ES2297919T3 - Deteccion de marca de agua. - Google Patents

Abstract

Se describe un procedimiento y una disposición mejorados para detectar una marca de agua en una señal de información (por ejemplo, una imagen o vídeo). La detección es más adecuada y menos vulnerable al procesado de imagen sometiendo la imagen sospechosa (q) y la marca de agua que vaya a ser detectada (w) a un filtrado adaptado sólo de fase simétrica (24-28, 16) antes de la detección (29) de la cantidad de correlación (d) entre dichas señales.

Description

Detección de marca de agua.

Campo de la invención

La invención se refiere a un procedimiento para detectar una marca de agua en una señal de información en la que posiblemente se ha realizado una marca de agua modificando valores de dicha señal de información según valores (temporal o espacialmente) correspondientes de un patrón de marca de agua. La invención también se refiere a una disposición para detectar una marca de agua.

Antecedentes de la invención

En la solicitud de patente internacional WO-A-98/03014 se da a conocer un procedimiento de la técnica anterior tal como se define en el párrafo inicial. La marca de agua se detecta calculando la correlación de la señal de información sospechosa con un patrón de marca de agua aplicado, y comparando la correlación con un umbral predeterminado. Si la correlación es superior al umbral, se dice que la marca de agua está presente, si no, se dice que está ausente. Cuanto mayor sea la correlación, tanto más fiable será la detección y tanto más procesamiento se permitirá hasta que la marca de agua ya no pueda detectarse. Tal como se da a conocer en el documento WO-A-98/03014, la señal de información y/o el patrón de marca de agua pueden someterse a un filtrado adaptado antes de calcular la correlación. De este modo se mejora drásticamente la fiabilidad de la detección de la marca de agua.

Un problema del procedimiento de detección de marca de agua de la técnica anterior es que la posición (temporal o espacial) del patrón de marca de agua con respecto a la señal de información no es absolutamente conocida. Si la posición de la marca de agua aplicada al detector difiere de la ubicación durante la inserción, la correlación será pequeña y la marca de agua puede detectarse erróneamente como ausente.

Objeto y sumario de la invención

Es un objeto de la invención mejorar adicionalmente el procedimiento para detectar una marca de agua.

Esto se consigue mediante el procedimiento definido en la reivindicación 1 y el aparato definido en la reivindicación 5. En las reivindicaciones dependientes se definen realizaciones ventajosas.

Para completar, el documento EP-A-0 806 733 da a conocer la posibilidad de calcular una correlación si las señales que han de correlacionarse se transforman en coeficientes de Fourier, los coeficientes se multiplican de forma puntual, y se realiza una transformación de Fourier inversa de los resultados.

Además, el documento WO-A-96/27259 da a conocer que la misma información de huella digital se ha insertado en diferentes ubicaciones en una imagen.

Y el documento EP-A-0 485 269 da a conocer la normalización de coeficientes de Fourier.

La invención aprovecha el conocimiento de que la correlación de la señal de información y la marca de agua aplicada para un número de posiciones posibles de la marca de agua se calcula de la mejor manera en el dominio de Fourier, y que la robustez y la fiabilidad de la detección pueden mejorarse aplicando filtrado adaptado sólo de fase simétrico (SPOMF, Symmetrical Phase Only Matched Filtering)a la señal de información y la marca de agua antes de la correlación. El SPOMF, que se conoce en sí mismo en el campo del reconocimiento de patrones, presupone que la mayor parte de la información relevante requerida para la detección de correlación la lleva la fase de los coeficientes de Fourier. Según esto, las magnitudes de los coeficientes de Fourier complejos se normalizan para tener sustancialmente las mismas magnitudes.

Aunque el adjetivo "simétrico" en la expresión SPOMF se refiere al filtrado tanto de la señal de información como de la marca de agua, los inventores han encontrado que la normalización de la señal de información a la que se ha aplicado la transformación de Fourier contribuye considerablemente a la mejora de la detección de correlación.

La etapa de normalizar la magnitud de los coeficientes de Fourier complejos incluye dividir cada coeficiente de Fourier entre su valor absoluto. Sin embargo, los inventores han encontrado que el poder de detección no disminuye de manera significativa si cada coeficiente se divide entre su parte real o imaginaria, dependiendo de cuál sea la mayor. Esto da lugar a una aproximación más basta para la normalización (las magnitudes variarán entre 1 y \sqrt{2}), pero reduce el número de cálculos de manera considerable.

Breve descripción de los dibujos

La figura 1 muestra esquemáticamente una disposición para insertar una marca de agua en una señal.

