INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL

UNIDAD PROFESIONAL INTERDISCIPLINARIA EN INGENIERÍA Y TECNOLOGÍAS AVANZADAS

UPIITA

Trabajo Terminal

Marcas de agua para archivos de video

Que para obtener el titulo de ''Ingeniero en Telemática"

Presenta:

Casasola Gómez Armando ¡van

Asesores

M. en C. Izlian Yolanda Orea Flores M. en C. Mario Eduardo Rivero Ángeles

M. en C. Marco Antonio Acevedo Mosqueda

INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL

UNIDAD PROFESIONAL INTERDISCIPLINARIA EN INGENIERÍA Y TECNOLOGÍAS AVANZADAS

UPIITA

Trabajo Terminal

Marcas de agua para archivos de video

Que para obtener el titulo de "Ingeniero en Telemática"

Presenta:

Casasola Gómez Armando Iván

Asesores

México D.F. Diciembre de 2006

Agradecimientos

A Dios por permitirme llegar a este momento de mi vida y poder compartirlo con las personas que quiero.

A mis padres por su apoyo, confianza y el inmenso amor que siempre me han manifestado. Son mi ejemplo y guía para seguir adelante y luchar por alcanzar mis sueños.

A Sandra y Karen por compartir conmigo la magia tan especial que llevan consigo y por estar siempre a mi lado.

A César, por acompañarme en tan singulares aventuras.

A toda mi familia, por su cariño siempre.

A todas esas personas especiales que han sido parte de mí vida y me han enseñado como ser una mejor persona, en especial a Violeta, Eder y Andrés por sus consejos, sus regaños, por las veces que reímos, las veces que lloramos y sobre todo por su amistad.

A mis asesores por su apoyo en el desarrollo de este trabajo y por permitirme acompañarlos en esta etapa de su vida llena felicidad.

Al Instituto Politécnico Nacional por permitirme no sólo ser un profesionista, sino un ser humano íntegro y orgulloso de su institución.

¡Que la Fuerza los acompañe siempre!

IV

V

Objetivo

El objetivo de este Trabajo Terminal es desarrollar un algoritmo de inserción de marcas de agua no visibles y probar su eficacia en archivos digitales de video de distintos formatos.

VI

Justificación

La aparición y rápido crecimiento de las tecnologías digitales para el tratamiento de la información pemiitió que los archivos multimedia cobraran mayor importancia y que aparecieran nuevas formas de distribución. A pesar de las bondades de estos avances, la sencillez de los procesos permite que los usuarios sean capaces de reproducir la información sin ninguna alteración relevante en la calidad del contenido.

El problema de la piratería ha golpeado de manera contundente a la industria del video. En muchas ocasiones el material está disponible en las calles antes que en los lanzamientos oficiales lo que ocasiona pérdidas millonahas a los propietarios intelectuales del material.

En nuestro país la aplicación de las marcas de agua para la protección intelectual de material digital es casi nula, hasta el año pasado habían sido presentadas 8 solicitudes de patente al respecto y solamente han sido otorgadas dos (una propiedad de Koninkiijke Phitips Electronics N.V, y otra de Macrovision Corporation,Digimarc Corporation)

Si bien la adición de marcas de agua a un video no restringe en lo absoluto su distribución sí permitiría conocer las personas que tuvieron acceso a determinadas copias del material durante la posproducción y permitiría deslindar responsabilidades para seguir un proceso judicial.

VII

Palabras Clave

Marcas de agua, Transformada Wavelet Discreta, MPEG-1, MPEG-2, AVI

VIII

Resumen

Una marca de agua está constituida por información oculta dentro de algún tipo de documento o información relevante, de manera que sea posible identificar la originalidad o las alteraciones realizadas a la información.

El mismo principio se puede aplicar a los archivos digitales de video, música o imágenes. Por tratarse de información digital que es muy fácil de copiar y distribuir, gracias a los avances tecnológicos, resulta prioritario encontrar formas de acreditar la propiedad y originalidad del contenido.

El trabajo actual contempla la inserción de marcas de agua en archivos de video con formatos MPEG-1, MPEG-2 y AVI que contengan información sobre derechos de autor, comprador autorizado y una marca de agua que nos permita detectar cuando el contenido del archivo ha sido alterado.

La inserción de la marca de agua en el archivo se hace en el dominio de la frecuencia, utilizando la Transformada Wavelet Discreta para realizar este cambio, y se utiliza el código ASCII para la codificación de la información que se va a almacenar en la marca de agua.

IX

Abstract

This project develops an algohthm in order to obtain watermark insertion into a MPEG-1, MPEG-2 and AVI video file. Insertion is made in frecuency domain and Discrete Wavelet Transform is used for domain change. The ASCII code is used to codlfy the message that will be inserted in the watemnark.

X

Contenido

Objetivo ..................................................................................................... V Justificación ............................................................................................... VI Palabras Clave .......................................................................................... Vil Resumen .................................................................................................... VIII Abstract ...................................................................................................... IX índice de figuras ......................................................................................... XII índice de tablas........................................................................................... XIII Estado del Arte ........................................................................... .............. XIV

INTRODUCCIÓN....................................................................................... 1

1. Marcas de Agua

1.1 Introducción ......................................................................................... 2 1.2 Requisitos ............................................................................................. 3 1.3 Aplicaciones ......................................................................................... 4 1.4 Métodos de Inserción ............................................................................ 5 1.5 Recuperación de la marca de agua ....................................................... 7

2. Video Digital

2.1 Video analógico.................................................................................... 9 2.1.1 Escaneo ....................................................................................... 9

2.2 Componentes de color ......................................................................... 10 2.3 Calidad de la imagen ............................................................................. 11 2.4 Formatos de video................................................................................. 12

2.4.1 MPEG-1........................................................................................ 12 2.4.2 MPEG-2 ....................................................................................... 12 2.4.3 Diferencias entre MPEG-1 y MPEG-2.......................................... 13 2.4.4 AVI.............................................................................................. 13

3. Transformada Wavelet

3.1 Transformada Wavelet Discreta ........................................................... 15 3.2 La Wavelet Haar .................................................................................. 15 3.3 La Wavelet Daubechies......................................................................... 18 3.4 Transformada Wavelet Discreta en dos dimensiones............................. 19

3.4.1 Conservación de la energía......................................................... 20

4. Implantación y Pruebas

4.1 Zonas de inserción de información........................................................ 21 4.1.1 Cambio de dominio en video......................................................... 21

4.2 Método de inserción ............................................................................. 24 4.2.1 Características de la marca de agua ............................................ 25 4.2.2 Comparación entre dos dígitos de un valor de la matriz ............... 25 4.2.3 Comparación entre dos elementos de la matriz ............................ 27

4.3 Parámetros de calidad.......................................................................... 29

XI

4.4 Pruebas de inserción y recuperación .................................................... 30 4.4.1 Inserción y recuperación en MPEG-1............................................ 30 4.4.2 Inserción y recuperación en MPEG-2 ........................................... 31 4.4.3 Inserción y recuperación en AVI ................................................... 32

4.5 Capacidad de inserción........................................................................ 47 4.6 Compresión .......................................................................................... 47

4.6.1 Compresión en MPEG-1 y MPEG-2.............................................. 47 4.6.2 Compresión en AVI ...................................................................... 48

4.7 Distorsión de brillo ................................................................................ 48 4.8 Ruido.................................................................................................... 50

4.8.1 Ruido Gaussiano.......................................................... .............. 50 4.8.2 Ruido Impulsivo............................................................................ 51 4.8.3 Ruido Multiplicativo ...................................................................... 51

4.9 Cambio de formato ............................................................................... 52 4.10 Comparación entre los algoritmos de inserción ................................... 52

4.10.1 Comparación entre dos dígitos de un valor de la matriz ........... 52 4.10.2 Comparación entre dos elementos de la matriz .......................... 53

Conclusiones............................................................................................ 55

Trabajo Futuro .......................................................................................... 57

Anexos ...................................................................................................... 58

Bibliografía................................................................................................ 65

XII

Indice de Figuras

1.1 Detalle marca de agua ..................................................................... 2 1.2 Marca de agua "Pro Patria".............................................................. 2 1.3 Marcas de agua en billetes mexicanos............................................. 3 1.4 Marcado de un archivo digital .......................................................... 3 1.5 Proceso de marcado en el dominio de la frecuencia......................... 6 1.6 Métodos de inserción y recuperación de la marca de agua............... 7

2.1 Grupo de imágenes, la esencia del video..... .................. ............... 9 2.2 {a)Frame progresivo y (b) Frame entrelazado ................................... 10 2.3 Descomposición en los planos R, G y B........................................... 10 2.4 Descomposición en los planos Y, Cb y Cr ........................................ 11 2.5 Secuencia típica de un GOP............................................................. 12

3.1 Matriz X........................................................................................... 19 3.2 Las 4 sub-imágenes de X................................................................. 20

4.1 Imagen original "ARC Trooper"......................................................... 22 4.2 Componentes RGB de "ARC Trooper" ............................................. 22 4.3 Imagen en escala de grises "ARC Trooper" ...................................... 23 4.4 TWD de primer nivel de la imagen en escala de grises.................... 23 4.5 Cambio de dominio de un frame de video ......................................... 23 4.6 Inserción de un"1" .......................................................................... 26 4.7 Inserción de un "0" ........................................................................... 26 4.8 Inserción comparando dos dígitos de un elemento........................... 26 4.9 Inserción por comparación ............................................................... 27

4.10 Ajuste para la inserción ................................................................... 27 4.11 Inserción por comparación de elementos ......................................... 28 4.12 Imagen "Carlota" e hístogramas para cada componente RGB............ 30 4.13 Alteraciones visibles en el frame en el tercer nivel de transformada. 36 4.14 Imagen reconstruida TWD Haar primer nivel...................................... 37 4.15 Alteraciones visibles al aplicar TWD Daub4 a frecuencias bajas ....... 42 4.16 Distorsión de brillo+15 .................................................................... 49 4.17 Distorsión de brillo+30 .................................................................... 49 4.18 Distorsión de brillo+80..... ................................................................ 50

