基于H.264/AVC低比特率视频流的双水印算法

针对H.264/AVC编码标准的新特性，通过对低比特率视频流I帧DCT域量化编码和P帧运动估计过程的研究，提出了一种可同时进行版权保护和完整性认证的双水印算法。实验表明，该算法在水印嵌入时通过Lagrangian最优编码控制技术，比特流达到了较好的率失真平衡；所嵌入的鲁棒水印对重量化编码、帧编辑等攻击具有抵抗性，所嵌入的脆弱水印对各种普通攻击具有较强的敏感性。该算法提取水印时不需对压缩码流完全解码，并且为盲提取，能够满足实时随机检测的需要。     

基于H．264／AVC视频流的双水印算法

针对H．264／AVC编码标准的新特性,提出一种基于H．264／AVC低比特率视频流的双水印算法,将鲁棒水印嵌入DCT域中,把脆弱水印嵌入运动矢量残差中,达到对视频版权保护和视频内容完整性认证的双重目的。实验结果表明,该算法对视频质量和码率的影响较小,鲁棒水印能有效抵抗高斯噪声、低通滤波、重编码以及轻微的抖动失真等常见的视频攻击,脆弱水印对视频内容的轻微修改具有较强的敏感性。     

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。     

基于H.264的AAQIM水印算法*

针对网络视频传输过程中的版权保护问题,提出基于H.264的自适应活性量化索引调制(AAQIM)水印算法,以块的活性为载体信号,引入自适应机制,采用一个区域嵌入一位水印信息,使误差被块的几个系数分担。实验表明,水印具有良好的不可见性,对后续帧影响小,对重编码、加噪及滤波等攻击具有很强的鲁棒性;水印的提取不需要原始视频,算法简单、调制方便,能够满足实时要求,有较高的实用性。     

基于H.264的低比特率视频水印算法分析

H.264标准是当前图像标准中压缩效率最高的,其码流结构对网络有很强的适应性,在此标准下进行水印技术的研究对于网络视频传输过程中的版权保护有着重要的意义。该文简要介绍了H.264与以往的编解码技术的不同,分析了在此编码中嵌入水印的难点,然后就目前基于H.264的视频水印算法进行分析比较,最后对未来低比特率视频水印技术发展的趋势进行了展望。     

H.264/AVC视频流完整性认证的脆弱水印算法

提出一种基于脆弱水印的视频流完整性认证方法,在H.264压缩比特流中,首先根据I_Slice 中4×4块的编码模式生成认证码,然后通过调制某些运动子块的VLC码字将其嵌入B_Slice和P_Slice的视频流中。这种调制是基于VLC码字和待嵌入比特之间的映射规则进行的。映射后的码字与原码字具有很好的相似性,即码字长度不变,码字表示的编码元素值相似。该算法可以实现水印的快速提取,满足视频实时处理的要求。实验仿真结果表明,本算法具有较小的视频失真,并能有效地对视频帧进行完整性认证。     

基于感兴趣区域的水印算法

在图像中,ROI（region of interest）所指的是图像的感兴趣区域,也就是图像中对于观察者而言信息最为丰富的地方。因而对于感兴趣区域的水印嵌入一直是数字水印研究的重点和难点。本文以基于小波变化和奇异值分解的水印为基础的嵌入方法,在感兴趣区域嵌入鲁棒性水印,用于作为图像的版权认证,使得水印具有较强的鲁棒性和不可见性。     

一种基于索引约束矢量量化的脆弱音频水印算法*

与传统矢量量化不同,索引约束矢量量化在量化过程中通过约束码字索引二进制形式中某一位的值来限定码字的搜索范围。本文利用其特殊的码字搜索方法提出了一种在音频信号中嵌入水印的方法。将原始音频信号分段,每段进行DCT变换并提取若干中频系数构成矢量。水印嵌入时根据水印比特信息和预先设定的索引约束位的值找到匹配码字修改各段DCT中频系数。水印提取时利用传统矢量量化方法得到各量化索引值后,提取出各索引值中与嵌入端相同位的比特值即为水印信息。该方法在量化过程中嵌入水印信息,有很好的实时性。实验结果表明,利用该方法嵌入的水印为一种脆弱水印,可用于认证。     

