JP3262159B2 - 拡散スペクトラム透かし処理方法 - Google Patents
拡散スペクトラム透かし処理方法Info
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Description
タ、ビデオデータ、画像データ、マルチメディアデータ
を含む各種データのデジタル透かし処理方法に関し、特
に、データの原本すなわち透かし処理前の原版を用いる
ことなく、透かし処理済みのデータから埋込みデータで
ある透かしを抽出する方法に関する。更に、本発明は、
MPEG/JPEG係数を用いて透かし処理された画像
にも適用できる透かし抽出方法に関する。
ィアなどのデジタルメディアの発展とともに、データソ
ースの識別を助けるセキュリティシステムの需要が生ま
れている。
タ形式の作品の所有者は、著作権の所有を証明し統制し
管理する目的で、オーディオデータ、ビデオデータ、画
像データ、マルチメディアデータなどのデータ中に信号
を埋込み、その上で、これらのデータをソフトウェアお
よび/またはハードウェア装置により記録または検出で
きるようにする必要を有している。
示すために、データ中に符号化信号を挿入することが考
えられる。埋め込まれた信号は、画像の忠実度を保全
し、一般の信号変換に強く、改ざんを防止できるもので
なければならない。さらに、現在の要求では、フレーム
ごとに数ビット程度と比較的低いが、システムが提供し
得るデータレートをも考慮しなければならない。
願人に譲渡された、米国特許出願第08/534,89
4号には、「Secure Spread Spectrum Watermarking fo
r Multimedia Data ( マルチメディアデータのための安
全な拡散スペクトラム透かし処理方法)」と題する発明
が開示されている。この拡散スペクトラム透かし処理方
法は、内容の所有者および/または占有者を識別する目
的で、画像中の、知覚的に重要な領域に透かし信号を埋
込むものである。この方法の効果は、透かしを取り除く
ことが非常に難しいことである。実際、この方法では、
原初画像または原初データを比較に用い得る場合にし
か、透かしを読み取ることができない。これは以下の理
由による。すなわち、透かしの原初スペクトラムが、非
線形乗法的手順により画像の原初スペクトラムに整形さ
れており、整合フィルタリングによりこのスペクトラム
整形を検出前に取り除かねばならない。また、透かし
は、スペクトラム係数のうち、大きいものから選択され
たN個のスペクトラム係数に挿入され、その大きさの区
分は透かし処理後には保全されていない。このように、
この方法は、埋め込んだ信号を、ソフトウェアおよびハ
ードウェア装置が直接読みとることを不可能にしてい
る。
marking for Multimedia (マルチメディアのための安全
なスペクトラム透かし処理)」と題する論文には、透か
し処理の目的で、デジタルデータ中に疑似ランダムノイ
ズシーケンスを埋め込む、拡散スペクトラム透かし処理
が記載されている。
ラムを透かし処理済みの画像スペクトラムから減算する
ことを必要とする。したがって、原初画像すなわち原初
画像スペクトラムを利用できない場合には、この方法の
使用は制限される。装置提供者としての第三者が、装置
の動作のためもしくは動作を拒否するために、埋め込ま
れた情報を読みとることを求める場合には、上記のスペ
クトラムを利用できないことは大きな問題を引き起こ
す。
初データたとえば原初画像を含まない装置により、埋め
込まれた信号を読取ることすなわち抽出することを可能
とするものである。
Signalling (埋込み信号処理)」と題する米国特許第
5,319,735号では、デジタル情報を符号化して
符号シンボルのシーケンスを生成している。この符号シ
ンボルのシーケンスは、符号シンボルのシーケンスをあ
らわす対応符号信号を生成することにより、オーディオ
信号内に埋め込まれる。符号信号の周波数成分は、オー
ディオ信号の帯域幅の範囲内の、予め選択された信号帯
に制限される。符号信号の連続する各セグメントは、シ
ーケンス中の連続する各符号シンボルに対応する。オー
ディオ信号は、信号帯域を包含する周波数帯域について
連続的に周波数分析される。符号信号は、この分析の作
用としてのダイナミックフィルタリングを受け、修正さ
れた符号信号が得られる。この修正された符号信号の周
波数成分レベルは、各時点において、対応する周波数範
囲におけるオーディオ信号の周波数成分レベルの予め選
択された比率に等しい。修正された符号信号とオーディ
オ信号を合成することにより、デジタル情報が埋め込ま
れた合成オーディオ信号が得られる。この合成オーディ
オ信号を記録媒体に記録するか、もしくは、別の方式で
送信チャネルにのせる。
スペクトラム技術を利用して、画像内の予め定められた
位置に透かしデータすなわち透かし情報を埋め込むこと
