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。     

基于3G视频的水印方法

针对3G视频编码标准的特性视频流水印技术的实时性问题,提出了一种基于色度块DC系数的视频流水印的鲁棒性算法。该方法利用Arnold变换对水印图像进行预处理,通过计算视频序列I帧的亮度确定欲嵌入帧,计算色度块的均值和方差,把置乱后的水印信息嵌入到色度块的量化DC系数中,该水印算法具有盲检测性。实验结果表明,该算法具有很好的不可见性,并且实现简单,可满足实时性要求,经过压缩等视频处理后,提取水印的NC值都在0.85以上,具有很好的鲁棒性,在嵌入位置的选择性给攻击者在确定攻击目标上增加了一定的难度,具有较好的安全性。     

一种基于混沌系统和提升小波的视频水印算法

对压缩视频的图像帧的亮度分量进行小波提升分解,将水印数据嵌入到其低频子带的DCT系数中;利用混沌系统对水印图像进行置乱,再嵌入到原始载体图像帧中。由于置乱变换消除了水印像素间的空间相关性,使得算法的安全性和抗攻击能力进一步提高。实验结果表明,该算法易于实现,符合视频水印实时性的要求。     

基于压缩感知的视频双水印算法研究

针对数字视频的内容保护与帧内、帧间篡改检测的难题,采用压缩感知理论提取视频的内容特征作为水印,提出一种双水印的视频保护和篡改检测算法。首先,利用压缩感知过程提取I帧宏块的内容特征,生成半脆弱的内容认证水印;然后,对帧序号进行二值运算,生成完整性水印;最后,利用压缩感知信号重构OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法把生成的双水印嵌入到I帧和P帧相应宏块的DCT高频系数的压缩测量值中,以此提高视频水印的抗攻击能力,并实现对视频篡改的检测。仿真实验表明,所提算法对视频帧内篡改具有精确定位到子块的检测能力;同时对帧插入、帧删除、帧交换等类型的视频帧间篡改具有很强的检测能力。     

基于H.264压缩域的视频盲水印算法

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。     

一种基于整数变换DC分量的自适应视频水印算法

提出了一种基于直流分量的自适应视频水印算法。在对原始视频帧进行随机选择的基础上,对亮度分量作二维4×4整数变换,并提取直流分量分组进行一维整数变换;为了兼顾水印的不可见性与鲁棒性的要求,根据水印长度和变换之后系数的大小自适应地选择嵌入水印的组及系数的改变强度。水印嵌入之前进行随机置换与LDPC编码增强了水印抗攻击能力。实验结果表明,该算法能够保证很好的视频质量,视频帧的PSNR值高于50dB,并实现了水印的盲提取。对于常见的视频攻击有较强的鲁棒性,特别是在多种格式压缩的条件下能有效提取水印。     

一种基于能量差比率与扩频的双重视频水印技术

提出了一种基于能量差比率与扩频的双重视频水印技术.首先在帧内预测变换和量化阶段,通过直接置换中低频DCT系数嵌入鲁棒水印,然后以能量差比率算法嵌入半脆弱水印.此外,该算法水印提取实现了盲检测.实验结果表明,提出的双重水印不会对视频文件大小造成影响,并且对重量化、块删除、共谋攻击等都具有很强的鲁棒性.     

提升方案小波和HVS下的自适应视频水印算法研究

提出一种基于小波域与HVS特性的自适应视频水印盲提取算法.算法首先将视频流分割成一个个镜头,并通过密钥从中选取嵌入水印信息的若干镜头,镜头中的视频帧图像与灰度水印图像均被变换到小波域中,并将水印图像的小波域系数按照小波树结构重新进行分块并按位平面重要次序形成水印序列;水印的嵌入是按照子带到子带的顺序进行的,水印序列被嵌入到视频帧图像相应子带的重要系数中;此外,水印的嵌入充分考虑了HVS对图像纹理区域、运动区域的掩蔽特性,使得水印的嵌入强度具有自适应性,从而保证了所嵌入水印在不可见性前提下的极大鲁棒性.试验结果表明,所给出的算法对于诸如Gaussian噪声、丢帧、帧平均和MPEG-4压缩等常见攻击具有很好的鲁棒性.     

一种基于MPEG-4的帧间差分能量视频水印算法

针对视频水印的盲检测特性和对时间轴上帧操作的鲁棒性,论文提出了一种基于相邻帧间相关性的视频水印算法,即在预测帧的编码过程中,根据编码器的运动估计和补偿模块提供的运动向量和宏块的编码模式,在残差中嵌入水印数据。在该算法中,用能量替换函数保证嵌入数据不影响视频质量,用重同步策略来保证水印提取时的鲁棒性,并且在水印提取的过程中不需要任何附加信息,是一种盲检测算法。水印的嵌入和提取是在视频的编、解码过程中直接利用编码器提供的信息进行的,因此该算法具有计算复杂性低的特点。实验证明这种方法能够抵抗重编码操作,并且对于帧删除、帧插入和帧置换等攻击也有一定的鲁棒性,而且由于该算法是在预测帧的残差中进行,水印的隐藏效果比较好,生成码流的信噪比也较高。     

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。     

An Efficient Watermarking Method Based on Significant Difference of Wavelet Coefficient Quantization

This paper proposes a blind watermarking algorithm based on the significant difference of wavelet coefficient quantization for copyright protection. Every seven nonoverlap wavelet coefficients of the host image are grouped into a block. The largest two coefficients in a block are called significant coefficients in this paper and their difference is called significant difference. We quantized the local maximum wavelet coefficient in a block by comparing the significant difference value in a block with the average significant difference value in all blocks. The maximum wavelet coefficients are so quantized that their significant difference between watermark bit 0 and watermark bit 1 exhibits a large energy difference which can be used for watermark extraction. During the extraction, an adaptive threshold value is designed to extract the watermark from the watermarked image under different attacks. We compare the adaptive threshold value to the significant difference which was quantized in a block to determine the watermark bit. The experimental results show that the proposed method is quite effective against JPEG compression, low-pass filtering, and Gaussian noise; the PSNR value of a watermarked image is greater than 40 dB.      

