一种改进的伪3D-DCT域的视频零水印算法

为进一步提高视频水印算法的鲁棒性,提出了一种改进的伪三维离散余弦变换(3D-DCT)的视频零水印算法。该算法首先采用帧间欧氏距离法选取关键帧,然后,利用三帧差分法得到关键帧的运动目标,并对关键帧的运动目标图像进行分块,同时对运动目标的几何形心坐标所在块进行伪3D-DCT变换。将变换后的AC系数用于构造视频的特征值序列,并将混沌映射加密的水印嵌入特征值序列中构造零水印。最后将零水印在数据库中进行注册。实验表明,该算法对噪声、滤波攻击,帧剪切、旋转、缩放等攻击具有很强的不可见性和鲁棒性。     

基于光流场的鲁棒性视频水印算法

为改善视频水印抗H.264压缩的性能,提出一种基于光流场的视频水印算法。根据视频图像中各点的光流速度,计算其帧图片的总光流,再根据总光流的差值来选定视频关键帧,在这些关键帧中利用DCT分块变换来嵌入水印信息。实验结果表明,该算法能有效对抗H.264的3种压缩模式,满足了水印的鲁棒性和视频高压缩率的双重要求。     

基于Arnold置乱的小波变换数字视频水印

提出了一种结合小波变换和Arnold变换的数字水印算法。首先用Arnold变换将水印图像置乱,然后将置乱后的水印图像,通过对视频关键帧图像的小波变换将其嵌入到视频的关键帧图像中,以完成水印的嵌入。Arnold变换是图像置乱常用的一种方法,对水印图像进行置乱处理能够提高其信息安全性,而且对于嵌入水印之后的视频帧来说,其抗剪切攻击等能力也会得到提高。将Arnold变换应用到视频水印中,可以使视频水印的安全性、可靠性以及水印嵌入的鲁棒性都得到有效提高。     

一种基于Chebyshev混沌神经网络的视频水印算法

针对视频版权的保护,提出一种基于Chebyshev混沌神经网络的视频水印算法。首先选取二值图像作为图像水印,利用Chebyshev混沌神经网络对图像进行加密;然后对宿主视频进行分帧处理,通过Henon映射产生混沌序列提取关键帧,同时提取关键帧亮度分量的低频系数,将处理后的图像水印自适应地嵌入小波变换后亮度分量的低频系数中。实验结果表明,该算法具有较好的不可见性,且针对噪声、高斯滤波、旋转、帧丢失等攻击具有良好的鲁棒性。      

基于运动目标子块分割的视频零水印算法

为了提高视频水印的鲁棒性和隐蔽性,提出一种将水印与视频内容特征相结合的零水印方案。通过帧间欧氏距离选取关键帧,利用改进帧差法提取视频关键帧中运动目标,对关键帧的运动目标进行子块分割,选择运动目标几何形心所在块构成三维体块;再将三维体块分割成多个大小相等的小三维体块,利用小三维体块中所有子块的离散余弦变换直流系数构造特征向量;最后利用特征向量实现将水印零嵌入到视频内容中。实验表明,该算法未破坏原视频内容,不仅具有很好的隐蔽性,还能有效地抵抗旋转、压缩编码等攻击。     

基于能量差比率的DEW视频水印算法

提出了一种基于能量差比率的DEW视频水印算法,该算法选择在I帧视频图像块能量(纹理)分布均匀的区域嵌入水印,每个I帧中嵌入的水印相同。实验结果证明,该算法水印鲁棒性好,码率稳定,检测可靠性高。     

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。     

基于帧间预测误差扩展的可逆视频水印

为了提高可逆视频水印的嵌入容量和嵌水印视频质量,提出一种使用运动估计和预测误差直方图修改的算法.在嵌入端,根据视频中相邻帧间的内容关系,对每一帧使用运动估计获得其像素的预测误差,生成预测误差直方图,并通过扩展位于直方图峰值点的预测误差来嵌入水印;在每帧的嵌入过程中会产生少量用于提取水印和还原视频的头信息,包括运动向量和边界表等,将其与水印一起嵌入到该帧的参考帧中.在提取端,先获取参考帧中的水印和头信息并还原参考帧,保证提取操作具有正确的上下文,然后根据获取的头信息和还原后的参考帧提取当前帧中的水印.实验结果表明,采用文中算法获得的预测误差直方图具有高度的集中性,并且对像素值的修改十分微小,比其他可逆水印算法具有更大的嵌入容量和更好的嵌水印视频质量.     