XIII

Indice de Tablas

3.1 Wavelets de Haar............................................................................. 17 3.2 Señales escalares de Haar ............................................................... 17

4.1 Parámetros TWD Haar sin transformación ....................................... 32 4.2 Histogramas TWD Haar sin transformación ..................................... 32 4.3 Parámetros TWD Daub4 sin información .......................................... 33 4.4 Histogramas TWD Daub4 sin información........................................ 33 4.5 Frame e histogramas de planos RGB original y marcado utilizando TWD

de primer nivel................................................................ ............... 34 4.6 Parámetros para distintos niveles de TWD....................................... 35 4.7 Parámetros para TWD Haar primer nivel........................................... 37 4.8 Histogramas RGB para TWD Haar primer nivel ............................... 37 4.9 Parámetros para TWD Haar segundo nivel, insertando 679 bytes... 39

4.10 Histogramas de planos RGB para TWD Haar segundo nivel............ 39 4.11 Parámetros TWD Daub4 primer nivel ............................................... 39 4.12 Histogramas TWD Daub4 primer nivel............................................... 40 4.13 Parámetros para TWD Daub4 de segundo nivel, insertando 679

bytes ............................................................................................... 41 4.14 Histogramas de planos RGB para TWD Daub4 de segundo

nivel ................................................................................................. 41 4.15 Parámetros TWD Haar de primer nivel ............................................. 42 4.16 Histogramas TWD Haar de primer nivel............................................ 43 4.17 Parámetros para TWD Haar de segundo nivel, insertando 210

bytes ............................................................................................... 43 4.18 Histogramas de planos RGB para TWD Haar de segundo nivel ....... 44 4.19 Parámetros TWD Daub4 de primer nivel.......................................... 45 4.20 Histogramas TWD Daub4 de primer nivel......................................... 45 4.21 Parámetros para TWD Daub4 de segundo nivel, insertando 210

bytes ............................................................................................... 46 4.22 Histogramas de planos RGB para TWD Daub4 de segundo nivel.... 46 4.23 Efectos de compresión ..................................................................... 48 4.24 Distorsión de brillo+50 ..................................................................... 48 4.25 Distorsión de brillo+15 ..................................................................... 49 4.26 Distorsión de brillo+30 ..................................................................... 49 4.27 Distorsión de brillo+15 ..................................................................... 49 4.28 Ruido Gaussiano............................................................................. 50 4.29 Ruido Impulsivo .............................................................................. 51 4.30 Ruido Multiplicativo ......................................................................... 51

XIV

Estado del Arte

El rápido crecimiento de la piratería ha apresurado la creación de técnicas para poder proteger el contenido y comprobar la autoría de infinidad de materiales multimedia. En el caso específico de los archivos de video, en nuestro país se han otorgado dos patentes relacionadas a la protección del contenido utilizando técnicas de inserción de marcas de agua:

Tabla 1. Patentes otorgadas

La patente MX 223464 impiementa una marca de agua que impide que

el video sea copiado o permite que se haga una sola vez, en el proceso de duplicación la marca de agua se modifica de manera que no es posible realizar ésta tarea nuevamente.

La patente MX 231585 impiementa el procedimiento de inserción de la marca de agua en ta frecuencia, utilizando la Transformada del Coseno Discreto para el cambio de dominio, la marca se inserta en un video con formato MPEG.

En la UPIITA sólo se ha realizado un Trabajo Terminal sobre el tema de las marcas de agua para archivos digitales, en él la inserción de la marca de agua es en el dominio del espacio, lo que la hace más susceptible a ataques.

Tabla 2. Trabajos Terminales

XV

En este trabajo se propone un algoritmo para la inserción de marcas de agua en un archivo de video con formato MPEG2, se insertarán tres marcas no visibles con información en texto codificado en ASCII. Dos de ellas serán marcas robustas, una con información sobre los derechos de autor de la obra y otra con datos sobre el comprador o el usuario del material. La tercer marca es frágil y se incluye para detectar ataques o modificaciones al archivo. La inserción de las marcas se realizará en el dominio de la frecuencia, implementando la Transformada Wavelet Discreta para realizar el cambio de dominio.

En las siguientes secciones se explican las herramientas que se van a utilizar y los procedimientos para la inserción de las marcas de agua.

1

INTRODUCCIÓN

La gran difusión y manejo de los archivos digitales actualmente, sean de texto, imágenes, audio o video, han permitido la proliferación de copias que en muchos casos violan derechos de propiedad intelectual. Debido a sus características la información se encuentra totalmente expuesta ya que resulta sumamente sencilla su reproducción y difusión no autorizadas.

Frente a este panorama surge la necesidad de recurrir a mecanismos que permitan proteger la información. Uno de ellos es la inserción de marcas de agua digitales, que permiten autentificar y proteger la propiedad intelectual.

La esteganografía es el campo dedicado a la inserción de información oculta dentro de una portadora, de manera que ésta no sufra alteraciones importantes, para la comunicación de mensajes, por lo que no se presta demasiada atención a la resistencia y protección. Dentro de la esteganografía se encuentran las marcas de agua, que deben ser más robustas ya que su finalidad es la de asegurar la originalidad de una obra digital y ser resistente a los ataques destinados a modificarla o desaparecerla.

En el primer capítulo se explican los conceptos fundamentales y las requisitos de las marca de agua, estas marcas se insertarán en frames de video de distintos formatos por lo que en el capítulo 2 se exponen los diferentes formatos utilizados y sus características.

La inserción de la marca de agua dentro del frame de video se hace en el dominio de la frecuencia, por lo que nos valemos de la Transformada Wavelet Discreta (TWD) para realizar el cambio de dominio. Se emplearon dos tipos de TWD, Haar y Daub4, la implementación de cada uno de ellas se presenta en el tercer capítulo.

Los algoritmos de inserción y los resultados de las pruebas se muestran en el último capítulo, en él se comparan los resultados de recuperación entre los dos algoritmos de inserción empleados y utilizando ambos tipos de Transformada Wavelet Discreta en distintos niveles.

2

1. Marcas de Agua

La inserción de marcas de agua es una técnica empleada para asegurar la originalidad y la calidad de una obra de arte o un documento que sea susceptible de falsificación, además de proteger la autoría del creador.

1.1 Introducción

El uso de las marcas de agua para asegurar la originalidad y protección de las obras es bastante antiguo. Los primeros registros que se tienen datan del año 1282, cuando se producen las primeras marcas de agua occidentales, estas eran diseños básicos como pequeñas cruces y círculos.

En los primeros días se empleaban para identificar los papeles producidos entre los diferentes fabricantes y el lugar en el que se fabricaban. Los intentos por copiar las marcas y hacerlas pasar por auténticas son tan antiguos como las técnicas de inserción.

En la siguiente figura se muestra una imagen y la marca del fabricante del papel;

Figura 1.1 Detalle de marca de agua

La figura 1.2 muestra una marca de agua llamada "Maid of Dort" que identifica un papel producido para el mercado holandés.

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Una de las aplicaciones más conocidas de las marcas de agua es asegurar la originalidad de los billetes de banco, ésta comenzó en 1849 en Inglaterra. Debido a que una marca de agua debe ser insertada cuando el papel esta siendo elaborado y es sumamente difícil reproducirlas, es el primer obstáculo con el que debe enfrentarse un potencial falsificador.

En nuestro país las marcas de agua están presentes en los billetes de denominación mayor a cien pesos, para poder observarlas el billete debe ser visto a contraluz y en algunos documentos oficiales.

Desde hace algunos años el concepto de marca de agua se ha

retomado, esta vez aplicado a los archivos digitales que tienen tanta difusión y que por sus características son sumamente susceptibles de ser copiados y distribuidos sin consentimiento del autor.

Dentro del campo de los archivos multimedia, una marca de agua es información que puede o no ser visible colocada dentro del archivo digital, esta información debe ser recuperable y los archivos donde son colocadas no deben ser alterados en cuanto a calidad, definición u otros parámetros relevantes. El proceso de inserción de una marca de agua se muestra en la figura 1.4.

1.2 Requisitos

Una marca de agua debe cumplir con los requisitos siguientes para poder ser considerada una marca de agua eficiente:

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- Robustez: Esta característica de la marca de agua se define en función de la resistencia para soportar ataques encaminados a desaparecerla y/o modificarla. Dentro de la robustez existe una subcategoría basada en la finalidad y las características que debe reunir la marca de agua.

Robustas: Deben permanecer después de ataques como compresión y filtrado, se utilizan para insertar información importante en los archivos. No es posible modificarlas o alterarías fácilmente.

Frágiles: Este tipo de marca de agua es alterable bajo cualquier operación, se les utiliza para saber si un archivo ha tratado de ser manipulado ya que el menor cambio efectuado (incluso la compresión/descompresión) altera la marca.

Semi-frágiles: Diseñadas para diferenciar entre alteración de la información y simples transformadas de alteración de las señales (por ejemplo, la compresión).

- Seguridad: Existen dos tipos de marcas de agua en base a la seguridad que ofrecen, imperceptibles, para no ser detectadas a simple vista, y las índetectables, es decir, que un usuario no autorizado no pueda localizarlas utilizando métodos estadísticos.

Marcas de agua imperceptibles: Se debe conocer ta capacidad de cada componente de frecuencia y ajustaría con la capacidad visual humana de manera que la imagen no se vea afectada de manera drástica.

Marcas de agua índetectables: Se busca que el archivo marcado conserve las mismas propiedades estadísticas que el archivo oríginal para que un posible atacante no la pueda detectar empleando métodos estadísticos.

- Legibilidad: Esta característica va encaminada a que la información contenida en la marca se pueda leer" sin alterar la marca de agua [5]. El archivo marcado no debe sufrir alteración alguna después de haber sido sometido al proceso de extracción de la información.

