JP2018201134A - 電子透かし装置および方法 - Google Patents
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Abstract
Description
この手法は、実空間(画素空間)において多数の画素ペアにわずかな偏差を与え透かし情報として埋め込む。まず、ランダムに画素のペアを選び、一方の輝度値をδ だけ上げ,他方の輝度値をδだけ下げる。この操作を繰り返すことにより分布の期待値に偏りが生じる。この偏りを統計的に求めることにより透かし情報を抽出することが可能となる。しかしながら、この手法は統計的な偏りを生じさせるため、埋め込める情報量は少ない。さらに、印刷耐性を満たすためには,埋め込みデータ値δを大きくする必要があり,実空間(画素空間)で埋め込むため、埋め込み領域(パッチ)が視覚的に目につくようになるし、輝度値に直接変動を与えるため、印刷や読み取りにおける濃度ムラや階調変動等に弱いという問題がある。
図1は本発明の情報埋め込みと抽出のための電子透かしシステムの構成図である。著作権保有者のコンピュータ3 には、著作権を有す画像データが、例えばハードディスクなどのデータメモリ7に保管されている。画像データは、プログラムメモリ6にある画像処理プログラムにより、CPU11,ROM 4,RAM5などを用いて画像処理され、モニター8に表示される。コンピュータ3にはスキャナー1、プリンタ2が接続され、処理された画像はプリンタから出力され、またスキャナー1から画像読み取りができる。 かかる画像処理は負荷の高い処理が多いため、GPUなどの高速化を図るための処理ボードが入っている場合もある。
今,求めるディザマトリックスサイズをR×R ( R=2^m; ただし^はべき乗を表す)として,階調を表す黒化率をg(0≦g≦1:g =1が全黒,g =0 が全白)とする。黒化率g,点(i,j)におけるドットプロファイルを p(i,j)として、中間濃度(g=1/2)のドットプロファイルを以下の様にして求める。
(1)まず,疑似乱数発生器により、R^2/2個のランダムドット(初期状態はホワイトノイズ)を発生させ、p(i,j)とする.この時,疑似乱数発生器のSEED値を変えることにより初期状態のドットプロファイルを変更可能である。かかるドットプロファイルの二次元フーリエ変換を行い,P(u,v)を得る。
(2)P(u,v)にフィルタD(u,v)を掛けて、新たなP'(u,v)を得る。ここで、D(u,v)はラジアル周波数frがfmin〜fmaxの領域に値を持つフィルタである。
(3)P'(u,v)に逆フーリエ変換を行い,多値の点プロファイルp'(i,j)を得る。
(4)誤差関数 e(i,j)=p'(i,j)-p(i,j) を求め,各画素位置での誤差の大きい順に白,黒反転する。
(5)上記操作を誤差が許容量以内になるまで繰り返し,最終的にg=1/2のドットプロファイルを得る。
fo=√g・fn=√(1/2)・fn
で与えられ,fmax及びfminはfoを基準として,
a≡(fmax - fo)/fn
b≡(fmin - fo)/fn
として、パラメータ(a,b)を定義する。 ここで,fnはナイキスト周波数を示す。(a,b)を変えてクラスターサイズの異なるドットパターンを得ることができる。
透かし情報の埋め込みは、カラー画像データをY,Cb,Crに変換し,輝度Yに透かし情報を埋め込む。Blue(印刷時はイエロー)に埋め込むのがもっとも理想的である。ただし、精度よく色分離することが必要である。以下、64画素×64画素のブロックでの埋め込みで説明するが、多くの情報を埋め込みたい場合は32画素×32画素をブロックサイズとする。
画像ブロックの周波数スペクトルをI(u,v)とすると,埋め込まれたスペクトルW(u,v)は,
W(u,v)=I(u,v)+gain・Pi (u,v) ----------(1)
となる。ここで,不可視となるためには,gain≪1でなければならない。透かし情報Pi (u,v)が精度よく抽出されるためには,I(u,v)とPi (u,v)の重なりが少ないようにすることが望ましい。
