H.264中基于DCT域的视频可控加密研究

提出一种适用于H．264／AVC的DCT系数分层可控加扰算法,按照特定规律修改Intra帧的DCT系数,再利用帧间预测将加扰效果扩散至所有帧。最终实现视频的无级扰乱。实验结果表明,此算法克服以往空间加扰算法造成压缩效率下降的不足,具有很好的加扰效果,适用于H．264／AVC的视频系统中。     

DCLSA:一种适用于H.264/AVC的DCT系数分层置乱算法

基于目前的DCT系数加密算法在安全性、压缩比和信噪比上都各自存在缺点,提出了一种新的适用于H.264/AVC的DCT系数分层置乱算法(DCLSA)。该算法针对H.264/AVC中4×4DCT变换的特点,首先将同一宏块中每个4×4块DCT系数进行块间分层,构建系数分层模型,然后可根据安全性要求对不同层系数进行随机置乱,实现加密编码。通过性能比较和具体实验效果分析,此算法具有更高的安全性、更优的压缩比和较好的信噪比,适合于H.264/AVC的网络安全应用。     

DCLSA：一种适用于H.264/AVC的DCT系数分层置乱算法

基于目前的DCT系数加密算法在安全性、压缩比和信噪比上都各自存在缺点,提出了一种新的适用于H264/AVC的DCT系数分层置乱算法(DCLSA)。该算法针对H264/AVC中4×4 DCT变换的特点,首先将同一宏块中每个4×4块DCT系数进行块间分层,构建系数分层模型,然后可根据安全性要求对不同层系数进行随机置乱,实现加密编码。通过性能比较和具体实验效果分析,此算法具有更高的安全性、更优的压缩比和较好的信噪比,适合于H.264/AVC的网络安全应用。     

一种利用宏块直方图的快速帧间预测方法*

针对H.264/AVC编码复杂度高难以实时应用的缺陷,在深入研究H.264/AVC中重要且耗时的帧间预测编码技术的基础上,提出了一种融合宏块直方图分布信息的分层逐级预判的快速帧间预测算法。仿真实验结果表明,提出算法与H.264/AVC标准算法相比,在保持重建视频图像质量和输出码流结构的前提下,平均节省编码时间约70%,改善了编码复杂度与编码实时性,保持了H.264/AVC低码率的编码优势。该算法有效地提高了H.264/AVC的编码效率。     

一种新的H.264视频场景切换检测算法

H.264/AVC QCIF视频场景切换检测是视频应用中一个极具挑战性的研究课题,只利用宏块信息很难得到满意的检测效果,为此提出了一种采用动态阈值和AC相似度的H.264/AVC视频场景切换检测算法,考虑编码预测模式和DCT系数等信息,提出基于编码比特数的动态阈值和基于AC能量的AC图像相似性两个判决准则,据此进行视频场景切换检测。实验结果表明,在高速运动及场景切换频繁的视频上场景切换检测率得到提高,性能也优于现有的算法。     

一种抗H.264压缩的低比特率视频水印算法

为了解决H.264压缩视频版权保护问题,提出一种新的低比特率视频水印算法。根据H.264中DCT系数分布特点,通过系数的符号编码,水印信息被嵌入到I帧DCT量化系数中。引入量化失真补偿的办法,降低了水印嵌入时引起的视频失真。水印检测时采用了符号相关检测思想,不需要原视频作参考,实现了盲检测功能。实验结果显示,新算法在保证较小视频失真的同时,能够很好地抵制H.264压缩攻击。     

一种基于H.264/AVC码流的镜头边界检测方法

H.264/AVC作为新一代的视频标准正得到不断的推广,也将被越来越多的用于视频压缩和传输等方面.由于H.264/AVC标准中引入了许多新的特性,因此,传统的基于MPEG-1/2码流的压缩域镜头边界检测算法不再适用.本文根据宏块运动矢量信息、参考帧信息和4×4DC图,提出了一种在H.264/AVC码流上检测镜头边界的算法.实验结果表明,提出的镜头检测算法,不仅能很好地检测切变还能有效地检测渐变,达到了很好的检测效果.     

无再损帧内编码

解决了H.264/MPEG-4AVC多次编码中由当前clip模块的不可逆运算引入的视频畸变问题.为了在改进的H.264/AVC上实现无再损帧内编码,提出了一种新的基于整数线性规划的优化clip算法,并且改进了现有帧内预测算法的代价函数,以确保多次编码时后续编码器预测值与前次编码器预测值一致.实验结果显示,与现有帧内编码算法比较,基于整数线性规划理论的帧内编码算法完全消除了现有clip算法导致的多次编码时的图像降质现象,实现了H.264算法框架下严格视频无再损编码.     

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。     

一种H.264/AVC视频编码并行算法

针对H.264/AVC视频编码串行算法编解码耗时长的问题,提出一种新的基于动态调度的H.264/AVC视频编码并行算法.以画面组为并行编码单元,各个并行计算单元之间采用全局通信模式,即Master-Worker模式进行互相通信,可降低并行编码的通信成本.实验结果验证了该算法在H.264/AVC视频编码应用中的优越性,能够保证视频的质量,且具有较高的编码加速比.     

