복소수 웨이블릿과 인공신경망을 이용한 디지털 워터마킹
Digital Watermarking using Complex Wavelet Transform and Artificial Neural Network
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초록
본 논문에서는 디지털 영상의 소유권 보호를 위하여 복소수 웨이블릿 변환과 인공신경망을 적용하여 기존의 DWT과 DCT, DFT에 의한 방법보다 강인한 워터마킹 기법을 제안하고 있다. 제안한 워터마킹 알고리즘은 기존의 방법들과는 달리 복소수 웨이블릿을 사용하여 DWT의 단점을 개선하였으며, 인공신경망중 하나인 ART2 알고리즘의 적용을 통하여 워터마크의 삽입 위치를 결정하였다. 실험 결과, 기존의 DWT 기반 알고리즘과는 달리 회전과 같은 기하학적 변환에서도 삽입한 워터마크가 강인함을 알 수 있었다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 장점으로는 복소수 웨이블릿의 사용을 통하여 영상의 기하학적 변환에서도 강인한 특성을 갖는 워터마크를 삽입할수 있다는 점과 영상의 위상 특성에 따라 유사한 패턴들끼리 클러스터링 효과를 높일 수 있는 ART2 알고리즘의 사용을 통하여 워터마크의 삽입 위치를 결정함으로써 사용자가 삽입하고자 하는 클러스터를 선택할 수 있었으며 영상의 훼손 또한 줄일 수 있었다.
Abstract
In this paper, we present a robust watermarking scheme based on complex wavelet transform and artificial neural network to ensure the copyright protection of digital images. The proposed method is used complex wavelet transform for improvement of DWT. To insert watermarks, the interested regions are decided by ART2 algorithms with clustering. Through experiments, it is found that this method is also robust in geometric distortion as well. This method has mainly two merits. One is selectivity of watermark's insert regions by clustering with ART2 algorithm and the other has also robustness in geometric distortion through insert watermarks by complex wavelet transform.