一种基于帧内预测模式的HEVC视频信息隐藏算法

提出了一种基于帧内预测模式的HEVC视频信息隐藏算法。在预测编码过程中,针对纹理复杂度高的帧内4×4亮度块调制预测模式,利用拉格朗日率失真模型自适应选取帧内编码模式,以决定是否嵌入隐秘信息。为了降低因信息隐藏导致视频质量下降,将最优预测模式变为与隐秘信息奇偶性相匹配的模式中率失真开销最小的预测模式,信息的提取过程只需对码流中的预测模式解码即可。实验仿真结果表明,本文算法能很好地保证视频质量,对视频流的码率影响很小。     

一种基于差值扩展大容量可逆信息隐藏新算法

在保证图像质量的前提下,为了提高可逆信息隐藏的容量,提出了一种基于差值扩展的可逆信息隐藏新算法。该方法通过差值直方图平移,将由阈值丁确定的特定区间外的一部分差值平移到该区问内,同时仅对属于该特定区间的差值进行定位图标注,从而不仅增大可嵌入信息的总量,而且得到远小于现有方法的定位图。特别是在阈值,较小的情况下,效果更加明显。实验表明,该算法在保持图像低失真的前提下,与其他算法相比较,取得了较大的信息嵌入量。     

HEVC帧内预测模式和分组码的视频信息隐藏

为了在最新的视频压缩标准－高效视频编码(HEVC) 下实现信息隐藏并在保证隐秘信息嵌入容量的前提下减少对宿 主信息的修改,提出基于帧内预测模式和分组码的HEVC视频信息隐藏方法。首先,利用分组 码的标准阵 列译码方法,建立(4,3)码标准阵列译表;然后,根据译码表与预测模式的映射关系,调 制帧内4×4亮 度块的预测模式嵌入隐秘信息;最后,对调制后的4×4亮度块重新编码,使得在连续4个4× 4帧内亮度 块嵌入3bit隐秘信息,平均修改1.25位预测模式,减小因调制预测模式对视频造成的影响 。实验结果表 明:所提算法的PSNR值下降在0.05 dB以内,码率增长在1%左右 ,算法能很好的保证视频主客观质量,对视频的编码比特率影响很小。     

一种基于预测模式的H.264视频信息隐藏算法

提出了一种基于帧内预测模式调制的H.264视频信息隐藏算法。在模式选择过程,通过调制I帧亮度的4×4块的预测模式实现信息隐藏。通过引入嵌入/提取矩阵,使得在修改一个4×4块的预测模式时,能够嵌入3比特信息。在信息提取过程,不需要原始视频,也不需要完全解码,只需对帧内预测模式解码即可。实验结果表明,本文算法能大幅提高信息隐藏容量,且保证了视频感知质量,对比特率变化影响不大。     

一种基于HEVC的帧内模式快速判决算法

提出了一种HEVC帧内预测优化快速算法。算法在统计总结出当前CU层与其上层CU帧内预测模式、CBF与TU分割深度、相邻CU层之间的色度帧内预测模式之间相关性的基础上,有效地减少了帧内模式的预测,降低了帧内编码计算复杂度。同时,本文根据不同代价函数之间,以及色度与亮度帧内预测模式之间的相关性,分别在亮度和色度帧内预测过程中添加了RMD中cost代价最小的预测模式和最佳亮度预测模式,保证了较低的编码码率和较高的编码图像质量。实验结果表明,本文算法针对各类型、分辨率的视频,在码率和PSNR基本不变的情况下,帧内编码时间平均减少38.2%。     

大容量的预测误差差值扩展可逆数据隐藏算法

将Tian差值扩展技术应用于彩色图像,提出一种大容量的基于预测误差差值扩展(PEDE)的彩色图像可逆数据隐藏算法。针对传统差值扩展技术存在过分修改像素值、嵌入容量受定位图制约等缺点,首先利用色彩分量之间的相关性减小差值,并将较小的差值扩展量分散到2个色彩分量中;其次采用LSB替换方法嵌入数据,将差值扩展变换与数据嵌入过程分离,从而减少不可扩展差值的数量;最后利用差值的二次可扩展性定位不可扩展差值,并用少量的标志信息代替定位图,从而提高嵌入容量。提取端在提取信息后可根据需要无损地恢复原始图像。实验结果表明,本文算法在保证图像质量的同时,嵌入容量有较大的提高。     