Las figuras 2 y 3 muestran diagramas para ilustrar el funcionamiento del elemento de inserción que se muestra en la figura 1.

La figura 4 muestra esquemáticamente un aparato para detectar la marca de agua insertada.

Las figuras 5, 6A y 6B muestran diagramas para ilustrar el funcionamiento del detector que se muestra en la figura 4.

La figura 7 muestra un dispositivo para reproducir un flujo de bits de vídeo con una marca de agua insertada.

La figura 8 muestra esquemáticamente un ejemplo de un aparato para detectar la marca de agua insertada.

Las figuras 9A y 9B muestran diagramas para ilustrar el funcionamiento del detector que se muestra en la figura 8.

La figura 10 muestra esquemáticamente el aparato para detectar la marca de agua insertada según la invención.

Descripción de las realizaciones preferidas

Por conveniencia, el esquema de marcado de agua según la invención se describirá como un sistema para unir etiquetas invisibles a contenidos de vídeo aunque evidentemente las enseñanzas pueden aplicarse a otros contenidos, incluyendo audio y multimedia. En lo sucesivo en la presente memoria se hará referencia a menudo a este procedimiento como JAWS (Just Another Watermarking System, simplemente otro sistema de marcado de agua).

La figura 1 muestra una realización práctica del elemento de inserción de marca de agua para proporcionar información de fondo. El elemento de inserción comprende una fuente 11 de imágenes que genera una imagen P, y un sumador 12 que suma una marca W de agua a la imagen P. La marca W de agua es un patrón de ruido que tiene el mismo tamaño que la imagen, por ejemplo N_{1} píxeles horizontalmente y N_{2} píxeles verticalmente. La marca W de agua representa una clave K, es decir, un código de múltiples bits que debe recuperarse en el extremo receptor.

Para evitar que el proceso de detección de marca de agua tenga que buscar la marca W de agua por el gran espacio N_{1}xN_{2}, la marca de agua se genera repitiendo, y en caso necesario, truncando unidades más pequeñas llamadas "baldosas" W(K) por la extensión de la imagen. Esta operación (15) de "embaldosado" se ilustra en la figura 2. Las baldosas W(K) tienen un tamaño fijo MxM. El tamaño M de baldosa no debería ser demasiado pequeño: un M más pequeño implica una mayor simetría en W(K) y, por tanto, una mayor riesgo en la seguridad. Por otro lado, M no debería ser demasiado grande: un valor grande de M implica un espacio de búsqueda grande para el detector y, por tanto, una gran complejidad. En el JAWS se ha elegido M = 128 como un equilibrio razonable.

A continuación se calcula (16) un mapa de profundidad local o máscara \lambda(P) de visibilidad. En cada posición de píxel, \lambda(P) proporciona una medida para la visibilidad de ruido aditivo. El mapa \lambda(P) se construye para tener un valor promedio igual a 1. La secuencia W(K) extendida se modula (17) posteriormente con \lambda(P), es decir, el valor de la marca W(K) de agua embaldosada en cada posición se multiplica por el valor de visibilidad de \lambda(P) en esa posición. La secuencia W(K,P) de ruido resultante depende, por tanto, tanto de la clave K como del contenido de P en imágenes. Se hace referencia a W(K,P) como una marca de agua adaptativa ya que se adapta a la imagen P.

Finalmente, la fuerza de la marca de agua final se determina mediante un parámetro d de profundidad global que proporciona un escalado (18) global de W(K,P). Un valor grande de d corresponde a una marca de agua robusta aunque posiblemente visible. Un valor pequeño corresponde a una marca de agua casi imperceptible aunque débil. La elección real de d será un equilibrio entre los requisitos de robustez y perceptibilidad. La imagen Q con marca de agua se obtiene sumando (12) W=dxW(K,P) a P, redondeando a valores de píxeles enteros y recortando hasta el intervalo de valores de píxel permitido.

Con el fin de insertar el código K de múltiples bits en la marca W de agua, cada baldosa W(K) se construye a partir de un conjunto limitado de baldosas {W_{1}..W_{n}} primitivas o básicas no correlacionadas y versiones desplazadas de las mismas, según

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donde "despl(W_{1},k_{ij})" representa un desplazamiento espacial de una baldosa W_{i} básica M*M sobre un vector k_{ij} con reiniciación cíclica. Los signos s\in{-1,+1} y los desplazamientos k dependen de la clave K a través de una función E (13) de codificación. Es la función del detector reconstruir K tras recuperar los signos s_{i} y los desplazamientos k_{i}. Obsérvese que cada baldosa W_{i} básica puede aparecer varias veces. En la figura 1, el codificador 13 genera W(K)=W_{1}+W_{2}-W_{2}' donde W_{2}' es una versión desplazada de W_{2}. La figura 3 ilustra esta operación.