Estas características deben estar presentes en la medida necesaria según la finalidad de la marca de agua. Por ejemplo, la información referente a los derechos de autor o un comprador legítimo debería insertarse en una marca de agua robusta, de manera que esta información no pueda ser eliminada o modificada. Si queremos saber cuando un usuario no autorizado ha tratado de hacer una edición o insertar alguna información (texto, audio, etc.) utilizamos una marca de agua semi-frágil. Sí lo que deseamos es saber cuando un archivo ha sido objeto de cualquier tipo de ataque es necesario utilizar una marca de agua frágil.

1.3 Aplicaciones

En la actualidad y debido al cada vez mayor crecimiento y uso de los archivos digitales existe una gran cantidad de aplicaciones relacionadas a la

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inserción de marcas de agua en ellos, a continuación se presentan algunas de las más comunes y cuál es el propósito de cada una de ellas.

-Firmas digitales

Al igual que una fimia convencional en un documento físico, tiene la finalidad de que el autor podrá "finnar" sus obras de manera digital y el copyright formará parte del archivo, además puede utilizarse para probar la propiedad de los derechos sobre un archivo digital y asegurar su originalidad.

'Iransaccionales

La información del comprador se inserta dentro del archivo digital, de esta manera es posible identificar al distribuidor de copias ilegales. Debido a la posibilidad de ataques para eliminar esta información se deben analizar cuidadosamente la implementación de esta medida de manera que sea confiable y oportuna la identificación del usuario.

-Autenticación

En este caso la inserción de la marca esta destinada a probar la veracidad de la información que se está presentando (este aspecto está enfocado a imágenes o vídeo). Cuando es preciso presentar información crucial (en un juicio, en un noticiero, etc.) se debe tener la certeza de que dichos archivos no hayan sido objeto de manipulación alguna.

-Monitorear transmisiones de difusión

Proporciona infomnacíón sobre el lugar y la frecuencia con la que un archivo se utiliza, de esta manera el dueño del archivo podrá llevar un control sobre el uso que se está dando a su obra.

-Controi de copias

Éste es quizá una de las aplicaciones más comunes de las marcas de agua. El uso de la marca de agua permite, en un momento dado, que la información contenida en un CD/DVD (por citar un caso común) pueda ser copiada una sola vez, o ninguna, según las reglas de uso insertadas.

-Comunicaciones secretas

La finalidad de esta aplicación es enviar información de manera oculta entre dos o más personas de manera que no se levante sospecha de terceros.

1.4 Métodos de inserción

Actualmente hay dos formas de inserción de marcas de agua en un archivo digital:

-En el dominio del espacio.

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-En el dominio de la frecuencia (haciendo uso de alguna transformada).

Cuando la inserción se hace en el dominio del espacio, la inserción de la marca de agua va a modificar directamente el valor de luminancia y/o crominancia de los píxeles. La marca de agua resultante es bastante susceptible a ataques, por lo tanto no ofrece robustez.

Si la marca de agua se inserta en el dominio de la frecuencia se puede emplear, por ejemplo, la Transformada del Coseno Discreto o la Transformada Wavelet Discreta, y en el dominio de la frecuencia se modifica el valor de los coeficientes espectrales del archivo en el proceso de marcado.

La transformada del Coseno Discreto (DCT) es ampliamente utilizada

en varías aplicaciones relacionadas con la inserción de marcas de agua, sin embargo se presentan problemas al manejar la adaptabilidad de la marca de agua al sistema de visión humano. La marca de agua insertada en el video debe ser invisible o imperceptible, para ello se debe conocer la capacidad de cada componente de frecuencia y ajustaría con la capacidad visual humana.

La Transformada Wavelet Discreta (DWT) resuelve los problemas que aparecen al utilizar la DCT, además las aplicaciones que pueden dársele dentro del campo de la inserción de marcas de agua aun no está muy explotado.

Existen varios métodos para insertar una marca de agua en un archivo de video:

-Antes de la compresión (1), directamente en las secuencias de video. Aunque permite hacer la inserción de muchas maneras, incrementa la tasa de

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bits, la marca de agua se puede perder después de la compresión y afectar notablemente la calidad de la imagen.

-Durante la compresión (2), se inserta la marca de agua en los coeficientes antes de la cuantización, aunque se reduce el número de algoritmos para la marcación y la calidad del video puede ver se afectada, es posible aprovechar las características visuales humanas para ocultar la información, de esta manera se obtiene una marca de agua con buena calidad de video y robustez contra ataques.

-Después de la compresión (3), solamente se decodifica y re-codifica las partes del video que se desea sean marcadas, de esta manera se preserva la calidad del video. La tasa de bits resultante limita la cantidad de información que puede ser insertada en la marca de agua.

1.5 Recuperación de la marca de agua

La recuperación de la marca de agua puede realizarse de dos distintas maneras:

1.- Analizar el video comprimido.

2.- Analizar el video reconstruido a la salida del decodificador (los datos descomprimidos se insertan en el proceso de extracción de la marca de agua).

El momento del proceso en el que los métodos anteriores son implementados se ilustra en el siguiente diagrama:

Para recuperar la información contenida dentro de la marca de agua nos

valemos de algoritmos diseñados para tal efecto. Existen varias técnicas para la recuperación de la marca y algunas de ellas comparten características que nos permiten realizar una clasificación de los algoritmos:

Algoritmos ciego y no ciego:

Cuando tenemos algoritmos que requieren del documento original para poder detectar la marca son llamados No Ciegos, usualmente son más robustos ante los ataques, aunque para fines prácticos no es posible contar siempre con el archivo original para realizar la comparación.

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Un algoritmo Ciego es el que permite la recuperación de la marca sin necesidad de una comparación con el archivo sin marcar, este es el caso más común, poder leer y detectar la marca por sí mismo.

Algoritmos privado y público:

Existen técnicas de marcado en las que sólo el autor de tos documentos puede extraer el contenido de las marcas porque únicamente ellos tienen acceso a los documentos originales o tienen la clave para poder recuperarlas. En este caso tenemos una marca de agua Privada.

Sí cualquier usuario puede detectar o tiene acceso a la información de la marca de agua y pueda extraerla sin requerir información adicional, nos encontramos con una marca de agua Pública.

Algoritmos legibles y detectables:

Una marca de agua legible permite a los usuarios obtener la información contenida en ella, y en todo caso borraria ya que el atacante sabe que zonas afectar. Si el algoritmo utilizado resulta ser público, entonces es más probable que el contenido de la marca sea conocido. Para prevenir estos casos, usualmente se encripta la información antes de insertaria en el documento, pero esto continúa dando pauta a que el atacante intente borraría.

Con una marca detectable se obtiene mayor seguridad, ya que un usuario autorizado no tiene interés en eliminar la marca, y aunque el algoritmo sea conocido, no todos serían capaces de detectar el código insertado.

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2. Video Digital

Resulta conveniente realizar una breve revisión de cómo son generadas las señales de video, esto nos ayudará a entender como los distintos formatos digitales se apoyan de las características de las señales para obtener mejores resultados. Posteriormente se expondrán la implementación, ventajas, desventajas y usos que se les da a los formatos que se utilizaron en el desarrollo del trabajo Terminal.

2.1 Video análogo

Las señales de video normalmente son generadas por la salida de una cámara por el escaneo de una escena bi-dimensional y convertida a una señal eléctrica de una dimensión. Una escena en movimiento es una colección de de fotos o imágenes individuales, dónde cada imagen escaneada genera un trame de la imagen.

2.1.1 Escaneo

El número de lineas escaneadas está en función del ancho de banda, parpadeo (flicker) y la resolución. Si se aumenta el número de líneas se mejora la resolución espacial y si se incrementa el número de imágenes por segundo mejora la resolución temporal, existe un número de cuadros por segundo que hace el parpadeo perceptible. Aumentar la resolución y eliminar el flicker produce un video que requiere un ancho de banda mucho mayor, es por esto que se deben buscar las condiciones que nos ofrezcan los mejores resultados.

Si un frame está formado por el escaneo de una sola imagen, es llamado escaneo progresivo. De otro modo, si dos imágenes son escaneadas en dos tiempos diferentes y se mezclan para producir un solo frame, se llama escaneo entrelazado y cada una de las imágenes recibe el nombre de campo.

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El concepto de frame entrelazado surge como consecuencia del manejo

de la resolución temporal y la resolución espacial. Los objetos en movimiento lento pueden ser percibidos con una resolución vertical mayor, además de que no hay cambios importantes entre trames sucesivos y la percepción del ojo humano no detecta los parpadeos de la pantalla. Para los objetos que se mueven rápidamente, aunque se reduce la resolución vertical, el ojo humano no es sensible a la resolución espacial a tasas altas de reproducción.

2.2 Componentes de color

Durante el escaneo, la cámara genera tres señales de color primario llamadas rojo, verde y azul (RGB por sus siglas en inglés). Por compatibilidad con el video en blanco y negro y debido a que las tres señales están altamente correlacionadas, es necesario generar un nuevo grupo de señales de componentes de color.

Se les conoce como sistemas de color, y nos enfocaremos al

recomendado por la CCIR bajo la recomendación CCIR-601, conocido como Luminancia y Crominancia y se identifica con las siglas YCbCr. Para realizar la conversión entre RGB y YCbCr nos valemos de las ecuaciones siguientes:

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2.3 Calidad de la imagen

La conversión de una imagen digital de un formato a otro, o la modificación de sus componentes introduce cierta distorsión. Es de gran importancia conocer que niveles de distorsión son aceptables para los espectadores.

Existen muchos métodos para medir cuan grave es el deterioro de una imagen, sin embargo resultan caros y consumen demasiado tiempo. Por fortuna podemos realizar una simulación matemática de lo que experimentaría un observador humano, este procedimiento es bastante rápido y mucho más barato que realizar observaciones subjetivas y debido a la simplicidad de su cálculo es una opción bastante popular.

Se le conoce como Peak-to-peak signal-to-noise retío (PSNR) y se obtiene de la siguiente manera:

-Primero debemos obtener el Error Cuadrático Medio (MSE) de la imagen reconstruida:

Donde:

x{i,j) es un elemento del frame original X{i,j) es un elemento del frame reconstruido

Finalmente se obtiene la PSNR:

Con el PSNR podemos medir las diferencias que existen en los pixeles entre la imagen de referencia y la que se esta estudiando.