により、従来技術における制約を克服することである。
なわち透かし処理前の版を用いることなく、透かし処理
済みデータから透かしを抽出することのできるシステム
を提供することである。
割して処理するシステムに適用できる拡散スペクトラム
透かし処理方法を提供することである。
係る透かし抽出方法によれば、透かし処理済みデー夕の
周波数係数の空間的または時間的局部平均を用いて透か
しを決定する。たとえば、透かし処理済みの各二次元デ
ータ(たとえば画像)における二次元的な近傍領域の周
波数係数を分析することにより、透かしを完全に再生す
る。このことが可能であるのは、データ内への透かしの
埋め込みに、データ全体に透かしを配置する拡散スペク
トラム技術を用いているからである。
出方法によれば、MPEG/JPEGを利用し、画像を
8×8ブロックの部分画像に分割し、これらの部分画像
を処理した結果を組み合わせて透かしを抽出する。
タ・画像データ・マルチメディアデータなど各種データ
の透かしに適用可能である。
かし挿入方法ならびに透かし抽出方法について、図面を
参照して説明する。
ここでは、画像に透かしを挿入する方法を説明する。以
下の説明では、画像データすなわち画像を例にとって説
明する。本発明は、画像データに限らず、オーディオデ
ータ、ビデオデータ、マルチメディアデータなどの各種
データに等しく適用可能であることはいうまでもなく、
画像および画像データなる用語は、これらの用語を適宜
含むものとして理解されたい。ここで、透かしには、埋
め込まれたデータ、シンボル、画像、命令、その他のあ
らゆる識別情報が含まれる。
変換(DCT)により、空間周波数表現としての画像ス
ペクトラム12に変換される。この変換には、高速フー
リエ変換など、その他の変換方式を用いてもよい。次
に、画像スペクトラム12を分析して、知覚的に重要な
領域、即ち、知覚的に重要な成分(以下、知覚的重要成
分と呼ぶ)14を決定する。上記した知覚的重要成分と
は、画像について言えば、人間が画像の特徴を認識する
のに重要な成分である。
14と合成されて修正画像18が得られる。ここで、透
かし16は、好ましくは、ガウス分布から選択された疑
似乱数シーケンス(PNS)である。合成の後、修正画
像18を逆変換して空間領域に戻し、透かし処理済み画
像20を生成する。
さまざまな方法がある。好ましい実施例において、透か
し成分Wiは、次式のとおり、周波数係数fiに非線形
的に加算される。
ある。原理的には、周波数および知覚モデルの関数とし
てαを変化させてもよい。式(1)はスペクトラム整形
の一形式とみなすことができる。すなわち、透かしの原
初ガウス白色スペクトラムは、2つのスペクトラムの加
算に先立ち、画像のスペクトラムと整合するように、式
(1)の第2項により整形される。定数αは、2つのス
ペクトラムの相対強度を調節するための利得制御の役割
をもつ。この関係が図2のグラフに示されている。
め込まれる透かしは、第1の入力として、スペクトラム
整形器30に与えられる。一方、透かし処理すべき画像
のスペクトラムが、第2の入力として、スペクトラム整
形器30に与えられる。スペクトラム整形器30の出力
は、第1の入力として、加算器32に与えられる。一
方、画像のスペクトラムが、第2の入力として、加算器
32に与えられる。加算器32の出力として、透かし処
理済みのスペクトラムが得られる。
うに、逆のプロセスを用いなければならない。分離器ス
テージは合成器ステージを逆転したものである。歪みを
与えられた可能性のある透かし画像から透かし成分Wi
を抽出するために、まず、原初画像を減算してから、画
像スペクトラム係数による除算を行なう。後者のプロセ
スは透かしスペクトラムを正規化または等価してその原
形に戻す作用をもつ。これは次式であらわされる。
換、もしくは、FFTなどのその他の変換により、透か
し処理済み画像スペクトラム42に変換する。一方、格
納されている原初画像44を取り出して原初画像スペク
トラム46に変換する。
び原初画像スペクトラム46は、それぞれ、分離器50
への入力として与えられる。
は、減算器54で透かし処理済みの画像スペクトラムか
ら原初画像スペクトラムを減算して、正規化に先立ち、
差画像スペクトラムを得る。得られた差画像スペクトラ
ムは、スペクトラム正規化ユニット56に与えられる。
スペクトラム正規化ユニット56は、差画像スペクトラ
ムを、画像スペクトラム係数αfiにより除算して、透
かしを抽出する。
かしと統計的に比較し、統計的信頼水準を算出する。統
計的信頼水準は、抽出された透かしが実際に挿入された
透かしであるかどうかをあらわす尺度である。
処理前の原初画像が必要である。これはこの方法の利点
であると同時に限界でもある。利点というのは、画像の
所有者以外には透かしを取り除くことが難しいことであ
る。また、本方法の限界とは、第三者のソフトウェアや
