Digital Watermarking Technique using self-similarity

자기유사성을 이용한 디지털 워터마킹 기법

In this paper. we propose a new digital watermarking technique which uses the self-similarity of OCT(Discrete Cosine Transform) coefficients for the ownership protection of an image, similar coefficients are classified by SOM(Self-Organizing Map) out of Neural Network. The watermark is inserted into the selected cluster among clusters which consist of coefficients. Generally, the inserted watermark in high frequency regions of an image is eliminated by the compression process such as JPEG compressions, and the inserted watermark in low frequency regions of an image causes the distortion of an image quality. Therefore, the watermark is inserted into the cluster that has many coefficients in the middle frequency regions. This algorithm reduces the distortion of an image quality because of inserting the watermark into an image according to the number of coefficients in selected cluster. To extract watermarks from the watermarked image, the selected cluster is used without an original image. In the experiment, the new proposed algorithm have a good quality and endure attacks(JPEG compressions, filtering. zoom in, zoom out, cropping, noises) very well.

본 논문에서는 영상의 소유권 보호를 위해 DCT계수들의 자기유사성(self-similarity)을 이용한 새로운 디지털 워터마킹 기법을 제시한다. 신경회로망 중 SOM(Self-Organizing Map)을 이용하여 유사한 계수를 분류하고 클러스터들 중 선택된 클러스터에 워터마크를 삽입한다. 일반적으로 영상의 고주파 영역에 삽입된 워터마크는 JPEG압축 같은 압축처리에 의해 쉽게 제거된다. 그리고 저주파 영역에 삽입된 워터마크는 영상의 화질을 훼손시킨다. 따라서 중간주파수 영역에서 많은 계수들을 가지는 클러스터에 워터마크를 삽입한다. 이 알고리즘은 선택된 클러스터 내의 계수들의 개수에 따라 워터마크를 영상에 삽입함으로써 영상의 훼손을 줄여준다. 워터마크가 삽입된 영상으로부터 워터마크를 검출하기위해 원영상없이 선택된 클러스터를 이용한다. 실험을 통해 새로 제안된 알고리즘은 영상의 좋은 화질과 JPEG 압축, 필터링과 같은 영상처리, 축소와 학대, 잘라내기 같은 기하학적 변환, 자음과 같은 공격에 아주 강인하다.