FR3132369A1

FR3132369A1 - Procédés d’émission et de réception d’un masque pour le tatouage d’une image

Info

Publication number: FR3132369A1
Application number: FR2200830A
Authority: FR
Inventors: Valérie DENIS; Gaëtan Le Guelvouit; Gilles Dubroeucq
Original assignee: Viaccess SAS; Fondation B Com
Current assignee: Fondation B Com
Priority date: 2022-01-31
Filing date: 2022-01-31
Publication date: 2023-08-04
Also published as: WO2023144138A1

Abstract

L’invention porte sur un procédé d’émission de données représentatives d’un masque pour le tatouage d’une image comprise dans un ensemble comprenant au moins cette image, comprenant les étapes suivantes:- une étape de définition (E1) d’une répartition géométrique, comprenant R régions bidimensionnelles, au moyen d’au moins une segmentation d’une composante de luminance construite sur la base d’au moins une image dudit ensemble, - une étape d’attribution (E2) d’un coefficient à chaque région bidimensionnelle,- une étape d’envoi (E3) de données représentatives du masque comprenant une partie au moins des coefficients. Un procédé de réception de données représentatives d’un masque est également décrit. Figure pour l’abrégé : Fig. 1

Description

Procédés d’émission et de réception d’un masque pour le tatouage d’une image

Domaine technique de l'invention

La présente invention concerne de manière générale le domaine technique du tatouage numérique d’une image ou d’une séquence vidéo.

Elle concerne en particulier un procédé d’émission de données représentatives d’un masque pour le tatouage d’une image et un procédé de réception associé.

Etat de la technique

La technique de tatouage numérique de contenus audiovisuels consiste à insérer dans ceux-ci une information, appelée tatouage ou marque. Un des buts de cette technique est par exemple d’identifier l’auteur du contenu audiovisuel tatoué.

Dans le cadre de la vidéo à la demande (VoD), les contenus audiovisuels peuvent être analysés à l’avance et un tatouage numérique des contenus audiovisuels peut être réalisé sur le terminal récepteur. Cette configuration peut être exploitée pour créer des marques adaptées au contenu audiovisuel, par l’utilisation de masques perceptuels. Le concept de masque perceptuel est par exemple décrit dans l’article «Efficient Spatial Image Watermarking via New Perceptual Masking and Blind Detection Schemes», de Karybali dans IEEE Transactions on Information Forensics and Security (Juin 2006). Les masques perceptuels sont construits à partir d’informations d’activité dans les contenus audiovisuels et permettent d’ajuster la transparence des marques insérées. La transparence caractérise la façon dont l’insertion de la marque altère la perception du contenu audiovisuel lu par un utilisateur, et contribue à la qualité de la vidéo tatouée.

Dans le cas où le tatouage numérique est réalisé sur le terminal récepteur, la taille des données envoyées pour le tatouage représente un paramètre important dans le compromis recherché entre efficacité de transmission et qualité du tatouage.

Présentation de l'invention

Dans ce contexte, la présente invention propose un procédé d’émission de données représentatives d’un masque pour le tatouage d’une image (de taille M₀xN₀pixels) comprise dans un ensemble comprenant au moins cette image, le procédé comprenant les étapes suivantes:
- une étape de définition d’une répartition géométrique, comprenant R régions bidimensionnelles, au moyen d’au moins une segmentation d’une composante de luminance construite sur la base d’au moins une image dudit ensemble,
- une étape d’attribution d’un coefficient à chaque région bidimensionnelle,
- une étape d’envoi de données représentatives du masque M comprenant une partie au moins des coefficients.

Grâce à la segmentation en régions bidimensionnelles et à l’attribution d’un coefficient à ces régions bidimensionnelles, on définit un masque perceptuel segmenté qui offre la possibilité d’envoyer une quantité d’informations réduite pour réaliser le tatouage de l’image sur un terminal récepteur tout en garantissant l’efficacité du tatouage.

Dans un mode de réalisation, le coefficient est déterminé en fonction de paramètres statistiques de l’image I dans la région bidimensionnelle.

Par exemple, le coefficient est calculé en fonction de coefficients contenus dans un masque perceptuel (de taille M₀xN₀pixels) et relatifs à la région bidimensionnelle.

Dans un mode de réalisation, les paramètres statistiques de l’image sont déterminés sur la base d’au moins un procédé de traitement d’images choisi parmi un filtre de Laplace, un calcul de variance, un calcul de transformée de Fourier ou un calcul de motifs binaires locaux.

Dans un mode de réalisation, les données représentatives du masque envoyées à l’étape d’envoi comprennent seulement les coefficients respectivement attribués à une fraction des pixels du masque lors de l’étape d’attribution.

Dans un mode de réalisation :

- l’étape d’attribution comprend la formation d’un masque segmenté dans lequel chaque pixel a pour valeur le coefficient attribué à la région bidimensionnelle comprenant ledit pixel,
- le procédé comprend une étape de sous-échantillonnage dudit masque segmenté en un masque segmenté sous-échantillonné comprenant une partie au moins des coefficients,
- les données représentatives envoyées à l’étape d’envoi correspondent à la partie au moins des coefficients.