ハードウェア装置により、埋め込まれた信号情報を抽出
したり読み取ったりすることが妨げられることである。
原初画像を用いて透かしを抽出するためには、ガウスの
ノイズ分布を利用することが重要である。
ム通信システムの一例であり、より一般的なものとくら
べて、透かし情報を信号とし、画像をノイズとした場合
の特別な事例である。
を参照して説明する。
れる拡散スペクトラム通信システムを示すブロック図で
ある。図6において、透かし信号は、誤り訂正符号器6
0への入力として与えられる。誤り訂正符号器60の出
力は、拡散スペクトラム変調器62に与えられる。拡散
スペクトラム変調器62の出力は第1のスペクトラム変
換器64に与えられる。第1のスペクトラム変換器64
の出力はスペクトラム整形器66に第1の入力として与
えられる。一方、透かし処理すべき信号が、第2のスペ
クトラム変換器68に与えられる。第2のスペクトラム
変換器68の出力は、スペクトラム整形器66に第2の
入力として与えられるとともに、遅延器70にも与えら
れる。スペクトラム整形器66の出力は、加算器72に
おいて、遅延器70の出力と加算される。加算器72の
出力は逆変換器74に与えられ、逆変換器74の出力と
して透かし処理済みの信号が得られる。
にひとつのPN(疑似乱数)シーケンスを埋め込むこと
であった。疑似乱数シーケンスに関連した情報は、原初
画像および埋め込まれた透かしのスペクトラム内位置と
ともに、データベース中に格納されていることを前提と
していた。透かし成分の位置を記録しなければならなか
ったのは、この方法が、透かしを入れるN個の知覚的重
要領域を、最大係数からN個の係数により近似するもの
であったからである。しかしながら、係数のランクづけ
は、透かし処理プロセスに対して不変のものではない。
最大係数からN個係数は、透かしを挿入する前と挿入し
た後では異なっている可能性がある。
では、透かしを、予め定められたスペクトラム内位置、
通常、大きい方からN個の係数に位置付けている。しか
しながら、この予め定められた位置はどこであってもよ
い。ただし、圧縮やスケーリングなどの通常の信号変換
を受けた後も透かしを残すためには、これらの位置は、
スペクトラムの知覚的に重要な領域に属していなければ
ならない。
は、アルファベット(例えば、2進数字やASCIIシ
ンボル)から取り出されたm個のシンボルのシーケンス
である。次に、このデータには、誤り検出および訂正の
ための付加シンボルが追加されている。更に、各シンボ
ルは拡散スペクトラム変調される。即ち、単位となる疑
似乱数シーケンス(チップ)として知られる特有の疑似
乱数シーケンスに各シンボルをマッピングするプロセス
である。チップごとのビット数は予め設定されている。
チップ長が長いほど、検出される信号対雑音比は高くな
るが、これは、信号帯域幅を犠牲にすることになる。
ノイズであり、したがって、ノイズのパワースペクトラ
ムは、透かしを埋め込むべき画像データや、ビデオデー
タや、オーディオデータや、マルチメディアデータのス
ペクトラムと整合するように整形される。
なくすためには、従来方法のうち、このスペクトラム整
形を改変しなければならない。
処理済みスペクトラムの各係数を、係数自身ではなく画
像スペクトラム係数の局部平均によりスケーリングして
いる。すなわち、次式のとおりである。
ば、二次元領域の局部平均でもよい。あるいは、二次元
スペクトラムをサンプリングして一次元ベクトルを作成
し一次元局部平均をとってもよい。後者の方法は後述す
る実験結果において用いられた。平均は、単純なボック
ス平均でも、近傍領域にわたって重みづけした平均でも
よい。
ームについてのスペクトラム係数の時間平均を用いるこ
とも可能である。しかしながら、抽出器のスペクトラム
正規化ステージにおいて時間平均を計算のするためにい
くつかのフレームが必要であるため、分離して取り出さ
れた個々のビデオフレームの保護が不可能となるおそれ
がある。この理由のため、本発明では、ビデオを、静止
画像の膨大な集まりとして扱っている。このようにし
て、個々のビデオフレームをも、複製から保護すること
ができる。
動作を図7を参照して説明する。透かし処理済みの画像
データ、ビデオデータ、オーディオデータ、マルチメデ
ィアデータを、まず、スペクトラム正規化ユニット76
によりスペクトラム正規化し、過去に施されたスペクト
ラム整形を取り除く。次に、正規化された信号を、相関
器バンク78A〜78Zにより分析する。各相関器は、
特定の疑似乱数シーケンス(アルファベットの各シンボ
ルについて1つ)があれば、そのシーケンスを検出し、
正規化された信号とこれらの疑似乱数シーケンスとの相
関を取り、相関関係の度合いを示す出力を判定回路80
に出力する。判定回路80は、通常、最大出力を示す相
関器を選択し、当該相関器の出力を到来する現シンボル
に対する最尤現シンボルとして、順次、選択する。より
