一种基于MPEG-4的帧间差分能量视频水印算法

针对视频水印的盲检测特性和对时间轴上帧操作的鲁棒性,论文提出了一种基于相邻帧间相关性的视频水印算法,即在预测帧的编码过程中,根据编码器的运动估计和补偿模块提供的运动向量和宏块的编码模式,在残差中嵌入水印数据。在该算法中,用能量替换函数保证嵌入数据不影响视频质量,用重同步策略来保证水印提取时的鲁棒性,并且在水印提取的过程中不需要任何附加信息,是一种盲检测算法。水印的嵌入和提取是在视频的编、解码过程中直接利用编码器提供的信息进行的,因此该算法具有计算复杂性低的特点。实验证明这种方法能够抵抗重编码操作,并且对于帧删除、帧插入和帧置换等攻击也有一定的鲁棒性,而且由于该算法是在预测帧的残差中进行,水印的隐藏效果比较好,生成码流的信噪比也较高。     

一种适于多媒体流的鲁棒性水印方案

提出一种适用于多媒体流的鲁棒性水印算法,该方案将二值图像分段后经扩频调制作为水印信息分别嵌入视频帧的DCT域和音频的DCT域.实验结果表明:算法中嵌入的水印具有良好的不可觉察性,算法复杂度低,并且能够抵抗帧删除,帧插入和帧替换等攻击.对于针对音频信号的攻击,也具有良好的鲁棒性.此外,可以参照另一信号的相应信息,恢复被破坏的水印.     

基于帧间小波变换的视频水印研究

针对数字视频版权保护及信息隐藏技术的需要,本文提出了一种基于帧间小波变换的视频水印算法。该算法首先对视频序列进行等长分组,然后对各组中的视频序列进行最大级数的帧间一维小波变换,从而可以得到一帧低频图像和多帧高频图像,其中低频图像聚集了视频序列的大部分能量,而高频图像的能量相对较小。本文对低频图像进行奇异值分解,然后将水印图像嵌入到低频图像的奇异值变换域上。在水印的嵌入与提取过程中只对4帧视频图像进行小波变换,所需内存较小,并易于硬件实现。实验结果表明,本文提出的视频水印算法具有较好的隐蔽性和鲁棒性。     

基于压缩感知的视频双水印算法研究

针对数字视频的内容保护与帧内、帧间篡改检测的难题,采用压缩感知理论提取视频的内容特征作为水印,提出一种双水印的视频保护和篡改检测算法。首先,利用压缩感知过程提取I帧宏块的内容特征,生成半脆弱的内容认证水印;然后,对帧序号进行二值运算,生成完整性水印;最后,利用压缩感知信号重构OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法把生成的双水印嵌入到I帧和P帧相应宏块的DCT高频系数的压缩测量值中,以此提高视频水印的抗攻击能力,并实现对视频篡改的检测。仿真实验表明,所提算法对视频帧内篡改具有精确定位到子块的检测能力;同时对帧插入、帧删除、帧交换等类型的视频帧间篡改具有很强的检测能力。     

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.     

基于秘密共享与盗版追踪的视频水印算法

为了实现版权保护和盗版追踪,保持较好的水印嵌入量和信息量,同时不失鲁棒性.提出了基于秘密共享与盗版追踪的视频水印算法.算法利用水印预处理时的(N,N)秘密共享和ECC椭圆曲线加密密文形成嵌入水印.在水印嵌入时,利用量化失真选取合适DCT系数作为嵌入位,同时利用DCT局部能量和量化失真补偿在Ⅰ帧中进行自适应水印嵌入.实验结果表明:在保证高质量视频的前提下,水印对椒盐噪声,高斯噪声,重压缩等常规信号处理表现出很强的鲁棒性.同时,实现了对视频的盗版追踪,在版权保护中具有很好的实际应用价值.     

基于视觉特性和骑士巡游的变换域视频水印算法

为了对数字视频进行版权保护,结合人眼视觉特性和骑士巡游相关原理,提出一种在视频I帧亮度分量的DWT-SVD域嵌入水印的算法。先根据视觉特性计算嵌入强度,然后对I帧做离散小波变换和分块奇异值分解,再按骑士巡游路径将水印嵌入到分块奇异值分解后的U矩阵中。提取水印时不需要原始视频的参与。实验结果表明算法具有良好的不可见性和鲁棒性。     

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H.264压缩域的视频盲水印算法

为了解决H.264视频信息的版权保护问题,提出了一种基于即时解码刷新(IDR)帧离散余弦变换(DCT)域的盲水印算法。该算法首先分析IDR帧的纹理特征,利用滑动矩形窗根据图像的梯度特性提取出复杂纹理区域;然后,计算该区域内每个宏块的16个4×4子块能量,得到能量最高子块;最后,通过自适应修改子块的一个交流(AC)系数幅值以达到嵌入水印的目的。实验结果表明：对CIF分辨率视频测试序列嵌入水印后,视频图像的峰值信噪比(PSNR)平均下降0.15dB,码率平均增加了0.49%,水印检测准确率达到91%以上,并且该算法能够有效抵抗不同量化参数(QP)的重复编码攻击。     

基于H.264的视频水印技术

针对H.264/AVC编码标准的新特性,提出一种基于H.264低比特率视频流的视频内容认证和版权保护方案。在H.264视频编码时,在传统差分能量水印（DEW）算法基础上,通过在水印嵌入过程中引入能量分布公式,改进了传统的差分能量水印算法,增加了嵌入的有效性和水印的稳健性;视频解码阶段提取水印,不需要原视频作参考,为盲检测。实验结果表明该方案具有较小的码率变化和视频失真,证明了该算法的有效性。