Geometric distortion is regarded as one of the strongest attacks in the digital watermarking world. Even slight rotation, scaling, and cropping can disable most watermarking algorithms. Although a few watermarking schemes that can handle the geometric distortion have been introduced, they still have a lot of problems.
In this thesis, an improved ACF (autocorrelation function) based watermarking using informed embedding mechanism is proposed. The ACF based watermarking is thought of as one of the most effective watermarking schemes that resist geometric attacks. In this watermarking scheme, the autocorrelation peaks of the watermark play an important role for the geometric attack estimation. If the peaks are removed, the watermark detection fails even if the watermark still remains in the image. The problem is that the peaks are not strong enough. The proposed scheme improves the peak strength by using the information of an original image sophisticatedly during the watermark embedding. By making the image contain highly autocorrelated signal, stronger autocorrelation peaks are obtained in the detection process. Experimental results show that the proposed scheme yields stronger autocorrelation peaks than conventional ACF based watermarking. The proposed scheme provides improved watermark detection performance against geometric and combined geometric-removal attacks.
We also propose an ACF based watermarking in the discrete wavelet transform domain. Generally, it is known that watermarking methods in the frequency domain outperform spatial domain methods. The conventional ACF based watermarking embeds watermark in the spatial domain due to its special detection mechanism. In this thesis, we show that autocorrelation peaks are also extracted by embedding a periodic watermark into the wavelet subbands of an image. Using this property, we present the embedding and detection method of the ACF based watermarking in the DWT domain. The characteristics of the peaks according to the embedding subbands are investigated, and the embedding strength is adjusted according to the robustness requirement. The detection scheme has low time complexity by using the undecimated DWT and linear property of the DWT. Experimental results show that the autocorrelation peaks of the proposed scheme are less affected by attacks than that of the spatial domain method. The proposed scheme shows better detection results than spatial domain method against combined geometric-removal attacks.
디지털 워터마킹은 멀티미디어 데이터의 저작권을 보호하기 위한 기술로써, 최근 많은 연구가 이루어지고 있다. 대부분의 디지털 워터마킹 기법이 가지고 있는 문제점 중 하나는 작은 기하학적 변형에도 워터마크를 검출할 수 없다는 것이다. 몇몇 기하학적 변형에 강인한 워터마킹 기법들이 제안되고는 있으나, 대부분 제한적인 성능만 제공할 뿐 아직 많은 문제점을 안고 있다.
본 논문에서는 영상의 부가정보를 이용하는 향상된 자기상관함수 기반 워터마킹
기법을 제안한다. 자기상관함수 기반 워터마킹은 주기적인 워터마크 패턴을
영상에 삽입함으로써, 워터마크 신호의 자기상관함수에서 검출되는 주기적인 피크(peak)의 패턴을 이용하여 영상에 가해진 기하학적 변형을 추정한다.
이 피크는 일반적인 워터마크 신호에 비하여 그리 강인하지 못하여 일반적인 공격에
쉽게 제거될 수 있다. 이 경우 워터마크가 영상 내에 존재함에도 불구하고 워터마크를 검출하지 못하게 되는 상황이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하여 보다 강인한 자기상관함수 피크를 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 워터마크 삽입과정 중 원영상의 정보를 보다 효율적으로 이용함으로써, 영상이 강력한 주기성을 가지는 신호를 포함하게 하고, 이로써 강인한 피크를 만들게 된다. 이렇게 강인성을 갖게 된
피크는 영상에 가해진 기하학적 변형을 보다 효과적으로 추정할 수 있게 하여,
결과적으로 워터마크 검출 성능을 향상 시킨다. 실험 결과를 통하여, 제안한 방법의 자기상관 피크의 강도가 기존의 방법에 비하여 뛰어남을 보이고, 기하학적 변형 및 제거공격과 결합된 기하학적 변형에 대하여 워터마크 검출능력이 향상됨을 보인다.
본 논문에서는 또한 웨이블릿 변환 영역에서의 자기상관함수 기반 워터마킹 기법을 제안한다. 일반적으로 변환영역에서의 워터마킹 기법이 공간영역에서의 워터마킹 기법에 비하여 견고성 및 영상의 품질의 측면에서 보다 나은 성능을 보여준다고 알려져 있다. 자기상관함수 기반 워터마킹은 특수한 검출방법때문에 워터마크 삽입 및 추출이 공간영역에 한정되어 수행되어왔다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환영역에서 주기적인 워터마크를 삽입함으로써, 공간 영역에서 주기적인 자기상관함수 피크를 검출할 수 있음을 보이고,
웨이블릿 변환 영역에서의 구체적인 워터마크 삽입 및 추출 방법을 제안한다.
변환영역에서 자기상관함수 기반 워터마킹을 구현하기 위해 해결해야 하는 또 한가지 문제는 영상의 기하학적 이동에 대한 문제이다. 웨이블릿 변환을 포함한 대부분의 변환 알고리즘들은 영상의 이동에 따라 다른 변환결과를 보여주기 때문에, 워터마크 검출을 위해서는 모든 가능한 영상 이동에 대하여 웨이블릿 변환을 취해야만 하고, 이는 많은 계산시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 이동에 영향을 받지 않는 웨이블릿 변환을 이용하여 적은 계산시간 내에 워터마크를 검출할 수 있음을 보인다. 실험을 통하여, 본 논문에서 제안한 기법이 기존의 방법에 비하여 워터마크 공격으로부터 더 적은 영향을 받음을 보이고, 특히 기하학적 변형과 제거공격이 결합된 공격에 대한 검출 능력이 향상됨을 보인다.