La figura 4 muestra un diagrama esquemático de un detector de marca de agua. El detector de marca de agua recibe imágenes Q posiblemente con marca de agua. La detección de marca de agua en JAWS no se realiza para cada trama, sino para grupos de tramas. Acumulando (21) un número de tramas se mejora la estadística de detección y, por tanto, también la fiabilidad de la detección. Las tramas acumuladas se dividen (22) posteriormente en bloques de tamaño MxM (M=128) y todos los bloques se apilan (23) en una memoria q intermedia de tamaño MxM. Esta operación se conoce como plegado. La figura 5 ilustra esta operación de plegado.

La etapa siguiente en el proceso de detección es confirmar la presencia en la memoria q intermedia de un patrón de ruido particular. Para detectar si la memoria q intermedia incluye o no un patrón W de marca de agua particular, el contenido de la memoria intermedia y dicho patrón de marca de agua se someten a una correlación. El cálculo de la correlación de una señal q de información sospechosa con un patrón w de marca de agua comprende calcular el producto d=<q,w> interno de los valores de señal de información y los valores correspondientes del patrón de marca de agua. Para una señal q={q_{n}} de información unidimensional y un patrón w={w_{n}} de marca de agua, esto puede escribirse en una notación matemática como:

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Para la imagen q={q_{ij}} MxM bidimensional y el patrón W={w_{ij}} de marca de agua, el producto interno es:

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En principio, el vector k_{i} mediante el que una baldosa W_{i} se ha desplazado puede encontrarse aplicando sucesivamente W_{i} con diferentes vectores k al detector, y determinando para qué k la correlación es máxima. Sin embargo, este algoritmo de búsqueda de fuerza bruta requiere mucho tiempo. Además, la imagen Q puede haberse sometido a varias formas de procesamiento (tales como traducción o recorte) antes de la detección de marca de agua, de manera que el detector no conoce la ubicación espacial del patrón W_{i} de marca de agua básico con respecto a la imagen Q.

En vez de la búsqueda de fuerza bruta, JAWS aprovecha la estructura de los patrones W(K). La memoria q intermedia se examina con respecto a la presencia de estos patrones primitivos, sus signos y desplazamientos. La correlación d_{k} de una imagen q y un patrón w primitivo que se desplaza mediante un vector k (k_{x} píxeles horizontalmente y k_{y} píxeles verticalmente) es:

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Los valores d_{k} de correlación para todos los vectores k de desplazamiento posibles de un patrón W_{i} básico se calculan simultáneamente utilizando la transformada rápida de Fourier. Tal como muestra la figura 4, tanto el contenido de la memoria q intermedia como el patrón W_{i} de marca de agua básico se someten a una transformada rápida de Fourier (FFT) en circuitos 24 y 25 de transformación, respectivamente. Estas operaciones dan lugar a:

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y

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donde \hat{q} y \hat{w} son conjuntos de números complejos.

El cálculo de la correlación es similar al cálculo de la convolución de q y el conjugado de W_{i}. En el dominio de la transformada, esto corresponde a:

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donde el símbolo \otimes indica multiplicación puntual y conj() indica invertir el signo de la parte imaginaria del argumento. En la figura 4, la conjugación de \hat{w} se lleva a cabo mediante un circuito 26 de conjugación, y la multiplicación puntual se lleva a cabo mediante un multiplicador 27. El conjunto de valores d={d_{k}} de correlación se obtiene ahora mediante la transformación inversa de Fourier del resultado de dicha multiplicación:

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que se lleva a cabo en la figura 4 mediante un circuito 28 de FFT inversa. El patrón W_{i} de marca de agua se detecta como presente si un valor d_{k} de correlación es superior a un umbral dado.

La figura 6A muestra un gráfico de valores d_{k} de correlación si se está comprobando la presencia del patrón W_{1} de marca de agua (véanse las figuras 1 y 3) en la imagen Q. El pico 61 indica que en efecto se ha encontrado W_{1}. La posición (0,0) de este pico indica que el patrón W_{1} aplicado al detector resulta tener la misma posición espacial con respecto a la imagen Q que el patrón W_{1} aplicado al elemento de inserción. La figura 6B muestra el gráfico de valores de correlación si el patrón W_{2} de marca de agua se aplica al detector. Ahora se encuentran dos picos. El pico 62 positivo en (0,0) indica la presencia de la marca W_{2} de agua, el pico 63 negativo en (48,80) indica la presencia de la marca -W_{2}' de agua. La posición relativa del último pico 63 con respecto al pico 62 (o, lo que es similar, el pico 61) revela la posición relativa (en píxeles) de W_{2}' con respecto a W_{2}, es decir, el vector k de desplazamiento. Los datos K insertados se derivan de los vectores así encontrados.