一种抗H.264压缩的低比特率视频水印算法

为了解决H.264压缩视频版权保护问题,提出一种新的低比特率视频水印算法。根据H.264中DCT系数分布特点,通过系数的符号编码,水印信息被嵌入到I帧DCT量化系数中。引入量化失真补偿的办法,降低了水印嵌入时引起的视频失真。水印检测时采用了符号相关检测思想,不需要原视频作参考,实现了盲检测功能。实验结果显示,新算法在保证较小视频失真的同时,能够很好地抵制H.264压缩攻击。     

时空特征分析结合随机密钥的压缩域数字视频水印嵌入和提取方法

针对现有水印嵌入和提取算法对滤波、压缩和噪声条件较为敏感的问题,提出了一种鲁棒的基于时空特征的压缩域数字视频水印嵌入和提取方法。提出的框架由一个公共密钥和一个私有密钥组成,用于阻止自我共谋攻击。算法对视频进行时空分析,并从压缩视频的时空特征中提取公共密钥,在本质上具有鲁棒性。首先,利用一个随机密钥从事先选取的块集合中选取候选块,进而确保水印框架的安全;然后基于压缩视频的时空特征选取出适合嵌入水印的4×4子块;最后,利用非零量化系数嵌入水印位。该水印框架允许视频位速率有限增加,并且降低了计算的开销。实验结果显示,相比其他几种对比方法,提出的方法具有较强的鲁棒性和安全性。     

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.     

基于帧间预测的视频水印算法

数字水印技术是视频版权保护的一种重要方法。研究了一种新的鲁棒型视频水印算法,水印嵌入时,对原始视频亮度分量的帧图像整体做DCT变换,将扩频序列叠加在其低频系数段上。水印检测时,首先基于运动估计对水印视频做帧间预测,把得到的运动补偿帧与当前帧相减,并对该残差图像整体做DCT变换,取相应低频系数段作为估计序列,将该序列与原始水印序列的相关性作为水印是否存在的判决依据。实验证明该算法具有良好的鲁棒性。     

A fragile watermark error detection scheme for wireless video communications

In video communications over error-prone channels, compressed video streams are extremely sensitive to bit errors. Often random and burst bit errors impede correct decoding of parts of a received bitstream. Video decoders normally utilize error concealment techniques to repair a damaged decoded frame, but the effectiveness of these error concealment schemes relies heavily on correctly locating errors in the bitstream. In this paper, we propose a fragile watermark-based error detection and localization scheme called "force even watermarking (FEW)". A fragile watermark is forced onto quantized DCT coefficients at the encoder. If at the decoder side the watermark is no longer intact, errors exist in the bitstream associated with a particular macro-block (MB). Thanks to the watermark, bitstream errors can accurately be located at MB level, which facilitates proper error concealment. This paper describes the algorithm, model and analysis of the watermarking procedure. Our simulation results show that compared to the syntax-based error detection schemes, the proposed FEW scheme significantly improves the error detection capabilities of the video decoder, while the peak signal-to-noise ratio loss and additional computational costs due to watermark embedding and extraction are small.     

DCT域内视频分形脆弱水印算法

针对视频完整性认证问题,提出一种DCT域内视频分形脆弱水印算法。首先把视频I帧的RGB色彩模式转换为YUV色彩模式,并对Y分量进行DWT变换;然后提取I帧的分形特征,结合每一帧的位置特征生成认证码,用Logistic混沌映射将认证码置乱;最后将置乱的认证码嵌入每一帧DCT块最后2个非0系数的LSB位上。在视频认证过程中,无需参考原视频,实现了盲检测。实验结果表明,该方法在保证原视频质量的情况下,能有效检测到对原视频的篡改和攻击,并能定位篡改和攻击的位置。     

基于DCT与分形理论的遥感影像鲁棒水印算法

提出一种基于DCT和分形理论的遥感影像数字水印算法.首先利用分形技术确定自相似块作为水印嵌入区域;然后对水印图像进行Arnold置乱预处理,并将其扫描为一维序列;最后,对所选自相似块进行DCT变换,并将水印嵌入其中频系数.实验证明本文算法易于计算和实现,算法实现盲检测且有效提高了水印的不可见性,对JEPG压缩、滤波和叠...     

一种基于变长位平面的自适应视频水印算法研究*

针对视频水印嵌入强度在平衡水印系统的鲁棒性和不可见性时存在的问题,提出了一种变长位平面分解的视频水印算法。该算法根据8位灰度水印图像在位平面分解后各位平面在重构水印图像时的权值不同,将不同的位平面嵌入在不同数量的DCT中低频系数中,并利用HVS和Watson视觉模型的亮度掩蔽特性自适应的调整水印嵌入的强度从而实现了自适应地嵌入水印。实验表明,该视频水印系统在满足鲁棒性的同时具有高度的透明性。