨이블릿 계수를 선택한다 또한, 선택된 계수에 대하여 웨이블릿 특성에 따라서 각각 다론 기중치를 가지고 워터마크를 삽입한다 워터마크 검출 과정에서는 벡터투영 방법을 사용하여 추출된 워터마크와 원래의 워터마크 사이의 유사도를 계산한다 제안한 방법을 여러 가지 영상에 워터마킹해 본 결과,워터마킹된 영상이 기존에 제안된 워터마킹 방법보다 시각적으로 손상이 없으면서, 여러 가지 압축, 영상처리,기하학적 변환,잡음 등에 강한 것을 확인하였다 In this paper, a new digital watermarking algorithm using wavelet transform is proposed. Wavelet transform is widely used for image processing, because of its multiresolution characteristic which conforms to the principles of the human visual system(HVS) It is also very efficient for localizing images m the spatial and frequency domain. Since wavelet coefficients can be characterized by the gaussian distribution, the proposed algorithm uses a gaussian distributed random vector as the watermark m order to achieve invisibility and robustness After the original image is transformed using DWT(Discrete Wavelet Transform), the coefficients of all subbands including LL subband are utilized to equally embed the watermark to the whole image To select perceptually significant coefficients for each bubband, we use level-adaptive thresholding The watermark is embedded to the selected coefficients, using different scale factors according to the wavelet characteristics In the process of watermark detection, the similarity between the original watermark and the extracted watermark is calculated by using vector projection method We analyze the performance of the proposed algorithm, compared with other transform-dornam watermarking methods The experimental results tested on various images show that the proposed watermark is less visible to human eyes and more robust to image compressions, image processings, geometric transformations and various noises, than the existing methods .