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的快速半脆弱水印算法实现*

提出了一种基于H.264/AVC低比特率视频流的快速半脆弱水印算法。该算法一方面将I帧DCT量化残差矩阵能量值E的大小作为嵌入鲁棒水印的判决条件,以增强水印的鲁棒性和透明性,降低对编码比特率的影响;另一方面通过限制P帧运动矢量的搜索范围和估计精度嵌入脆弱水印,以提高水印嵌入的实时性。鲁棒水印与脆弱水印相结合有效地实现视频版权保护和内容完整性认证。实验结果表明,该算法实时性高、复杂度低,具有较好的率失真特性。     

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。     

一种基于H.264视频内容认证的水印算法

提出一种基于H.264视频内容认证的半脆弱水印,该水印方案对视频内容恶意篡改敏感,而对于视频重编码等内容保持操作鲁棒。水印方案建立在视频压缩域上利用图像块之间不变的能量关系构建基于内容的特征码。由于DCT系数块能量主要集中在低频部分,所以用低频部分来生成特征码,用高频部分来嵌入水印。实验结果证明算法是有效的,并且较好地实现了篡改定位。     

基于模式特征的H.264/AVC可逆视频水印

目的 针对当前可逆视频水印隐蔽性和篡改定位能力不足问题,提出一种新颖的基于帧内预测模式的可逆视频水印算法。方法 首先,深入分析I帧亮度分量的预测模式对不同类型篡改的敏感性,提取每个帧内编码宏块的预测模式,通过预测模式生成特征码。然后,结合H.264/AVC编码特性和误差补偿算法,在每个亮度4×4残差块中筛选出误差最小系数。最后,运用差值扩展的方法将特征信息作为水印可逆的嵌入到所选系数。结果 在含水印视频未受到篡改时,解码端提取水印后可对原始视频进行无损恢复。当视频受到篡改时,算法能精确定位篡改区域并且篡改定位精度达到4×4子块级。由于水印嵌入在误差最小的系数中,能够有效地降低水印嵌入对于视频质量的影响,嵌入水印后图像的PSNR值比现有的基于H.264/AVC可逆水印方案平均提高10%,测试序列的码率增量平均降低了22%左右。结论 本文算法较现有算法具有更好的嵌入率、隐蔽性、篡改检测精度, 适用于医学、军事、卫星等领域。     

一种基于Hash函数的脆弱水印算法

当前空域脆弱水印算法存在安全性不高及不能有效抵抗矢量量化攻击的缺陷.针对该缺陷,提出一种用于数字图像完整性认证及内容篡改证明的脆弱水印算法.算法首先对图像进行 8×8 分块,利用 Logistic 混沌映射对图像分块进行置乱编号;再采用 Hash 函数生成基于图像分块内容和位置信息的水印信号;最后将水印信号嵌入到图像分块像素值的低两位平面.实验结果及理论分析表明,提出的脆弱水印算法在保证安全性的同时,有效地抵抗了矢量量化攻击.     

一种基于Hash函数的脆弱水印算法

当前空域脆弱水印算法存在安全性不高及不能有效抵抗矢量量化攻击的缺陷。针对该缺陷,提出一种用于数字图像完整性认证及内容篡改证明的脆弱水印算法。算法首先对图像进行8×8分块,利用Logistic混沌映射对图像分块进行置乱编号;再采用Hash函数生成基于图像分块内容和位置信息的水印信号;最后将水印信号嵌入到图像分块像素值的低两位平面。实验结果及理论分析表明,提出的脆弱水印算法在保证安全性的同时,有效地抵抗了矢量量化攻击。     

一种量化误差补偿的压缩域H.264/AVC视频水印算法

提出一种基于H.264的压缩域视频水印方法.根据块编码模式参数CBP和非零DCT系数个数,对DCT块分类,选取非零DCT系数较多的块作为嵌入区域.为了保持嵌入前后视频流码率基本恒定,水印只嵌入到非零DCT系数.此外,提出了一种量化误差补偿机制,它对不同的DCT系数定义了一个误差准则函数,根据该函数的值动态地选择水印的嵌入位置,并根据视频的修改程度,自适应地嵌入不同强度的水印.仿真实验结果表明,该算法能快速地嵌入和提取水印信息,水印嵌入容量较大,且嵌入补偿机制有效降低了量化和水印引起的误差.     