基于灰度差值的HEVC快速帧间编码研究

针对新一代视频压缩编码标准HEVC计算复杂度较高的特点,利用视频序列间时域上的相关性,提出了一种基于灰度差值的编码单元快速划分策略.该策略根据当前编码块与参考块之间的灰度差值进行运动条件判决,在进行编码之前提前确定当前编码单元的编码深度信息,减少帧间预测编码的次数,从而有效地降低了编码端的计算复杂度.实验结果表明,该算法在编码效率和峰值信噪比(PSNR)损失都很小的情况下,和HM标准中的帧间预测算法相比,平均降低了50.18％的编码时间.     

一种HEVC快速帧内模式判断算法

针对HEVC帧内预测模式判断过程较为复杂的问题,提出了一种快速帧内模式判断算法.通过将35种帧内预测模式进行分级计算,利用其中17种模式即能得出最佳预测模式.实验结果表明,与参考编码算法相比,所提出的帧内模式判断算法可以降低约53％的计算量,且编码压缩率几乎不变.     

基于HEVC的帧内模式快速判决算法

提出了一种HEVC帧内预测优化快速算法。算法在统计总结出当前CU层与其上层CU帧内预测模式、CBF与TU分割深度、相邻CU层之间的色度帧内预测模式之间相关性的基础上,有效地减少了帧内模式的预测,降低了帧内编码计算复杂度。同时,根据不同代价函数之间,以及色度与亮度帧内预测模式之间的相关性,分别在亮度和色度帧内预测过程中添加了RMD中cost代价最小的预测模式和最佳亮度预测模式,保证了较低的编码码率和较高的编码图像质量。实验结果表明,该算法针对各类型、分辨率的视频,在码率和PSNR基本不变的情况下,帧内编码时间平均减少38.2%。     

基于预测模式相关性的HEVC隐写检测算法

提出了一种基于预测模式相关性的高效视频编码(HEVC)隐写检测方法。首先定义帧内预测模 式相关性的概念;然后通过实验,分析 隐写前后帧内4×4亮度块中35种帧内预测模式 的相关性统计数据的变化情况;最后选择35个隐写前后变 化较大的相关性数据构成视频特征,并利用支持向量机(SVM)分类器进行隐写检测。实验表 明,本文检测 方法的特征维数低,计算复杂度小,对修改帧内预测模式的隐写算法具有良好的检测效果。     

一种HEVC帧内快速编码算法

高效视频编码(HEVC)采用编码单元(CU)四叉树的 分割结构,相比H.264/AVC显著地提升了编码效 率,但却使编码复杂度急剧增加。为此,本文提出一种帧内快速编码算法。首先,根据视 频图像纹理复 杂度,提前判断是否进行最大编码单元(LCU)分割。然后,根据空域相邻CU的深度预测当前C U的深度范围, 跳过不必要的计算;最后,根据预测模式被选为最优预测模式的统计特性,去掉可能性小的 帧内预测模式。本文算法在HM14.0的基础上实现。 仿真结果表明,本文算法在全I帧模式下与HM14.0相比,帧内编码时 间平均减少38%,码率(BR)只增加1.41%,峰值信噪比(PSNR)只降低0.29dB,在保证编码性能和视频质量几乎不变的 情况下,本文算法降低了编码的计算复杂度。     

基于邻近值的HEVC帧内预测优化

高性能视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)标准中的帧内编码模式利用当前帧中像素点之间的空间相关性作出有效预测。为了解决待编码像素远离参考像素时预测不准确的问题,提出了一种基于邻近值的HEVC帧内预测优化算法。该算法的主要思想是,对于当前像素,先根据传统HEVC帧内编码方法得到其预测值,再使用该像素点左边、左上、上边位置的修正值以及该像素本身的预测值对该预测值进行修正。因为将当前像素与周围像素的相关性进行了有效的数学建模,所以HEVC帧内编码性能得到了提升。实验结果显示,所提算法与HEVC标准相比,最高节省了2.7%的码率,平均节省的码率为1.3%。     