複雑化した判定手順も可能である。次に、最尤現シンボ
ルのシーケンスは、誤り訂正器82に入力される。誤り
訂正器82では、判定回路80の判定結果の誤りを訂正
する。誤り訂正器82の出力として、抽出された透かし
信号が得られる。
クトラム正規化を実行するには、先に行なったスペクト
ラム整形手順を逆に行えば良い。本例では、透かし処理
前の原初信号は使用されない。すなわち、周波数係数の
平均avg(fi)は、透かし処理済み信号の平均、即
ち、avg(fi´)により近似される。
から、近似的に次式の関係がなりたつ。
i´)を、その近傍領域における局部平均avg(fi
´)で除算する。すなわち、次式の計算を行なう。
イズ項と見なして良い。従来システムでは、透かし処理
前の係数を取り出すことにより、この項を省くことが可
能であったから、この項は従来システムにおいては存在
しなかった。第2項αWiは、上記した相関を使用し
て、ここに検出可能となった原初透かし信号である。
を示し、図9は、本発明にしたがって透かしを施された
後の同一画像を示しており、両画像は視覚的には殆ど区
別できないことが分かる。尚、図9の透かしは、利得α
=0.1および係数長10,000を用いて挿入され
た。原初画像における係数の大きい方から10,000
個の係数を、図10に示す順序で抽出し、一次元ベクト
ルを作成した。即ち、図10の番号順に1から16ま
で、ジグザグに抽出する。
ロック平均を計算した。同じ手順を抽出ステージにおい
ても用いた。
スを上記挿入した原初シーケンスに設定されており、こ
の状態で、ランダムに発生された疑似乱数シーケンスに
応答する。実験によれば、0.125において非常に強
くかつ明瞭な応答が、ある疑似乱数シーケンスに対して
検出された。相関のない透かしに対しては、相関器出力
は、1/(N−2)の分散をもつ略正規分布を呈する。
ここで、Nは透かしの長さである。即ち、N=10,0
00に対して、標準偏差は0.01であり、0.125
の相関応答は、12倍を超える標準偏差をあらわす。透
かし長さを1,000と短くした従来方法では、ほぽ3
0倍の偏差の応答が得られた。信号対雑音比の低下は、
殆ど、従来方法を用いた際には存在しない式(6)の右
辺の第1項に起因している。
整形係数すなわちavg(fi)をavg(fi´)の
代りに用いて、等価プロセスを繰り返した。相関器応答
は、0.125から0.15に増加した。これは、約2
0%の損失がこの近似により生じたことを示唆してい
る。もちろん、この損失は、画像のスペクトラムにおけ
る局部的滑らかさに強く依存し、画像ごとにかなり変化
するおそれがある。
し挿入方法ならびに透かし抽出方法を説明する。本実施
の形態に係る方法は、MPEG/JPEG係数を用いて
画像データを符号化する場合に適用しようとするもので
ある。
られる拡散スペクトラム通信システムを示すブロック図
である。図11において、透かし信号は、誤り訂正符号
器110への入力として与えられる。誤り訂正符号器1
10の出力は、拡散スペクトラム変調器112に与えら
れる。拡散スペクトラム変調器112の出力は第1のス
ペクトラム変換器114に与えられる。第1のスペクト
ラム変換器114の出力はスペクトラム整形器116に
第1の入力として与えられる。一方、透かし処理すべき
信号が、第2のスペクトラム変換器118に与えられ
る。第2のスペクトラム変換器118の出力は、スペク
トラム整形器116に第2の入力として与えられるとと
もに、遅延器120にも与えられる。スペクトラム整形
器116の出力は、加算器122において、遅延器12
0の出力と加算される。加算器122の出力は逆変換器
124に与えられる。逆変換器124の出力として透か
し処理済みの信号が得られる。
ことによる計算効率改善を利用するため、画像を8×8
画素ブロックの部分画像に分割する。透かし挿入法を8
×8部分画像の各々に適用する。すなわち、8×8部分
画像の各々に対して、疑似乱数(PN)シーケンスを、
適当なスペクトラム整形のDCT係数に挿入する。すべ
ての部分画像に対してこの手順を繰り返す。部分画像の
大きさは好ましくは8×8であるが、2×2、3×3、
4×4など、異なる大きさであってもよい。
を図12に示す。透かし処理済みの画像データ、ビデオ
データ、オーディオデータ、マルチメディアデータなど
を、まず、スペクトラム正規化ユニット130によりス
ペクトラム正規化し、過去に施されたスペクトラム整形
を取り除く。次に、正規化された信号を、相関器バンク
132A〜132Zにより分析する。各相関器は、特定
の疑似乱数シーケンス(アルファベットの各シンボルに
ついて1つ)があれば、そのシーケンスを検出する。判
定回路134は、各部分画像からの出力を集計したの
ち、通常、最大出力を示す疑似乱数シーケンスを、最尤
現シンボルとして選択する。より複雑化した判定手順も
可能である。
ることは、すべての部分画像に同一の疑似乱数シーケン
