为视频添加水印

随着视频网站和播客的迅速走红，很多人都想把自己创作的视频上传到网上与网友们一起分享，不过网上的东西很容易会被别人盗用，怎么办？最好的方法就是在视频上添加静态或动态的显性水印，既能防备盗用，又可作为LOGO标志来扩大自己的影响，一举两得。[编者按]     

为视频打上自己的烙印

随着视频网站和播客的迅速走红,很多人都想把自己创作的视频上传到网上与网友们一起分享,不过网上的东西很容易陂别人盗用,怎么办？还有一些特殊的视频,发给好友后,又担心视频被不该看的人看到,如何来保证视频的安全性呢？     

为自己的音频添加“水印”

图片和视频都可以添加水印标明来源,音频同样也可以添加“水印”,以便在发生版权纠纷时,主张自己的权利。     

玩视频

市场上带有高清短片拍摄功能的数码相机越来越多了,无论是外出旅游或者朋友聚会,用小巧灵便的DC或手机拍摄一些片段是足够用了。虽然在拍摄时间和效果上比不了专业的DV,但好在方便,当然拍完视频可不能就这么放着.     

视频水印技术研究综述

文章对视频水印技术作了较为全面的介绍。概括了视频水印的背景知识、定义、应用以及详细的算法分类情况。比较了几种有代表性的实用视频水印算法。然后介绍了对视频水印攻击的分类,并对未来视频水印技术发展的走势进行了展望。     

视频水印技术研究

视频水印技术是一个新兴的研究领域,也是多媒体数字水印技术研究方向中的重点和难点。本文首先分析了视频水印的技术难点,然后从扩频通信思想入手,深入探讨了视频水印技术的算法。     

鲁棒视频水印研究进展

数字视频在当前通信世界中被认为是一种重要而有效的媒体,广泛应用于新闻、短视频和有线网络广播视频节目中。随着计算机与互联网技术的发展,数字视频内容容易被侵权使用者肆意复制和传播,如何保护视频版权日益成为人们关注的问题。鲁棒视频水印是实现视频版权保护的一种有效手段。作为数字视频水印的分支,鲁棒视频水印是一种通过特定算法在需要被保护的视频对象中嵌入秘密信息——水印来证明版权归属的技术。本文对当前的视频水印技术进行了概述,对视频水印的概念、应用场景、分类方式、设计要求、发展历程和相关经典方法进行了介绍和梳理。本文归纳总结了2016—2021年鲁棒视频水印相关研究工作,包括基于内容的、基于码流的、基于深度学习和其他类型视频水印,并对其中部分工作进行了相应的性能比较和分析。其中,基于内容的视频水印方法将视频看做帧序列,由于在每一帧上应用水印算法,不考虑视频的编解码过程,这类方法实现简单,计算效率高;基于码流的视频水印方法将水印嵌入到编码比特流中,该方案更快速,故可支持实时视频水印应用;基于深度学习的方法取代了依靠手工设计的特征来提高水印的性能。最后分析了鲁棒视频水印的未来发展趋势。     

给Excel工作表打上水印标记

为了避免打印出来的Excel工作表内容被他人篡改或者剽窃,通常希望在Excel工作表上添加一些特殊的标记,而这些标记又不能影响到其它内容的正常阅读。     

为视频打上自己的烙印

现在摄像工具不再只是DV了,DC、手机都能担当重任,拍得多了自然就要放在电脑里。可是,一旦拍摄一部好的作品被窃取充当别人的成果怎么办?不要紧,用watermark master为视频打上自己的烙印吧。     

基于码分多址的视频水印

应用通信领域的码分多址技术对视频水印方案进行一次探讨,将待嵌入的水印信息使用循环码编码以后,使用码分多址技术对视频每一帧中Blue分量进行水印嵌入操作。通过相关检测提取水印,不需要原始视频文件,嵌入和提取算法简单易懂。通过仿真实验,使用该方法嵌入水印信息不影响视频流的完整性和一致性,人的感官系统不能分辨出嵌入水印以后的视频和原始视频之间的区别。该水印系统可以应用在视频版权保护和监视特定视频是否播放的场合。     

基于MPEG的实时视频水印技术

作为数字视频版权保护的重要手段,视频水印技术的研究逐渐成为当前数字水印技术研究方向中的一个热点和难点.与静态图像水印相比,视频水印需要更高的要求,如实时性.已存在的能量差水印（DEW）算法本身具有低计算复杂性优点,但是给出的参数选择的优化算法计算复杂性过高,同时鲁棒性比较差,需要进一步地提高.本文提出两个有效措施来改进算法的性能：一是用能量差和整体能量的比率RD代替能量差D,作为一比特水印信号的嵌入模式;二是嵌入过程的截断索引c的挑选不再要求两个子区域的能量都大于能量差D.结果表明改进的能量差水印算法（IDEW）在水印的视觉失真、容量和鲁棒性方面都比原始能量差算法（DEW）性能更好.     