一种基于感知模型的盲水印算法

根据Watson模型,结合仿射变换置乱技术和DCT量化系数奇偶特性,本文提出了一种在分块DCT中频交流系数中嵌入有含义二值水印图像,以实现盲检测的水印方案。实验结果表明,该算法对于JPEG有损压缩、图像剪切等处理有很强的鲁棒性。     

基于加密技术的DCT域图像公开水印算法

DCT变换是当前JPEG压缩中所使用的一个处理过程,它能把图像的能量集中到左上角的低频系数上,该文利用这个特点有效地实现了水印的鲁棒性与透明性的平衡。此外,为了进一步提高水印的鲁棒性与安全性,该算法有机地结合了重采样置乱和混沌加密等方法对水印信息进行加密预处理。实验表明,该算法高效、安全性能好,且具有较好的不可感知性,对常见的图像处理及剪切攻击等具有较好的鲁棒性。     

基于外观的人脸检测方法*

系统地分析了基于外观的人脸检测方法,并对其进行了分类和评价,从特征脸方法、基于分布的方法、神经元网络、隐Markov模型和支持向量机等方面介绍了人脸检测方法的优缺点和适用领域。最后提出了人脸检测方法未来的研究方向。     

基于混沌的AVS视频压缩加密算法

针对AVS的编码结构,提出一种基于混沌理论的AVS视频加密算法,并集成到AVS编/解码器中。该算法采用实值混沌序列加密和置乱DCT非零系数来加密视频信息。采用3个标准视频序列进行算法仿真,在为AVS编写的rm52j软件平台上进行实验,结果表明,该算法加密速度快,安全性高,对压缩比影响较少。     

基于数字调制的信息隐藏算法

将数字图像置乱技术中的幻方变换与数字通信中的数字调制技术相结合，提出一种新的文字信息隐藏算法。以二值文字图像为待隐藏的秘密信息，以静止图像为隐秘载体。算法针对二值文本图像，首先用幻方变换对其进行置乱预处理，并用一数值控制置乱次数，在提取时作为密匙；然后对作为隐秘载体的原始图像作分块离散余弦变换，根据每个分块灰度值的方差与秘密信息进行块匹配；根据秘密信息的值对原始图像的分块余弦值进行数字调制嵌入信息。实验表明该算法实现的隐藏图像透明性好，具有良好的抗剪切性。对不同的量化阶数下，对秘密信息的提取进行了实验比较。     

基于量化的鲁棒数字水印技术

提出了一种基于量化的鲁棒数字水印技术．由于混沌序列具有的优良性质，首先由密钥作为种子生成原始混沌序列，以此来调制原始水印标志，并进行纠错编码和幻方置乱，然后进行位扩展和混沌序列调制，最后把预处理后的水印嵌入到原始载体图像中．纠错编码和位扩展可以极大提高水印的鲁棒性，混沌序列调制可以极大提高水印的安全性．而幻方置乱尽管不能降低水印的误码率，但是可以最大限度的分散误码对原始水印标志的影响，改善水印的视觉效果．嵌入方法采用一种基于量化原始载体图像的DCT变换系数的数字水印嵌入方法，提取水印时不需原始载体图像．     

基于提升小波变换和DCT的彩色视频水印算法

针对数字视频的版权保护应用,提出了一种混合提升小波变换和DCT的视频水印算法。该算法先对水印进行混沌加密和Arnold置乱处理,借助密钥选取r帧彩色视频并将每帧视频的每一分量进行互不重叠的8×8分块,对选取的分块进行1级提升小波变换,并对低频子带进行DCT变换,以视频帧的纹理和运动特性自适应地确定量化步长的抖动调制方式嵌入水印,水印提取时无须原始视频的参与。实验表明,该算法实现简单,具有良好的透明性和鲁棒性,与其他算法相比,该算法具有更好的性能。     

适用于移动通信视频点播的感知加密算法

在视频点播(VOD)应用中,为刺激用户购买高质量的视频版本,往往希望播放的加密视频仍可部分感知,这就是所谓的“感知加密”,因此,需要研究特别的加密算法对视频进行加密。针对目前适用于移动通信视频点播的H.264视频感知加密算法较为缺乏的问题,提出了一种基于祖冲之(ZUC)算法和压缩感知(CS)的视频加密算法。首先利用ZUC构建随机测量矩阵,之后利用测量矩阵对量化后的离散余弦变换(DCT)系数进行测量,并将测量值作为新的量化后的DCT系数进行编码,使新的系数与原始系数不同,从而实现加密。最后定义了良好的感知加密算法应具备的特征。实验结果表明,该算法对视频的压缩码率影响较小,具有较低的时间复杂度,并且算法对密钥变化敏感,有较好的感知安全性。