基于相似度的HEVC帧内低复杂度算法

针对高清视频编码(HEVC)标准帧内编码计算 复杂度过高的问题,提出了基于最大编码单元(LCU)相似度的 深度范围及率 失真代价阈值预测低复杂度算法。首先分析LCU相似性并将其量化,然后利用该量化变量概 率密度分布规律, 采用贝叶斯分类方法估计当前编码LCU深度范围;同时考虑到编码单元(CU)之 间相关性,自 适应设定率失真代价阈值,用以提前结束模式选择及继续分割过程:通过LCU编码深度范围 预测和率失真代 价阈值实现快速CU划分方案。实验结果表明,在性能几乎不变的情况下,本文算法较标准 编码算法编码 时间平均减少了39.55%,平均BDBR增加在1%以内,BD-PSNR仅降低了 0.03dB,在保持良好视频质量下有效降低了编码复杂度。     

基于SSIM的HEVC帧内编码率失真优化

率失真优化(RDO)是视频编码压缩中的关键技术之 一。传统的率失真优 化技术使用误差平方和(SSE)或绝对差和(SAD)度量失真, 不能获得较好的视觉感知质量。本文针对新一代视频编码标准高效视频编码(H EVC)帧内编码RDO,提出了一种基于结构相似度(SSIM)度量失真的 RDO方法。首先,根据HEVC编码树形单元(CTU)结构设计了基于SSIM的失真计算方法; 然后,提出了一种基于量化器推导的码率-量化步长(R-Δ)模型和一种基于统计分析的失 真 -量化参数(DSSIM-QP)模型,用于求取拉格朗日乘数;最终,使用多QP优化方法求 取模 型参数。实验表明,相对于HEVC 传统的RDO,针对全I帧(即所有帧都为帧内编码)固定QP编码和多QP优化编 码,在相同的SSIM条 件下,码率分别平均降低8.4%和13.9%左右,同时编码复杂度分别平均增加约3%和2%。     

基于机器学习的HEVC帧内模式快速决策算法

针对高效视频编码(HEVC)计算复杂度过高的情况, 提出了一种基于机器学习的帧内快速决策算法。根据图像内容的平滑 程度将PU划分成3类,对具有一定平滑度的预测单元(PU)不需要遍历完所有的帧内预测模式 ,从而有效降低算法的计算复杂度。首 先,计算各个PU的左边参考像素方差、上边参考像素方差和总参考像素的方差,以及各个P U采用的最优的帧内预测模式, 这些方差反映了参考像素的平滑程度;然后,利用机器学习软件Weka对得到的数据进行分类 处理,得到分类决策树; 最后,根据决策树来判定各个PU需要测试的帧内模式,再对各个PU 遍历这些帧内模式,确 定最优的模式,减少不必要 预测,从而降低编码复杂度。实验结果表明,本文算法相对于标准的HEVC 15.0编码算法,在高码率的情况下,编码时间平 均节省约16.18%,BD-rate平均升高约0.25%,BD-PSNR平均降低约0.02 dB;在低码率的情况下,编码时 间平均节省约20.75%,BD-rate平均升高 约0.04%,BD-PSNR平均降低约0.00dB。     

一种HEVC帧内预测编码CU结构快速选择算法

为了提升高效视频编码(HEVC) 帧内预测编码部分的编码效率,提出了一种HEVC帧内预测编码编码单元(CU)结构快速选择算 法。算法通过 对CTU(coding tree unit)四叉树结构的遍历过程进行优化,设计了两种不同的最优CU结 构快速决策算 法,分别从最大划分深度和最小划分深度开始遍历,并在每一步遍历之前,判断是否提前终 止遍历操作。 同时,在对每个CTU进行求解时,依据其纹理复杂度和当前编码状态,从两种算法中选择出 最优快速决策 算法对其进行求解。在HM 15.0的基础上实现了提出的快速选择算法 。实验结果表明,本文算法能够在 保证编码性能的同时,降低31.14%的编码时间,提高了HEVC的编码效 率。     

