压缩域自适应映射能量视频水印算法

提出了一种自适应映射能量（AMEW）视频水印算法,将水印嵌入到压缩域中,从压缩码流中提取水印,提取过程不需要原始视频,是一种新型的盲视频水印算法．在该算法中,作者选择一定的整数DCT量化系数构造嵌入空间,然后利用能量映射函数将水印嵌入其中．在嵌入过程中,作者利用三个模块（最大匹配串模块,最小更改串模块和最小丢弃串模块）调整嵌入后的码流来降低对编码效率（通常我们用视频质量和压缩率来衡量编码效率）的影响,实现最优嵌入;重同步策略和水印编码是用来保证水印的鲁棒性．实验结果证明水印对于重编码、帧删除、变帧率及锐化等操作具有一定的鲁棒性,几乎对编码效率没有影响．除此以外,在同码率条件下,与XDEW算法相比,该算法还具有高水印负载和低计算复杂性的优势．在该文末尾,作者将阐述该算法的理论根据并分析其鲁棒性．     

基于CIF-to-QCIF变换的压缩域视频水印算法

现有视频水印算法的设计目标主要是对有损压缩、重量化编码等处理具有鲁棒性,但很少考虑视频帧格式变换因素,使水印对这类处理不具有鲁棒性。论文结合视频帧格式由CIF到QCIF的变换设计了一个压缩域的视频盲水印算法,水印被嵌入到CIF格式的视频流中,既可以从CIF视频中提取也可以从QCIF视频中提取,实验结果表明提出的算法对MPEG重编码以及CIF到QCIF的视频格式变换具有鲁棒性,而且整个嵌入提取过程都基于DCT域,具有较低的计算复杂度。     

基于帧间预测误差扩展的可逆视频水印

为了提高可逆视频水印的嵌入容量和嵌水印视频质量,提出一种使用运动估计和预测误差直方图修改的算法.在嵌入端,根据视频中相邻帧间的内容关系,对每一帧使用运动估计获得其像素的预测误差,生成预测误差直方图,并通过扩展位于直方图峰值点的预测误差来嵌入水印;在每帧的嵌入过程中会产生少量用于提取水印和还原视频的头信息,包括运动向量和边界表等,将其与水印一起嵌入到该帧的参考帧中.在提取端,先获取参考帧中的水印和头信息并还原参考帧,保证提取操作具有正确的上下文,然后根据获取的头信息和还原后的参考帧提取当前帧中的水印.实验结果表明,采用文中算法获得的预测误差直方图具有高度的集中性,并且对像素值的修改十分微小,比其他可逆水印算法具有更大的嵌入容量和更好的嵌水印视频质量.     

基于H.264运动矢量域的脆弱水印算法研究

针对H.264/AVC的编码特征,提出一种基于H.264/AVC低比特率视频流的脆弱水印算法。该算法在视频编码端的P帧经过运动矢量搜索和运动矢量预测之后,提取运动矢量残差,将水印嵌入在运动矢量残差中。在视频的解码端进行水印提取和检测,检测不需要原始视频的参与。该算法具有较小的码率变化、视频失真,以及较强的脆弱性。     

一种基于H.264的鲁棒视频水印算法

由于H.264标准视频的流行,对数字视频水的版权保护和认证的需求在不断增加。本文提出了一种基于H.264视频编解码标准的鲁棒视频水印算法。水印经过了增加帧同步信息,扩频编码和纠错编码的预处理后有着很强的鲁棒性。在嵌入过程中,选择了残差的DCT系数与参考块像素的DCT系数和作为嵌入载体,而不是通常的残差DCT系数,该处理可以很好的提高水印算法对视频攻击,如帧率攻击和码率攻击的鲁棒性,同时在嵌入的过程中,通过应用一个针对4*4的DCT的人类视觉系统来控制嵌入强度,使得水印算法对视频的视觉质量的影响降到最小。实验结果表明:本算法对多种攻击,如分辨率攻击、帧率攻击、码率攻击和重编码都有很好的鲁棒性,同时能保持很高的视觉质量。     

一种基于能量差比率与扩频的双重视频水印技术

提出了一种基于能量差比率与扩频的双重视频水印技术.首先在帧内预测变换和量化阶段,通过直接置换中低频DCT系数嵌入鲁棒水印,然后以能量差比率算法嵌入半脆弱水印.此外,该算法水印提取实现了盲检测.实验结果表明,提出的双重水印不会对视频文件大小造成影响,并且对重量化、块删除、共谋攻击等都具有很强的鲁棒性.     

