초록
본 논문에서는 인간의 시각 특성(Human Visual System)과 3D-DCT(Three Dimensional Discrete Cosine Transform) 블록 특성을 이용한 적응적인 비디오 워터마킹 방법을 제안한다. 3D-DCT 계수들의 분포에 따라 3D-DCT 블록을 움직임과 텍스쳐 모두 있는 블록, 움직임은 거의 없고 텍스쳐만 있는 블록, 움직임과 텍스쳐 모두 거의 없는 블록 등 3가지 패턴으로 분류한다. 또한 분류된 3D-DCT 블록의 패턴 비율에 따라 영상을 움직임과 텍스쳐 모두 있는 영상, 움직임은 거의 없고 텍스쳐만 있는 영상, 움직임과 텍스쳐 모두 거의 없는 영상 등 3가지 타입으로 분류한다. 제안된 워터마크 삽입 방법은 분류된 3D-DCT 블록패턴과 영상 타입에 따라 적응적으로 학습된 민감도 테이블과 비례 상수를 이용하여 입력 비디오 영상의 3D-DCT 중간 대역 계수에 적응적으로 워터마크를 삽입한다. 실험 결과들은 제안된 방법이 투명성과 강건성에서 이전 방법보다 우수함을 보인다.
In this paper, we propose an adaptive video watermarking method using human visual system(HVS) and characteristics of three-dimensional cosine transform (3D-DCT) cubes. We classify 3D-DCT cubes into three patterns according to the distribution of coefficients in the 3D-DCT cube: cube with motion and textures, cube with high textures and little motion, and cube with little textures and line motion. Images are also classified into three types according to the ratio of these patterns: images with motion and textures, images with high textures and little motion, and images with little textures and little motion. The proposed watermarking method adaptivelyinserts the watermark on the coefficients of the mid-range in the 3D-DCT cube using the appropriately learned sensitivity table and the proportional constants depending on the patterns of 3D-DCT cubes and types of images. Experimental results show that the proposed method achieves better performance in terms of invisibility and robustness than the previous method.
