基于离散余弦变换的自适应盲视频水印算法

设计了一种基于离散余弦变换的自适应盲视频水印算法,先用混沌序列对水印图像加密,再将视频序列进行分帧,提取亮度分量作二维8×8DCT变换,将水印嵌入到DCT分块的低频系数中。水印的提取不需要原始视频信号和原始水印,实现了水印的盲检测。实验结果表明,水印的不可感知性很好,在抵抗椒盐噪声、高斯噪声、帧删除、帧剪切及高斯低通滤波等多种攻击时具有良好的鲁棒性。     

一种新的基于混沌序列的空间域盲水印算法

空间域上的水印算法往往不能同时有效地抵抗高斯噪声和椒盐噪声的攻击,而仅对其中的一种表现出较强的健壮性。论文基于混沌序列,提出了一种新的空间域盲水印算法。通过引入特征串的概念,算法有效地克服了空间域水印算法的上述缺点。一系列水印攻击实验表明该算法能够有效地抵抗高斯噪声和椒盐噪声的攻击,而且对诸如图像增强、锐化、滤波、剪切、JPEG压缩等一些常见的图像处理也都表现出了较好的健壮性。     

一种含边信息的小波域视频水印算法

利用帧内和帧间的边信息,提出一种含边信息的小波域视频水印算法。该算法以抖动调制为基础,以视频帧的运动特征和纹理特征作为边信息,自适应地确定抖动调制的量化步长。实验结果表明,该算法实现了视频水印的盲检测,具有良好的不可见性,对高斯噪声、帧平均、帧删除、帧置换等攻击具有较好的鲁棒性。     

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。     

新式灰度图像盲检测数字水印算法

将冗余离散小波(RDWT)与矩阵Schur分解结合,提出了一种新式灰度图像盲检测数字水印算法。该算法将载体图像进行二级RDWT变换提取其逼近子图低频部分,并将分块后的每个块低频系数进行Schur分解,通过修改Schur分解后的上三角矩阵对角线上的最大能量元素完成对经Fibonacci变换加密后的水印图像的嵌入,水印的提取过程实现了盲提取。实验结果表明,该水印算法水印嵌入的时间仅为0.97s,平均提取水印时间为0.211s,与类似盲水印算法相比,不可见性的PSNR值提高了14.12%,抵抗高斯噪声攻击、椒盐噪声攻击和剪切几何攻击的能力也分别提高了21.32%、17.31%和27.83%。     

基于UML2．0序列图的Web服务运行时验证方法

针对一般数字水印算法对于水印不可感知性和鲁棒性无法达到较好平衡的问题,提出了一种改进的DCT的自适应盲数字水印。嵌入水印的时候,根据云图的纹理和暗影特征,结合人类视觉系统(HVS),DCT块的DC分量利用奇偶量化法嵌入水印,AC分量利用确定固定系数法嵌入水印;提取水印的时候,利用盲检测方法。实验结果表明,提出的自适应盲数字水印不仅对常见的高斯噪声、椒盐噪声攻击具有很好的鲁棒性,而且较好地满足了水印的不可见性,同时减少了水印的嵌入和提取时间。     

基于DCT的图像盲水印算法研究与实现

本文提出一种基于DCT变换的数字图像盲水印嵌入算法,通过对水印图像进行置乱加密与随机产生嵌入位置来保证水印安全性,实验证明此算法具有较好的不可见性,能够抵御JPEG压缩、高斯模糊、均值滤波、椒盐噪声、部分剪切的攻击,具有较好的鲁棒性。盲水印嵌入算法中,对嵌入水印的提取不需要原始图像,这给数字图像的版权检测提供了便利,可用于Internet的数字图像的版权保护。     

利用DCT系数映射关系快速实现视频水印嵌入

针对MPEG-2视频压缩标准,提出一种具备快速实现能力的鲁棒性视频水印嵌入方案。利用视频帧分块DCT系数与整体DCT系数间的映射关系,在水印嵌入和提取过程中避免对视频进行完全解码,减小计算量,提高水印算法实时嵌入、实时检测能力。实验结果表明,该方法能抵抗缩小攻击、高斯白噪声攻击、MPEG-2重编码压缩攻击,而且能够快速实现。     