La información insertada puede identificar, por ejemplo, al titular de los derechos de autor o una descripción del contenido. En la protección frente al copiado de DVD, permite etiquetar el material como "copiar una vez", "nunca copiado", "sin restricción", "no copiar más", etc. La figura 7 muestra una unidad de DVD para reproducir un flujo de bits MPEG que está grabado en un disco 71. La señal grabada se aplica a un terminal 73 de salida a través de un conmutador 72. El terminal de salida está conectado a un descodificador MPEG externo y a un dispositivo de visualización (no mostrado). Se supone que la unidad de DVD no puede reproducir señales de vídeo con una marca de agua insertada predeterminada, a menos que se cumplan otras condiciones que no son relevantes para la invención. Por ejemplo, las señales con marca de agua sólo pueden reproducirse si el disco 71 incluye una clave "de fluctuación" dada. Con el fin de detectar la marca de agua, el dispositivo de DVD comprende un detector 74 de marca de agua tal como se describió anteriormente. El detector recibe la señal grabada y controla el conmutador 72 en respuesta a si la marca de agua se detecta o no.

Los coeficientes \hat{d} de Fourier son números complejos, es decir, tienen una parte real y una parte imaginaria, o una magnitud y una fase. Los inventores han descubierto que la fiabilidad del detector se mejora significativamente si se elimina la información de magnitud y sólo se considera la fase. La figura 8 muestra un ejemplo ilustrativo de un conjunto de circuitos de correlación del detector. El ejemplo difiere del mostrado en la figura 4 en que un circuito 30 de normalización de magnitudes se ha introducido entre el multiplicador 27 y el circuito 28 de transformada inversa de Fourier. El funcionamiento del circuito de normalización comprende dividir de forma puntual cada coeficiente entre su magnitud. En notación matemática:

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donde \Phi indica división puntual y abs() indica:

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donde R() e I() indican la parte real e imaginaria del argumento, respectivamente.

Dicha normalización de magnitudes se denomina como filtrado adaptado sólo de fase simétrico (SPOMF). Las figuras 9A y 9B ilustran el efecto de la correlación SPOMF. Más particularmente, la figura 9A muestra los valores d_{k} de correlación cuando se usa la correlación lineal, es decir, sin el circuito 30 de normalización de magnitudes. El valor d_{00} de correlación, expresado en unidades de desviación estándar de la matriz completa, asciende a 9,79. La figura 9B muestra los valores de correlación cuando se usa la correlación SPOMF. El valor d_{00} de correlación es ahora 62,77 veces la desviación estándar. Se apreciará que el pico en la figura 9B puede detectarse con mayor fiabilidad que el pico de la figura 9A.

Debido a que la normalización de las magnitudes de \hat{d} equivale a normalizar las magnitudes tanto de como \hat{q} de \hat{w}, el circuito 30 de normalización en la figura 8 puede reemplazarse por dos circuitos de normalización tras los circuitos 24 y 25 de FFT. Sin embargo, la marca de agua insertada ya tendrá un espectro de frecuencia razonablemente (plano) blanco ya que es un patrón de ruido pseudoaleatorio en la práctica, en el que cada muestra se extrae de manera independiente e idéntica a partir de una distribución normal. En vistas de esto, según la invención, se ha encontrado que es suficiente normalizar la magnitud de la señal de información solamente. La figura 10 muestra tal realización. El circuito 30 de normalización de magnitudes está situado ahora entre el circuito 24 de FFT y el multiplicador 27. En esta realización, las magnitudes de \hat{d} no son exactamente, pero sí sustancialmente, las mismas.

Debería indicarse además, que la FFT y la conjugación de la marca W_{i} de agua aplicada (véanse los circuitos 25 y 26, respectivamente, en las figuras 4, 8 y 10), así como la normalización opcional de las magnitudes \hat{w} de, pueden calcularse previamente y almacenarse en una memoria.