Dans un mode de réalisation, les données représentatives du masque envoyées à l’étape d’envoi comprennent des données définissant une partie au moins desdites régions bidimensionnelles.

Par exemple, les données définissant une partie au moins desdites régions bidimensionnelles comprennent une pluralité de listes de points déterminant les contours fermés d’une partie au moins des R régions bidimensionnelles.

Dans un mode de réalisation, l’image appartient à une tranche d’images d’un paquet vidéo.

Dans un mode de réalisation :
- lors de l’étape de définition, l’au moins une segmentation comprend P segmentations Sp de P composantes de luminance, chaque composante de luminance étant construite sur la base d’une parmi P séquences d’images ECHp du paquet vidéo, lesdites P séquences d’images ECHp ayant une longueur inférieure ou égale à la longueur de la tranche d’images,
- l’étape de définition comprend en outre la sélection d’une segmentation définie Sd parmi les P segmentations Sp, les R régions bidimensionnelles étant issues de la segmentation définie Sd,
- lors de l’étape d’attribution, le coefficient est égal à la moyenne des valeurs des pixels de la région bidimensionnelle d’un masque défini Md déterminé sur la base de la séquence d’images Ed correspondant à la segmentation définie Sd.

Par exemple, lors de l’étape de définition, la segmentation définie Sd parmi les P segmentations Sp correspond à une erreur minimale parmi P erreurs calculées, pour chaque séquence d’images ECHp, entre un masque perceptuel de référence de la séquence d’images et un masque perceptuel segmenté de la séquence d’images ECHp.

Par exemple :
- les pixels d’un masque perceptuel de référence d’une séquence d’images ECHp ont pour valeur la valeur minimale des pixels correspondants de masques perceptuels calculés sur la base de chacune des images de la séquence d’images ECHp,
- chaque masque perceptuel est calculé à partir de paramètres statistiques d’une image de la séquence d’images,
- pour chaque masque perceptuel segmenté d’une séquence d’images ECHp, les pixels de chaque zone définie par la segmentation Sp (correspondant à la séquence d’images ECHp) ont pour valeur la moyenne des valeurs des pixels du masque perceptuel de référence dans ladite zone.

Par exemple, le masque défini correspond au masque perceptuel de référence de la séquence d’images correspondant à la segmentation définie.

Un autre aspect de l’invention porte sur un procédé d’émission de données représentatives d’un masque pour le tatouage d’une image (de taille M₀xN₀pixels) comprenant les étapes suivantes:
- une étape de définition d’une répartition géométrique, comprenant R régions bidimensionnelles, au moyen d’au moins une segmentation du masque,
- une étape d’attribution d’un coefficient à chaque région bidimensionnelle,
- une étape d’envoi de données représentatives du masque comprenant une partie au moins des coefficients.

Un autre aspect de l’invention porte sur un procédé de réception de données représentatives d’un masque (de taille M₀xN₀pixels) pour le tatouage d’une image (de taille M₀xN₀pixels) comprenant les étapes suivantes :
- une étape de réception de données représentatives d’un masque segmenté (de taille MxN pixels inférieur à M₀xN₀pixels défini par une répartition géométrique comprenant R régions bidimensionnelles), lesdites données représentatives comprenant une pluralité de coefficients (associés à une partie au moins des R régions bidimensionnelles),
- une étape de reconstruction du masque sur la base des coefficients,
- une étape d’obtention d’une marque pondérée par application du masque à une marque (de taille M₀xN₀),
- une étape de tatouage de l’image par application de la marque pondérée à l’image.

Dans un mode de réalisation, l’étape de reconstruction du masque comprend l’attribution des coefficients à des zones de pixels comprenant au moins un pixel.

Dans un mode de réalisation :
- les données représentatives du masque segmenté comprennent en outre des données définissant des régions bidimensionnelles,
- l’étape de reconstruction du masque comprend le tracé des régions bidimensionnelles sur la base des données définissant les régions bidimensionnelles et l’attribution d’un coefficient à chacune des régions bidimensionnelles.

Dans un mode de réalisation :

- les données représentatives du masque segmenté comprennent en outre une pluralité de listes de points définissant les contours fermés de régions bidimensionnelles,

- l’étape de reconstruction du masque comprend le tracé des régions bidimensionnelles au moyen de la pluralité de listes de points et l’attribution d’un coefficient à chacune des régions bidimensionnelles.

Par exemple :
- l’image appartient à une tranche d’images d’un paquet vidéo,
- le masque est commun aux images de la tranche d’images.

Bien entendu, les différentes caractéristiques, variantes et formes de réalisation de l'invention peuvent être associées les unes avec les autres selon diverses combinaisons dans la mesure où elles ne sont pas incompatibles ou exclusives les unes des autres.

