控制关键帧选择的H.264熵编码加密算法研究

常见的H.264熵编码加密是一种将加密方案与熵编码方式融合的视频安全算法,这种算法不仅加解密速度快且可保持数据格式不变,是一种兼容性的加密方案,但需要处理帧内所有数据。针对熵编码加密过程中存在的不足,提出了一种基于关键帧选择与熵编码相结合的视频加密方法,通过获取一帧中所有8*8子宏块的运动矢量,构造一个用于表示每一帧内容变化情况的向量F,然后将其欧几里德范数与阈值K比较,如果大于或等于阈值,则确定当前帧是关键帧,则在下一帧熵编码时加密其运动矢量差与残差系数值,否则不参与任何加密运算。通过控制阈值K的大小来决定关键帧的选择,并结合混沌序列加密关键帧数据来保证视频信息的安全性,与熵编码加密算法相比,加密数据平均减少数据量约为39.78%。实验表明该加密方法在保持编码后数据总量不变的情况下,以较小的时间代价获得了良好的加密效果,且与常规的熵编码加密算法相比大幅度减少了加密数据量     

基于四叉树的多媒体安全编码方案

由于图像、音频、视频等媒体数据具有数据量大，实时性要求高等特点，这对于加密算法也提出了相应的要求，而且由于采用传统的基于数论的加密算法对数据完全加密不能满足实时性要求，因此产生了对部分加密算法的研究，但这些算法也不能完全保证数据格式不变和压缩比不变等更高的要求；如果将压缩编码和加密过程相结合，则既能满足实时性要求，又能保持数据格式不变。鉴于四叉树结构常被应用于图像编码中，为此提出了两种四叉树置乱算法，并将其用于四叉树编码、小波零树编码、基于四叉树的分形编码等图像和视频编码中。理论分析和实验结果表明，由于这些算法将加密与编码过程相结合，因此具有以下优点：具有较高的安全性，且加密效果好；不仅能保持编码格式不变，而且便于对数据的直接操作；既能保持压缩比不变，又不增加额外数据；具有较快速度，能满足实时性要求等。     

帧异或视频加密算法

提出一种针对H.264标准的新型视频加密算法,弥补了选择性加密压缩比变化及熵编码加密编码器不通用的问题。该算法将由密钥决定的一帧图像的细节与背景分别异或在原始图像帧的对应位置,生成视觉重叠图像以达到加密目的。实验结果表明,算法能够有效控制压缩率变化并可作为通用插件植入H.264编解码器中,适应于视频实时通信场合的需求。     

基于H.264和Rijndael的视频加密算法

根据网络视频数据量大、压缩率要求高、存储格式多样等特性,提出一种将Rijndael算法与视频数据压缩编码相结合的加密算法。将视频数据进行变换、量化后,在压缩编码之前对其加密,利用Rijndael算法的规律,恢复加密后数据的统计特性,使其与未加密编码数据保持相同的压缩比。实验结果表明,该算法可以在提高视频数据安全性的同时,保证视频质量与较高压缩率。     

空中无人平台视频图像加密算法研究

视频加密对于保护视频数据的安全具有重要作用,尤其在军事通信领域.通过分析现有的MPEG加密算法,给出了一种适用于空中无人平台的加密算法.此算法仅加密DC码字、AC系数符号位和运动矢量MV符号位,加密的数据量小,具有比较高的安全性.     

基于运动目标特征的关键帧提取算法

针对运动类视频特征不易提取且其关键帧结果中易产生较多漏检帧的问题,提出基于运动目标特征的关键帧提取算法。该算法在强调运动目标特征的同时弱化背景特征,从而防止由于运动目标过小而背景占据视频画面主要内容所导致的漏检和冗余现象。根据视频帧熵值将颜色变化明显的帧作为部分关键帧,对颜色未发生突变的帧根据运动物体的尺度不变特征变换（SIFT）获得帧内运动目标的特征点;最后分别根据帧熵值及运动物体SIFT点分布提取视频关键帧。实验表明该算法所得关键帧结果集不仅漏检率较低且能够准确地表达原视频内容。     

一个优化运动矢量码率分配的快速算法

从信息论的角度看，运动补偿的最终目的是极小化信源熵率。因此，对具有四叉树结构的运动矢量场，当使用叶部运动矢量替代相应根部运动矢量作运动补偿预测时，若编码运动矢量所增加的熵大于相应补偿帧差所减少的熵，则删除相应的叶部运动矢量，反之，则应使用叶部运动矢量替代根部的运动矢量。依据这一准则，该文通过对正向搜索的运动矢量场进行自下而上反向优化截断，得到了一个全局优化运动矢量场码率分配的快速算法。通过假设补偿帧差系数的选验概率分布，该文首先给出了一个闭式补偿帧差系数熵理论计算公式，考虑到视频压缩的有损特性，然后又对这个闭式理论公式作了带权修正，为了进一步提高运动矢量的编码效率，文中同时也给出了一种运动矢量融合方案。最后，该文在运动补偿的三维小波视频编码系统上对这个算法进行了验证和比较。模拟实验证实该文所提出的运动矢量码率分配算法不仅速度快而且收敛性态稳定，只要提供合适的搜索深度，总可以获得最佳的分配结果。由于优化算法避开了补偿帧差的具体后处理，因此该文的算法也可以应用到传统的DCT视频编码器。     

