주파수 영역 워터마킹의 주요 목표는 이미지의 스펙트럼 계수에 워터마크를 삽입하는 것입니다. 가장 일반적으로 사용되는 변환은 DCT(Discrete Cosine Transform), DFT(Discrete Fourier Transform) 및 DWT(Discrete Wavelet Transform)입니다.
주파수 영역에서 워터마킹을 하는 주된 이유는 인간 시각 시스템(HVS)의 특성이 스펙트럼 계수에 의해 더 잘 포착되기 때문입니다.
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이산 코사인 변환(DCT) - 푸리에 변환과 같은 DCT. 진폭 공간 대신 주파수 공간 측면에서 데이터를 정의할 수 있습니다. 이는 인간이 빛을 인지하는 방식에 더 가깝기 때문에 인지되지 않는 부분을 인지하고 버릴 수 있다는 장점이 있습니다.
DCT 기반 워터마킹 기술은 공간 영역 기술에 비해 강력합니다. 이러한 알고리즘은 저역 통과 필터링, 밝기 및 대비 조정, 흐림 등과 같은 단순한 이미지 처리 작업에 대해 강력합니다.
그러나 수행하기가 복잡하고 계산 비용이 더 많이 듭니다. 동시에 회전, 크기 조정, 자르기 등과 같은 기하학적 공격에 약합니다.
DCT 도메인 워터마킹은 글로벌 DCT 워터마킹과 블록 기반 DCT 워터마킹으로 정의할 수 있습니다. 이미지의 지각적으로 필수적인 부분에 임베딩하면 대부분의 압축 방식이 이미지의 지각적으로 중요하지 않은 부분을 제거하기 때문에 나름의 장점이 있습니다.
DCT에는 다음과 같은 단계가 있습니다 -
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이미지를 겹치지 않는 8x8 블록으로 분할하는 데 사용할 수 있습니다.
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각 블록에 순방향 DCT를 적용할 수 있습니다.
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일부 블록 선택 기준(예:HVS)을 적용할 수 있습니다.
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계수 선택 기준(예:최고)을 적용할 수 있습니다.
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선택한 계수를 수정하여 워터마크를 삽입할 수 있습니다.
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각 블록에 역 DCT 변환을 적용할 수 있습니다.
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이산 웨이블릿 변환(DWT) − 웨이블릿 변환은 디지털 이미지 처리, 압축, 워터마킹 등에 자주 사용되는 현대적인 접근 방식입니다. 변환은 웨이블릿이라고 하는 주파수가 변경되고 기간이 제한된 작은 파동을 기반으로 합니다.
웨이블릿 변환은 이미지를 수평, 수직 및 대각선과 같은 세 가지 공간 방향으로 사라집니다. 따라서 웨이블릿은 HVS의 이방성 특성을 보다 정확하게 반영합니다. DWT 계수의 크기는 모든 분해 수준에서 가장 낮은 대역(LL)에서 더 크고 다른 대역(HH, LH 및 HL)에서 더 작습니다.
DWT(Discrete Wavelet Transform)는 일반적으로 오디오 및 비디오 압축, 오디오의 잡음 제거, 무선 안테나 분포 시뮬레이션을 비롯한 광범위한 신호 처리 애플리케이션에서 사용됩니다.
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이산 푸리에 변환(DFT) − 연속 함수를 주파수 요소로 변경할 수 있습니다. 회전, 크기 조정, 자르기, 이동 등과 같은 기하학적 공격에 대한 견고성이 있습니다.
DFT는 번역 불변성을 보여줍니다. 이미지의 공간 이동은 이미지의 위상 설명에 영향을 주지만 크기 설명에는 영향을 미치지 않거나 공간 영역의 원형 변화는 푸리에 변환의 크기에 영향을 주지 않습니다.