运动矢量聚类的视频水印方法

基于运动矢量视频水印算法,结合人的视觉特性（HVS）,根据运动矢量值及运动矢量块区域聚类的特征,利用FCM算法实现运动矢量的分类,以运动矢量块为单位,将水印信息嵌入到运动矢量上。运动矢量不需要完全解码和再编码过程,所提出的水印算法简单、有效,从而实现了水印盲检。与嵌入水印前的原视频图像相比,嵌入水印后的视频图像信噪比损失很小,对帧删除、帧插入和噪声等攻击方式具有极强的鲁棒性。     

基于运动目标检测的视频水印算法研究

摘要：为了提高视频水印的鲁棒性,提出一种基于运动目标检测技术的算法。通过相邻帧差法提取并标记视频图像序列中的运动目标,并采用图像局部奇异值分解(SVD)算法,实现水印的嵌入和盲提取过程。在仿真实验中,通过计算水印嵌入后图像的峰值信噪比,证明该水印算法具有很好的不可见性和隐蔽性;并使用strimark软件对嵌入水印后图像进行几何攻击,分析水印图像的相关系数,验证本算法具有很好的鲁棒性。     

基于自适应策略的盲视频水印算法

提出一种在MPEG-2视频流中嵌入水印的方法。将水印嵌入到所有B帧的运动矢量中,嵌入时对每帧中的运动矢量进行分组,每组嵌入1位水印信息,提高水印的鲁棒性。采用一种自适应策略,通过修改运动矢量幅值的奇偶性来嵌入水印,减少对运动矢量个数及其幅值大小的改变,提高水印在压缩视频中的不可见性。实验结果表明,该算法具有较好的抗多次编码及码率改变攻击的能力,能够满足水印的实时嵌入和提取。     

基于运动区域定位的视频水印算法

提出一种基于运动区域定位的视频水印算法.算法采用独立分量分析(ICA)算法,从原始视频的相邻两帧中提取包含这两帧相对运动信息的运动分量帧.根据提取的运动分量帧,定位原始视频帧中相对运动最剧烈的区域,此区域对应至原始视频相邻两帧中的前帧,即为嵌入水印的运动区域.在嵌入水印时,采用基于Watson视觉模型的量化索引调制(QIM)算法,以保证算法的鲁棒性.实验结果表明,本算法在保持视频良好视觉质量的同时,对高斯白噪声、MPEG-2压缩、帧删除及帧剪裁具有较好的鲁棒性.     

基于人类视觉感知的下采样转码视频水印*

提出了一种抵抗下采样转码攻击的压缩域视频水印算法,算法对下采样频域空间的对应中低频系数进行分析来确定服从正态分布的水印序列的嵌入位置,根据Watson视觉感知模型的计算来控制嵌入水印时系数的修改幅度,从而满足图像感知失真限制要求。实验结果表明,该水印算法对一般的噪声攻击和转码过程中最普遍的下采样处理具有较好的鲁棒性,水印的提取采取相关检测原理,不需要原始视频信息。     

一种基于变长位平面的自适应视频水印算法研究*

针对视频水印嵌入强度在平衡水印系统的鲁棒性和不可见性时存在的问题,提出了一种变长位平面分解的视频水印算法。该算法根据8位灰度水印图像在位平面分解后各位平面在重构水印图像时的权值不同,将不同的位平面嵌入在不同数量的DCT中低频系数中,并利用HVS和Watson视觉模型的亮度掩蔽特性自适应的调整水印嵌入的强度从而实现了自适应地嵌入水印。实验表明,该视频水印系统在满足鲁棒性的同时具有高度的透明性。     