基于整数动态耦合帐篷映射的视频加密算法

针对高维混沌加密算法导致视频编码时耗过大的问题,引入整数动态耦合帐篷映射优化模型,提出一种有效的H.264/AVC视频加密算法,减少加密数据量,同时保证视频加密的安全性,兼顾视频的加密效率和加密安全。对加密算法的两级方案的加密效果进行了主客观评价和安全性分析。结果表明,加密方案的密钥空间大、伪随机序列生成效率高、抗攻击性强,同时压缩比和视频格式不变、加密时耗低,满足了视频加密中的实时性和安全性需求。     

几种典型视频加密算法的性能评价

视频加密对于保护视频数据的安全具有重要作用。将已有的几种典型MPEG视频加密算法，根据加密过程与压缩编码过程的关系不同，分为4类：完全加密算法，部分加密算法，DCT系数加密算法和熵编码过程加密算法，并从算法的安全性、压缩比、计算复杂度和可操作性几个方面对算法的性能分别做了评价，给出了理论分析和实验结果；结合各类算法的特点，指出了它们各自适应的应用场合。     

基于不变矩和Mean Shift聚类的视频关键帧提取

随着通信和多媒体技术的迅速发展,检索和浏览海量多媒体数据成为日益迫切的问题.关键帧提取技术在基于内容的视频检索中扮演了重要角色.提取的关键帧有两个主要作用:一是用它来静态表示视频的主题;其二是希望从关键帧中提取特征数据,作为多媒体数据库的数据源.以视频场景中运动目标的不变矩为特征提出了一种基于非监督聚类的关键帧提取算法.首先在视频序列中分离出运动目标,然后计算运动目标区域的各阶不变矩,并以不变矩向量作为特征,运用Mean Shift算法聚类有相似特征的视频帧,进而在每类中选取有代表性的视频帧作为关键帧.不同场景下的实验结果证实了本算法的可行性.     

基于H.264 的混沌视频加密系统

为了解决视频信息的安全问题,提出了一种基于视频编码标准H．264／AVC的混沌视频加密算法。利用流密码加密简单、运算速度快等优点,采用Logistic离散混沌序列对H．264／AVC标准的CAVLC（基于上下文的自适应变长编码）熵编码阶段的码流进行加密,并从算法的安全性、加密效率等方面进行分析。试验结果表明：该加密算法在保证视频内容信息安全性的前提下,不改变码流的结构,具有良好的实时性和快速性。     

基于JPEG的固定背景视频压缩算法研究

为了对固定背景视频进行压缩并获得较高的压缩比,在JPEG静止图像压缩标准的基础上提出了一种新的应用于固定背景视频压缩的算法.对第一帧图像进行JPEG格式的压缩并保存量化后的离散余弦变换系数,对第一帧后的每一帧图像,在进行离散余弦变换和量化后,先同存储器内的第一帧图像的离散余弦变换系数进行异或运算再进行熵编码.通过使用该算法和H.264视频压缩标准对同一段固定背景视频进行压缩并比较压缩后的数据量,表明了该算法具有较高的压缩比.     

利用时空相关性的HEVC帧内编码块快速划分

目的 为了提升高效视频编码（HEVC）的编码效率,使之满足高分辨率、高帧率视频实时编码传输的需求。由分析可知帧内编码单元（CU）的划分对HEVC的编码效率有决定性的影响,通过提高HEVC的CU划分效率,可以大大提升HEVC编码的实时性。方法 通过对视频数据分析发现,视频数据具有较强的时间、空间相关性,帧内CU的划分结果也同样具有较强的时间和空间相关性,可以利用前一帧以及当前帧CU的划分结果进行预判以提升帧内CU划分的效率。据此,本文给出一种帧内CU快速划分算法,先根据视频相邻帧数据的时间相关性和帧内数据空间相关性初步确定当前编码块的编码树单元（CTU）形状,再利用前一帧同位CTU平均深度、当前帧已编码CTU深度以及对应的率失真代价值决定当前编码块CTU的最终形状。算法每间隔指定帧数设置一刷新帧,该帧采用HM16.7模型标准CU划分以避免快速CU划分算法带来的误差累积影响。结果 利用本文算法对不同分辨率、不同帧率的视频进行测试,与HEVC的参考模型HM16.7相比,本文算法在视频编码质量基本不变,视频码率稍有增加的情况下平均可以节省约40%的编码时间,且高分辨率高帧率的视频码率增加幅度普遍小于低分辨率低帧率的视频码率。结论 本文算法在HEVC的框架内,利用视频数据的时间和空间相关性,通过优化帧内CU划分方法,对提升HEVC编码,特别是提高高分辨率高帧率视频HEVC编码的实时性具有重要作用。     

基于感兴趣区域的H.264视频加密算法

为了解决现有的基于H.264的加密算法无法满足安全性和加密效率之间较好折衷的问题,提出两种基于感兴趣区域的H.264加密算法,将感兴趣区域的提取和基于熵编码的H.264加密算法相结合,只对提取出来的感兴趣区域进行加密.设计了一种基于人脸检测的加密算法,并通过修改模式选择算法,去掉了使得非人脸区域参考人脸区域的帧间宏块预测类型,解决了由帧间预测引起的人脸加密区域变形的问题.将运动对象的检测与提取和H.264的编码过程结合,设计了一种基于运动对象检测的H.264加密算法.实验结果表明,这两种加密算法能够在不降低算法安全性的情况下获得安全性和加密效率之间的较好折衷,可以满足实时应用的需求.     