DWT-SVD域全盲自嵌入鲁棒量化水印算法

引入自嵌入技术提出一种DWT-SVD域全盲鲁棒量化水印算法,只需借助攻击图像进行版权认证。对原始图像先进行DWT,将小波低频子带分成互不重叠的子块,对每个子块进行SVD,通过对比相邻两个子块最大奇异值的大小关系产生特征水印序列,然后将选定的自嵌入特征水印序列通过奇偶量化规则自嵌入原始图像小波低频子带每个子块的最大奇异值,最后进行SVD合成和IDWT产生含水印图像。算法具有良好的不可见性和安全性,并且通过结合自嵌入特征水印序列和盲提取认证水印序列达到全盲检测。实验结果表明,算法具有较强的抵抗添加高斯噪声、添加椒盐噪声、高斯低通滤波、中值滤波、剪切、JPEG压缩和混合攻击的鲁棒性。     

HSV色彩空间盲嵌盲检盲提取DCT域视频水印

提出了一种基于欧拉数及HSV色彩空间的视频水印离散余弦变换(DCT)算法。在视频中选择欧拉数较小的帧,在HSV色彩空间亮度分量DCT中频系数中嵌入水印。该算法能实现盲嵌入、盲检测和盲提取,且健壮性强、透明性好,能经受噪声、滤波、剪切、压缩、帧插入及删除等图像、视频处理与攻击。     

人眼视觉特性与SIFT相结合的视频双水印算法

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。     

A robust video watermarking algorithm based on singular value decomposition and slope-based embedding technique

In this work, we propose a robust watermarking algorithm for video copyright protection. The proposed algorithm is characterized by four key features. First, a robust feature obtained by singular value decomposition is selected to embed the watermark. Second, a novel slope-based embedding technique is developed to embed a 1-bit watermark into several successive blocks in the temporal direction, thus enhancing the robustness against global attacks. Third, an embedding location selection method is used to give priority to blocks with small variations that can enhance the visual quality of the watermarked video. Fourth, a temporal synchronization method is introduced to effectively withstand temporal synchronization attacks. The experimental results demonstrate that our scheme has good imperceptibility and is robust against various attacks, such as noise addition, filtering, gamma correction, lossy compression, scaling, frame dropping, frame insertion, and frame averaging. Furthermore, the watermark can be extracted using only some side information rather than the original video, which makes the scheme more practical.     

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。     

基于自适应策略的稳健视频水印算法

稳健的视频水印算法对数字视频产品的版权保护具有重要意义。在先前提出的脆弱数字水印算法的基础上,通过采用自适应策略对视频序列中的不同图片根据其特点采用不同的嵌入算法,使得水印的嵌入对视频码流的改动最小,同时结合纠错编码技术,给出了一种较为稳健且简单、快速的视频数字水印算法。经仿真测试后,实验结果显示提出的视频水印新算法具有较强的抗二次编码攻击和噪声污染的能力,具有较好的稳健性。     

基于混沌映射的视频数字水印算法

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.     

一种基于Chebyshev混沌神经网络的视频水印算法

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。      

一种抗几何攻击的视频水印算法

提出了一种基于视频序列时空不变信息的视频水印算法。在嵌入水印时生成同步帧,并确定同步帧时空不变特征点位置,检测时根据同步帧时空不变特征点的位置,实现对视频序列几何失真的矫正,对水印信息进行检测和提取。实验表明,该算法能有效地抵抗帧插入和帧丢失等时间轴同步攻击和高强度几何攻击。     

一种改进的伪3D-DCT域的视频零水印算法

为进一步提高视频水印算法的鲁棒性,提出了一种改进的伪三维离散余弦变换(3D-DCT)的视频零水印算法。该算法首先采用帧间欧氏距离法选取关键帧,然后,利用三帧差分法得到关键帧的运动目标,并对关键帧的运动目标图像进行分块,同时对运动目标的几何形心坐标所在块进行伪3D-DCT变换。将变换后的AC系数用于构造视频的特征值序列,并将混沌映射加密的水印嵌入特征值序列中构造零水印。最后将零水印在数据库中进行注册。实验表明,该算法对噪声、滤波攻击,帧剪切、旋转、缩放等攻击具有很强的不可见性和鲁棒性。     

一种小波域数字彩色水印技术

研究具有良好的不可察觉和稳健性能的水印算法是今后水印技术的发展方向。文中探索了一种双彩色水印算法:图像经过JPEG压缩后将比特位0置为-1,水印全部嵌入到原始载体图像的亮度分量Y中。实验证明,水印具有良好的透明性,对JPEG压缩、叠加噪声、剪切等攻击具有良好的鲁棒性。该方法易于实现,具有一定实用价值。