Description détaillée de l'invention

De plus, diverses autres caractéristiques de l'invention ressortent de la description annexée effectuée en référence aux dessins qui illustrent des formes, non limitatives, de réalisation de l'invention et où :
- représente les différentes étapes du procédé d’émission de données représentatives d’un masque selon l’invention ;
- représente les différentes étapes d’un premier mode de réalisation du procédé d’émission de données représentatives d’un masque selon l’invention ;
- représente un exemple de masque perceptuel, de segmentation et de masque réduit obtenu par le premier mode de réalisation du procédé d’émission selon l’invention ;
- représente les différentes étapes d’un second mode de réalisation du procédé d’émission de données représentatives d’un masque selon l’invention ;
- représente les sous-étapes d’une étape du second mode de réalisation du procédé d’émission selon l’invention ;
- représente les différentes étapes du procédé de réception de données représentatives d’un masque selon l’invention.

On se place ici dans le contexte de la vidéo à la demande (VoD) où les contenus audiovisuels peuvent être analysés à l’avance, mais la solution proposée ici peut s’appliquer également à d’autres situations, par exemple au contexte télévisuel en adaptant le procédé selon l’invention qui va être décrit ci-après. Elle peut également s’appliquer au cas une image unique.

Dans ce qui suit, on présente le principe suivi dans le cadre de la présente invention dans le but final de tatouer, par un terminal récepteur, une séquence vidéo reçue par ce terminal récepteur. Par « tatouer », il est entendu l’insertion d’un motif dans chaque image contenue dans la séquence vidéo. Comme il va être décrit par la suite, le motif correspond à une marque par exemple constante modulée par un masque perceptuel. La marque permet par exemple d’identifier l’auteur de la séquence vidéo ou le terminal récepteur sur lequel la séquence vidéo a été décodée. On suppose que la séquence vidéo a été sélectionnée par un utilisateur du terminal récepteur dans une bibliothèque de séquences vidéo disponible sur un dispositif serveur. Le dispositif serveur envoie alors la séquence vidéo sélectionnée au terminal récepteur par paquets d’images (« chunks » en anglais) via un réseau tel qu’Internet ou un réseau téléphonique de troisième génération. Les images formant la séquence vidéo sélectionnée ont une taille de M0xN0 pixels. Chaque paquet d’images est envoyé accompagné de métadonnées qui vont servir notamment au tatouage, par le terminal récepteur, du paquet d’images.

On va décrire un procédé d’émission de données représentatives d’un masque MS pour le tatouage, par un terminal récepteur, d’une image comprise dans une séquence vidéo reçue par ce terminal récepteur.

Le terminal récepteur reçoit la séquence vidéo par paquet d’images. Chaque paquet d’images est découpé en K tranches d’images (« slice » en anglais) successives. Par exemple, la durée du paquet d’images est de 10 secondes. Par exemple, la durée d’une tranche d’images est de 2 secondes. Les données représentatives du masque MS vont être utilisées pour le tatouage de l’ensemble des images d’une tranche d’images.

On considère un paquet d’images S de la séquence vidéo reçu, accompagné de métadonnées MT, par le terminal récepteur, et plus particulièrement une tranche d’images T de ce paquet d’images.

Le procédé d’émission de données représentatives du masque MS pour le tatouage des images de la tranche d’images T comprend, comme illustré sur la , les étapes suivantes :
- une étape de définition E1 d’une répartition géométrique RG, comprenant R régions bidimensionnelles Zr, au moyen d’au moins une segmentation d’une composante de luminance construite sur la base d’une image de référence I de la tranche d’images T,
- une étape d’attribution E2 d’un coefficient MSr à chaque région bidimensionnelle Zr,
- une étape d’envoi E3 de données représentatives du masque M comprenant une partie au moins des coefficients MSr.

Dans ce qui va suivre, on va décrire la préparation des métadonnées MT accompagnant le paquet d’images S. Ces métadonnées MT sont préparées préalablement à la transmission du paquet d’images S au terminal récepteur. Les métadonnées MT décrites définissent le masque M, mais d’autres métadonnées pourraient être utilisées en pratique pour d’autres motifs.

La illustre les étapes constituant un premier mode de réalisation de la préparation des métadonnées MT.

Dans ce premier mode de réalisation, l’image de référence I est par exemple la première image de la tranche d’images T. Dans une variante, l’image de référence I correspond à un changement de scène identifié dans la tranche d’images T.

Dans une étape E0a, un masque perceptuel est calculé en correspondance avec l’image de référence I de la tranche d’images T du paquet d’images S. Par masque perceptuel, on entend une matrice de taille M0xN0 dont les coefficients représentent une mesure de l’activité de l’image de référence I correspondante. Par exemple, le masque perceptuel est calculé par application d’un filtre de Laplace à l’image de référence I. Dans un autre exemple, un calcul de variance peut être effectué pour obtenir le masque perceptuel. D’autres techniques, seules ou combinées, peuvent être utilisées pour obtenir le masque perceptuel, comme la détection de zones à haute fréquence (par mesure de la variance locale des pixels, ou par transformée de Fourier), la qualification de texture par motifs binaires locaux. De préférence, le masque perceptuel d’une image de référence est calculé sur la base des trois composantes chromatiques de l’image de référence.

