이미지 파일의 가역워터마킹 위한 Rhombus pattern 예측 기법의 확장 연구
Rhombus pattern extended study of predictive techniques for reversible watermarking image file
- 주제(키워드) 가역 워터마킹 기법 , PSNR
- 발행기관 서강대학교 정보통신대학원
- 지도교수 김주호
- 발행년도 2017
- 학위수여년월 2017. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 정보통신대학원 정보통신시스템
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000061552
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
본 논문에서는 영상 왜곡을 개선하면서 데이터의 정보를 삽입할 수 있도록 기존의 가역 워터마킹 기법 중에 예측기법을 활용하여 영상의 왜곡을 개선할 수 있도록 예측값을 추출 및 예측 오류(Prediction Error)를 줄일 수 있는 개선한 가역 워터마킹 기법을 제안한다. Sachnev et al. 의 알고리즘은 주변 네 픽셀의 정보만 사용하지만, 제안하는 알고리즘은 2개의 픽셀을 더 예측기법에 사용함으로써, 예측 성능을 개선시켰다. 예측 성능이 개선되면서 워터마크 삽입 시에 PSNR(Peak signal-to-noise ratio)값이 기존의 기법보다 향상되는 것을 관찰 할 수 있다. 또한 추가적으로 주변의 2개의 픽셀을 추가하는 예측 기법 외에 대상 픽셀의 예측을 위해 우상의 픽셀을 제거하는 경우, 좌상의 픽셀을 제거하는 경우, 아래의 픽셀을 제거한 경우 등으로 예측 성능을 추가로 검증할 수 있도록 실험을 진행하였다. 실험 결과에서 보는 것과 같이 2개의 픽셀을 추가하여 사용한 경우의 예측이 다른 경우들의 예측보다 PSNR값이 더욱 향상되었음을 관찰 할 수 있다.
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