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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。 相似文献
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基于三维整数小波变换的视频水印算法 总被引:1,自引:0,他引:1
随着计算机和网络技术的快速发展,数字水印技术正成为一种保护数字作品知识产权的有效方法.针对数字视频的版权保护,提出一种基于三维整数小波变换的视频水印算法.利用视频场景分割将视频信号切分成不同场景,然后随机选择一场景中视频序列进行三维整数小波变换.采用对小波系数进行均值量化的方法嵌入水印信息,水印提取过程中不需要原始视频信号.该算法实现简单,可满足实时性要求.实验结果表明,该水印方案对于帧丢失、帧插入等时间域去同步攻击以及MEPG有损压缩等具有很好的鲁棒性. 相似文献
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文章提出一种新颖的基于纠错和同步编码的视频水印方案,在嵌入水印时先将水印信息进行纠错编码后,和同步码作数据封装,然后嵌入到视频数据中。在检测水印时,先检测同步码,然后对得到的信息码进行纠错译码,还原出水印信息。此外,为了抵抗几何攻击,算法利用Zernike矩来确定水印嵌入的位置。实验表明,该水印方案具有低复杂性,能够有效抵抗帧丢失、帧插入等时间域的同步攻击与几何攻击。 相似文献
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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。 相似文献
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如何有效抵抗去同步攻击是数字图像水印研究领域的热点问题之一。利用图像仿射协变特征,提出一种可有效抵抗去同步攻击的鲁棒水印算法。对目前流行的利用多尺度Harris和SIFT描述算子来匹配图像的方法,后者有较好的匹配效果,对恢复同步水印更加稳定,并且能较好抵抗去同步攻击。该算法利用性能稳定的SIFT算子提取图像特征点,并通过基于最小生成树聚类算法的选择策略获得一组稳定且彼此独立的椭圆仿射协变特征区域,基于特征区域,利用椭圆归一化得到具有缩放和旋转不变性的圆形区域。将圆形区域进行非下采样轮廓变换(NSCT),其中非下采样轮廓变换不仅克服了小波(Wavelet)变换的非奇异性最优基缺点,而且提供了优于轮廓(Contourlet)变换的平移不变性。将水印嵌入变换后的低频子带中。该算法实现盲提取,仿真实验结果表明,提出的算法是有效的且对常规图像处理、几何攻击以及组合攻击均具有较好的鲁棒性。 相似文献
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视频水印技术是保护数字视频版权的一种有效方法。提出一种基于3D DWT的彩色视频水印算法,按场景以16帧划分视频,在各子段YCbCr颜色空间上对Y分量进行二级三维小波变换,利用三维小波低频帧间系数相近而不相同的特性进行水印嵌入,并实现了水印的盲提取。实验结果表明,该算法在保证含水印视频图像质量的同时具备良好的鲁棒性,对各种视频几何攻击及MPEG压缩均具有较强的抵抗能力。 相似文献
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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。 相似文献
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Kh. Manglem Singh 《Multimedia Tools and Applications》2018,77(13):16419-16444
This paper proposes a blind and robust video watermarking algorithm for copyright protection of the video in the wavelet transform. The watermark bit is embedded by modifying two random high frequency coefficients in the first level discrete wavelet transform of the frames of the video. The watermark is encrypted before embedding by using the cat map for better security. During the watermark extraction phase, it is verified whether the video is attacked by rotation attack. Frame restoration against rotation attack is done based on matching at least two feature points each generated by the scale invariant feature transform in the original video frame and the watermarked one. The angle between the two lines formed by joining these feature points is used to restore the video frames to the original position. Experimental results show the imperceptibility and robustness of the proposed method against variety of attacks. It is especially robust against rotation attack in comparison with other popular watermarking methods. Normalized Correlation, Structural Similarity Index and Peak Signal-to-Noise-Ratio are nearly 100%, 1, above 48 dB respectively against the various attacks. 相似文献
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In this paper, we propose a robust block classification based semi-blind video watermarking algorithm using visual cryptography and SURF (Speed-Up Robust Features) features to enhance the robustness, stability, imperceptibility and real-time performance. A method of selecting the best frames in each shot and the best regions or blocks within best frames is proposed to avoid employing frame–by-frame method for generating owner’s share in order to enhance robustness as well as reducing time complexity. In our method, Owner’s share is generated using the classification of selected robust blocks within the chosen frames along with corresponding watermark information. In extraction process, the SURF features are employed to match the feature points of selected frames with all frames to detect selected frames. Moreover, we resynchronize the embedded regions from distorted video to original sequence using SURF feature points matching. Afterwards, based on these matched feature points, rotation and scaling parameters are estimated next, selected blocks are retrieved using side information being stored eventually, watermark information is reconstructed successfully. Selecting Best frames, best regions, and employing surf features make our method to be highly robust against various kinds of attacks including image processing attacks, geometrical attacks and temporal attacks. Experimental results confirm the superiority of our scheme in case of being applicable in the real world, enhancing robustness and exploiting idea imperceptibility, over previous related methods. 相似文献
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基于混沌映射的视频数字水印算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了更好地保护视频数据的版权,提出了一种基于混沌映射的视频水印算法.在该算法中,原始视频数据被分割成等帧数的视频组,利用MPEG-7的轮廓编码计算每个视频帧的主要物体轮廓坐标点集合;然后通过傅立叶变换得到该帧轮廓点形状不变量,利用哈希的方法计算水印信号和这些不变量的有效值作为密钥之一;再对整个视频组的轮廓点进行傅立叶变换,得到其时间轴上的有效不变域,并将水印信号嵌入在这个不变域的中频部分,采用混沌技术,提高了水印的嵌入量和算法的鲁棒性.在水印提取阶段,通过对水印的多重校验,确保水印信号的可靠性.实验结果表明,该算法对大部分的视频攻击都具有良好的鲁棒性. 相似文献
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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。 相似文献
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This paper presents a robust digital image watermarking scheme based on subsampling and DWT. Subsampling is firstly used to construct a subimage sequence as a video segment. Then, a random watermark sequence satisfied with Gaussian distribution is block-wised embedded into the DWT domain of these subimages repeatedly using the video watermarking technique. And watermark is detected through computing correlation between watermark and watermarked frames. The experiment results demonstrate that the proposed scheme achieves good robustness against JPEG compression, common image processing operation and geometric distortions. Furthermore, the proposed watermarking scheme is also robust against linear collusion and other video watermarking attacks. 相似文献
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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。
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