结合超混沌系统和Logistic映射的视频图像加密算法

对视频图像使用传统的单幅图像加密算法,容易出现算法耗时长、效率低等问题。为提高视频图像加密效率,通过使用细胞神经网络（CNN）超混沌系统和Logistic混沌映射,提出一种单帧逐一加密和多帧组合加密相结合的算法。根据视频帧使用SHA-256生成Logistic初值,经过Logistic映射迭代得到Logistic混沌序列,利用生成的混沌序列对视频帧逐帧扩散。将视频帧以二进制的形式组合成一个矩阵,把根据组合矩阵产生的初值代入CNN超混沌系统,利用得到的混沌序列对组合矩阵进行置乱,视频所有帧各像素点扩散、置乱一步完成,从而缩短加密时间。在此基础上,将组合矩阵重新分解为单帧图像,得到最终加密的视频图像。实验结果表明,在算法中使用高维超混沌系统安全性更高,能够有效缩短加密视频图像的耗时,且能抵抗统计攻击、差分攻击和暴力攻击,具有较好的安全性。     

Efficient video encryption scheme based on advanced video coding

A video encryption scheme combining with advanced video coding (AVC) is presented and analyzed in this paper, which is different from the ones used in MPEG1/2 video encryption. In the proposed scheme, the intra-prediction mode and motion vector difference are encrypted with the length-kept encryption algorithm (LKE) in order to keep the format compliance, and the residue data of the macroblocks are encrypted with the residue data encryption algorithm (RDE) in order to keep low cost. Additionally, a key distribution scheme is proposed to keep the robustness to transmission errors, which assigns sub-keys to different frames or slices independently. The encryption scheme’s security, time efficiency and error robustness are analyzed in detail. Experimental results show that the encryption scheme keeps file format unchanged, is secure against replacement attacks, is efficient in computing, and is robust to some transmission errors. These properties make it a suitable choice for real-time applications, such as secure IPTV, secure videoconference or mobile/wireless multimedia, etc.

以运动矢量残差为载体的视频隐写算法

目的 以运动矢量（MV）为载体的视频隐写算法会破坏同一帧内相邻宏块或者相邻帧相同位置宏块的运动矢量之间的相关性,从而容易被基于运动矢量时空相关性（temporal-spatial correlation）特征的隐写分析算法检测到。为了解决这个问题,在H.264/AVC的视频编解码标准下构建了一种能抵抗基于运动矢量时空相关性隐写分析的视频隐算法。方法 通过分析运动矢量残差（MVD）与运动矢量时空相关性的联系,证明了保持运动矢量残差的统计特征的隐写算法能够很好地保持视频运动矢量的时空相关性;通过分析运动矢量残差的统计特征设置了一种能保持其直方图特征的嵌入规则,使用4个标记符和一个队列来记录修改载体造成的特征改变,并进行相应的补偿操作,将秘密信息嵌入到视频压缩过程中的熵编码之前的运动矢量残差中;结合可变长度的矩阵编码,有效降低了嵌入秘密信息对载体的修改量。结果 实验结果表明,该算法能较好地保持运动矢量残差在隐写前后的直方图特征,具有较好的视觉不可见性,对视频峰值信噪比（PSNR）和码率影响都不超过0.5%,满载嵌入的情况下基于运动矢量时空相关性的隐写分析算法对其的检测正确率只有70%左右。结论 本文算法以运动矢量残差为隐写嵌入的载体,使用保持其直方图特征的嵌入规则,结合了矩阵编码以减低对载体的修改量,能较好抵抗基于运动矢量时空相关性的隐写分析。     

结合帧率变换与HEVC标准的新型视频压缩编码算法

相比于之前主流的H.264视频压缩编码标准,HEVC在保证重建视频质量相同的前提下,可以将码率降低近50%,节省了传输所需的带宽.即便如此,由于一些特定的网络带宽限制,为继续改善HEVC视频编码性能,进一步提升对视频的压缩效率仍然是当前研究的热点.本文提出一种HEVC标准编码与帧率变换方法相结合的新型的视频压缩编码算法,首先在编码端,提出一种自适应抽帧方法,降低原视频帧率,减少所需传输数据量,对低帧率视频进行编解码;在解码端,结合从HEVC传输码流中提取的运动信息以及针对HEVC编码特定的视频帧的分块模式信息等,对丢失帧运动信息进行估计;最后,通过本文提出的改进基于块覆盖双向运动补偿插帧方法对视频进行恢复重建.实验结果证实了本文所提算法的有效性.