基于运动、内容和帧分类的自适应视频水印算法

本文提出了一种DCT域自适应视频水印算法,根据帧分类、运动分类和视频内容将视频数据分类,并根据分类的结果在不同的区域嵌入不同强度的水印,从而提高了视频数字水印的鲁棒性.实验结果表明嵌入水印后视频重建帧水印具有良好的透明性;算法对于MPEG2压缩、多重MPEG2压缩、帧提取、MPEG2压缩与加噪声、裁剪等混合攻击具有较好的鲁棒性.     

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。     

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。     

抗几何攻击的量化鲁棒视频水印技术研究

能有效抵抗信号处理又能抵抗几何攻击是当今数字水印研究的热点和难点之一,提出一种能够抵抗信号处理、旋转、缩放和平移的鲁棒视频水印.嵌入方案中,提出几何不变量--基于圆区域内的统计特征不变性;再依据离散余弦变换域(DCT)系数特性,自适应地在DCT域量化嵌入有意义的水印.提取方案中,利用同步信息定位,若发生几何形变则先矫正形变,然后在DCT域中盲提取水印.结果表明,该方案具有较好的透明性,同时具有较强的抗几何形变能力,对MPEG压缩和去帧等攻击具有很强的鲁棒性.     

基于视频压缩编码的动态图像水印方案

提出了一种新的基于视频压缩编码的动态图像水印方案。在嵌入水印时,充分考虑动态图像压缩编码的特性,对帧内编码帧(I帧),将水印信息嵌入到DCT低频系数中;而对帧间编码帧(P,B帧),结合动态补偿/离散余弦变换(MC/DCT)混介编码,把水印信息嵌入到运动补偿后的残差图像的自流成分中。同时,在水印嵌入时,采用扩频技术与多维水印相结合的方法,并通过相关检测的方法判断水印的存在。由于水印的检测是对视频码流直接实施的,不需要对压缩数据进行完全解码,从而大大降低了计算量,提高了视频数据水印的适用性。     

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。     

基于能量差分的数字水印嵌入视频算法

随着互联网的普及和发展,对数字媒体内容版权,特别是对数字视频内容的保护成为重要研究课题。针对数字水印的鲁棒性差的问题,通过将视频帧信息进行DCT域变换,设计能量差分方法将数字水印信息嵌入到视频帧信息中。视频可发布为MP4、AVI和WMV等常见视频格式,通过对嵌入视频中数字水印信息误码率和视频的峰值信噪比分析,证明该算法能够较强的抵抗压缩、滤波信息处理过程,为数字视频版权保护提供了新方法。     

一种抗同步攻击的视频水印新方案

文章提出一种新颖的基于纠错和同步编码的视频水印方案,在嵌入水印时先将水印信息进行纠错编码后,和同步码作数据封装,然后嵌入到视频数据中。在检测水印时,先检测同步码,然后对得到的信息码进行纠错译码,还原出水印信息。此外,为了抵抗几何攻击,算法利用Zernike矩来确定水印嵌入的位置。实验表明,该水印方案具有低复杂性,能够有效抵抗帧丢失、帧插入等时间域的同步攻击与几何攻击。     

面向立体视频的自适应数字水印算法

鉴于立体视频是未来视频技术的一个重要发展方向,对其产品的知识产权进行保护需要提前解决,以避免盗版和侵权现象。为此,在前期数字水印和立体视频研究工作的基础上,通过详细分析立体视频的特点后,给出了一种面向立体视频的自适应数字水印新算法。新算法是将水印信息添加到增强层码流的视差矢量数据上,这种水印信息的嵌入不仅对基本码流没有影响,而且不会影响到基本码流重建后的视频图像质量。该水印算法采用自适应策略,使得嵌入水印后的图像质量损失达到最小。其水印的嵌入和提取操作均基于压缩域进行,无需视频码流的完全解码,而且水印的提取使用盲检法,无需视频原图像。整个算法简单、快速、高效。通过不同测试序列的仿真实验结果显示,水印的嵌入对原图像影响很小,使用自适应算法进行水印嵌入后图像的峰值信噪比下降值均小于非自适应算法。     