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2.4 Formatos de video

2.4.1 MPEG-1

MPEG-1 es la primera generación de codees de video propuesto por el Motion Picture Experts Group como un estándar para proveer codificación de vídeo para el almacenaje de medios digitales en CD, discos ópticos, etc.

Este formato implementa un análisis entre una imagen clave y un número determinado de cuadros posteriores. A este conjunto de un cuadro clave y el grupo de cuadros de cambios se le conoce como Group of Pictures (GOP). Los cuadros posteriores al clave no se almacenan completamente, solamente se almacenan los cambios realizados respecto al primer cuadro tomado como referencia. Dentro del GOP existen tres tipos de frames: I, P y B.

-Los cuadros llamados I o "intra" son codificados sin referencia a las imágenes previas, proveen puntos de acceso a la secuencia codificada para la decodificación. Estos cuadros tienen una codificación "Intra Frame" con un nivel moderado de compresión y son estrictamente necesarios.

-Se conoce como cuadros P a los "predicttvos", contienen referencia los frames I o a los P previos. Se utilizan para la codificación de los cuadros siguientes.

-Los frames 6 (bidireccionales) pueden utilizar los frames pasados o futuros o combinaciones de ambos para realizar sus predicciones. De esta manera se incrementa la eficiencia de compensación de movimiento ya que las partes que aparecen como resultado del movimiento de un objeto son mejor compensadas a partir de un frame futuro. Los cuadros B nunca se utilizan para hacer predicciones.

La relación entre estos tres tipos de frames se aprecia en la figura 2.5, como se observa los frames B se codifican después ya que requiere de los I y los P para hacer las predicciones.

2.4.2 MPEG-2

La creciente necesidad de un codee de video que permitiera una mayor variedad de aplicaciones llevó a los creadores de MPEG-1 a desarrollar un codee para las futuras aplicaciones de Redes Digitales de Servicios Integrados. Es así como en 1995 se presenta MPEG-2.

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MPEG-2 es genérico en la medida de que sirve a un amplio rango de aplicaciones, como la televisión de alta definición (HDTV) y los DVD.

MPEG-2 admite flujos de video escaneado de manera tanto progresiva como entrelazada. En flujos de escaneo progresivo, la unidad básica de codificación es un campo.

El flujo MPEG-2 está hecho de una serie de cuadros de imágenes codificadas, al igual que en MPEG-1 se tienen los cuadros I, P y B y se encuentran ordenados dentro de un arreglo GOP.

Los cuadros I codifican redundancia espacial, mientras q:ue los cuadros B y P codifican redundancia temporal. Debido a que los frames adyacentes son bastante parecidos, los cuadros P pueden ser del 10% del tamaño de un cuadro I, y el cuadro B al 2% de su tamaño.

Hay muchas estructuras posibles pero una común es la de 15 marcos de largo, y tiene la secuencia I BB P BB P BB P BB P BB. Una secuencia similar de 12 marcos también es común.

2.4.3 Diferencias entre MPEG-1 y MPEG-2

Una de las principales diferencias entre ambos formatos es que MPEG-2 permite que se utilice el video entrelazado, que no es soportado por MPEG-1. Además permite tener un tamaño de pantalla mayor a MPEG-1.

MPEG-2 introduce y define Flujos de Transporte, los cuales son diseñados para transportar video y audio digital a través de medios impredecibles e inestables, y son utilizados en transmisiones televisivas, televisión por cable o satélite y redes ATM.

A pesar de las diferencias, los fundamentos de codificación de video en ambos codees continúan siendo los mismos, emplean el mismo concepto de Group of Pictures, y el manejo de los cuadros I, P y B.

2.4.4 AVI

El formato AVI constituye el formato más utilizado para el manejo de datos de audio /video, fue introducido por Microsoft en 1992 como parte de la tecnología de video para Windows. AVI son las siglas de Audio Video Interleaved y de entre las tres tecnologías de datos de audio y vídeo, el formato AVI es el más usado en las computadoras personales (las otras son MPEG y QuickTime).

La forma en que el formato AVI maneja los datos es intercalando los datos de vídeo y de audio en los archivos AVI, almacenando, consecutivamente, un segmento de datos de vídeo, seguido inmediatamente por un segmento de datos de audio.

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El archivo AVI es un caso especial de los archivos RIFF (Resource Interchange File Format) y es una propuesta general de formato para intercambiar tipos de datos multimedia definidos por Microsoft o IBM.

Los archivos RIFF están formados por:

1. RIFF Form Header (encabezado)

'RIFF' (4 bytes para longitud de archivo) 'xxxx' (datos)

Donde 'xxxx' identifica la especialización de RIFF: 'AVI' para archivos AVI.

Los datos ocupan el resto del archivo. Están compuestos de cuerpos (chunks) y listas (lists).

2. Un Chunk (Cuerpo o sección)

(4 bytes de identificación) (4 bytes para longitud del chunk) (datos)

3. Un List (Lista)

'LIST' (4 bytes para longitud de lista) (lista de identificador de 4 bytes) (datos)

Un chunk de vídeo contiene un único frame de vídeo y debería estar Intercalado con un chunk de audio que contiene el audío asociado a ese frame. Los datos consisten en parejas de chunks de vídeo y audio y las parejas deberán estar encapsuladas en una lista.

Es un formato estándar siempre y cuando no se le aplique ninguna compresión, aunque con esto se obtienen archivos demasiado grandes. La compresión se realiza empleando distintos "codees", existe una gran cantidad de ellos, lo que presenta el problema de que es necesario tener el que se utiliza para poder visualizar los videos.

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3. Transformada Wavelet

3.1 Transformada Wavelet Discreta

Las Wavelets constituyen un poderoso y sumamente flexible grupo de herramientas para manejar problemas fundamentales en la ciencia y la Ingeniería.

Algunos ejemplos de la amplía gama de problemas que se pueden resolver utilizando las Wavelets, tenemos;

-Eliminación de mido en audio y en imágenes. -Compresión de señales. -Detección de objetos. -Reconocimiento de patrones.

Una Wavelet es la representación de una señal en términos de una forma de onda de longitud finita y de caída de oscilación. Esta forma de onda se traslada y escala para ajustaría a la señal de entrada.

La transformada Wavelet divide una señal en dos señales, una señal de frecuencias bajas (donde se concentra la mayor cantidad de energía) y una señal de frecuencias altas, cada una de la mitad de la longitud de la señal original. La transformada puede aplicarse tantas veces se desee y ofrecerá un mayor nivel de descomposición, este mismo será el número del nivel de la transformada (es decir, si se aplica dos veces tendremos una transformada de segundo orden, si se aplica tres veces será de tercer orden, etc.)

Existen varias transformadas Wavelet Discretas, en este trabajo nos enfocaremos solamente en dos tipos, la transformada de Haar y la transformada Daubechies. La Haar es el tipo más simple de Wavelet, es el punto de partida para el estudio de las Wavelets. La Daubechies es una transformada más eficiente, hay muchos tipos pero son muy similares entre ellos, por eso nos concentraremos en la más simple, la Daub4. En el siguiente capítulo se muestran las pruebas realizadas con ambas transformadas y se indican los resultados obtenidos.

3.2 La Wavelet Haar

La transformada de Haar descompone una señal discreta en dos sub-señales de la mitad de la longitud de la original, una se llama "promedio" y la otra "fluctuación".

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Consideremos una señal

Los coeficientes de la sub-señal promedio (frecuencias bajas) se obtienen mediante:

Para la sub-señal de fluctuación (frecuencias altas) se emplea:

Para

Para ejemplificar la transformada, consideremos el siguiente vector:

Primero calculamos la sub-señal promedio (a^)

Por tanto la señal a** queda de la siguiente forma:

Es importante conservar el factor \2 ya que es necesario para asegurar que la transformada Haar preserve la energía de la señal.

Aplicando la fórmula para obtener la sub-señal fluctuación, obtenemos:

La transformada de Haar de primer nivel es:

Para recuperar la señal original a partir de las sub-señales se utiliza:

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Para obtener la energía de la señal original, se suma el cuadrado de cada uno de sus valores:

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Para nuestro ejemplo:

La energía de la transformada Haar de primer nivel se obtiene del mismo

modo:

Como ya se había mencionado, es necesario mantener el factor V2 para

conservar la energía de la señal, también se demuestra que hay una gran concentración de energía en las frecuencias bajas o sub-señal "promedio"

Las Wavelet de Haar se definen de la forma:

También hacemos uso de las señales escalares de Haar

Con estas funciones podemos obtener la transformada de Haar,

utilizando:

Para

indica

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3.3 La Wavelet Daubechies

En este apartado se estudiará la transformada Daub4, que se obtiene de forma similar a la transfomnada de Haar. La principal diferencia radica en la forma de obtener las señales escalares y las Wavelets.

Para las señales escalares, debemos obtener los números escalares como sigue:

Estos números satisfacen las condiciones:

De esta manera, las señales escalares se definen:

Los números Wavelet se obtienen de la siguiente manera:

Que cumplen con las condiciones:

Una vez calculados los números, obtenemos tas Wavelets:

Utilizando estas señales obtenemos las señales promedio (a^) y fluctuación (d*"):

Para obtener la inversa de la transformada Daub4 de Nivel 1

introducimos dos nuevas señales:

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-La Primera Señal Promediada (A^):

-La Primera Señal Detalle (A'):

Con estas señales podemos obtener la señal original empleando:

En general, para obtener la inversa de una transformada Daub4 de k-

nivel:

Aplicándolas en

Al igual que la transformada Haar, ta transformada Wavelet Daubechies conserva (a energía de la señal y la redistribuye en una forma más compacta. La energía se calcula:

3.4 Transformada Wavelet Discreta en dos dimensiones

Una imagen es una matriz X de M renglones por N columnas, como se muestra en la figura 3.1, donde M y N deben ser pares, por tanto se implementará la Transformada Wavelet Discreta en dos dimensiones (TWD2). Cuando se tiene una matriz con un número de filas y/o columnas impar se tienen dos opciones: se trunca ja última fila o columna de la matriz, o se agrega una fila o columna de ceros; en ningún caso los resultados obtenidos son afectados de manera significativa. [4]

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Para obtener la TWD2, se aplican los siguientes pasos:

A. Primero se aplica la transformada a cada fila de la matriz X, obteniendo una nueva matriz (X^).

B. A X^ se aplica nuevamente la transformada, esta vez a cada columna.

Cuando se aplica la transformada, obtenemos cuatro sub-imágenes de la mitad del tamaño de la matriz original X.

