Marcas de agua robustas a ataques geométrico

Abstract

Technological advances afford cheaper and faster forms of copying and distributing multimedia data with high quality. Consequently, watermarking techniques have been proposed to prevent and detect copyright infringements, tampering, and so on. However, like any digital signal, images might experience a huge set of distortions that can severely damage, and even destroy, the embedded watermarks. Geometrical distortions usually lead to erroneous detections in most watermarking schemes, due to synchronization loss between watermarks and detectors. Some strategies have been proposed to counterattack the effects of geometrical distortions in watermarking schemes, by either embedding synchronization-patterns along with the watermarks or by using invariant or semi-invariant domains. Nevertheless, the pitfalls detected in such strategies leave the problem open for further contributions. In this thesis a new strategy is proposed, which is based on a Genetic Algorithm that attempts to maximize the correlation between the originally inserted watermark and the input image. An implementation of this strategy is proposed and reported results, obtained after applying distortions with a standard benchmark, show the proposed scheme is resilient to rotation, scaling, translation, filtering, lossy-compression (JPEG), among other distortions. Furthermore, comparisons between a previous watermarking method, based on log-polar maps, and the present approach are reported. Results show the proposed scheme provides more robustness and lower image degradation, even when a simple insertion process is used.

Los avances tecnológicos ofrecen formas más económicas y rápidas para copiar y distribuir datos multimedia con gran calidad. Consecuentemente, se han propuesto técnicas de marcas de agua para evitar y detectar violaciones a los derechos de autor, falsificaciones, etc. Sin embargo, como cualquier otra señal digital, las imágenes pueden sufrir un enorme conjunto de distorsiones que pueden dañar seriamente, e incluso eliminar, las marcas de agua insertadas. Las distorsiones geométricas usualmente causan detecciones erróneas en la mayoría de los esquemas, debido a la perdida de sincronización entre las marcas de agua y los detectores. Se han propuesto algunas estrategias para enfrentar los efectos de las distorsiones geométricas en los esquemas de marcas de agua, ya sea insertando patrones de sincronización junto con las marcas de agua, o utilizando dominios invariantes o semi-invariantes. No obstante, las debilidades identificadas en dichas estrategias hacen de éste, un problema abierto para nuevas contribuciones. En esta tesis se propone una nueva estrategia que utiliza un detector basado en un Algoritmo Genético que maximiza la correlación entre la marca de agua insertada originalmente y la imagen de entrada. Se propone además una implementación de esta estrategia y se reportan algunos resultados obtenidos al aplicar distorsiones con una herramienta estándar, los cuales muestran que el esquema es robusto a rotación, escalamiento, traslación, filtrado, compresión con perdida (JPEG), entre otras distorsiones. También, se reportan comparaciones entre un esquema de marcas de agua previo, basado en mapas log-polar, y la presente contribución. Los resultados muestran que el esquema propuesto es más robusto y causa una menor degradación en las imágenes, a pesar de utilizar un proceso de inserción simple.