Los inventores han descubierto además, que el poder de detección no disminuye significativamente si se utiliza una aproximación más basta para la normalización. En lugar de dividir cada coeficiente de Fourier entre su magnitud tal como definen las ecuaciones (1) y (2), es suficiente con dividir cada coeficiente entre su parte real o imaginaria, dependiendo de cuál sea la más grande. Las magnitudes variarán entonces entre 1 y \sqrt{2}, disminuyendo el poder de detección sólo un 1%. La ventaja es ahorrar en complejidad de cálculo, porque la raíz cuadrada en la ecuación (2) no tiene que calcularse. En una realización de este tipo, el circuito 30 de normalización realiza el algoritmo siguiente:

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donde \hat{d}_{k} es un coeficiente de Fourier complejo de \hat{d} (o \hat{q} o \hat{w} según sea el caso), R(\hat{d}_{k}) e I(\hat{d}_{k}) son la parte real e imaginaria de \hat{d}_{k}, respectivamente y/indica división.

Una reducción adicional de complejidad puede obtenerse si la normalización incluye divisiones entre potencias de 2 solamente. Las magnitudes variarán entonces entre 1 y 2\sqrt{2}, disminuyendo el poder de detección en un 2,5%. La división entre potencias de 2 es particularmente eficaz en la mayor parte de los sistemas de números de coma flotante comunes en los que las partes reales e imaginarias de los coeficientes complejos se representan como:

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donde mantisa es una representación puntual fija de un número entre 1 y 2. La normalización anterior puede simplificarse ahora como:

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En resumen, se da a conocer un procedimiento y disposición mejorados para la detección de una marca de agua en una señal de información (por ejemplo de imagen o vídeo). La detección es más fiable y menos vulnerable a un procesamiento de imágenes al someter la imagen (q) sospechosa y la marca de agua que ha de detectarse (W_{i}) a filtrado adaptado sólo de fase simétrico (24-28, 30) antes de detectar (29) la cantidad de correlación (d) entre dichas señales.

Claims (6)

1. Procedimiento para detectar una marca de agua en una señal de información, que comprende las etapas de:

- calcular un valor indicativo de la correlación de dicha información se señal y dicha marca de agua; y

- detectar si dicho valor de correlación es superior a un umbral predeterminado;

caracterizado porque

- dicho cálculo comprende las etapas de transformación de Fourier de la señal de información y la marca de agua en coeficientes de Fourier respectivos, multiplicar los coeficientes correspondientes para obtener coeficientes de Fourier que representan valores de correlación correspondiendo cada uno a una pluralidad de posiciones de la marca de agua con respecto a la señal de información, y transformar de manera inversa los coeficientes de Fourier que representan los valores de correlación;

- dicha etapa de detección comprende detectar si al menos uno de dichos valores de correlación es superior al umbral predeterminado;

- incluyendo el procedimiento adicionalmente la etapa de normalizar los coeficientes de Fourier que representan la señal de información a sustancialmente las mismas magnitudes,

en el que los coeficientes de Fourier de la marca de agua no se normalizan antes de la etapa de multiplicación.

2. Procedimiento según la reivindicación 1, en el que dicha etapa de normalización incluye dividir cada coeficiente de Fourier entre su magnitud respectiva.

3. Procedimiento según la reivindicación 1, en el que dicha etapa de normalización incluye dividir cada coeficiente de Fourier entre su parte real o imaginaria dependiendo de cuál sea la más grande.

4. Procedimiento según la reivindicación 3, en el que dicha división comprende dividir entre una potencia de 2.

5. Aparato para detectar una marca (w) de agua en una señal (q) de información, que comprende:

- medios (24-28) para calcular un valor (d) indicativo de la correlación de dicha información de señal y dicha marca de agua; y

- medios (29) para detectar si dicho valor de correlación es superior a un umbral predeterminado;

caracterizado porque

- dichos medios de cálculo comprenden medios (24, 25) para la transformación de Fourier de la señal de información y la marca de agua en coeficientes de Fourier respectivos, medios (27) para multiplicar los coeficientes correspondientes para obtener coeficientes de Fourier que representan valores de correlación correspondiendo cada uno a una de una pluralidad de posiciones de la marca de agua con respecto a la señal de información, y medios (28) para la transformación inversa de los coeficientes de Fourier que representan los valores de correlación;

- dichos medios (29) de detección están dispuestos para detectar si al menos uno de dichos valores de correlación es superior al umbral predeterminado;

- incluyendo el aparato además medios (30) para normalizar los coeficientes de Fourier que representan la señal de información a sustancialmente las mismas magnitudes,

en el que los coeficientes de Fourier de la señal de marca de agua no se normalizan antes de la aplicación a los medios (27) para la multiplicación.

6. Dispositivo para grabar y/o reproducir una señal de información, que comprende medios (72) para desactivar la grabación y/o la reproducción de la señal de vídeo dependiendo de la presencia de una marca de agua en dicha señal, caracterizado porque el dispositivo comprende un aparato (74) para detectar dicha marca de agua en la señal según la reivindicación 5.