Estas sub-matrices se obtienen de la siguiente manera:

La primer sub-imagen que se presenta es a\ se obtiene con el promedio de las filas seguido por el promedio de las columnas, tal como se muestra a continuación. Esta imagen es una compresión de la original y contiene las frecuencias bajas.

La sub-imagen h^ se obtiene del promedio de las filas y la fluctuación de las columnas, esta imagen contiene los detalles horizontales de la imagen y esta compuesta de frecuencias medias-bajas.

Los detalles verticales del frame quedan almacenados en la sub-imagen v\ esta se obtiene del promedio de las columnas y la fluctuación de las filas, se compone de las frecuencias medias-altas.

Por último, la sub-imagen d^ contiene los detalles diagonales y se obtiene de la fluctuación de filas y columnas, en esta matriz se mantienen las frecuencias altas.

3.4.1 Conservación de la energía

Al igual que la transformada en una dimensión, la Transformada Wavelet en dos dimensiones distribuye la energía de la matriz original entre las cuatro sub-matrices resultantes del cambio de dominio.

El cálculo de la energía de una matriz de imagen corresponde a la suma del cuadrado de cada uno de los elementos que componen la matriz.

Resulta lógico que la sub-imagen a^ contenga la mayor cantidad de energía, ya que ésta es una reducción de la imagen original y contiene las principales características aunque en menor resolución. El resto de las sub-imágenes contiene sólo detalles, por eso la distribución de la energía se hará en función de la cantidad de detalles que contenga la imagen.

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4. Implementacíón y Pruebas

En este trabajo terminal se proponen dos técnicas de inserción de marcas de agua utilizando la Transformada Wavelet Discreta para tres formatos de video, en esta sección se muestran los resultados obtenidos en las pruebas y se realiza una comparación entre las ventajas y las desventajas que cada método presenta.

4.1 Zonas de inserción de información

La Transformada Wavelet Discreta se utiliza para pasar del dominio del espacio al dominio de la frecuencia. Guando se aplica en una matriz que representa a un frame de video se obtienen 4 sub-matrices, donde las frecuencias están distribuidas de la siguiente manera:

Sub-matriz A: frecuencias bajas Sub-matríz H: frecuencias medias-bajas Sub-matriz V: frecuencias medias-altas Sub-matríz D: frecuencias altas

Las frecuencias bajas de una señal son las que almacenan la mayor cantidad de la energía, por lo tanto no se deben modificar o corremos el riesgo de alterar de manera visible al frame que estamos marcando y no se cumplirían los objetivos que se contemplan en este trabajo. Nos quedan las frecuencias medias-bajas, medias-altas y altas para realizar la inserción de la información.

4.1.1 Cambio de dominio en video

Una imagen a color es una matriz tridimensional y no es posible implementar la Transformada Wavelet Discreta directamente, ya que la operación no está definida para tres dimensiones. Para poder aplicar la TWD, la imagen o frame se descompone en sus tres componentes de color R, G y B, (rojo, verde y azul). Las operaciones mencionadas a continuación se deben realizar a cada una de estas tres matríces.

El procedimiento para el cambio de dominio es el mismo, independientemente del tipo de Trasformada Wavelet Discreta que se va a aplicar.

En las siguientes cuatro figuras se muestra el proceso de descomposición en frecuencias de un frame de video, en la figura 4.1 se muestra la imagen original en colores, en la figura 4.2 se observan las componentes RGB de la figura 4.1, cuando una de las componentes es una matriz de una dimensión corresponde a una imagen en escala de grises, como

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la que se muestra en ia figura 4.3. Finalmente en la figura 4.4 las cuatro sub-imágenes producto de aplicar la TWD a la imagen en escala de grises. Es en este momento en el que se puede insertar la información.

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El algoritmo para cambiar de dominio un frame de video utilizando la TWD de dos dimensiones se muestra en el siguiente diagrama:

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4.2 Métodos de inserción

Las dos técnicas propuestas para la inserción de información en un frame de video utilizando la Transformada Wavelet Discreta se presentan a continuación, sus características y las condiciones que debe cumplir la información que se desea insertar dentro de los frames.

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Un algoritmo de inserción de una marca de agua no realiza una inserción propiamente, es un algoritmo de interpretación de la matriz donde está la información que queremos proteger. Es decir, el algoritmo de inserción se utiliza para saber como "leer" la matriz, de forma que la información que queremos ocultar pueda recuperarse de la matriz marcada.

4.2.1 Características de la marca de agua

La marca de agua que se va a insertar en el frame de video es un texto que debe cumplir ciertos requisitos:

-No utilizar acentos -No utilizar símbolos especiales o diferentes a los utilizados en el inglés.

Estos aspectos se deben cuidar debido a que para la Inserción cada carácter es codificado en ASCII y convertido en su equivalente binario de 7 bits. La representación de caracteres y las vocales con acentos en este código requiere 8 bits o más, para poder utilizarlos se debe realizar un ajuste al algoritmo de recuperación, de lo contrario no sería posible identificar correctamente los caracteres y la cola que indica el fin de la marca debido a que estarían combinados caracteres de distinta longitud.

La cola que se inserta para indicar el fin de la marca de agua debe ser una secuencia de unos y ceros que no se presente regularmente o tenga poca probabilidad de aparecer como parte de la marca. Generalmente se elige una cadena de ceros (de longitud mayor a los bits que ocupa un carácter, por ejemplo 8 o más) seguido de un uno o viceversa, cadenas de unos seguidas de un cero. En ocasiones estas cadenas aparecen antes o después del fin de la marca como resultado de un ligero en-or introducido al recuperar la marca, por tanto se debe buscar una secuencia que nos asegure que el fin de la marca se encontrará. En las pruebas realizadas se utilizó la cola '00000000101'.

Respetando las condiciones para la marca, utilizando una cola adecuada, y en función del método de inserción utilizado se obtienen muy buenos resultados en la recuperación de la marca de agua.

4.2.2 Comparación entre dos dígitos de un valor de la matriz

Este algoritmo tiene como objetivo representar un bit de información con los elementos que conforman un número, en base a la comparación entre las decenas y las unidades. La condición para reconocer un bit es la siguiente: Si la diferencia entre decenas y unidades era mayor o igual a O, se interpreta como un "1", si la diferencia es menor a O, entonces se considera un "O". La finalidad de este algoritmo es poder insertar el doble de información dentro de un frame de video. Las figuras 4.6 y 4.7 ejemplifican la inserción de un 1 y un cero respectivamente.

La figura 4.8 es el diagrama de flujo de este algoritmo de inserción de marca de agua

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Para determinar ei umbral para el criterio de inserción se consideraron todos los casos, desde O a 99. Al utilizar al cero se tienen 45 combinaciones que cumplen para O y 55 que cumplen para 1, por lo que existe una buena distribución.

4.2.3 Comparación entre dos elementos de la matriz

En este algoritmo, la comparación se realiza entre dos elementos consecutivos de la matriz, lo que aporta algunas ventajas, la principal es los elementos próximos tienen valores muy parecidos entre si y al ser intercambiados o manipulados los cambios afectan de modo despreciable a la Imagen.

La inserción de la marca de agua se realiza de esta manera:

-Se va recorriendo la matriz y se considera el primer par de elementos. -Si el primer elemento es mayor que el segundo se considera el valor

como"1". -Si el primer elemento es menor que el segundo, se considera un "O". -Posteriormente se compara el siguiente par de elementos, y de esta

fomna hasta recorrer toda la matriz.

Si requerimos manipular los elementos de la matriz para que podamos

insertar un bit determinado basta con realiza un simple cambio, por ejemplo: si tenemos que insertar un "1", pero en el par que estamos analizando el primer elemento es menor que el segundo (en este caso se asignaría un valor de "O"), entonces incrementamos el valor del primer elemento hasta que sea mayor que el segundo o simplemente los intercambiamos.

El diagrama de este algoritmo se muestra en la figura 4.11.

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4.3 Parámetros de calidad

Una vez que la marca de agua ha sido insertada se debe determinar si la portadora ha sufrido alteraciones significativas que pudieran evidenciar el proceso de marcado, para ello se han seleccionado los siguientes parámetros:

-ENERGÍA: El cálculo de la energía de una matriz de imagen corresponde a la suma del cuadrado de cada uno de los elementos que componen la matriz. Si se compara la energía del cuadro original y la del cuadro marcado es posible identificar cuan significantes fueron los cambios producidos por la inserción.

-PSNR {Peek Signal-to-Noise Ratio): Es una estimación de la calidad de la imagen reconstruida en comparación con la imagen original. Aunque este valor no es significativo, la comparación entre el PSNR de diversas imágenes reconstruidas aporta una medida de la calidad de las imágenes.

Donde: x(/,y) es un elemento del frame original

X{i,j) es un elemento del frame reconstnjido

-CORRELACIÓN: El coeficiente de correlación es una medida sobre el grado de relación de dos variables, en este caso entre la imagen original y la marcada. Mientras más parecidas sean los cuadros, menos evidente es la marca de agua.

Donde: pxy [/]es el índice de correlación

Txy [/]es la correlación cruzada entre el frame original y el frame modificado TxxíO] es la auto correlación del frame original ryyioj es la auto correlación del frame modificado

-MEDIA: El promedio de los valores que componen la matriz del cuadro. Este parámetro no debe diferir significativamente entre el cuadro original y el cuadro marcado, para que el marcado no sea evidente.