スが埋め込まれていることを前提としている。すなわ
ち、ここでは、ただ1種類の疑似乱数シーケンスが埋め
込まれている場合を前提としている。
埋め込んでもよいが、各部分画像に埋め込まれる疑似乱
数シーケンスは1つのみであるものとする。2つの疑似
乱数シーケンスは2進ビット0および1で表わしてもよ
く、この場合にはビットシーケンスの埋め込みが簡単に
なる。検出エラーレートは、前の例におけるレートより
も高くなるが、Reed−Solomonなどの誤り訂
正符号を用いることにより減少させることができる。
ビットは少数の部分画像について複製される。この場
合、これら部分画像の相関器の集計をとり、検出エラー
レートを減少させる。ついで、これらのビットを誤り訂
正回路で処理することにより誤りをさらに減少させる。
誤り訂正器136に入力される。誤り訂正器136で
は、判定回路134によりなされた判定誤りを訂正す
る。誤り訂正器136の出力として、抽出された透かし
信号が得られる。スペクトラム正規化ユニット130で
のスペクトラム正規化を実行するには、先に行なったス
ペクトラム整形手順を反転する。本例では、透かし処理
前の原初信号はもはや与えられない。すなわち、周波数
係数の平均パワ−avg(|fi|)は、透かし処理済
み信号の平均すなわちavg(fi´)により近似され
る。
(7)は、近似的に成立する。ここで、Wiは、透かし
成分であり、αは通常0.1〜0.01の範囲の定数で
ある。
号中の各係数(fi´)を、近傍における局部平均av
g(fi´)で除算する。すなわち、次式(8)の計算
が行なわれる。
イズ項と見なされる。この項は、従来システムでは現れ
なかった。これは、前述したように、透かし処理前の係
数を取り出すことにより、この項を省くことが可能であ
ったからである。第2項αWiは、従来の相関を用いて
ここに検出可能となった原初透かし信号である。
抽出する場合には、検出器信頼性は非常に低い。しかし
ながら、すべての8×8ブロックからの検出器応答を集
計すれば、信頼性は非常に高くなり、曖昧さのない明確
な応答が得られる。
各シンボルに対して独自の疑似乱数シーケンスがあるこ
とが好ましい。この方法は、検出器出力が、画像中の8
×8部分画像ブロックの量とともに直線的に減少するこ
とから、クリッピングに対して比較的強い。APS(ア
ナログ保護システム)およびCGMS(コピー生成管理
システム)のためのDVD(デジタルビデオディスク)
信号埋込みについては、合計で8個あるいは16個の疑
似乱数シーケンスを用いることになる。
にこの実施の形態においても、透かしは、予め定められ
たスペクトラム内位置、通常、最も大きいものから順に
選ばれたN個の係数に配置されている。この予め定めら
れた位置はどこであってもよいが、圧縮やスケーリング
などの通常の信号変換を受けた後も透かしを残すために
は、これらの位置は、スペクトラムの知覚的重要領域に
属していなければならないことは、前述した実施の形態
と同様である。
べき情報は、一般的にはアルファベット(たとえば2進
数字やASCIIシンボル)から取り出されたm個のシ
ンボルのシーケンスであり、このデータには、誤り検出
および訂正のための付加シンボルが追加される。更に、
各シンボルは拡散スペクトラム変調され、結果として、
各シンボルはチップとして知られる特有の疑似乱数シー
ケンスにマッピングされることになる。チップごとのビ
ット数は予め設定されており、チップ長が長いほど、検
出される信号対雑音比は高くなるが、これは信号帯域幅
を犠牲にすることになることは先に述べた通りである。
ケンスのパワースペクトラムも白色ノイズであり、した
がって、ノイズのパワースペクトラムは、透かしを埋め
込むべき画像データ、ビデオデータ、オーディオデー
タ、マルチメディアデータのスペクトラムと整合するよ
うに整形される。
なくすためには、従来方法のうち、このスペクトラム整
形を改変しなければならない。
し処理済みスペクトラムの各係数は、係数自身ではなく
画像スペクトラム係数の局部平均により、先に述べた式
(3)にしたがってスケーリングされている。
る。たとえば、二次元領域の局部平均でもよい。あるい
は、二次元スペクトラムをサンプリングして一次元ベク
トルを作成し一次元局部平均をとってもよい。二次元8
×8DCT係数の一次元ベクトル化は、すでにMPEG
IIの一部として実施されている。平均は、単純なボッ
クス平均でも、近傍領域に対して重みづけた平均でもよ
い。
対しては、いくつかのフレームについてのスペクトラム
係数の時間平均を用いることも可能である。しかしなが
ら、抽出器のスペクトラム正規化段において平均計算の
ためにいくつかのフレームが必要であるため、分離して
取り出された個々のビデオフレームの保護が不可能とな
るおそれがある。この理由のため、本実施の形態でも、
ビデオを、静止画像の膨大な集まりとして扱うことによ