Dans une étape E2a, une segmentation de l’image de référence I est réalisée. De préférence, la segmentation est réalisée sur une composante de luminance de l’image de référence I. Différents types d’algorithme peuvent être utilisés pour réaliser la segmentation, par exemple l’algorithme SLIC, l’algorithme Watershed, l’algorithme Quick Shift, ou encore l’algorithme Random Walker. La segmentation de l’image de référence I produit une partition en R régions bidimensionnelles Zr d’une matrice de taille M0xN0. Cette étape E2a correspond à l’étape de définition E1 de la répartition géométrique RG du procédé d’émission selon l’invention. La répartition géométrique RG correspond à la partition provenant de la segmentation de l’image de référence I.

Dans une étape E4a, un masque perceptuel segmenté est obtenu de la manière suivante. Le masque perceptuel segmenté est une matrice de taille M0xN0 dont les coefficients sont égaux, pour une région bidimensionnelle parmi les R régions bidimensionnelles de la partition obtenue à l’étape E2a, à la moyenne des valeurs du masque perceptuel dans la région bidimensionnelle considérée. Cette étape E4a correspond à l’étape d’attribution E2 d’un coefficient MSr à chaque région bidimensionnelle Zr. Plus précisément, chaque coefficient MSr est égal à la moyenne des valeurs du masque perceptuel dans la région bidimensionnelle Zr.

Dans une étape E6a, la taille du masque perceptuel segmenté est réduite par sous-échantillonnage, pour former un masque réduit de taille MxN pixels inférieure à M0xN0 pixels. Par exemple, le masque réduit est 5 fois plus petit que le masque perceptuel segmenté dans chaque dimension. Autrement dit, M0 est égal à Mx5 et N0 est égal à Nx5. De manière plus générale, les dimensions du masque réduit sont plus petites que celle du masque perceptuel segmenté. Par exemple, M0 est égal à kxM avec k un nombre entier strictement supérieur à 2 et N0 est égal à k’xN avec k’ un nombre entier strictement supérieur à 2. Par exemple, le masque réduit a une taille de 96x40 pixels. Puis, le masque réduit est encodé en un format dédié, par exemple en format base64, pour sa transmission. Le format base64 permet de représenter n’importe quelles données binaires en caractères alphanumériques. Ce format permet ainsi le transport de blocs de données binaires via par exemple le protocole http en utilisant des conteneurs xml ou html.

Dans ce premier mode de réalisation, les métadonnées MT comprennent le masque réduit.

La montre, pour une image I, un exemple de masque perceptuel MP, de segmentation S de la composante de luminance de l’image I, et du masque réduit MR.

Une étape ultérieure E8a consiste en l’envoi des métadonnées MT qui comprennent le masque réduit, dont les valeurs des pixels correspondant à une partie au moins des coefficients MSr. Cette étape E8a correspond à l’étape E3 d’envoi des données représentatives du masque MS.

On va maintenant décrire un second mode de réalisation de la préparation des métadonnées MT accompagnant le paquet d’images S reçu par le terminal récepteur.

La illustre les étapes constituant ce second mode de réalisation de la préparation des métadonnées MT. Ces dernières contiennent, comme dans le premier mode de réalisation, un masque perceptuel segmenté pour chaque tranche d’images comprise dans le paquet d’images. Cependant, le masque perceptuel segmenté correspondant à une tranche d’images est obtenu par une méthode différente décrite ci-dessous. La préparation des métadonnées MT est préalable à l’envoi du paquet d’images S au terminal récepteur.

On suppose toujours que les images du paquet d’images S ont pour taille M₀xN₀pixels.

Dans une étape E0b, un ensemble de P échantillons sont produits sur la base de P séquences d’images ECHp comprises dans le paquet vidéo S. Par échantillon, on entend un couple (Pp,MPRp) formé d’un masque perceptuel de référence MPRp et d’une partition Pp d’une matrice de taille M₀xN₀. Chaque échantillon correspond à l’une des P séquences d’images ECHp.

Chacun des échantillons est produit selon les sous-étapes suivantes illustrées à la .

Dans une sous-étape E0b0, la moyenne temporelle des composantes de luminances des images comprises dans la séquence d’images ECHp est calculée. Cette moyenne est dénommée ci-après composante de luminance moyenne IMp. Autrement dit, la valeur de chaque pixel de la composante de luminance moyenne IMp est la moyenne des valeurs de ce même pixel dans les différentes images de la séquence d’images ECHp.

Dans une sous-étape E0b2, la composante de luminance moyenne IMp est segmentée par un calcul de segmentation Sp de manière à produire une partition Pp formée de Rp régions bidimensionnelles Zrp.