一种无帧内失真漂移的HEVC视频自适应隐写算法

随着数字视频的普及,HEVC(high efficiency video coding)视频隐写受到了越来越多的关注。残差系数域隐写具有高安全性和低码率增长的特点,然而,视频编码过程中重构的系数不满足块间相互独立的性质,导致修改视频残差系数往往会带来较为严重的失真漂移。本文提出了一种无帧内失真漂移的HEVC视频自适应隐写算法。首先,根据帧内预测方向和多系数修改的方法选择合适的载体,进而避免修改系数引起的失真漂移。然后,设计一种包含块内失真和修改载体后的系数分布的失真函数,指导校验网格编码(syndrome trellis codes, STC)对嵌入失真小的载体进行修改。最后,根据最小化失真代价将消息嵌入到满足特定条件的4×4亮度块的量化正弦变换(quantized discrete sinc transform, QDST)系数中。实验结果表明,所提出的视频隐写算法能够有效地避免帧内失真漂移,在获得良好的视觉感知质量的同时,能保证隐写算法的安全性。     

一种低复杂度的HEVC帧内快速编码算法

为了降低高效视频编码(HEVC)帧内编码复杂度,提出一种HEVC帧内快速编码算法。根据视频图像的纹理复杂性,提前跳过或者中止部分尺寸的编码单元(CU)的划分,减少CU深度遍历区间;同时,根据粗选过程后预测模式和代价值的统计特性采用阈值法或者梯度模式直方图法进一步筛选掉粗选后可能性较小的预测模式,从而减少最后进行率失真(RD)代价计算的帧内预测模式数量,进一步降低编码复杂度。实验结果表明,本文算法与HEVC原始平台相比,在全I帧编码模式下编码时间平均减少42.20%,码率(BR)上升约1.75%,峰值信噪比(PSNR)降低了0.108dB,有利于实时应用。     

Data hiding in partially encrypted HEVC video

In this study, an efficient scheme for hiding data directly in partially encrypted versions of high efficiency video coding (HEVC) videos is proposed. The content owner uses stream cipher to selectively encrypt some HEVC‐CABAC bin strings in a format‐compliant manner. Then, the data hider embeds the secret message into the encrypted HEVC videos using the specific coefficient modification technique. Consequently, it can be used in third‐party computing environments (more generally, cloud computing). For security and privacy purposes, service providers cannot access the visual content of the host video. As the coefficient is only slightly modified, the quality of the decrypted video is satisfactory. The encrypted and marked bitstreams meet the requirements of format compatibility, and have the same bit rate. At the receiving end, data extraction can be performed in the encrypted domain or decrypted domain that can be adapted to different application scenarios. Several standard video sequences with different resolutions and contents have been used for experimental evaluation.     

基于单深度帧内模式的3D-HEVC深度视频信息隐藏算法

针对三维(3D)视频系统中深度视频的安全问题,利 用一种全新的信息嵌入载体,提出 一种基于单深度帧内模式(single depth intra mode)的3D高效视频编码(3D-HEVC)深度视 频信息隐藏算法。首先,对采用单深度帧内模式编码的编码单元(CU)根据 相邻块重建像素构建像素候选列表,并比较候选列表中的两个像素值;然后,为增加算法的 安全性、保证 视频的质量,在像素值相等和不相等的情况下分别根据密钥和后续块的预测模式范围选择嵌 入块;最后, 根据隐秘信息对嵌入块候选列表所选像素的索引值进行LSB调制。实验结果表明,本文算 法平均每帧嵌入容 量为244bit,编码重建深度视频绘制视点质量的峰值 信噪比(PSNR)值和结构相似度(SSIM)值仅分别平均下降1.41×10－3 dB和6×10－6,码率平均增长0.12%,可见本文算法对3D视频的主观感知质量及码率影响很小。