基于神经网络的复合变换域视频水印算法研究

针对目前视频水印算法存在的鲁棒性较差,可靠性较低等问题,提出了一种结合神经网络将二值水印嵌入到经过离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)后的宿主视频中的新方法;为使算法具有更好的不可见性、鲁棒性和实用性,利用三层RBF神经网络训练出水印嵌入强度,在视频中自适应嵌入水印;该方法是对宿主视频进行DWT处理,再对逼近子图LL进行DCT处理,通过修改DCT系数嵌入水印信息;在嵌入之前对二值水印进行了Arnold变换来加密;通过实验结果中PSNR与NC的值表明,算法具有很强的抗攻击和承受帧删除、帧平均等操作的能力,不可感知性好,鲁棒性明显优于一般的嵌入算法。     

一种基于光流法与数字全息的视频水印

提出了一种基于全息图和光流技术的新的视频水印技术.首先在视频序列时间轴上利用局部光流信息检测一个关键帧,然后利用全息技术得到原始水印图像全息图,之后将其嵌入宿主视频关键帧的离散余弦变换域的中频系数,并将水印添加位置和原来关键帧中的边信息作为恢复水印信息的密钥,提取水印的过程无须原来的视频,从而该算法具有较好的安全性.对...     

一种基于混沌系统和提升小波的视频水印算法

对压缩视频的图像帧的亮度分量进行小波提升分解,将水印数据嵌入到其低频子带的DCT系数中;利用混沌系统对水印图像进行置乱,再嵌入到原始载体图像帧中。由于置乱变换消除了水印像素间的空间相关性,使得算法的安全性和抗攻击能力进一步提高。实验结果表明,该算法易于实现,符合视频水印实时性的要求。     

基于小波域和图像融合技术的视频水印算法研究

提出了一种基于三维小波变换的视频水印算法。算法以二值图像作为水印,并利用了三维小波变换和图像融合技术。首先对水印图像进行置乱预处理以增强其安全性;然后对宿主视频进行视频分割,提取视频关键帧,再将要加入水印的视频关键帧图像与水印图像均进行小波变换,并采用图像融合技术以及分块方法和重复嵌入,大大增强了水印的鲁棒性。     

基于自适应策略的盲视频水印算法

提出一种在MPEG-2视频流中嵌入水印的方法。将水印嵌入到所有B帧的运动矢量中,嵌入时对每帧中的运动矢量进行分组,每组嵌入1位水印信息,提高水印的鲁棒性。采用一种自适应策略,通过修改运动矢量幅值的奇偶性来嵌入水印,减少对运动矢量个数及其幅值大小的改变,提高水印在压缩视频中的不可见性。实验结果表明,该算法具有较好的抗多次编码及码率改变攻击的能力,能够满足水印的实时嵌入和提取。     

提升方案小波和HVS下的自适应视频水印算法研究

提出一种基于小波域与HVS特性的自适应视频水印盲提取算法.算法首先将视频流分割成一个个镜头,并通过密钥从中选取嵌入水印信息的若干镜头,镜头中的视频帧图像与灰度水印图像均被变换到小波域中,并将水印图像的小波域系数按照小波树结构重新进行分块并按位平面重要次序形成水印序列;水印的嵌入是按照子带到子带的顺序进行的,水印序列被嵌入到视频帧图像相应子带的重要系数中;此外,水印的嵌入充分考虑了HVS对图像纹理区域、运动区域的掩蔽特性,使得水印的嵌入强度具有自适应性,从而保证了所嵌入水印在不可见性前提下的极大鲁棒性.试验结果表明,所给出的算法对于诸如Gaussian噪声、丢帧、帧平均和MPEG-4压缩等常见攻击具有很好的鲁棒性.     

