[논문 리뷰] Adaptive Blind Image Watermarking Using Fuzzy Inference System Based on Human Visual Perception

Maedeh Jamali, Shima Rafiee외 5명|arXiv (Cornell University)|2017. 09. 05.

Advanced Steganography and Watermarking Techniques참고 문헌 44인용 수 13

한 줄 요약

이 논문은 인간 시각 체계(HVS)에 기반한 임베딩 강도 제어를 위해 퍼지 추론 시스템을 활용하는 적응형 블라인드 이미지 워터마킹 기법을 제안한다. 이는 정밀도와 내성 모두를 향상시킨다. 이미지의 주목성, 밝기, 에지 집중도 특징을 퍼지 논리 제어기로 통합하고, 웨이블릿 변환된 이미지의 DCT 도메인에서 부가적 임베딩을 적용함으로써, 동일한 워터마크 크기의 기존 방법들에 비해 뛰어난 성능을 달성한다.

ABSTRACT

Development of digital content has increased the necessity of copyright protection by means of watermarking. Imperceptibility and robustness are two important features of watermarking algorithms. The goal of watermarking methods is to satisfy the tradeoff between these two contradicting characteristics. Recently watermarking methods in transform domains have displayed favorable results. In this paper, we present an adaptive blind watermarking method which has high transparency in areas that are important to human visual system. We propose a fuzzy system for adaptive control of the embedding strength factor. Features such as saliency, intensity, and edge-concentration, are used as fuzzy attributes. Redundant embedding in discrete cosine transform (DCT) of wavelet domain has increased the robustness of our method. Experimental results show the efficiency of the proposed method and better results are obtained as compared to comparable methods with same size of watermark logo.

연구 동기 및 목표

• 디지털 이미지 워터마킹에서 정밀도와 내성 간의 상충 관계를 해결하기 위해.
• 인간 시각 체계(HVS) 민감도에 따라 임베딩 강도를 적응적으로 조정하여 워터마킹의 투명도를 향상시키기 위해.
• 주목성, 밝기, 에지 집중도와 같은 이미지 콘텐츠 특징에 기반해 임베딩 강도를 동적으로 조절할 수 있는 퍼지 추론 시스템을 개발하기 위해.
• 웨이블릿 변환된 이미지의 DCT 도메인에서 부가적 임베딩을 통해 내성을 향상시키기 위해.

제안 방법

• 주목성, 밝기, 에지 집중도를 입력 특징으로 사용하는 퍼지 추론 시스템(FIS)을 설계하여 최적의 임베딩 강도를 결정한다.
• 이미지를 이산 웨이블릿 변환(DWT)을 통해 분해한 후, 선택된 서브밴드에 대해 이산余弦변환(DCT)을 적용하여 워터마킹을 수행한다.
• 퍼지 추론 시스템을 통해 시각적으로 중요한 영역에서의 인지적 왜곡을 최소화할 수 있도록 임베딩 강도를 적응적으로 제어한다.
• 일반적인 공격에 대한 저항력을 높이기 위해 DCT 도메인에서 부가적 워터마킹을 적용한다.
• 중간 주파수 대역의 DCT 계수에 워터마크를 임베딩하여 시각적 가시성과 내성 간의 균형을 확보한다.
• 원본 이미지가 필요 없이 추출이 가능한 블라인드 방식이므로 실용적 구현이 가능하다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 인지적 왜곡을 최소화하면서 내성을 유지하기 위해 임베딩 강도를 어떻게 적응적으로 제어할 수 있는가?
• RQ2 인간 시각 체계 특징을 통합할 경우 워터마크의 정밀도는 어느 정도 향상되는가?
• RQ3 웨이블릿 변환된 이미지의 DCT 도메인에서 부가적 임베딩을 적용하면 시각적 품질이 떨어지지 않게 내성이 향상되는가?
• RQ4 퍼지 추론 시스템은 고정 또는 히وري스틱 임베딩 전략에 비해 성능에서 어떤가?
• RQ5 주목성, 밝기, 에지 집중도가 최적의 임베딩 강도 결정에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 퍼지 추론 시스템에 의해 시각적으로 민감한 영역에서 임베딩 강도를 감소시킴으로써 제안된 방법은 더 높은 정밀도를 달성한다.
• 웨이블릿 변환된 이미지의 DCT 도메인에서의 부가적 임베딩 덕분에 내성이 크게 향상된다.
• 실험 결과는 동일한 워터마크 로고 크기를 사용하는 기존 방법들보다 뛰어난 성능을 보였다.
• 높은 임베딩 비율에서도 최소한의 시각적 왜곡을 유지하며 높은 투명도를 확보한다.
• 퍼지 논리 제어기가 다양한 이미지 콘텐츠에서 정밀도와 내성 간의 상충 관계를 효과적으로 균형 잡는다.