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。     

基于H.264与新一代视频编码标准的压缩域视频水印综述

数字水印技术为视频传输、视频共享以及一些扩展视频服务中存在的诸多问题提供了一种有效的解决途径,属于信息隐藏领域,它的基本思想是通过在数字媒体信号中嵌入一定量的附加信息,例如作品的所有权、使用权或者公司的标识等,实现信息管理或保护的目的。H.264是当前广泛使用的视频编码标准,它采用混合编码框架,包括帧内预测、帧间预测、变换、量化、自适应熵编码等模块。视频信号的数据量庞大、带宽高、冗余信息多,基本上都是以压缩的格式存储的特性,使得在视频中嵌入数字水印更为困难。这些特征使得视频水印在水印容量、水印复杂度以及结合压缩域处理操作等方面的要求比其他多媒体信号更高,因此,视频水印除了要满足数字水印的一般要求,如安全性、鲁棒性、隐藏性等特性之外,还有一些独特的技术要求。本文对压缩域视频水印相关技术进行了分析并对研究方法进行了讨论,提出了目前存在的问题及未来研究的方向。     

一种基于安全隐藏的图像分层窜改检测和内容恢复算法

提出了一种可用于数字图像的分层窜改检测和内容恢复的脆弱水印算法。图像中每个分块产生的水印信息包括认证水印和内容恢复水印,其中认证水印由奇偶校验和平均强度信息生成,恢复水印由分块DCT系数量化编码后的信息得到。根据混沌映射和最远距离安全隐藏机制,将恢复水印嵌入到映射块中,可有效避免窜改一致性问题。在接收端,采用分层窜改检测方法,减少窜改分块的漏判和误判,有效提高了窜改精度和恢复质量。实验结果表明,提出的方法与已有方法相比,无论在小面积窜改或大面积窜改情况下均可取得较好的恢复效果。     

检测图像篡改的脆弱水印技术

针对图像篡改取证定位问题,提出利用混沌序列和图像QR分解相结合的脆弱水印算法判定图像篡改情况。该算法选取QR分解实现图像分解,图像分解后嵌入水印,同时利用混沌系统对其加密以增强水印的安全性。实验结果发现,所提算法不仅提高了定位型水印算法的安全性,而且还可以估计被篡改区域的篡改强度。     

一种抗重压缩的H.264/AVC视频水印算法*

针对当前视频水印抗重压缩能力不足,提出一种基于I帧色度量化残差系数的视频水印算法。通过对H.264/AVC帧内预测模式的分析,得出重压缩后预测模式的转变是造成水印提取失败的主要因素,因此,算法选择在更加稳定的色度分量中嵌入水印。首先,利用4?4子块中非零系数个数选择合适的色度子块,然后,运用差分能量的思想,结合Arnold置乱后的水印信息,通过调制其中一个非零量化DCT残差系数改变两个特定位置系数的关系嵌入水印。算法在帧内预测模式色度分量中嵌入水印,有效的解决了重压缩后水印提取不同步问题,提高了水印的抗重压缩性能。实验结果显示,提取的水印图像位错误率(BER)在20%以下,重构图像的SSIM比现有方案提高了1.2%-4.4%,另外,测试序列的比特增加率(BIR)平均降低了70%左右。算法适用于广播监控等实时视频应用。     

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。     

HSV色彩空间盲嵌盲检盲提取DCT域视频水印

提出了一种基于欧拉数及HSV色彩空间的视频水印离散余弦变换(DCT)算法。在视频中选择欧拉数较小的帧,在HSV色彩空间亮度分量DCT中频系数中嵌入水印。该算法能实现盲嵌入、盲检测和盲提取,且健壮性强、透明性好,能经受噪声、滤波、剪切、压缩、帧插入及删除等图像、视频处理与攻击。     

基于压缩传感的视频水印算法

针对压缩域视频流的完整性认证问题,提出了一种基于压缩传感（CS）的视频水印算法。以H.264压缩视频流为研究对象,通过对视频序列的I帧进行压缩传感随机投影,得到少量的测量值,经过量化和置换加密,最后以水印的方式嵌入到P帧具有最大运动矢量幅值的宏块中。认证时,从含水印视频序列的P帧提取水印,并对I帧进行相同的压缩传感随机投影,通过比较测量值的差异,实现对视频的完整性认证。仿真结果表明,该算法具有较好的视频质量,对码率的影响较小,对帧删除、帧插入、重压缩等攻击具有较强的鲁棒性。     

基于运动矢量和模式选择的视频水印方案

根据H.264编码的新标准,提出一种基于运动矢量和模式选择的视频水印方案。将水印嵌入到具有小分割模式的宏块中,通过在运动搜索中最小化拉格朗日函数选择嵌入水印后具有最佳率失真性能的运动矢量作为嵌入点。实验结果表明,该算法对视频的质量和码率影响较小,并且水印对视频的重量化编码和噪声攻击有一定的鲁棒性。     

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。     

基于H.264/AVC低比特率视频流的双水印算法

针对H.264/AVC编码标准的新特性，通过对低比特率视频流I帧DCT域量化编码和P帧运动估计过程的研究，提出了一种可同时进行版权保护和完整性认证的双水印算法。实验表明，该算法在水印嵌入时通过Lagrangian最优编码控制技术，比特流达到了较好的率失真平衡；所嵌入的鲁棒水印对重量化编码、帧编辑等攻击具有抵抗性，所嵌入的脆弱水印对各种普通攻击具有较强的敏感性。该算法提取水印时不需对压缩码流完全解码，并且为盲提取，能够满足实时随机检测的需要。     