一种基于H.264/AVC的快速运动估计算法

提出了一种基于H.264/AVC的快速运动算法。根据运动矢量的时空相关性建立一个预测运动矢量集合,再采用小交叉(SCSA)模板和大六边形(LHSP)搜索进行搜索。在搜索过程中采用提前终止技术,进一步减少计算量。实验结果和分析表明,该算法能够显著提高运动估计的搜索速度,节省了大量运动估计时间,而图像质量和比特率只有少量变化。     

一种面向H.264/AVC的运动估计算法

提出了一种使用具有方向偏向性搜索模板和基于预测模式自适应选择运动估计方案的EPZS(enhanced predictive zonal search)改进算法。该算法将运动估计过程与H.264/AVC中多参考帧、多预测模式等编码工具紧密结合,充分利用视频中运动具有高度时空相关性的特点,综合考虑速度、图像质量及压缩效率等方面的性能。实验结果表明,该算法以极小的计算量得到了与全搜索方法接近的效果;与EPZS算法相比,运动估计的处理速度有了较大幅度的提高,同时保持了与之相当、有时甚至更优的率失真性能。此外,该算法具有很好的鲁棒性,并且能够产生平滑的运动矢量场。     

一种基于H.264/AVC的高性能快速运动估计算法

为了降低运动估计的计算量,提出一种基于H.264/AVC的快速运动估计算法。该算法使用了提前终止策略和自适应的搜索范围,结合运动矢量预测以及多模板搜索。实验结果表明,在编码性能接近全搜索(fullsearch,FS)算法的同时,本算法比FS和UMHexagonS算法平均节省了65.42%和32.76%的运动估计时间,大幅度提高了编码速度。     

一种针对MPEG-4 AVC/H.264的用于快速码流生成的运动信息描述算法

由于MPEG-4 AVC/H.264采用了可变块尺寸(variable block size)和率失真最优化(rate distortion optimization)两项技术,视频编码流程中复杂度最高的运动估计(motion estimation)模块变得更加复杂.另一显著的变化就是,所获取的运动信息与目标码率紧密相关.这给传统的快速转码技术带来了很大困难.该文首先提出了一种分层模型,按由粗到细的方式描述每个宏块(macroblock)的运动信息.基于这个分层模型,文中提出了一种通过预编码获取运动信息的算法,从而生成视频序列运动特性的完整描述.有了这种运动信息描述,在编码或是转码的过程中,编码器可以跳过运动估计过程,编码复杂度因此大大减少.为进一步加快编码速度,还提出了从运动信息描述中抽取最优运动信息的快速算法.实验结果验证了所提算法的有效性,在大大降低编码复杂度的同时,编码性能与最优的MPEG-4 AVC/H.264非常接近.     

H.264帧间预测快速算法

帧间预测是实时视频编解码技术的研究重点,高精度的匹配和补偿可以减少帧间预测误差,提高视频图像的压缩效果．为了降低在视频编码标准H．264中帧间预测的高计算复杂度问题,提出一种帧间预测快速算法．该算法在利用运动矢量的时空相关性对最优匹配点位置进行预测的基础上,依次进行“十”字形分布的五点搜索和九点均布的矩形搜索;并在搜索过程中引入根据最优点和次优点界定搜索方向、搜索窗口自适应伸缩和中途截止等多种优化策略,以提高整像素块匹配的搜索速度．实验结果表明,与全搜索算法相比,文中算法在不降低搜索精度的情况下,其运动估计速度约为全搜索算法的12倍;与UMHexagonS算法相比,在重建图像质量和码率接近的情况下,速度提高了1．87倍．     

基于相关区域的H.264/AVC时域错误隐藏

在视频内容分裂处,相邻块的运动矢量会出现突变,简单利用插值恢复丢失块的运动矢量一般有较大误差。为了减少这种误差,依据丢失宏块附近块运动矢量的变化趋势,构造视频内容分裂预测曲线,划分相关区域,对每个相关区域,运用准值插值估计丢失块的运动矢量。模拟测试表明,该方法能够有效提高视频质量。     

一种基于H.264/AVC的多参考帧快速选择算法

最新的视频编码标准H.264/AVC采用了多参考帧运动估计来提高编码效率,增加的计算量与参考帧数目成正比。为避免搜索多余的参考帧,提出了一种低复杂度参考帧确定算法来快速确定当前宏块所需的参考帧。实验结果表明,本算法在保持率失真性能的前提下有效减少多参考帧预测的计算复杂度并节省了时间。