位域实时视频水印算法

在目前数字水印算法中，图像水印的算法远多于视频水印，然而在现实生活中，视频产品保护更加重要．视频水印除了满足图像水印的一般特性之外，还必须满足实时特性．因此视频水印的嵌入和提取算法必须有较低的计算复杂性．本文提出一种用于视频产品完整性认证的位域实时视频水印的算法．实验表明，该算法有较高的视觉质量，同时能对修改进行准确定位．满足完整性认证水印要求．     

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。     

一种抗重压缩的H.264/AVC视频水印算法*

针对当前视频水印抗重压缩能力不足,提出一种基于I帧色度量化残差系数的视频水印算法。通过对H.264/AVC帧内预测模式的分析,得出重压缩后预测模式的转变是造成水印提取失败的主要因素,因此,算法选择在更加稳定的色度分量中嵌入水印。首先,利用4?4子块中非零系数个数选择合适的色度子块,然后,运用差分能量的思想,结合Arnold置乱后的水印信息,通过调制其中一个非零量化DCT残差系数改变两个特定位置系数的关系嵌入水印。算法在帧内预测模式色度分量中嵌入水印,有效的解决了重压缩后水印提取不同步问题,提高了水印的抗重压缩性能。实验结果显示,提取的水印图像位错误率(BER)在20%以下,重构图像的SSIM比现有方案提高了1.2%-4.4%,另外,测试序列的比特增加率(BIR)平均降低了70%左右。算法适用于广播监控等实时视频应用。     

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。     

彩色图像脆弱水印自嵌入认证算法

脆弱水印是图像认证的一种有效手段,基于图像内容的脆弱水印可通过水印重建被修改的图像。通过在图像最低位嵌入基于图像内容的水印,提出了一种彩色图像脆弱水印自嵌入认证算法,并进行了大量实验。实验结果表明,该算法具有较强的抗图像剪切及涂改等攻击能力。     

一种用于彩色图像认证的脆弱性数字水印方法

针对彩色图像认证问题,提出一种基于混合视觉双稳态置乱系统的脆弱性数字水印算法。该算法将图像分块,由各块亮度值确定混沌序列长度及嵌入深度,将各点位置信息、最高有效位颜色信息,以及自定义的密钥作为混沌系统的初值,各块不同深度地将水印序列嵌入各点R,G,B分量中。检测定位时比较提取的水印和生成的水印,直接得到差异图像。理论分析及实验结果证明,使用该方法嵌入水印后图像质量高,且篡改定位能力强。     

基于MapReduce的H.264/AVC并行视频编码

提出一个基于MapReduce的并行视频编码架构, 将源视频切分后以任务的形式分发到不同的处理器上并行地进行编码处理, 以达到提高编码速度的目的。为使整个任务的完成时间最短并平衡负载, 系统综合考虑视频编码特点及处理器的处理能力, 给出LBMM(load balance maximal-minimal complete time)算法。仿真结果显示提出的并行视频编码架构极大地改善了大数据量视频序列的编码效率, 减少了作业的平均响应时间。LBMM与Min-Min算法和CloudSim现有的轮循调度算法相比视频编码速度更快。     

H.264/AVC快速帧内预测模式选择算法*

提出一种基于边缘方向预测模式度量的快速预测模式选择算法,通过对当前4×4 块帧内预测方向的度量,根据估计的块边缘方向来选择候选预测模式。实验结果表明,与全搜索算法相比,该算法在保证图像质量和比特率基本不变的前提下,编码时间平均减少了40%,提高了编码效率。     

基于ICA运动目标检测的自嵌入视频认证水印

为了对视频中关键内容是否经受篡改实施有效验证和保护,提出了一种基于运动目标检测的自嵌入视频认证水印方案。由于运动目标集中了视频的关键信息,采用独立分量分析技术从连续的视频帧中分离出运动分量信息生成水印,并用奇异值分解方法对水印作预处理,采用DCT方法自嵌入到视频帧中去。实验结果表明,该水印方案在保证视频质量的前提下,对于常见攻击处理和局部篡改具有很好的鲁棒性,可以有效地验证视频关键信息是否遭到篡改,并且能够恢复出被篡改的关键内容,有效地保护视频完整性。     

一种H.264/AVC中帧内快速预测方法研究

文章详细分析了H.264/AVC中帧内预测的模式选择过程,并且提出一种快速的Intra_4×4模式选择算法。该算法根据相邻块预测模式相关性及各预测模式的相关性在计算RD_cost前先对帧内9种模式进行预判断,选择与最可能模式相关的模式作为候选模式,可预先避免计算超过50%的可能性小的模式,从而使帧内预测的复杂度降低,同时基本保持了H.264/AVC的编码性能。