This thesis addresses a novel robust watermarking method for digital images by using feature-based watermark synchronization. Most previous watermarking algorithms are unable to resist geometric distortions that desynchronize the location where copyright information is inserted. We propose two watermarking schemes that are robust to geometric distortions. In order to resist geometric distortions, we use local invariant properties of the image by applying (1) the circular Hough transform (CHT) and (2) the scale invariant feature transform (SIFT). These transforms are invariant to translation and scaling distortions. The watermark is inserted into the circular patches generated by (1) CHT and (2) SIFT. Rotation invariance is solved using the translation property of the polar-mapped circular patches. Our schemes belong to the blind watermark, because we do not need the original image during watermark detection. We have performed an intensive simulation to show the robustness of the proposed schemes. The simulation results support the contention that our schemes are robust against geometric distortion attacks as well as signal processing attacks listed in StirMark 3.1. We have compared our results to other methods, which comparison has shown that our schemes outperform the previously proposed methods.
본 논문에서는 디지털 영상을 위한 특징기반 워터마크 동기화를 통한 강인한 워터마킹 알고리즘에 대해 기술한다. 기존에 연구된 대부분의 워터마킹 알고리즘의 경우 삽입된 저작권 정보 즉 워터마크의 위치를 변경하는 기하학적인 변형에 강인하지 못하다. 따라서 기하학적인 변형에 강인한 워터마킹 알고리즘을 위해서는 워터마크 삽입과 검출을 위한 위치를 동기화하는 워터마크 동기화의 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 특징기반 워터마크 동기화를 통해 기하학적 변형에 강인한 두 종류의 워터마킹 알고리즘을 제한한다. 워터마크 삽입 및 검출을 위한 위치의 동기화를 위한 특징 추출을 위해 Circular Hough Transform (CHT)과 Scale Invariant Feature Transform (SIFT)을 사용하였다. 이 변환 (Transform)들은 영상의 지역적인 속성을 이용하고, 영상의 위치 이동 (Translation) 및 크기 변환 (Scaling) 공격에 불변한다. 이렇게 추출한 특징을 활용하여 워터마크 삽입 및 검출을 위한 원형의 영역 (Circular patches)을 생성하고, 워터마크를 극좌표 변환을 한 후에 공간 영역에서 부가적인 워터마킹 방식을 통해 삽입 및 검출을 하였다. 이와 같은 극좌표 변환은 영상의 회전 변환 (Rotation) 공격에 불변한다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리즘은 워터마크 검출과정에서 원본 영상을 필요로 하지 않는 블라인드 (Blind) 워터마킹에 해당한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 워터마킹 알고리즘의 벤치마크 도구인 StirMark 3.1을 사용하여 다양한 시뮬레이션을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 신호 처리 공격이나 기하학적 변형 공격에 강인함을 확인할 수 있다. 또한 본 논문에서는 기존의 특징기반 워터마킹 알고리즘과의 비교를 통해 제안한 워터마킹 알고리즘의 우수성을 보였다.