Dans une sous-étape E0b4, un masque perceptuel de référence MPRp de la séquence d’images ECHp est calculé. Le masque perceptuel de référence MPRp est une matrice de taille M₀xN₀et est calculé de la manière suivante. Pour chaque image Ipi de la séquence d’images ECHp, un masque perceptuel Mpi est calculé à partir de paramètres statistiques de l’image Ipi. Par exemple, le masque perceptuel Mpi est calculé par application d’un filtre de Laplace à l’image Ipi. Dans un autre exemple, un calcul de variance peut être effectué pour obtenir le masque perceptuel Mpi. D’autres techniques, seules ou combinées, peuvent être utilisées pour obtenir le masque perceptuel Mpi, comme la détection de zones à haute fréquence (par mesure de la variance locale des pixels, ou par transformée de Fourier), la qualification de texture par motifs binaires locaux. De préférence, le masque perceptuel Mpi d’une image Ipi est calculé sur la base des trois composantes chromatiques de l’image Ipi.

Chaque pixel du masque perceptuel de référence MPRp a pour valeur la valeur minimale parmi l’ensemble des valeurs du même pixel des masques perceptuels Mpi.

Le résultat de l’étape E0b est un ensemble de P échantillons (Pp,MPRp). Pour chaque échantillon, un repère temporel de début TMSp et un repère temporel de fin TMEp de la séquence d’images ECHp sont gardés en mémoire.

On considère, après l’étape E0b, une tranche d’images T du paquet d’images S.

Dans une étape E2b, les échantillons dont les horodates de début TMSp et de fin TMEp sont les plus proches de la tranche d’images T sont retenus. Par exemple, le critère de proximité choisi peut être que l’écart entre l’horodate de début de la tranche d’images et l’horodate de début TMPs de la séquence d’images ECHp, ou l’écart entre l’horodate de fin de la tranche d’images T et l’horodate de fin TMEp de la séquence d’images ECHp sont inférieurs à la durée de la tranche d’images T.

Dans une étape E4b, un échantillon parmi les P’ échantillons retenus à l’étape E2b est sélectionné sur la base du calcul de P’ erreurs Errp. Chacune des P’ erreurs Errp correspond un écart entre, pour chaque séquence d’images ECHp, le masque perceptuel de référence MPRp de la séquence d’images ECHp et un masque perceptuel segmenté MPSp de la séquence d’images ECHp. Chaque masque perceptuel segmenté MPSp est une matrice de taille M0xN0. Les pixels d’un masque perceptuel segmenté MPSp ont pour valeur, dans une région bidimensionnelle Zrp de la partition Pp la moyenne des valeurs des pixels du masque perceptuel de référence MPRp dans ladite zone. Une erreur Errp est par exemple calculée par application de la racine carrée de la moyenne des carrés de la différence des valeurs de pixels entre le masque perceptuel de référence MPRp et le masque perceptuel segmenté MPSp. En variantes, les P’ erreurs Errp peuvent être calculées en utilisant la norme L1 ou une mesure de PSNR.

Dans une étape E6b, un échantillon (Pd,MPRd) parmi les P échantillons (Pp,MPRp) est sélectionné sur la base des P erreurs Errp. L’échantillon (Pd,MPRd) correspond à l’erreur Errp minimale parmi les P’ erreurs Errp calculées à l’étape E4b. La segmentation correspondante Sd est dénommée ci-après segmentation définie Sd et le masque perceptuel segmenté correspondant MPSd est dénommé ci-après masque perceptuel segmenté défini MPSd. Cette étape E6b correspond à l’’étape E1 de définition de la répartition géométrique RG, qui comprend les Rd régions bidimensionnelles Zrd ainsi qu’à l’étape E2 d’attribution d’un coefficient MSr à chaque région bidimensionnelle Zrd. Plus précisément, chaque coefficient MSr correspond à la valeur des pixels du masque perceptuel segmenté MPSd dans la région bidimensionnelle Zrd.

Dans une étape E8b, la taille du masque perceptuel segmenté défini MPSd est réduite par sous-échantillonnage, pour former un masque réduit de taille MxN pixels inférieure à M0xN0. Par exemple, le masque réduit est 5 fois plus petit que le masque perceptuel segmenté. Par exemple, le masque réduit a une taille de 96x40 pixels. Puis, le masque réduit est encodé en un format dédié, par exemple le format base64, pour sa transmission. Les métadonnées MT comprennent alors le masque réduit encodé.

En variante, l’étape E8b est remplacée par une étape E8b’ se déroulant comme suit. Pour chaque région bidimensionnelle Zrd de la partition Pd, une liste de points Lrd déterminant le contour fermé de la région bidimensionnelle Zrd est extraite. Le nombre de points de la liste de points Lrd peut être ajusté en rapport avec la précision du tracé du contour fermé. L’extraction peut par exemple être réalisée au moyen d’une fonction de calcul sur images appliquée au masque perceptuel segmenté défini MPSd. Les métadonnées MT comprennent alors l’ensemble des valeurs prises par le masque perceptuel segmenté MPSd dans chacune des régions bidimensionnelles Zrd ainsi que la pluralité de listes de points Lrd, chaque valeur étant associée à une liste de points Lrd.

