Protection, management, and indexing of digital contents are becoming more prominent with the increasing popularity of electronic commerce and on-line services. Multimedia watermarking has received increased attention with regard to these problems. This dissertation presents content-based image watermarking method that is resilient against geometric transformations. Since it is quite easy with modern computers to apply geometric transformations to image, there is an obvious necessity for geometric-distortion resilient watermarking. Although there are some approaches dealing with the geometric distortion, geometric transformations with cropping, random bending attack, non-isotropic scaling, and projective transformation still remain as difficult problems. The remained problems are addressed by using refined pattern recognition techniques.
워터마크는 저작권 보호, 방송 감시, 복사 방지 등의 목적으로 오디오, 영상, 비디오 등에 삽입되는 신호이다. 삽입된 워터마크는 인간이 지각할 수 없어야 하며, 권한이 없는 사람이 인지, 수정할 수 없어야 하며, 일반적인 신호처리 과정 및 의도적인 공격에 대해 강인해야 한다. 압축, 잡음 첨가, 저주파 대역 필터링 등의 워터마크에 대한 공격은 워터마크 신호를 약하게 만들지만, 회전, 스케일링과 같은 기하 변환은 워터마크의 동기를 깨어서 워터마크가 검출되지 못하게 만든다. 특히 기하 변환은 컴퓨터의 발달에 따라 누구나 쉽게 적용할 수 있고 영상의 화질을 떨어뜨리지 않고 워터마크를 검출하지 못하도록 만들 수가 있으므로 이에 대한 대응방법들이 널리 연구되어 왔다. 기존의 제안되었던 대응방법들은 크게 3가지로 분류될 수 있다. 기하 변환에 대해 변하지 않는 변환을 이용하는 방법, 부가 템플릿 (template) 신호를 추가하는 방법, 영상 자체의 특징을 이용한 방법이 있다. 기하 변환에 대해 변하지 않는 변환은 실제 구현하기 힘들고 영상 절삭에 취약한 문제가 있고, 부가 템플릿 신호는 추가적인 원본 손상을 가져올 수 있고 누구나 쉽게 템플릿 신호를 없애 버릴 수 있으므로 바람직하지 못하다. 영상의 특징을 이용한 방법은 원본 손상의 위험이 없고 의도적인 공격에 강인한 장점이 있어 최근 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 영상의 특징으로 스케일 스페이스 (scale space)의 특징점에 기반 하는 워터마킹 방법을 제안하였다. 스케일 스페이스 특징점은 각종 신호 처리 과정 및 기하 변환에 충분한 불변성을 가진다. 영상의 특징점을 기반으로 특징 스케일 (characteristic scale), 가우시안 커널의 형태 적응 (shape adaptation of the Gaussian kernel), 특징점 집합 (feature-point sets) 등의 세 가지 기법을 적용하여 기하 변환에 불변한 영역을 얻었다. 얻어진 불변 영역들에 워터마크를 삽입하고 검출을 수행하는 워터마킹 방법을 제안하였다. 삽입되는 워터마크는 기하 변환에 불변한 영역의 형태에 맞게 미리 변형시켜 놓아서 자동적으로 기하변환에 강인하도록 만들었다. 다중 경로를 가진 통신에서의 검파 기법을 응용하여, 각각의 영역에서의 검출 결과에 기반하여 전체 영상의 워터마크 존재여부를 판단하였다. 또한, 워터마크 검출 시에 사용되는 영상 특징점의 정확도한계를 보상하기 위해 로컬 서치 (local search)를 수행하였다. 실험을 통해 제안된 워터마킹 방법이 압축, 필터링, 영상 절삭, 각종 기하 변환 등에 강인함을 보였다. 특히, 제안된 워터마킹 방법은 기존의 워터마킹 방법들이 잘 다루지 못했던 로컬 워핑 (local warping), 비대칭적 스케일링, 프로젝티브 변환 (projective transformation) 등에 대한 강인성을 개선하였다.