基于运动速度的视频水印算法

在运动矢量的基础上提出运动速度概念,并提出一种基于运动速度的压缩域视频流水印算法,给出相关检测性能分析.实验表明,该算法具有很强的鲁棒性,能抵抗一些格式上的变换.     

视频水印技术综述

介绍了视频水印技术的原理和主要应用领域,分析了视频水印技术的特点和面临的挑 战,阐述了视频水印的模型及算法分类,探讨了视频水印的发展趋势。     

抵抗多种攻击的视频水印新方案

随着多媒体技术的发展,数字视频的版权保护变得越来越重要.为了设计一种更加实用的数字视频水印,提出了集成多种技术的、对多种攻击鲁棒的自适应、盲检测视频水印新算法.首先,利用Arnold置乱技术将水印置乱,并进行Turbo编码,以提高其安全性;然后,根据视频的特征,即归纳的频率敏感性、色度敏感性、运动敏感性、纹理敏感性和亮度敏感性选取关键帧,并运用分块技术将关键帧进行3维分块;再进行3维小波分解,选中低频区域作为嵌入域;此外,为了抵抗旋转、缩放攻击,采用了一种新方法,即用Zernike矩提取视频的旋转、缩放不变信息;最后采用盲检测技术提取水印.通过对典型视频数据的攻击和测试,得出了水印的鲁棒性指标.结果表明,本文水印适合多种内容特点的视频,能够抵抗目前常见的各类攻击,具有一定的实用价值.     

压缩域自适应映射能量视频水印算法

提出了一种自适应映射能量（AMEW）视频水印算法,将水印嵌入到压缩域中,从压缩码流中提取水印,提取过程不需要原始视频,是一种新型的盲视频水印算法．在该算法中,作者选择一定的整数DCT量化系数构造嵌入空间,然后利用能量映射函数将水印嵌入其中．在嵌入过程中,作者利用三个模块（最大匹配串模块,最小更改串模块和最小丢弃串模块）调整嵌入后的码流来降低对编码效率（通常我们用视频质量和压缩率来衡量编码效率）的影响,实现最优嵌入;重同步策略和水印编码是用来保证水印的鲁棒性．实验结果证明水印对于重编码、帧删除、变帧率及锐化等操作具有一定的鲁棒性,几乎对编码效率没有影响．除此以外,在同码率条件下,与XDEW算法相比,该算法还具有高水印负载和低计算复杂性的优势．在该文末尾,作者将阐述该算法的理论根据并分析其鲁棒性．     

视频水印的关键技术研究

随着网络技术和多媒体技术的飞速发展和视频媒体数据的广泛应用,视频媒体的内容保护和版权问题引起了人们的广泛关注。视频水印技术作为保护视频媒体版权的最有效的方法之一,受到了专家和学者们的深入研究。介绍视频水印技术的研究内容,对视频水印技术的典型算法和攻击技术进行了探讨,展望视频水印技术的发展趋势。     

DCT域基于免疫算法的视频水印技术

通过对已有DCT视频水印算法的研究,引入免疫算法优化插入参数,以得到最优初始插入参数.结果证明,利用免疫算法优化后得到的视频水印在保证视觉质量的同时有效提高了水印的鲁棒性.     

基于CIF-to-QCIF变换的压缩域视频水印算法

现有视频水印算法的设计目标主要是对有损压缩、重量化编码等处理具有鲁棒性,但很少考虑视频帧格式变换因素,使水印对这类处理不具有鲁棒性。论文结合视频帧格式由CIF到QCIF的变换设计了一个压缩域的视频盲水印算法,水印被嵌入到CIF格式的视频流中,既可以从CIF视频中提取也可以从QCIF视频中提取,实验结果表明提出的算法对MPEG重编码以及CIF到QCIF的视频格式变换具有鲁棒性,而且整个嵌入提取过程都基于DCT域,具有较低的计算复杂度。