Une étape ultérieure E10b consiste en l’envoi des métadonnées MT qui comprennent, soit le masque réduit encodé obtenu à l’étape E8b, dont les valeurs des pixels correspondent à une partie au moins des coefficients MSr, soit l’ensemble des valeurs prises par le masque perceptuel segmenté MPSd dans chacune des régions bidimensionnelles Zrd, incluant une partie au moins des coefficients MSr, ainsi que la pluralité de listes de points Lrd. Cette étape E10b correspond à l’étape E3 d’envoi des données représentatives du masque MS.

Ce second mode de réalisation offre une plus grande dynamique sur la fréquence de changements des masques perceptuels segmentés et de compresser davantage les masques perceptuels segmentés au niveau du paquet d’images. Ainsi, dans ce second mode de réalisation, le débit de métadonnées peut être augmenté d’un facteur 4 par rapport au premier mode de réalisation.

Ainsi, les métadonnées MT accompagnant le paquet d’images S comprennent, soit un ensemble de masques réduits encodés correspondant à chaque tranche d’images du paquet d’images S, soit un ensemble de pluralités de coefficients accompagnés de descriptifs de partitions sous la forme de listes de points, correspondant à chaque tranche d’images du paquet d’images S.

Les étapes E0a à E6a et E0b à E8b ou E8b’ peuvent être réalisées indifféremment sur une machine de calcul reprogrammable (un ordinateur PC, un processeur DSP ou un microcontrôleur) exécutant un programme comprenant une séquence d’instructions, ou sur une machine de calcul dédiée (par exemple un ensemble de portes logiques comme un FPGA ou un ASIC, ou tout autre module matériel).

Dans le cas où le moyen de traitement est réalisé avec une machine de calcul reprogrammable, le programme correspondant (c'est-à-dire la séquence d’instructions) pourra être stocké dans un médium de stockage amovible ou non, ce médium de stockage étant lisible partiellement ou totalement par un ordinateur ou un processeur.

On décrit maintenant un procédé de réception de données représentatives d’un masque M de taille M₀xN₀pixels pour le tatouage d’une image, par un terminal récepteur, comprise dans une séquence vidéo reçue par ce terminal récepteur.

Le terminal récepteur reçoit la séquence vidéo par paquet d’images. Chaque paquet d’images est découpé en K tranches d’images successives. Les données représentatives du masque M vont être utilisées pour le tatouage de l’ensemble des images d’une tranche d’images.

On considère un paquet d’images S de la séquence vidéo reçu par le terminal récepteur, et plus particulièrement une tranche d’images T de ce paquet d’images S Le procédé de réception de données représentatives du masque M pour le tatouage des images de la tranche d’images T comprend, comme illustré sur la , les étapes suivantes :
- une étape E10 de réception de données représentatives d’un masque segmenté MS de taille MxN pixels inférieur à M₀xN₀pixels, où les données représentatives comprennent une pluralité de coefficients MSr,
- une étape E12 de reconstruction du masque M sur la base des coefficients MSr,
- une étape E14 d’obtention d’une marque pondérée MQP par application du masque M à une marque MQ de taille M₀xN₀,
- une étape E16 de tatouage de chacune des images de la tranche d’images par application de la marque pondérée MQP à chacune de ces images.

Dans un premier mode de réalisation du procédé de réception selon l’invention, les données représentatives du masque segmenté MS sont constituées d’une image Is de taille MxN pixels inférieure à M0xN0 pixels. Cette image Is comprend une répartition géométrique RG comprenant R régions bidimensionnelles Zr. Par répartition géométrique, il est entendu une partition de l’image Is en R régions bidimensionnelles Zr. Les pixels de chaque région bidimensionnelle Zr ont pour valeur un coefficient correspondant MSr parmi la pluralité de coefficients MSr.

L’image Is correspond par exemple au masque réduit obtenu à l’étape E6a du premier mode de réalisation du procédé d’envoi de données représentatives d’un masque selon l’invention précédemment décrit, pour la tranche d’images T. Dans ce cas, l’image Is est représentative de l’activité de l’image de référence I de la tranche d’images T.

En variante, l’image Is correspond au masque réduit obtenu à l’étape E8b du second mode de réalisation du procédé d’envoi de données représentatives d’un masque selon l’invention précédemment décrit, pour la tranche d’images T.

Dans ce premier mode de réalisation, l’étape E12 de reconstitution du masque M consiste en un suréchantillonnage de l’image Is à la résolution M₀xN₀pixels. Le masque M est l’image Is suréchantillonnée à la résolution M₀xN₀pixels.

On considère ici qu’une marque MQ est à insérer dans chacune des images de la tranche d’images T. La marque MQ est par exemple caractéristique du terminal récepteur qui a décodé la séquence vidéo et plus particulièrement le paquet d’images S.

L’étape E14 consiste alors à multiplier, pixel par pixel, la marque MQ par le masque M. L’image MQP issue de cette multiplication est dénommée ci-après marque pondérée MQP. Ainsi, pour chaque pixel, la valeur de la marque pondérée MQP pour ce pixel est égale au produit de la valeur du masque M pour ce pixel par la valeur de ce pixel dans la maque MQ.