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4.4 Pruebas de inserción y recuperación

En esta sección se muestran los resultados de las pruebas realizadas utilizando ambos algoritmos de inserción en los diferentes formatos de video.

4.4.1 Inserción y recuperación en MPEG-1

Antes de poder manipular los frames de un archivo de video, se debe separar el video (que es una matriz) y e! audio (que corresponde a un vector). En las pruebas realizadas se recibían mensajes de error si se intentaba obtener los frames. El tipo de error indicaba que el archivo del que se trataba de extraer los frames no correspondía a un flujo mpeg.

Después de separar el archivo original se obtienen dos archivos uno que contiene el audio y el otro que contiene la película. Una vez que disponemos de este archivo, ya podemos acceder a los frames que deseemos utilizando las funciones de matlab.

Hay distintas maneras de manipular los frames de video:

• Obtener una estructura que corresponde a una matiz de película de un solo frame y el mapa de color asociado a ésta Si la información del frame corresponde a color verdadero, el mapa de color asociado está vacío. Para poder manipular este frame y proceder a insertar la marca de agua debemos convertir el frame en una imagen, el tipo de dato que obtenemos es uint8 y corresponde a vakxes enteros positivos entre O y 255.

• Obtener las componentes de color R. Gf^^iWframe seleccionado. En este caso el frame ya es tratado conx jr^ >nagen directamente. Los valores que contienen cada una de =5 —.=:'ces son del tipo double, doble precisión y corresponden a va z e s eaíes entre O y 1. En este

-HISTOGRAMAS: Los histogramas son de utilidad para determinar la. distribución de brillo y contraste para cada componente de color.

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caso se trata de los mismos valores de O a 255 pero normalizados (es decir, cada valor de la matriz se divide entre 255).

Aunque no existe diferencia sustancial en el tipo de dato utilizado para la visualización de las imágenes, se debe considerar cuál utilizar en función del procesamiento que se vaya a aplicar.

Para la inserción de la marca de agua se utilizará el tipo double, esto debido al método de inserción que se tiene contemplado y que se explica a continuación.

Aunque en principio los valores de la matriz se encuentren en formato uint8 (O a 255), no debemos olvidar que la inserción se realizará en el dominio de la frecuencia aplicando la transformada Wavelet Discreta para el cambio de dominio. Al aplicar la transformada a la matriz, las matrices resultantes contienen datos del tipo double.

No es conveniente a los propósitos del Trabajo Terminal utilizar las matrices normalizadas, si fueran utilizados los valores de O a 1, al hacer la inserción de la marca de agua se corre el riesgo de modificar de forma significativa los valores que corresponden a las componentes de R, G y B.

El tamaño de las matrices depende del tamaño de la imagen del video, por lo tanto no es posible determinar un tamaño único. Como la inserción se hace en el dominio de la frecuencia, la transformada Wavelet Discreta reduce a la mitad el tamaño de la matriz original, entonces sólo tendremos la mitad del espacio para realizar la inserción (M/2 * N/2 bits que pueden ser insertados).

MPEG utiliza una compresión con perdidas, es por ello que no podemos esperar recuperar la marca de agua en tos píxeles de la imagen descomprimida. Si la marca de agua se insertara en frames comprimidos sería mucho más difícil removerla.

El método de inserción que se utiliza en estas pruebas se hace sobre los frames descomprimidos. MPEG utiliza la Transformada del Coseno Discreto (DCT) y matrices de cuantización, entonces la marca de agua será tratada como parte integral del frame y el codificador desaparecerá la marca de agua. Al descomprimir el frame los píxeles no volverán a sus valores originales.

En ninguna de las pruebas realizadas se pudo recuperar la marca de agua insertada debido ai proceso de compresión y descompresión.

4.4.2 Inserción y recuperación en MPEG-2

Este formato es el que más problemas presentó para el desarrollo del trabajo debido a que no hay herramientas disponibles para el manejo del video y que nos permita implementar una aplicación de inserción de marcas de agua. Los algoritmos de inserción propuestos pueden tener resultados favorables si se aplican a este formato y se toman en cuenta las recomendaciones que se hacen más adelante.

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4.4.3 Inserción y recuperación en AVI

A diferencia de los formatos anteriores, no es necesario realizar ningún ajuste previo al archivo de video para poder trabajar con él.

Las tablas 4.1 a 4.4 muestran los valores de los parámetros y los histogramas al pasar a la frecuencia y regresar al dominio del espacio con la transformada Haar y Daubechies 4 (Daub4) sin insertar información, estos serán los valores de referencia para determinar la calidad de los frames después de realizar una inserción de información.

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Como se puede observar en las tablas anteriores, la transformada

Daub4 altera de forma más notoria el frame en el que se aplica, a diferencia de la transformada Haar, que no produce ningún cambio importante en la calidad de la imagen.

-Utilizando inserción comparando dos dígitos de un elemento de la matriz

Las primeras pruebas que se realizaron en este formato consisten en la saturación total del frame con información para obtener la respuesta ante un caso crítico. El cambio de dominio se realizó directamente en las componentes RGB del frame.

En la tabla 4.5 se muestran los frames y sus histogramas, en ellos se observan los cambios del frame después de la inserción.

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En la tabla 4.6 se muestran los valores de la energía, el índice de

correlación y la información insertada en cada uno de los planos del frame para distintos niveles de transformada.

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Aunque en primer y segundo nivel no se obtienen alteraciones visibles importantes, debemos recordar que por tratarse de un frame de video solamente estará presente una fracción de segundo, este no es tiempo suficiente para que el espectador lo note. A partir del tercer nivel de TWD comienzan a aparecer graves alteraciones visibles al reconstruir el frame.

Los cambios tan drásticos en la energía del frame at realizar ia inserción en RGB permitirían a un potencial atacante detectar la marca de agua y lo más importante, no se recupera la marca de agua.

En ias pruebas posteriores se utiliza el modelo de luminancia y

crominancia, con este modelo se han obtenido buenos resultados en la inserción cuando se aplica a imágenes digitales, aunado a los resultados obtenidos en las pmebas de inserción en RGB, donde los parámetros seleccionados sufrían alteraciones considerables.

Se incluye la media de cada plano, así es posible observar el grado de alteración de los valores de las matrices y determinar si es posible detectar la marca de agua utilizando esta medida estadística.

En la tabla 4.7 se muestran los resultados de la prueba de saturación de las cuatro sub-imágenes aplicando la TWD tipo Haar de prímer nivel aunque la inserción se realiza en el modelo de luminancia y crominancia, las mediciones se siguen realizando en los planos RGB que son las componentes más comunes y es posible realizar una comparación con los resultados de pruebas anteríores. La figura 4.14 muestra el frame reconstruido después de la inserción de la información.

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En ninguna de las pruebas anteriores se recuperó la marca de agua.

En la tabla 4.9 se muestran los resultados de aplicar la TWD Haar de segundo nivel en las diferentes frecuencias del frame, y en la tabla 4.10 se comparan los histogramas del frame original con los del frame marcado con TWD de segundo nivel para las diferentes zonas de frecuencia.

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Solamente se recuperó el 20% de la marca en la componente vertical del

plano Cb y el 10% en la componente vertical cel plano Cr, cuando se aplica la TWD de segundo nivel en las frecuencias medias-bajas del frame. En las otras componentes la presencia de la marca es mínima o nula.

En las pruebas siguientes se emplea la TWD Daub4 para realizar el cambio de dominio a la frecuencia utilizando el modelo de luminancia y crominancia.

A continuación se muestran los resultados de aplicarla la TWD de primer nivel al frame saturando todas las sub-imágenes del frame (Tabla 4.11) y en la tabla 4.12 se muestran ios histogramas de cada plano del frame.

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No se recupera la marca de agua en ningún caso.

En la tabla siguiente se muestran los resultados de aplicar ta TWD Daub4 de segundo nivel en las diferentes frecuencias del frame original, en la tabla 4.14 se muestran los histogramas de los frame originales y los marcados.

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Tampoco se obtuvieron resultados positivos, no se recuperó la marca de

agua en ningún caso.

Para niveles superiores de TWD Daub4 la marca de agua tampoco se preserva, y si se aplica a las frecuencias bajas se producen alteraciones muy graves visualmente, como las que se muestran en la figura 4.15

-Inserción comparando dos elementos de la matriz

Los resultados obtenidos con el algoritmo de inserción anterior no son favorables, por tanto la marca de agua se inserta con el segundo algoritmo. En la tabla 4.15 se muestran los resultados al insertar información al frame con la TWD Haar de primer nivel, los histogramas de cada plano se muestran en la tabla 4.16

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En las componentes verticales del plano Cr se recupera un 95% de la

marca de agua, y en las componentes diagonales del mismo plano se recupera un 70% de la marca, los mejores resultados que se han obtenido.

Si la inserción se realiza empleando el segundo nivel de transformada Haar se obtienen los resultados mostrados en la tabla 4.17 y los histogramas de la tabla 4.18

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En todos los casos no se recupera más del 10% de la marca de agua

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En las tablas siguientes se muestran los resultados si se inserta la marca de agua utilizando la transformada Daub4 para realizar el cambio al dominio de la frecuencia.

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Si se emplea la TWD de segundo nivel para realizar la inserción, se obtienen los resultados de la tabla 4.21 y los histogramas de la tabla 4.22

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Las pruebas con la transformada Daub4 son las que an^ojan los peores resultados al no recuperar de ningún modo la marca de agua insertada.

4.5 Capacidad de inserción

En esta parte analizamos los cambios que se presentan en el frame y en el video como resultado de insertar una marca de agua.

4.6 Compresión

4.6.1 Compresión en MPEG-1 y MPEG-2

La naturaleza de estos dos formatos implican una compresión bastante fuerte, debido a la gran cantidad de redundancia que existe en la información. Aunque no es un ataque en forma, la compresión forma parte del proceso de creación del archivo MPEG y es la mayor prueba que debe superar la marca de agua.

Debido al tratamiento que se le da al frame en este trabajo (descomprimir cada uno de los frames para la inserción y comprimirlos para formar el archivo) la marca no supera este proceso y es sumamente difícil encontrar un rastro de ella. Existen otros métodos de inserción de la marca que no contemplan la descompresión y que serían más indicados para realizar este proceso.