り、個々のビデオフレームを、複製から保護することが
できる。
主な変更は、疑似乱数シーケンスの長さを64ビットよ
りも減らすことである。実際に用いられる疑似乱数シー
ケンス長は25である。25という値は、臨界値とは考
えられていない。64という上限は現状のプロセッサに
より課せられたもので、将来的には増加し得るだろう。
また、テストにおいて、平均フィルタの大きさを7から
3に変更した場合には性能の改善がみられたことがわか
っている。平均化は、絶対係数値の平均化であり、係数
値そのものの平均化ではない。このことは、各周波数に
存在する平均パワーを効果的に評価する。その他の平均
化手法も可能であり、たとえば、いくつかのフレームの
平均や8×8ブロックの局部近傍の平均などを用いるこ
とができる。
数は4096個であり、このことは、16個のシンボル
のうちのかなり多くのシンボルを、1つの画像やビデオ
フレーム中に埋込み得ることを示唆している。たとえ
ば、画像内に128個のシンボルから1つを埋め込むこ
とが求められていると仮定する。この場合、各8×8ブ
ロックに対して128回の平行相関を実行することが必
要である。これは、計算上は扱い易いが、各相関のハー
ドウェア手段はより複雑になる。あるいは、2つの2進
シンボルのみを用いることもできる。透かしを故意に取
り除くことの困難度を高めるためには、2つの2進シン
ボルすなわちビットの各々に2つ以上の疑似乱数シーケ
ンスを組み合わせることが好ましい。この場合には、2
つの相関器だけでよく、2進列を画像に埋め込めばよ
い。低い検出器出力により、粗ビットエラーレートは、
非常に高くなるだろう。しかしながら、これは、Ree
d−Solomon(RS)などの誤り訂正符号を用い
ることにより許容可能なレベルにまで下げることができ
る。RSコードは画像のクリッピングのために起こり得
るバースト誤りに強い。また、その他の誤り訂正符号を
用いることもできる。
ックの開始位置を知ることが必要である。開始位置は、
特に、画像がクリッピング処理を受けたときには明瞭で
ないおそれがある。しかしながら、最終ブロックの前に
特別のすなわち固有のシンボルまたはシンボル列をつけ
るなど、公知の同期化方法を用いればよい。
要とした従来のデジタル透かし処理方法を改良し、これ
により、透かし処理前のデータすなわち原初データを用
いることなく、透かし抽出を可能とするものである。本
発明は、周波数係数の空間的および/または時間的局部
平均を利用している。また、本発明は、MPEG/JP
EGを利用し、画像を通常8×8の部分画像に分割し、
各部分画像を処理した結果を組み合わせて抽出された透
かしを取り出すものである。その結果、非常に高い信頼
性をもって透かしを抽出することができる。
透かし処理前のデータの原本を用いることなく透かし処
理済みのデータから透かしを抽出するためのシステムを
説明したが、本発明はその範囲ならびに趣旨を逸脱する
ことなく種々の変形や修正が可能であることはいうまで
もない。
のブロック図である。
ラムを示すグラフである。
法を説明するためのブロック図である。
を示すブロック図である。
る。
上に表示した中間調画像の写真である。
ディスプレイ上に表示した中間調画像の写真である。
係数のシーケンスを示す4×4配列を示す図である。
ムを示すブロック図である。
ある。
Claims (9)
- 【請求項1】 透かしを施すべきデータ中にシンボルシ
ーケンスを挿入するための方法において、 各シンボルを疑似乱数シーケンスにマッピングすること
により、上記シンボルシーケンス中の各シンボルをスペ
クトラム拡散変調し、スペクトラムにおいて拡散された
スペクトラム拡散シンボルを得るステップと、 上記データをスペクトラム変換することによって得られ
たスペクトラム変換データと前記スペクトラム拡散シン
ボルとから、透かし処理済みのスペクトラムを合成する
際、前記スペクトラム変換データのスペクトラム係数に
おける局部的な平均を取り、当該平均、前記スペクトラ
ム拡散シンボルの対応するスペクトラム係数、及び、係
数αを乗算して、前記スペクトラム変換データの前記ス
ペクトラム係数と加算することにより、前記透かし処理
済みのスペクトラムの各係数を決定する合成ステップと
を有することを特徴とする方法。 - 【請求項2】 上記合成ステップは、前記スペクトラム
係数の局部的な平均として、周波数係数の空間的局部平
均をとることを特徴とする請求項1の方法。 - 【請求項3】 上記合成ステップにおいては、前記スペ
クトラム係数の局部的な平均として、周波数係数の時間
的平均を取ることを特徴とする請求項1の方法。 - 【請求項4】 請求項1に記載の方法で、透かし処理済
みのデータから透かしを抽出する方法において、 透かし処理済みのデータを受けとるステップと、前記透かし処理済みデータをスペクトラム変換すること
によって、上記透かし処理済みデータの周波数係数を