A l’étape E16, chaque image de la tranche d’images T est tatouée par insertion de la marque pondérée MQP. Dans le cas où l’image Is correspond, soit au masque réduit obtenu à l’étape E6a du premier mode de réalisation du procédé d’envoi de données représentatives d’un masque selon l’invention précédemment décrit, soit au masque réduit obtenu à l’étape E8b du second mode de réalisation du procédé d’envoi de données représentatives d’un masque selon l’invention précédemment décrit, la transparence de la marque pondérée MQP est adaptée aux paramètres statistiques de l’image de référence de la tranche d’images, ce qui contribue à la qualité du tatouage des images de la tranche d’images T.

Dans un second mode de réalisation du procédé de réception selon l’invention, les données représentatives du masque segmenté MS sont constituées de la pluralité de coefficients MSr, et d’une pluralité de R listes de points Lrd, chaque coefficient MSr étant associé à une liste de points Lrd. Chaque liste de points Lrd définit le contour fermé d’une région bidimensionnelle Zrd d’une matrice de taille MxN pixels. Les R régions bidimensionnelles Zrd forment une partition d’une matrice de taille MxN pixels. Le masque segmenté MS est une image de taille MxN pixels construites comme suit. Les R régions bidimensionnelles Zrd sont tracées à partir de la pluralité des R listes de points Lrd. Le tracé peut par exemple être réalisé au moyen d’une fonction de calcul sur images appliquée aux R listes de points Lrd. Puis, le coefficient MSr associé à la liste de points Lrd est attribué aux pixels de la région bidimensionnelle Zrd.

Les R listes de points Lrd peuvent par exemple résulter de l’étape E8b’ du second mode de réalisation du procédé d’émission de données représentatives d’un masque selon l’invention précédemment décrit.

Dans ce second mode de réalisation du procédé de réception selon l’invention, les étapes E12, E14, et E16 se déroulent comme dans le premier mode de réalisation du procédé de réception selon l’invention.

La présente invention n’est nullement limitée aux modes de réalisation décrits et représentés, mais l’homme du métier saura y apporter toute variante conforme à l’invention.

Dans une variante, la répartition géométrique RG peut être définie à partir non pas d’une composante de luminance de l’image de référence I d’une tranche d’images T mais à partir du masque perceptuel calculé sur la base de l’image de référence I. La répartition géométrique RG est alors couplée au masque perceptuel pour obtenir le masque perceptuel segmenté.

Par ailleurs, comme indiqué plus haut, les différents aspects de l’invention s’appliquent également au contexte de la télévision diffusée en direct. Dans le contexte télévisuel, les métadonnées, c’est-à-dire les données représentatives des masques correspondants aux différentes tranches d’images d’un paquet d’images, sont calculées en temps réel, et la transmission du paquet d’images correspondant est retardée par un écart d’un ou plusieurs paquets d’images afin de permettre de transmettre dans le flux de données les données d’images et les métadonnées qui viennent d’être calculées.

D’autre part, le procédé d’émission et le procédé de réception selon l’invention peuvent s’appliquer à une image unique. Dans ce cas, le masque perceptuel segmenté est calculé sur la base d’un masque perceptuel calculé à partir de données statistiques de ladite image.