基于粒子群优化及二维映射的视频水印算法

数字视频水印算法存在的共同问题就是如何解决水印容量、鲁棒性和不可感知性三者之间的矛盾。基于此,提出一种新的H.264/AVC视频水印算法,算法利用粒子群优化算法选择嵌入载体位置并以此位置构造与水印信息之间的二维映射关系来嵌入水印信息。仿真实验结果表明所提算法能够很好地解决上述三者矛盾问题,具有较强的实用性。     

Improved rate-distortion optimized video coding using non-integer bit estimation and multiple Lambda search

Many modern video encoders use the Lagrangian rate-distortion optimization (RDO) algorithm for mode decisions during the compression procedure. For each encoding stage, this approach involves minimizing a cost, which is a function of rate, distortion and a multiplier called Lambda. This paper proposes to improve the RDO process by applying two modifications. The first modification is to increase the accuracy of rate estimation, which is achieved by computing a non-integer number of bits for arithmetic coding of the syntax elements. This leads to a more accurate cost computation and therefore a better mode decision. The second modification is to search and adjust the value of Lambda based on the characteristics of each coding stage. For the encoder used, this paper proposes to search multiple values of Lambda for the intra-4×4mode decision. Moreover, a simple shift in Lambda value is proposed for motion estimation. Each of these modifications offers a certain gain in RDO performance, and, when all are combined, an average bit-rate saving of up to 7.0% can be achieved for the H.264/AVC codec while the same concept is applicable to the H.265/HEVC codec as well. The extra added complexity is contained to a certain level, and is also adjustable according to the processing resources available.     

基于模式特征的H.264/AVC可逆视频水印

目的 针对当前可逆视频水印隐蔽性和篡改定位能力不足问题,提出一种新颖的基于帧内预测模式的可逆视频水印算法。方法 首先,深入分析I帧亮度分量的预测模式对不同类型篡改的敏感性,提取每个帧内编码宏块的预测模式,通过预测模式生成特征码。然后,结合H.264/AVC编码特性和误差补偿算法,在每个亮度4×4残差块中筛选出误差最小系数。最后,运用差值扩展的方法将特征信息作为水印可逆的嵌入到所选系数。结果 在含水印视频未受到篡改时,解码端提取水印后可对原始视频进行无损恢复。当视频受到篡改时,算法能精确定位篡改区域并且篡改定位精度达到4×4子块级。由于水印嵌入在误差最小的系数中,能够有效地降低水印嵌入对于视频质量的影响,嵌入水印后图像的PSNR值比现有的基于H.264/AVC可逆水印方案平均提高10%,测试序列的码率增量平均降低了22%左右。结论 本文算法较现有算法具有更好的嵌入率、隐蔽性、篡改检测精度, 适用于医学、军事、卫星等领域。     

基于ICA运动目标检测的自嵌入视频认证水印

为了对视频中关键内容是否经受篡改实施有效验证和保护,提出了一种基于运动目标检测的自嵌入视频认证水印方案。由于运动目标集中了视频的关键信息,采用独立分量分析技术从连续的视频帧中分离出运动分量信息生成水印,并用奇异值分解方法对水印作预处理,采用DCT方法自嵌入到视频帧中去。实验结果表明,该水印方案在保证视频质量的前提下,对于常见攻击处理和局部篡改具有很好的鲁棒性,可以有效地验证视频关键信息是否遭到篡改,并且能够恢复出被篡改的关键内容,有效地保护视频完整性。     

Rate-distortion理论在H.264编码器中的应用

编码模式的选择是视频编码器控制的一个重要功能，它直接决定了编码器的性能和效率。新的视频压缩协议H．264协议比其它视频压缩协议提出了更多的编码模式，这就决定了H．264编码器不能像H.263编码器一样，通过比较某个门限值来简单地决定采用哪种编码模式。另一方面，根据Rate-distortion理论，在失真度与比特率之间存在一个最佳折衷点。如果确定了合适的拉各朗日(Lagrangian)参数，就能利用拉各朗日公式找到这个最佳折衷点。把这一理论作为H.264编码器的模式选择算法，将会使H．264编码器根据图像内容自适应地选择最佳的编码模式，达到最佳的压缩效果。     

H.264/AVC视频流完整性认证的脆弱水印算法

提出一种基于脆弱水印的视频流完整性认证方法,在H.264压缩比特流中,首先根据I_Slice 中4×4块的编码模式生成认证码,然后通过调制某些运动子块的VLC码字将其嵌入B_Slice和P_Slice的视频流中。这种调制是基于VLC码字和待嵌入比特之间的映射规则进行的。映射后的码字与原码字具有很好的相似性,即码字长度不变,码字表示的编码元素值相似。该算法可以实现水印的快速提取,满足视频实时处理的要求。实验仿真结果表明,本算法具有较小的视频失真,并能有效地对视频帧进行完整性认证。     

数字视频监控系统中预录像的实现

以数字视频监控系统中的事件触发录像为背景,说明预录像的设计原理以及在事件触发录像中如何使用所设计的预录像方法实现数字视频监控系统中的事件触发录像功能,并给出了关键的C 程序实现代码。     

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H.264的AAQIM水印算法*

针对网络视频传输过程中的版权保护问题,提出基于H.264的自适应活性量化索引调制(AAQIM)水印算法,以块的活性为载体信号,引入自适应机制,采用一个区域嵌入一位水印信息,使误差被块的几个系数分担。实验表明,水印具有良好的不可见性,对后续帧影响小,对重编码、加噪及滤波等攻击具有很强的鲁棒性;水印的提取不需要原始视频,算法简单、调制方便,能够满足实时要求,有较高的实用性。