기관회원 [로그인]
소속기관에서 받은 아이디, 비밀번호를 입력해 주세요.
개인회원 [로그인]

비회원 구매시 입력하신 핸드폰번호를 입력해 주세요.
본인 인증 후 구매내역을 확인하실 수 있습니다.

회원가입
서지반출
영상압축에 강인한 변질검증 워터마킹에 관한 연구
[STEP1]서지반출 형식 선택
파일형식
@
서지도구
SNS
기타
[STEP2]서지반출 정보 선택
  • 제목
  • URL
돌아가기
확인
취소
  • 영상압축에 강인한 변질검증 워터마킹에 관한 연구
저자명
안성철,이경학,박화범,고형화,Ahn. Sung-Cheol,Lee. Kyoung-Hak,Park. Hwa-Bum,Ko. Hyung-Hwa
간행물명
한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템
권/호정보
2006년|31권 |pp.1165-1172 (8 pages)
발행정보
한국통신학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
서지반출

기타언어초록

소프트웨어의 발전으로 인해 디지털 컨텐츠에 대한 복사, 변경이 손쉽게 일반인들에 의해서도 가능하게 되어 컨텐츠의 제작자는 소유권 수장이나 내용의 변질에 대한 인증과 검증을 필요로 하게 되었다. 변질검증(Fragile) 워터마킹 기법은 워터마크가 삽입된 영상의 변질 및 훼손 여부를 판별할 수 있지만, 고의적이지 않은 표준화된 영상압축 등에서도 워터마크가 사라지는 문제점이 있다. 본 논문에서 JPEG 압축과 같은 영상처리에서는 강인하지만 변질에는 약한 Semi-Fragile 워터마킹 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 블록간의 상관관계를 이용하여 워터마크를 생성하고, DCT(Discrete Cosine Transform)수행 후에 계수 값들의 양자화를 이용하여 HVS(Human Visual System)에 둔감한 부분의 계수 값에 삽입하는 방법을 제안하였다. 실험결과 공간영역 상에서 미세한 변화에도 변질여부의 검출 정도가 뛰어났으며, 변질된 부분을 블록별로 검출할 수 있어 공간상의 어떤 위치의 픽셀들이 변화하였는지를 시각적으로 확인할 수 있었다.

기타언어초록

The rapid progress of the software has enabled individuals to copy and remark digital contents, which was only done by professionals. As a solution for the problems, contents producer needs to have certification and inspection of its contents and hold the proprietary right. A fragile watermarking method is able to detect the distortion and damage of watermarked image, but the watermark is also fragile on standardized image compression. That is the problem of fragile watermarking technique. We propose semi-fragile watermarking technique that is robust in the image processing such as JPEG compression used on computer, but it is fragile on the addition of noise and other attacks. In the proposed method, we can generate the watermarks of an image from the relationship between two block coefficients, also the generated watermark is inserted into insensible part of HVS(Human Visual System) after processing DCT(Discrete Cosine Transform) and using quantization. As a result, on the spatial domain, high detection of distortion has been possible even in slight changes, and could detect the corrupted blocks on image. Therefore, it is simple to judge the pixels at which some location has been changed in the space.