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。     

基于压缩域水印的AVS视频认证*

为了提高压缩域视频水印的安全性,提出一种基于压缩域的AVS视频认证水印新算法。它从视频空间的三维特性出发,利用I帧分块能量关系、GOP结构信息、帧结构信息等构造特征码。在嵌入算法上,将特征码同时嵌入到中频DCT系数和运动矢量中,在认证端将重建特征值和提取的双水印进行比较。仿真实验结果表明,该算法具有较好的窜改认证能力。     

基于DWT-DCT和Zernike矩的鲁棒视频水印算法

为了提供数字视频版权的有效保护,提出一种基于DWT-DCT和Zernike矩的鲁棒视频水印算法。在水印嵌入阶段,先将视频帧从RGB空间转换到YCbCr颜色空间;从YCbCr图像帧的亮度分量中选择出嵌入区并进行分块,通过伪随机法选择出多个子块;执行DWT-DCT获得前n个交流分量,并将水印嵌入到这些分量中;执行DWT-DCT反变换获得水印图像,并计算Zernike矩作为校正几何攻击的参数。在水印提取过程中,通过水印嵌入阶段的伪随机密钥来确定嵌入位置,以此进一步提高水印安全性。实验结果表明,该算法具有较高的水印隐蔽性和鲁棒性。     

人眼视觉特性与SIFT相结合的视频双水印算法

针对视频水印容易遭受几何攻击以及水印的鲁棒性与透明性的平衡问题,提出一种基于人眼视觉特性与尺度不变特征变换（SIFT）相结合的抗几何攻击视频双水印算法。首先获取视频序列中人眼视觉掩蔽阈值作为水印的最大嵌入强度。其次,将视频帧进行离散小波变换（DWT）,对中高频子带系数提出基于视频运动信息的自适应水印算法;针对低频子带,提出基于小波低频系数统计特性的抗几何攻击视频水印算法。最后,以SIFT作为触发器判断视频帧是否遭受几何攻击,对遭受几何攻击的视频帧利用SIFT的尺度与方向不变性进行校正,并对校正后的视频帧提取水印信号;针对非几何攻击的视频帧,直接利用中高频提取算法。所提算法与实时性视频水印算法——基于小波域直方图的视频水印（VW-HDWT）算法比较,峰值性噪比值（PSNR）提高了7.5%;与基于特征区域的水印算法相比,水印嵌入容量提高约10倍。实验结果表明,在保证水印透明度较好的情况下,所提算法对常规几何攻击具有较强的鲁棒性。     

一种抗几何攻击的视频水印算法

提出了一种基于视频序列时空不变信息的视频水印算法。在嵌入水印时生成同步帧,并确定同步帧时空不变特征点位置,检测时根据同步帧时空不变特征点的位置,实现对视频序列几何失真的矫正,对水印信息进行检测和提取。实验表明,该算法能有效地抵抗帧插入和帧丢失等时间轴同步攻击和高强度几何攻击。     

一种基于三维小波变换的盲视频水印算法

为了寻求有效的数字媒体保护方法,本文提出了一种基于三维小波变换的盲视频水印算法。算法将灰度水印图像进行了多分辨率分解和位平面分解为,然后将这些不同分辨率的二值图像嵌入到视频场景中的各帧Y分量的中频小波系数帧相应的子带中,使水印嵌入具有自适应性,嵌入时通过对系数分组并修改每组第一个系数的相对大小来完成,可以实现盲检测。实验结果表明,该文所提出的视频水印算法对MPEG编码、帧平均、帧丢失和帧交换具有良好的鲁棒性。