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4.6.2 Compresión en AVI

Como se menciona en el capítulo 2, el formato AVI es un fomiato estándar siempre y cuando no se le aplique ninguna compresión, aunque con esto se obtienen archivos demasiado grandes. La compresión se realiza empleando distintos "codees" (abreviatura de compresor/descompresor), existen una gran cantidad de ellos debido a que cada uno es creado bajo una filosofía diferente, y esto constituye un problema ya que es necesario tener el codee con que se creó un archivo para poder visualizar los vídeos.

Para realizar pruebas de compresión con los videos AVI se utilizaron tres codees distintos, a continuación se presentan los resultados.

La marca de agua se recupera siempre y cuando no se le aplique

compresión.

4.7 Distorsión de brillo

Este ataque consiste en sumar al valor de cada píxel una pequeña cantidad, de manera que la imagen no se altere, éste constituye uno de los ataques más exitosos en la eliminación de marcas de agua a pesar de su sencillez. Para efectos de las pnjebas se modificaron los píxeles con un valor grande para demostrar un caso extremo. Existe un desplazamiento en las gráficas de color proporcional al valor que se le adiciona al frame.

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4.8 Ruido

El ruido es una forma muy efectiva para poder eliminar una marca de agua, siempre y cuando no se llegue a alterar de forma visible a la imagen, porque si esto ocurre el vídeo ya no sería útil para el atacante.

4.8.1 Ruido Gaussíano

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4.8.2 Ruido Impulsivo

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4.9 Cambio de formato

Éste puede ser un ataque muy común en video, con la finalidad de desaparecer la marca de agua.

Si el cambio se realiza a formato MPEG la marca de agua no sobrevive en lo absoluto, esto debido a la compresión que realiza el compresor MPEG.

No fue posible realizar la prueba de convertir un MPEG a AVI debido a que las marcas de agua insertadas en un video MPEG no sobreviven a la compresión del archivo.

4.10 Comparación entre los algoritmos de inserción

4.10.1 Comparación entre dos dígitos de un valor de la matriz

El algoritmo demostró ser eficiente si la inserción se realiza en el dominio del espacio, aunque altera de manera notable a la portadora, esto lo descarta automáticamente ya que la marca de agua que se pretende utilizar debe ser invisible. Además la marca de agua insertada de esta manera no presenta robustez frente a los ataques.

Si la inserción se realiza en el dominio de la frecuencia aplicando la TWD a los planos RGB la inserción resulta no ser tan eficiente, además de que altera el frame donde es insertada y no resiste los ataques.

En otros trabajos de marcas de agua sobre imágenes se ha demostrado que si la inserción se realiza en el modelo de lumlnancia y crominancia, por lo que se realizaron estas pruebas utilizando la TWD tipo Haar en distintos niveles. Los resultados mejoraron aunque seguían siendo deficientes, pero fue posible detectar residuos de la marca. Los cambios en los frames son imperceptibles.

Se repitieron las pruebas anteriores (en el modelo de luminancia y crominancia) aplicando en esta ocasión la TWD tipo Daubechies 4, sin embargo no se obtuvieron resultados satisfactorios en ningún nivel de transformada, por lo que se descartó su uso.

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Aunque este algoritmo de inserción presenta una gran ventaja al aumentar la capacidad de información insertada, no reúne el principal requisito: robustez frente a los ataques. La interpretación de los bits se realiza dentro de un margen muy estrecho, por lo que cualquier cambio por pequeño que sea altera de manera importante los resultados de la interpretación. Aunque en un principio se pretendió darle un margen de tolerancia esto dificultaba más el proceso de recuperación, además de que la modificación a los valores para que el elemento de la matriz representara el binario deseado alteraba la apariencia de la imagen.

Otro factor que afecta el rendimiento de este algoritmo son las mismas operaciones aplicadas para realizar la inserción, el cambio al modelo de color, el cambio al dominio de la frecuencia y principalmente la TWD inversa alteraban los valores de los elementos hasta en 10 unidades, suficiente para destruir la marca. Además los tipos de valores utilizados en los programas para realizar estas operaciones contribuyó a los resultados, por ejemplo, una imagen tiene valores enteros de O a 255, llamados uintS, pero al aplicar la TWD, estos se convierten en números con decimales y signos, tipo double. Cuando se aplica la TWD inversa seguimos con valores tipo double, pero para poder convertirlo en frame es necesario que sea uintS, este ir y venir entre tipos de valores introduce un error que puede ser corregido truncando los decimales antes de realizar la conversión. Lo que sucede es que al hacer el cambio, la función redondea los valores, lo que provoca que se introduzca un error de ±1. Aunque éste es corregido, no podemos corregir el error resultado de las operaciones TWD y TWDI, que son del orden de ±3.

Para que este algoritmo de inserción sea eficiente debe ser aplicado en un procedimiento que no contemple tantas operaciones previas al marcado.

4.10.2 Comparación entre dos elementos de la matriz

Las pruebas se realizaron utilizando el modelo de luminancia y crominancia y aplicando TWD tipo Haar y Daub 4 en distintos niveles.

Las pruebas con Daub4 no arrojaron ningún resultado positivo en ningún nivel de transformada. Esto se óebe a que esta transformada realiza una concentración de la energía mayor que la tipo Haar, además de ser un poco más complicada que la tipo Haar.

Las pruebas con la TWD tipo Haar son las que permitieron obtener los mejores resultados, la concentración de la energía no es tan drástica como en Daub4 y las operaciones para implementaria son más sencillas. Las pruebas con la transformada de primer nivel son las que arrojaron los mejores resultados y por tanto pruebas posteriores se realizaron con este tipo de transformada (Haar) de primer nivel.

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Conclusiones

Los mejores resultados de recuperación de marca de agua se obtuvieron para las frecuencias medias-altas de los frames de películas AVI aplicando la Transformada Wavelet Discreta tipo Haar de primer nivel.

El método de inserción comparando dos elementos de la matriz demostró ser eficiente, ya que permite recuperar un buen porcentaje de la marca de agua.

La principal diferencia entre insertar marcas de agua en imágenes y videos radica en que la compresión es parte del proceso de conformación del vídeo, mientras que en imágenes constituye un ataque destinado a eliminar o alterar la marca de agua.

Para obtener resultados favorables en los fonnatos de video MPEG-1 y MPEG-2 se recomienda insertar la marca dentro de los frames comprimidos, de esta manera se evitará que la marca se pierda en el proceso de compresión. En este trabajo no se pudo realizar una inserción y recuperación eficiente de la marca de agua debido a que se insertaba después de descomprimir los frames y ésta no sobrevive al proceso de compresión para la creación del archivo. Se realizaron pruebas para tratar de insertar la marca en el frame que sería comprimido como un cuadro I en el GOP (el cuadro I es el que sufre una menor compresión cuando se crea el flujo MPEG), pero este método no es eficiente, debido a que existe un orden de compresión y un orden de reproducción, entonces el primer frame de reproducción no es necesariamente el primer frame de compresión. Además existen distintas longitudes de GOP lo que dificulta aun más los intentos de localizar este cuadro antes de !a compresión.

Si la marca se inserta en los frame tipo I de MPEG podrá recuperarse un buen porcentaje de ella, ya que este frame es el que conserva ta mayor parte de la información del frame original.

La TWD Haar realiza una compresión manor de la energía, por ello la Información que se inserta en las sub-malrices de detalles horizontales, verticales y diagonales (que contienen nienor energía que la aproximación) se recupere mejor, además de que las oDeraciones necesarias para su implementación son más sencillas y fáoies oe implementar.

La TWD Daub4 realiza una compresión mayor de la energía y la información en las sub-matrices con menor e^e'z s no se recupera de forma eficiente, la Implementación de la transfonmaca s-pone operaciones más complejas y que requieren ajustes al aumentar el nivej de la transformada.

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Afectar con ruido al frame para desaparecer la marca de agua es un ataque bastante efectivo, aunque la calidad del frame se vea un poco disminuida visualmente, esté cuadro sólo estará presente una fracción de segundo por lo que el espectador no percibirá ninguna alteración.

Aunque la distorsión de brillo no es un ataque común en video, la marca de agua es robusta ante esta alteración sin importar el grado del ataque.

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Trabajo Futuro

A futuro se recomienda realizar pruebas sobre el formato MPEG-2, cuando se cuente con las herramientas adecuadas y que permitan trabajar una aplicación de inserción de marcas de agua.

Realizar pruebas sobre los formatos MPEG realizando la inserción en los frames comprimidos para asegurar que la marca de agua sobrevive a los ataques, siendo el más grave el cambio de formato.

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Anexo A

Diagrama general del proceso de marcado de un archivo de video.

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Anexo B

Funciones mpgread y mpgwrite

MPGR£AD

Purpose

Transíate a movie file in MPEG format into a Matlab movie matrix.

Synopsis

[movie, map] = mpgread('flléname', frames) Matrix movie; Matrix map; String filename; Vector frames;

[R, G, B] = mpgread('filename', frames); Matrix R; Matrix G; Matrix B; String filename; Vector frames;

Arguments

movie a matrix containing a Matlab movie. map (optional) matrix containing a Matlab colormap. 'filename' string containing the ñame of the MPEG

file to be translated. frames {optional) a vector of frame numbers. R a matrix containing the red image component. G a matrix containing the green image component. B a matrix containing the blue image component.

Description

The mpgread routine translates a movie file from the International

Standards Organization MPEG format into the Matlab movie format and places the results into the matrices "movie" and "map". Alternatively/ the output may be requested in RGB format. The matrix movie contains the Matlab movie and map is filled with a corresponding Matlab colormap. For example, the first 20 frames

of an MPEG movie can be shown with following sequence of commands:

[movie, map] = mpgread('movie.mpg', [1:20]); figure; colormap(map); movie (movie) ;

The frames vector can contain frame numbers in any order and frames numbers may be repeated. For example, the following command will créate a movie which plays the first 20 frames forward and then in reverse:

movie = mpgread('movie.mpg', [1:20,20:-1:1]);

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If frame numbers are requested which exceed the total number of frames in the MPEG movie an error message will be printed with the

number of MPEG frames in parentheses. For example:

??? Frame(s) requested beyond last frame (25).

indicates that the MPEG movie actuaily has only 25 frames, but frame numbers greater than 25 had been requested,

If the frames vector is ommitted, all frames in the MPEG file will be translated and returned in movie.