w(x,y)=i(x,y)+gain・pi (x,y) ----------(2)
となる.透かし情報は,かかる異なるグリーンノイズ特性を示すドットパターンpi (x,y)(i=1,2)を用意し,埋め込むビット情報(0,1)に対して,
埋め込みビット=0の時 → p0(x,y)
埋め込みビット=1の時 → p1(x,y)
として埋め込む。ここで、p0およびp1は(1,0)の二値であるが,平均輝度を保存するため(1/2,-1/2)とする。
N=int(W/R)×int(H/R) ----------(3)
で与えられる。ここで,int()は少数以下切り捨てを表す。埋め込み可能文字数は,ASCII文字の場合は,int(N/8)となる。通常,著作権保護希望の対象画像はHDサイズ(1980画素×1024画素)以上の画像が多く,HD画像では,N=480ビット=60バイトとなり,著作権情報の埋め込みとしては十分である。しかしながら,小さいサイズの画像で十分な情報量を必要とする場合には,R=32として埋め込めば,例えば,512画素×512画素の場合,N=256ビット=32バイトの情報量が埋め込み可能である。
N=int(1024/64)×int (576/64)=16×9=144ビット=18バイト
となり,最大18バイト(ASCIIの場合)までの文字情報が埋め込み可能である。同図(a)は埋め込まれた画像を,同図(b)はその一部の拡大図を示す。埋め込みのgainは0.0625で,ある。すなわち,原画像に±8 のドットパターンを合成したものである(8ビット/画素として)。同図(c)は後述の抽出結果で正答が得られている。
F{w(x,y)}=F{i(x,y)} + gain・F{pi (x,y)} ----------(4)
となる。ただし,F{ }はフーリエ変換を表す。通常,F{i(x,y)}は原画像のスペクトルで,0周波数付近に局在し,F{pi (x,y)}はそれを取り巻くリング状のスペクトルとなる。このため,両者の重なりは少なく、両者を分離することは容易である。
F{w(x/a,y/a)}=F{i(x/a,y/a)}+gain・F{p(x/a,y/a) }
=F{i(x/a,y/a) }+gain・|a|・P(au,av)
となり,スペクトル空間で1/aに縮小される.また,画像をθ回転させたものは,フーリエスペクトルでもθ回転する。したがって,埋め込まれた画像のスペクトルの分布を計測することにより施されたAffine係数を求めることができる。検出用の窓サイズは小さくてもかまわない。例えば、レジストレーション考慮をせずに40x40の窓サイズで抽出を試みる場合、余白を設けて64x64にしてFFT(高速フーリエ変換)を施しても、検出は可能である。
Q0=M0◎W=1/ZΣM0(i,j)・W(i,j)
Q1=M1◎W=1/ZΣM1(i,j)・W(i,j) ----------(5)
ここで◎はマスク演算を,Zはマスクの値が1の画素数を表す。かかる出力から,
Q0>Q1 の時, 抽出ビット=wm’(i,j)=0
Q1>Q0 の時, 抽出ビット=wm’(i,j)=1
となる(41)。同時に,以下のように信頼度を得る(42)。
wmrel’(i,j)=|Q0-Q1|
かかる信頼度はその値が大きいほど抽出ビットの信頼度が高い
wmrel’(i,j)>wmrel(k,j) の時,抽出の信頼度が高いため,
wm(k,j)=wm’(i,j)
wmrel(k,j)=wmrel’(i,j)----------(6)
として(52),透かし情報を置き換える。これを全ビット及び全ブロックで,すなわち埋め込みビット数Nが終了するまで行う。
文字の信頼度wmrel2(i)=√{1/8Σwmrel2(i,j)^2}
ここでΣはj=0〜7 までの和である。このようにして抽出した文字の信頼度が定量化できる。
i(x,y)=w(x,y) - gain・pi (x,y)
となり,埋め込みパターンpi (x,y),gain、埋め込まれた文字列を“鍵”として受け取ることにより原画像に戻すことができる。完全に元の画像に戻すためには,埋め込み画像のオーバーフロー,アンダーフローを避けるため,あらかじめダイナミックレンジを制限しておく必要がある。
