一种抗H.264压缩的低比特率视频水印算法

为了解决H.264压缩视频版权保护问题,提出一种新的低比特率视频水印算法。根据H.264中DCT系数分布特点,通过系数的符号编码,水印信息被嵌入到I帧DCT量化系数中。引入量化失真补偿的办法,降低了水印嵌入时引起的视频失真。水印检测时采用了符号相关检测思想,不需要原视频作参考,实现了盲检测功能。实验结果显示,新算法在保证较小视频失真的同时,能够很好地抵制H.264压缩攻击。     

一种抗几何变换攻击的MPEG-4视频对象水印方案

基于对象的视频水印在几何变换的攻击下将丧失同步信息．采用图像规范化的方法，比较水印嵌入和检测时的规范化信息来达到同步检测，并进一步校正了由于插值误差产生的波动点．同时为了抵抗MPEG-4压缩，通过分析水印嵌入量、鲁棒性和视频质量三者的关系，使用编码阶段量化后的四个SA—DCT系数来嵌入一个水印分量．算法可方便地并入到MPEG-4基于对象的编码框架中．实验结果表明本方案具有失真小、鲁棒、简单易行及可操作性强等优点．     

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。     

基于H．264／AVC视频流的双水印算法

针对H．264／AVC编码标准的新特性,提出一种基于H．264／AVC低比特率视频流的双水印算法,将鲁棒水印嵌入DCT域中,把脆弱水印嵌入运动矢量残差中,达到对视频版权保护和视频内容完整性认证的双重目的。实验结果表明,该算法对视频质量和码率的影响较小,鲁棒水印能有效抵抗高斯噪声、低通滤波、重编码以及轻微的抖动失真等常见的视频攻击,脆弱水印对视频内容的轻微修改具有较强的敏感性。     

视频水印算法的研究与实现

研究图像水印计算问题,针对版权保护中大多数视频水印算法抗帧删除,重量化等攻击方式能力差和计算复杂.为了提岛含水印码流的率失真性能,提出了一种基于DCT系数的能量替换视频水印算法.根据变换块的能量值和水印值自适应的替换嵌入点的系数值,引入了拉格朗日优化算法的编码控制模型.在检测时不需要原始视频序列,具有盲检测性.仿真实验和数据分析结果表明,与传统方法相比,算法在反复压缩,重量化,帧删除等多种攻击时具有更好的鲁棒性,并算法简单,复杂度低,证明了改进算法在版权保护中的实际应用效果.     

利用DCT系数映射关系快速实现视频水印嵌入

针对MPEG-2视频压缩标准,提出一种具备快速实现能力的鲁棒性视频水印嵌入方案。利用视频帧分块DCT系数与整体DCT系数间的映射关系,在水印嵌入和提取过程中避免对视频进行完全解码,减小计算量,提高水印算法实时嵌入、实时检测能力。实验结果表明,该方法能抵抗缩小攻击、高斯白噪声攻击、MPEG-2重编码压缩攻击,而且能够快速实现。     

抗JPEG压缩的半脆弱水印算法

基于JPEG压缩过程的特性,提出了一种能抵抗JPEG压缩的半脆弱盲检水印算法,并给出了理论论证.该算法利用不重叠图像块的DCT变换系数之间的大小关系,选择图像特征作为水印信息进行嵌入.理论分析和实验结果表明,该算法的水印具有很好的抵抗JPEG压缩的能力,并且对剪切、篡改等恶意攻击有很好的篡改定位能力.     

基于扩频编码的图像数字水印算法

根据图像最大DCT归一化系数的近似不变特性,提出一种基于扩频编码的图像数字水印算法,采用扩频编码策略,在原始图像中嵌入较大容量的水印,对打印扫描攻击具有较好的鲁棒性。仿真实验结果表明,该算法能同时避免打印扫描过程产生的像素失真和几何失真,可以应用于电子印章和纸质证件的数字水印防伪。     

用于图像认证的变容量恢复水印算法

兼顾水印嵌入容量和安全性,提出一种水印容量可变的数字图像可恢复水印算法.该算法提取2×2图像块特征生成变容量恢复水印——平滑块6比特,纹理块12比特.图像块的恢复水印基于密钥随机嵌入在其它图像块的低有效位,通过比较图像块特征与相应恢复水印重构的块特征并结合邻域特征判定图像块的真实性,变容量恢复水印用尽可能少的比特数保存足够的图像块信息,仅被嵌入一次且同时用于篡改检测与恢复,不仅有效降低了水印嵌入容量,而且提高了算法抵抗恒均值攻击的能力.实验仿真结果表明,该算法得到的含水印图像和恢复图像的质量好,且能有效抵抗拼贴攻击、恒均值攻击等已知伪造攻击.     

基于Simmons门限理论的视频水印算法

根据秘密图像共享的有关理论,提出了一种Simmons门限方案的H.264视频水印方案.首先水印图像分割为n份隐蔽图像,其中任意t份(t＜n)可恢复出原始水印信息.然后将t份子份额嵌入到视频序列的不同亮度帧中,可提高水印算法的鲁棒性,能有效抵抗帧删除攻击.最后提出一种在h.264帧内亮度预测模式下减少误差积累的算法,针对帧内亮度预测模式的特性,能有效选取的水印嵌入位置,减少水印嵌入产生的误差累积.