See Also

mpgwrite

Copyright (c) 1994 The MathWorks Inc.

MPGWRITE

Purpose

Transíate a Matlab movie inte an MPEG file.

Synopsis

mpgwrite(movie, map, 'flléname', options) Matrix movie; Matrix map; String filename; Vector options;

Arguments

movie a matrix containing a Matlab movie. map matrix containing a Matlab colormap. 'filename' string containing the ñame of the MPEG

file to be created. options (optional) vector of options for the MPEG encoder. Default Valué: [1, O, 1, O, 10, 8, 10, 25]

Description

This routine takes a Matlab movie and converts it into an MPEG movie which is placed in the specified output file "mpeg_file". The MPEG file can be viewed with an MPEG player such as

mpeg_play. MPEG compression is lossy and the quality of the movie's reproduction can be controlled by several parameters. The MPEG encoder creates frames utilizing three types of interpolation. I-Frames are encoded completely without interpolation from past

or future frames. P-Frames are encoded relative to the previous frame and B-Frames (bi-directional) are interpolated using both the previous and the following frame.

The options argument is a vector of integers. Each interger determines the valué of one option depending on its position in the vector. No options in the vector may be skipped, but options may be ommitted from the end of the list. The repeat

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option directs mpgwrite to encode a specified number of copies of

the Matlab movie and place them into the MPEG file. The P- Search

algorithm option controls how P-Frames are encoded. Similarly, the B-Search algorithm controls B-Frame encoding. The reference frame can be either the original or the decoded image. Using the decoded image is slower but results in better quality. The MPEG encoder divides each frame into blocks and expects that many of these blocks will remain the same between frames except for translation within the frame. A range parameter provides the encoder with a search radius in pixels. Higher valúes will slow compression but improve the compression ratio. The last three parameters that may be specified control the quantization scale. Higher numbers result in better compression at the expense of image quality'. The following is a list of parameters and their allowed valúes:

1. REPEAT: An integer number of times to repeat the movie (default is 1).

2. P-SEARCH ALGORITHM: 0 = logarithmic (fastest, default valué) 1 = subsample 2 = exhaustive (better, but slow)

3. B-SEARCH ALGORITHM: 0 = simple (fastest) 1 = cross2 (slightly slower, default valué) 2 = exhaustive {very slow)

4. REFERENCE FRAME: 0 = original (faster, default) 1 = decoded {slower, but results in better quality)

5. RANGE IN PIXELS: An integer search radius. Default is 10.

6. I-FRAME Q-SCALE: An integer between I and 31. Default is 8.

7. P-FRAME Q-SCALE: An integer between 1 and 31. Default is 10.

8. B-FRAME Q-SCALE: An integer between 1 and 31. Default is 25.

See Also

mpgread

Copyright (c) 1994 The MathWorks Inc.

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Anexo C Información sobre el uso de las funciones mpgread y mpgwrite, Agradezco al sr. Dave Foti de The Mathwoks su ayuda. Contacto Dave.Foti0imathworks.com

Hi Ivan, > Is it possible open a MPEG2 stream with this function? I was triying > with .mpg and .mpeg files and both opened successfully.

Mpgread can only read baseline MPEG 1 files. It can't read MPEG2. > When I open a frame in 1R,G,B] from where carne the valúes of the matrix > elements?, All the valúes are less than 1, and I don't understand why. > When I open a image on R,G,B the valúes are from O to 255. Is there any

iS relationship between the valúes? The [R, G, B) valúes are normalized from O to 1. They are equivalent to the image valúes divided by 255. MATLAB images can use double numbers or uintS. When double, the numbers are fractions from O to 1. When uintS, the numbers go from O to 255. -Dave David Foti The MathWorks

3 Apple Hill Dr www.niatnwurk5.com Natick, MA 01760 >------ Original Message--------- > From: Ivan Cásasela [r.:' i r-o:árivca3a3hotmail.com] > Sent: Friday, July 07, 2006 1:22 AM > To: Dave Foti > Subject: some questions about mpgread > > Hi Mr. Foti: > > I'm Ivan Casasola, student from México. I'm using this function but i ha ve > some questions, I hope you can help me. > > Is it possible open a MPEG2 stream with this function? I was triying > with .mpg and .mpeg files and both opened successfully. > > When I open a frame in [R,G,B] from where carne the valúes of the ma t r i X > elements?, All the valúes are less than 1, and I don't understand why. > When I open a image on R,G,B the valúes are from O to 255. Is there any > relationship between the valúes? > > I really appreciate your attention > > Ivan Casasola

Hi Ivan, If I understand your question correctly, the frame is decoded to get the valúes places in the result matrix. -Dave

David Foti The MathWorks 3 Apple Hill Dr

www.mathwork3.ccm Natick, MA 01760 >------ Original Message--------- > From: Ivan Casasola [mailto:arivca3a@hotmaiI.com] > Sent: Wednesday, July 19, 2006 12:18 PM > To: Dave Foti > Subject: more questions about mpgread > > Hi Mr. Foti:

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> Thanks for your help. I've one more question: > How the function get the valúes for the matrix, the frame is decoded in > order to get the valúes or the valúes come from the MPEG stream directly. > Thanks for your time > Greettíngs from México > > I van

Hi Ivan, I apologize if I am misunderstanding your problem. MPEG is lossy compression, so you cannot expect to recover the watermark in pixel space. This is probably one reason that watermarks are effective in compressed images and movies - it will be much more difficult to remove them than if the frames were not compressed. MPEG transforms each frame using a DCT {cosine transform) and then compresses by dropping coefficients. Your watermark added to the frame will be treated as an integral part of the frame by the MPEG encoder which will tend to smooth out the watermark into the frame, Upon decoding, the dropped coefficients mean that individual pixels will not be restored to their pre-compression valúes. If you wanted a watermark that you could remove, you would have to add and remove the watermark from the transformed frame. -Dave David Foti The MathWorks

3 Apple Hill Dr >.v;w.::;o:-vw. r-:s.com _________________ Natick, MA 01760 ___________________________________________________ From: Iván Casasola Gómez [!r;ai It. : : ; : - " • ^.-'-: ^-- '.jn^ll. cou.] Sent: Monday, August 21, 2006 1:55 AM To: Dave Foti Subject: question about mpgwrite and mpgread Hi Mr. Foti: I hope you can help again. I'm student and I'm working in digital watermarking on video stream for my Final Worfí, I'm using mpg files. I alredy begin to make my tests but I have troubles, I use mpgread for frames opening, then I use frame2im because I insert the watermark working the frame as an image, then im2frame and finally I write the file with mpgwrite. If I open a watermarked frame again all the matrix coefficients change, and there is no way to recover the watermark. Is possible the change of the coefficients is result of the mpgwrite?? Thanks for your time and greetings from México. Iván

Hi Ivan, No, the encoding and decoding are all done in C librarles and mpgwrite and mpgread just provide a MATLAB interface to those C librarles. -Dave

David Foti The MathWorks 3 Apple Hill Dr

w/ju-.¡;i .': r w-.rks.com _________________ Natick, MA 01760 _____________ From: Iván Casasola Gómez [:r:-ii ¡ !-:■: ciriwasághctmai 1..:::': Sent: Monday, August 21, 2006 11:37 AM To: Dave Foti Subject: RE: question about mpgwrite and mpgread Hi Mr. Foti: Thanks for your help. Do you know is there a way to access to the ceded frame in matlab? Tanks for your time. Ivan

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Anexo D

> "Marcas de agua digitales para archivos de video" Articulo presentado en IEEE ROC&C Acapulco Guerrero Diciembre 2006

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Bibliografía

[I] ing. Rene Moreno Téllez, "Marcas de agua para archivos en formato WAV", México, D.F. 2005 (Tesis de Maestría en Ingeniería de Telecomunicaciones, ESIME, IPN)

[2] Patentes de "MÉTODO Y APARATO PARA MARCA DE AGUA DE UNA SOLA COPIA EN GRABACIONES DE VIDEO" y "MARCA DE AGUA PARA UNA SEÑAL DE INFORMACIÓN COMPRIMIDA" disponibles en el Instituto Mexicano de la Propiedad Industrial, IMPI. www.impi.gob.mx

[3] Núñez Ambriz B. G., Serrano Suárez A. "Sistemas caóticos discretos para un esquema esteganográfico y de marcas de agua para documentos digitales", México D. F., 2003 (Trabajo Terminal de Ingeniería en Telemática, UPIITA, IPN)

[4] R. Wolfang, C. Podilchuk, E. Delp. "Perceptual Watermarks for Digital Images and Video", Proceedings of the IEEE, vol. 87, No. 7, July 1999

[5] J. J. K. Ó Ruanaidh, W. J. Dowling, and F. M. Boland. "Watermarking digital images for copyright protection", IEEE Image and Signa! Processing, pp. 250-256, 1996.

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[10] GHANBARI. Mohammed "Video Coding: an introduction to standard codees" The Institute of Electrical Engineers, Telecommunications Series 42, 1999 London.UK.

[II] Ing Izlian Yolanda Orea Flores, "Marcas de agua robustas en Imágenes digitales con formato BMP", México D.F. 2006 (Tesis de Maestría en Ingenieria de Telecomunicaciones, ESIME, IPN)

[12] I. Orea-Flores. M. A. Acevedo, J. López-Bonilla, "Wavelet Transform and Dtscrete Cosine Transform for Watermarking BMP Images", Tfie Anziam Journal. Vol. 48, parte 1,Australia, Julio 2006

[13] http://seritel.teleco.ulpgc.es/trabajos/avi/indice_AVI.htm