得、これら透かし処理済みデータの周波数係数 の局部的
平均を用いて、透かし処理前のデータの周波数係数の局
部平均を近似し、前記透かし処理前のデータの周波数係
数を取り出すことなく、前記透かし処理済みデータの周
波数係数の局部平均で対応する透かし処理済み周波数係
数を除算することで、スペクトラム正規化し、正規化さ
れた信号を発生するステップと、 上記正規化された信号を、予め定められたシンボルに対
応する予め定められた疑似乱数シーケンスに相関させ、
予め定められた疑似乱数シーケンスの各々に対して相関
信号を得るステップと、 前記相関信号に基づいて、透かし処理済みのデータ中
に、どの疑似乱数シーケンスが存在しているかを決定す
るステップと、 存在している疑似乱数シーケンスに対応する透かしを抽
出するステップとを有することを特徴とする方法。 - 【請求項5】 透かしを施すべきデータ中にシンボルを
挿入するための方法において、 上記透かしを施すべきデータを複数個の部分領域に分割
するステップと、 上記シンボルを疑似乱数シーケンスにマッピングするこ
とにより上記シンボルをスペクトラムにおいて拡散変調
し、スペクトラムにおいて拡散されたスペクトラム拡散
シンボルを得るステップと、 上記データをスペクトラム変換することによって得られ
たスペクトラム変換データと前記スペクトラム拡散され
たシンボルとから、透かし処理済みのスペクトラムを合
成する際、前記スペクトラム変換データのスペクトラム
係数における局部的な平均を取り、当該平均、前記スペ
クトラム拡散シンボルの対応するスペクトラム係数、及
び、係数αを乗算して、前記スペクトラム変換データの
前記スペクトラム係数と加算することにより、前記透か
し処理済みのスペクトラムの各係数を決定する合成ステ
ップとを有し、前記合成ステップは前記各部分領域毎に
繰り返されることを特徴とする方法。 - 【請求項6】 上記合成ステップは、前記スペクトラム
係数の局部的な平均として、周波数係数の空間的局部平
均をとることを特徴とする請求項5の方法。 - 【請求項7】 上記合成ステップにおいては、前記スペ
クトラム係数の局部的な平均として、周波数係数の時間
的平均を取ることを特徴とする請求項5の方法。 - 【請求項8】 請求項5に記載の方法で、透かし処理済
みのデータから透かしを抽出する方法において、 透かし処理済みのデータの部分領域から透かし処理済み
のデータを受けとるステップと、 各部分領域からの透かし処理済みのデータをスペクトラ
ム変換することによっ て上記透かし処理済みデータの周
波数係数を得、これら透かし処理済みデータの周波数係
数の局部平均を用いて、透かし処理前のデータの周波数
係数の局部平均を近似し、前記透かし処理前のデータの
周波数係数を取り出すことなく、前記透かし処理前デー
タの周波数係数の局部平均で対応する透かし処理済み周
波数係数を除算することにより、正規化し、正規化され
た信号を発生するステップと、 上記正規化された信号を、予め定められたシンボルに対
応する予め定められた疑似乱数シーケンスと相関させ、
各部分領域における予め定められた疑似乱数シーケンス
の各々に対して相関信号を得るステップと、 前記相関信号から、到来している現シンボルに最も類似
している最尤現シンボルを決定するステップと、 透かしに対応する最尤現シンボルのシーケンスを抽出す
るステップとを有することを特徴とする方法。 - 【請求項9】 請求項5に記載の方法で、透かし処理済
みのデータから透かしを抽出する方法において、 透かし処理済みのデータの部分領域から透かし処理済み
のデータを受けとるステップと、 各部分領域からの透かし処理済みのデータをスペクトラ
ム変換することによって、上記透かし処理済みのデータ
の周波数係数を得、これら透かし処理済みデータの周波
数係数の局部平均を用いて、透かし処理前のデータの周
波数係数の局部平均を近似し、前記透かし処理前のデー
タの周波数係数を取り出すことなく、前記透かし処理前
データの周波数係数の局部平均で対応する透かし処理済
み周波数係数を除算することで、正規化し、正規化され
た信号を発生するステップと、 上記正規化された信号を、予め定められたシンボルに対
応する予め定められた疑似乱数シーケンスに相関させ、
各部分領域における予め定められた疑似乱数シーケンス
の各々に対して相関信号を得るステップと、 前記相関信号から、各部分領域における現シンボルに最
も類似しているシンボル列を決定し、抽出されたシンボ
ル列を得るステップと、 上記抽出されたシンボル列の誤りを訂正するステップ
と、 訂正されたシンボル列を透かしに対応する最尤現シンボ
ルのシーケンスとして抽出するステップとを有すること
を特徴とする方法。
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US08/715,953 US6069914A (en) | 1996-09-19 | 1996-09-19 | Watermarking of image data using MPEG/JPEG coefficients |