鲁棒视频水印研究进展

数字视频在当前通信世界中被认为是一种重要而有效的媒体,广泛应用于新闻、短视频和有线网络广播视频节目中。随着计算机与互联网技术的发展,数字视频内容容易被侵权使用者肆意复制和传播,如何保护视频版权日益成为人们关注的问题。鲁棒视频水印是实现视频版权保护的一种有效手段。作为数字视频水印的分支,鲁棒视频水印是一种通过特定算法在需要被保护的视频对象中嵌入秘密信息——水印来证明版权归属的技术。本文对当前的视频水印技术进行了概述,对视频水印的概念、应用场景、分类方式、设计要求、发展历程和相关经典方法进行了介绍和梳理。本文归纳总结了2016—2021年鲁棒视频水印相关研究工作,包括基于内容的、基于码流的、基于深度学习和其他类型视频水印,并对其中部分工作进行了相应的性能比较和分析。其中,基于内容的视频水印方法将视频看做帧序列,由于在每一帧上应用水印算法,不考虑视频的编解码过程,这类方法实现简单,计算效率高;基于码流的视频水印方法将水印嵌入到编码比特流中,该方案更快速,故可支持实时视频水印应用;基于深度学习的方法取代了依靠手工设计的特征来提高水印的性能。最后分析了鲁棒视频水印的未来发展趋势。     

基于Watson视觉模型的自适应视频水印

提出了一种基于Watson视觉模型的自适应视频水印，Watson视觉模型用于控制水印的嵌入强度。借助于该视觉模型，很容易权衡水印鲁棒性和感知透明性的关系。经过实验证实，该水印系统对常用的视频攻击（MPEG压缩、帧丢失、帧剪切、帧重排）是鲁棒的，同时具有感知透明性和实时性等特性。     

A fragile watermark error detection scheme for wireless video communications

In video communications over error-prone channels, compressed video streams are extremely sensitive to bit errors. Often random and burst bit errors impede correct decoding of parts of a received bitstream. Video decoders normally utilize error concealment techniques to repair a damaged decoded frame, but the effectiveness of these error concealment schemes relies heavily on correctly locating errors in the bitstream. In this paper, we propose a fragile watermark-based error detection and localization scheme called "force even watermarking (FEW)". A fragile watermark is forced onto quantized DCT coefficients at the encoder. If at the decoder side the watermark is no longer intact, errors exist in the bitstream associated with a particular macro-block (MB). Thanks to the watermark, bitstream errors can accurately be located at MB level, which facilitates proper error concealment. This paper describes the algorithm, model and analysis of the watermarking procedure. Our simulation results show that compared to the syntax-based error detection schemes, the proposed FEW scheme significantly improves the error detection capabilities of the video decoder, while the peak signal-to-noise ratio loss and additional computational costs due to watermark embedding and extraction are small.     

人眼视觉特性与SIFT相结合的视频双水印算法

针对视频水印容易遭受几何攻击以及水印的鲁棒性与透明性的平衡问题,提出一种基于人眼视觉特性与尺度不变特征变换（SIFT）相结合的抗几何攻击视频双水印算法。首先获取视频序列中人眼视觉掩蔽阈值作为水印的最大嵌入强度。其次,将视频帧进行离散小波变换（DWT）,对中高频子带系数提出基于视频运动信息的自适应水印算法;针对低频子带,提出基于小波低频系数统计特性的抗几何攻击视频水印算法。最后,以SIFT作为触发器判断视频帧是否遭受几何攻击,对遭受几何攻击的视频帧利用SIFT的尺度与方向不变性进行校正,并对校正后的视频帧提取水印信号;针对非几何攻击的视频帧,直接利用中高频提取算法。所提算法与实时性视频水印算法——基于小波域直方图的视频水印（VW-HDWT）算法比较,峰值性噪比值（PSNR）提高了7.5%;与基于特征区域的水印算法相比,水印嵌入容量提高约10倍。实验结果表明,在保证水印透明度较好的情况下,所提算法对常规几何攻击具有较强的鲁棒性。     

A blind video watermarking scheme based on ICA and shot segmentation

With the development of network and multimedia techniques, the digital video copyright protection issues have become more and more important as digital video can be easily pro- duced, replicated, accessed and distributed. Digital video watermark is the ma…     

基于矩阵置乱的自适应视频水印算法

视频数字水印技术是当前水印研究中的一个热点。为了更好的保证视频水印的鲁棒性,提出了一种基于MPEG-2运动分量的自适应数字水印算法。该算法首先利用矩阵置乱来确定水印片段的目标图像组,然后结合人眼视觉系统选择水印比特嵌入的运动分量。实验结果表明,该算法不仅对于针对视频水印的特殊攻击具有高鲁棒性,且水印嵌入前后图像的峰值信噪比仅有微弱差异。