wavelet

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Implementation Overview

이번 과제 연구B를 하면서 가장 어려웠던 점은 지금까지 연구된 Watermark를 분석하는 것이었다. 과제 연구A와 주제가 바뀌어서 시간이 짧았던 이유도 있지만, 과제 연구 B의 어려웠던 점은 과제의 성격 때문이었던 것 같다. 과제연구 A에서는 아직 시도되지 않은 것을 나름대로 생각해 구현하는 것이었기 때문에, 조그만 아이디어도 결과물이 될 수 있었다. 하지만 이번 과제 연구는 지금 까지 구현된 Watermark의 다양한 시도를 살펴보고, watermark의 핵심이 무엇일까? 그리고 그 핵심적인 것에 나의 생각을 어떻게 덧붙일 수 있을까? 하는 고민이 구현보다 몇 배나 되었던 것 같다.

먼저 전체적인 구현의 흐름을 이해하기 위해, 앞에서 요약한 watermark의 과정의 분석을 하고자 한다. 진행 정도의 watermark에 있는 내용을 간단히 요약하면서 watermark 의 핵심사항을 어디까지 그대로 이용할 것인지 그리고, 어떤 부분을 다르게 구현할 것인지를 설명하는 하겠다. 그리고, 나름대로 생각했었던 고민들을 적어보고자 한다.

2D 이미지에 watermark를 넣기 위해서는 2D 이미지의 분석이 필요한데 2D 이미지의 분석에는 여러가지 방법이 사용될 수 있다. 대표적인 예로 spartial domain을 frequency domain으로 보내는 fourier transformation과 최근 각광을 받고 있는 wavelet이 있다. 처음에는 연구의 방향을 fourier transformation으로 잡았는데 도중에wavelet으로 방향을 바꾸게 되었다. 바꾸게 된 이유와 wavelet으로 분석을 하므로써 얻을 수 있는 이득에 대해 설명할 것이다.

마지막으로 matlab을 이용하여 구현한 부분에 대해 설명할 것인데, matlab을 사용하게 된 이유를 간단히 설명하고, 구현의 알고리즘과 함께 matlab을 이용하여 나온 이미지의 캡쳐를 통해 워터마킹이 어느 정도 구현되었는지를 결론내리고, 보완점을 짚어보도록 하겠다.

획기적인 결과가 나오지는 않았지만 과제 연구를 하는 동안 처음 방향과는 다르게 컴퓨터 그래픽스의 전반적인 많은 것들을 공부할 수 있었고, 그래픽에 대한 상당한 흥미를 얻었다. 과제 연구를 지도해 주신 이승용 교수님과 강민수 (컴퓨터 그래픽스랩 박사과정) 형께 진심으로 감사의 말씀을 전하고 싶다.

How can I approach to the Watermark?

지금까지 watermark에 대한 연구물들을 토대로 watermark는 한마디로 무엇일까? 그리고 watermark의 기술을 발전시키기 위한 핵심적인 사항은 무엇일까?를 한 학기 동안 고민해서 한 얻은 결론을 간단히 기술하겠다.

현재 2D watermark 연구방향은 pertubation이라고 할 수 있고, watermark 기술을 발전시키기 위해서는 원본 data를 분석하여 중요한 data가 무엇인지를 알아 내야 한다.

위와 같은 주장을 할 수 있게 된 이유를 watermark의 요약과 함께 설명하겠다.

앞에서 논문 내용을 정리하였듯이 watermark는 눈에 보이면 지우거나 가공하여 훼손시킬 수 있다. 그래서 watermark는 눈에 보이지 않아야 한다. 그리고, signal process, geometric distortions 에 대해서 견고해야 한다. 견고하다는 말을 달리표현하면 이미지의 형체를 알아볼 수 있는 범위내에서는 watermark가 살아 있어야 한다는 뜻이다. 다른 부수적 특징들도 있지만 이 두가지는 watermark의 생명과 같은 특징들이다.

위의 두 조건을 만족시키는 솔루션은 첫째 견고하기 위해서 중요한 data에 watermark를 넣는다. 이를 통해 중요한 data가 변형되지 않아 원본을 알아볼 수 있을 경우에는 watermark가 살아있게 하는 것이다. 중요한 data가 변형되어 다른 이미지가 되었다면 watermark의 역할인 소유권 확인과 같은 필요성이 없어진다. 둘째 watermark를 눈에 보이지 않고, clipping과 같은 processing으로 없어지지 않게 하기 위해 골고루 퍼트리는 것이다. 골고루 퍼트린다는 것으로는 표현이 부족하지만 아무튼 중요한 data에 watermark를 넣되 사람이 인식하지 못할 미세한 정도로 특정 부분에만 넣지 않고, 골고루 퍼트려야 한다는 것이다. 이를 위해서 spartial domain에서 watermark를 넣는 것보다 frequency domain에서 넣는 것이 바람직한데 frequency domain에서 watermark를 넣을 경우 사람이 인식할 확률이 적고, watermark가 골고루 퍼지게 된다.

위의 이유를 들어, 주장한 것이 타당하다고 동의할지는 모르지만 지금까지 연구의 진행 방향으로 볼 때, watermark는 frequency-domain-oriented , 중요한 부분 분석-oriented라는 것만은 부인할 수 없을 것이다. 더 자세한 내용은 watermark를 설명한 부분을 참조하길 바란다.

처음에는 spartial domain에의 접근을 심각하게 고려하였다. 연구되지 않은 쪽으로 무언가를 시도해 보고자 하는 일종의 호기심이었는데, 자칫 watermark의 생명을 잃은 연구가 되지 않을까 싶어 frequency domain으로 마음을 굳혔다. 즉, 기본적으로 watermark 연구를 위한 방향은 많은 사람들이 걷고 있는 방향을 그대로 따르기로 한 것이다.

다음으로 watermark Insertion과 Extraction을 어떤 방향으로 설정하였는지 결정한 부분을 설명하고자 한다. 기본적인 방향을 정했을 때, watermark를 삽입하는 process와 watermark를 확인하는 process를 독자적으로 구현해보고 싶었다. 그래서 원본 이미지 없이 watermark를 확인하는 방식으로 한 번 시도해 볼까? 아니면 watermark를 빠르게 수행하는 알고리즘을 구현해 볼까? 하는 고민을 하였다. 그러나 이 고민도 watermark의 핵심이 되는 부분이 아니라고 생각했다. 그래서 이미지에 중요한 part를 찾는 부분에 더 치중하고자 워터마크 프로세스의 기본 골격은 참고란의 'Wavelet-based digital image watermarking' 에 나온 골격을 그대로 유지하기로 하였다. 이 부분에 대해서 간단히 설명하고, 2D 이미지를 분석하는 부분으로 넘어가겠다.