鍵のサイズは,R=64の場合は4096ビット(512バイト)、R=32の場合1024ビット(128バイト)で,大きな負担とはならない。
通常の電子透かしは、アルゴリズムが分かれば攻撃が容易である。このため、透かしアルゴリズムは非公開が原則である。一方、本アルゴリズムはアルゴリズムを公開しても、透かしを除去する鍵は原則、1枚の画像に対して1つであるため、仮に鍵情報を解読できても、他の画像にその鍵を使って透かしを除去することはできない。
また、透かしアルゴリズム、および抽出ソフトウェアは公開しても構わない。一般のユーザは、抽出ソフトウェアを用いてネット上の画像の著作権情報や条件等を確認することができる。埋め込まれた透かし情報は固有の鍵がない限り解除はできない。
16は著作権者のコンピュータ、17は購入者のコンピュータを表す。
Claims (5)
- デジタル画像データi(x,y)に著作権情報などからなるnビットの情報を埋め込む電子透かし法において、
透かし情報の埋め込みは、デジタル画像データをR画素×R画素 のN個のブロックに分割し(N≧n)、それぞれのブロックに対して埋め込む透かし情報のビット情報(0あるいは1)に対応して,フーリエスペクトルが低周波域および高周波域で低減したグリーンノイズ特性を示す複数の異なるドットパターンpi(x,y) (i=0,1,2,…)を用いて,透かし埋め込み画像 w(x,y)=i(x,y) + gain ・ pi(x,y) を重複して生成し(ただし、gainは埋め込み強度で,gain<<1),
透かし情報の抽出は、受信あるいは読み取った画像データをブロックに分割し、それぞれのブロックのフーリエスペクトル分布と抽出用マスクとのマスク処理により,埋め込みビット情報とそのビット情報の信頼度を求め、重複したビット情報から最も信頼度の高いものを選び透かし情報を得ることを特徴とする電子透かしシステムおよび方法。 - 前記グリーンノイズ特性を示すドットパターンpi(x,y)は,黒化率g (0,1)の中間値(g=1/2)における点プロファイルを,空間周波数の下限値fmin以下,および上限値fmax以上で0,その間で有限の値を持つバンドパス・フィルタD(u,v)(但し,u,vは二次元空間周波数)によるフィルタリングを行うことによって得られる請求項1に記載の電子透かしシステム。
- 前記電子透かしの抽出用のマスクは,埋め込みドットパターンのスペクトル特性P0,P1に対応したマスクM0,M1があり,前記マスク処理は,マスクとブロックの抽出スペクトル分布との積分輝度値Q0,Q1で,
Q0>Q1 の時, 抽出ビット=0
Q1>Q0 の時, 抽出ビット=1
であり,また,信頼度は
信頼度=|Q0-Q1|
であり,重複して埋め込まれた透かし情報から,信頼度の高いものを選択して,透かし情報を抽出することを特徴とする請求項2に記載の電子透かしシステムおよび方法。 - 前記透かし情報の埋め込みにおいて,まず所定のgain値で透かし情報を画像に埋め込んだ後,埋め込んだ透かし情報の抽出を行い,全ビットが正しく抽出されない場合,あるいは各ビットの信頼度が一定の閾値以下である場合は,gain を増加して再度埋め込みを行い,全ビットが正しく抽出され,かつ,各ビットの信頼度が一定の閾値以上となるまで上記操作を自動で行うことを特徴とする請求項3に記載の電子透かしシステムおよび方法。
- 透かし情報の抽出において、埋め込まれた文字と、その文字の抽出信頼度を同時に表示し、抽出結果の信ぴょう性を可視化することを特徴とする請求項3に記載の電子透かしシステムおよび方法。
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JP2016163197A (ja) * | 2015-03-02 | 2016-09-05 | 河村 尚登 | 画像処理装置およびその方法 |
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