Claims

Procédé d’émission de données représentatives d’un masque (MS) pour le tatouage d’une image (I) comprise dans un ensemble comprenant au moins cette image (I), le procédé comprenant les étapes suivantes:
- une étape de définition (E1) d’une répartition géométrique (RG), comprenant R régions bidimensionnelles (Zr), au moyen d’au moins une segmentation d’une composante de luminance construite sur la base d’au moins une image dudit ensemble,
- une étape d’attribution (E2) d’un coefficient (MSr) à chaque région bidimensionnelle (Zr),
- une étape d’envoi (E3) de données représentatives du masque (MS) comprenant une partie au moins des coefficients (MSr).
Procédé d’émission selon la revendication 1, caractérisé en ce que le coefficient (MSr) est déterminé en fonction de paramètres statistiques de l’image (I) dans la région bidimensionnelle (Zr).
Procédé d’émission selon l’une des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce que le coefficient (MSr) est calculé en fonction de coefficients contenus dans un masque perceptuel et relatifs à la région bidimensionnelle (Zr).
Procédé d’émission selon l’une des revendications 2 ou 3, caractérisé en ce que les paramètres statistiques de l’image (I) sont déterminés sur la base d’au moins un procédé de traitement d’images choisi parmi un filtre de Laplace, un calcul de variance, un calcul de transformée de Fourier ou un calcul de motifs binaires locaux.
Procédé d’émission selon l’une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que les données représentatives du masque (M) envoyées à l’étape d’envoi (E3) comprennent seulement les coefficients respectivement attribués à une fraction des pixels du masque (M) lors de l’étape d’attribution (E2).
Procédé d’émission selon l’une des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que :
- l’étape d’attribution (E2) comprend la formation d’un masque segmenté dans lequel chaque pixel a pour valeur le coefficient (MSr) attribué à la région bidimensionnelle (Zr) comprenant ledit pixel,
- le procédé comprend une étape de sous-échantillonnage dudit masque segmenté en un masque segmenté sous-échantillonné comprenant une partie (PS) au moins des coefficients (MSr),
- les données représentatives envoyées à l’étape d’envoi (E3) correspondent à la partie (PS).
Procédé d’émission selon l’une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que les données représentatives du masque (M) envoyées à l’étape d’envoi (E3) comprennent des données définissant une partie au moins desdites régions bidimensionnelles (Zr).
Procédé d’émission selon l’une des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que l’image (I) appartient à une tranche d’images (T) d’un paquet vidéo (S).
Procédé d’émission selon la revendication 8 caractérisé en ce que :
- lors de l’étape de définition (E1), l’au moins une segmentation comprend P segmentations (Sp) de P composantes de luminance, chaque composante de luminance étant construite sur la base d’une parmi P séquences d’images (ECHp) du paquet vidéo (S), lesdites P séquences d’images (ECHp) ayant une longueur inférieure ou égale à la longueur de la tranche d’images (T),
- l’étape de définition (E1) comprend en outre la sélection d’une segmentation définie (Sd) parmi les P segmentations (Sp), les R régions bidimensionnelles (Zr) étant issues de la segmentation définie (Sd),
- lors de l’étape d’attribution (E2), le coefficient (MSr) est égal à la moyenne des valeurs des pixels de la région bidimensionnelle (Zr) d’un masque défini (Md) déterminé sur la base de la séquence d’images (Ed) correspondant à la segmentation définie (Sd).
Procédé d’émission selon la revendication 9, caractérisé en ce que, lors de l’étape de définition (E1), la segmentation définie (Sd) parmi les P segmentations correspond à une erreur minimale (Errmin) parmi P erreurs (Errp) calculées, pour chaque séquence d’images (ECHp), entre un masque perceptuel de référence (MPRp) de la séquence d’images (ECHp) et un masque perceptuel segmenté (MPSp) de la séquence d’images (ECHp).
Procédé d’émission selon la revendication 10, caractérisé en ce que :
- les pixels d’un masque perceptuel de référence (MPRp) d’une séquence d’images (ECHp) ont pour valeur la valeur minimale des pixels correspondants de masques perceptuels (Mpi) calculés sur la base de chacune des images (Ipi) de la séquence d’images (ECHp),
- chaque masque perceptuel (Mpi) est calculé à partir de paramètres statistiques d’une image (Ipi) de la séquence d’images (ECHp),
- pour chaque masque perceptuel segmenté (MPSp) d’une séquence d’images (ECHp), les pixels de chaque zone définie par la segmentation (Sp) ont pour valeur la moyenne des valeurs des pixels du masque perceptuel de référence (MPRp) dans ladite zone.
Procédé d’émission selon la revendication 11, caractérisé en ce que le masque défini (Md) correspond au masque perceptuel de référence (MPRd) de la séquence d’images (Ed).
Procédé de réception de données représentatives d’un masque (M) pour le tatouage d’une image (I) comprenant les étapes suivantes :
- une étape de réception de données représentatives d’un masque segmenté (MS)), lesdites données représentatives comprenant une pluralité de coefficients (MSr),
- une étape de reconstruction du masque (M) sur la base des coefficients (MSr),
- une étape d’obtention d’une marque pondérée (MQP) par application du masque (M) à une marque (MQ),
- une étape de tatouage de l’image (I) par application de la marque pondérée (MQP) à l’image (I).
Procédé de réception selon la revendication 13, caractérisé en ce que l’étape de reconstruction du masque (M) comprend l’attribution des coefficients (MSr) à des zones de pixels comprenant au moins un pixel.
Procédé de réception selon la revendication 13, caractérisé en ce que :
- les données représentatives du masque segmenté (MS) comprennent en outre des données définissant des régions bidimensionnelles (Zr),
- l’étape de reconstruction du masque (M) comprend le tracé des régions bidimensionnelles (Zr) sur la base des données définissant les régions bidimensionnelles (Zr) et l’attribution d’un coefficient (MSr) à chacune des régions bidimensionnelles (Zr).
Procédé de réception selon la revendication 13 caractérisé en ce que :
- les données représentatives du masque segmenté (MS) comprennent en outre une pluralité de listes de points définissant les contours fermés de régions bidimensionnelles (Zr),
- l’étape de reconstruction du masque (M) comprend le tracé des régions bidimensionnelles (Zr) au moyen de la pluralité de listes de points et l’attribution d’un coefficient (MSr) à chacune des régions bidimensionnelles (Zr).
Procédé de réception selon l’une des revendications 13 à 16, caractérisé en ce que :
- l’image (I) appartient à une tranche d’images (T) d’un paquet vidéo (S),
- le masque (MS) est commun aux images de la tranche d’images (T).