US08/708331 | 1996-09-19 |
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Publication Number | Publication Date |
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JPH10308867A JPH10308867A (ja) | 1998-11-17 |
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Family
ID=27108059
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP25142197A Expired - Fee Related JP3262159B2 (ja) | 1996-09-04 | 1997-09-02 | 拡散スペクトラム透かし処理方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
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US6704431B1 (en) | 1998-09-04 | 2004-03-09 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Method and apparatus for digital watermarking |
JP3745729B2 (ja) * | 1999-01-25 | 2006-02-15 | 日本電信電話株式会社 | 電子透かし埋め込み方法及び電子透かし検出方法及び電子透かし埋め込み装置、及び電子透かし検出装置、及び電子透かし埋め込みプログラムを格納した記憶媒体、及び電子透かし検出プログラムを格納した記憶媒体、及び電子透かしシステム |
JP4178647B2 (ja) | 1999-02-15 | 2008-11-12 | 松下電器産業株式会社 | デジタル情報埋込み・抽出装置および方法並びに当該方法を実行するためのプログラムを記録した記録媒体 |
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EP1164543B1 (en) | 2000-06-14 | 2017-08-09 | Panasonic Intellectual Property Corporation of America | Digital information embedding/extracting |
JP2003169205A (ja) | 2001-11-30 | 2003-06-13 | Toshiba Corp | 電子透かし埋め込み方法及び装置並びに電子透かし検出方法及び装置 |
GB2383148A (en) * | 2001-12-13 | 2003-06-18 | Sony Uk Ltd | Watermarking |
-
1997
- 1997-09-02 JP JP25142197A patent/JP3262159B2/ja not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
Ingemar J.Cox,Joe Kilian,Tom Leighnton and Talal Shamoon,A secure robust watermark for multimedia,Workshop on Information Hiding,Newton Institute,Univ.of Cambridge,米国 |
Jian Zhao,Eckhard Koch,Embedding Robust Labels Into Images for Copyright Protection,Proc.of the Int.congress on Intellectual Property Rights for Specialized Information,米国 |
Theory of Spread−Spectrum Communications − A Tutorial,IEEE Transactions on Communications,,Vol.Com−30,No.5 |
ウェーブレット変換による画像データへの,信学技法,日本,IE94−129,DE94−84 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH10308867A (ja) | 1998-11-17 |
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