基于MCLT变换的音频数字水印技术

在网络与数字信息给人们带来方便的同时，也给人们带来了隐患：敏感信息可能轻易地被窃取、篡改、非法复制和传播等．信息的安全与保密显得越来越重要，信息安全已成为人们关心的焦点，也是当今信息领域的研究热点之一．提出了基于MCLT变换的谱弯折音频水印算法，利用谱弯折技术，通过调整MCLT变换的角频率，可将视觉可辨的二值图像嵌人音频之中，实现水印在整个频域嵌入，算法的最大优点是嵌入量较大．经实验验证，认为谱弯折方法对MP3压缩、重采样等的攻击相当脆弱，不具备鲁棒性，属半易碎型音频水印．     

数字水印技术研究

数字水印是信息隐藏技术的一个重要分支,是一种全新的数字产品保护技术。它是将特定的数字信息嵌入到图像、音频、视频或软件等各种数字产品中,以达到信息安全和版权保护等目的。综述了当前数字水印技术的原理特点、典型方案和攻击方法,分类讨论了数字水印的应用与研究现状以及发展中存在的问题,提出了数字水印今后的研究发展方向。     

具备上下文依赖及鲁棒性的视频水印算法

数字水印技术可用于内容的鉴定及防止伪造，被看作是对已发布内容避免其受到未经授权的复用的重要技术。所有权信息以水印的方式嵌入至数字内容中，从而能够提供版权保护、所有权声明、数码内容完整性核查及其在遭受攻击时提供版权侵害的证据，因而水印技术成为构造数字媒体版权备选的方案。本文介绍了水印方法与有信编码与嵌入的关联性，设计了一个有效的方法，使用码字子集来代表预插入的0或1数据位。此外，还提出了一个码字生成方案，能控制码间距，从而保证了水印的鲁棒性与信号的保真度。通过比较测试可以看出，我们提出的方法在视频压缩方面具备出色的稳健性。     

数字视频水印技术综述

介绍了水印技术的定义及基本框架,并对其理论基础和评价标准进行了阐述,对数字水印的各种算法进行了分类研究与深入分析,并对不同视频水印嵌入和提取方案进行了比较,同时分析了人类视觉系统对水印可见性的影响,最后指出了数字水印的应用领域及今后的研究方向。     

A geometrically robust multi-bit video watermarking algorithm based on 2-D DFT

The development of the Internet, together with the progress of multimedia processing techniques, has led to the problems of data piracy, data tampering and illegal dissemination. Digital watermarking is an effective approach to data authentication and copyright protection. This paper proposes a geometrically robust multi-bit video watermarking algorithm based on 2-D DFT (two-dimensional discrete Fourier transform). While most of the existing video watermarking schemes require synchronization to extract the watermark from rotated or scaled videos, which is time-consuming and affects the accuracy, the proposed method can do direct extraction without performing synchronization for videos attacked by rotation, scaling or cropping. For embedding the watermark, circular templates in DFT domain are transformed into spatial masks and added to the video frames in spatial domain. A perceptual model based on local contrast is applied to keep the fidelity of the watermarked video. We also propose an accurate and efficient extraction method which is based on the cross-correlation between the Wiener-filtered DFT magnitude and the stretched template sequence in polar coordinates. Experimental results show that the proposed algorithm is robust against various kinds of attacks, such as compression, filtering, rotation, scaling, cropping, frame averaging and frame rate changing.

     

数字水印技术综述

数字水印作为一种将特殊信息嵌入媒体数据的技术,近年来已成为国内外研究的热点并有着广泛的应用前景．通常数字水印被应用于数字图像、音频、视频以及其他媒体产品上以进行版权保护和验证多媒体数据的完整性．首先介绍了数字水印技术的特点和应用领域,并对其基本原理和评价标准进行了阐述,同时对数字水印的各种算法进行了分类研究与深入分析,并对不同算法进行了安全性与性能的横向比较,最后指出了数字水印今后的研究方向．     

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。     

Digital video watermarking based on intra prediction modes for audio video coding standard

Digital video watermarking provides means for carrying information targeted for synchronization, error resilience or copyright protection. However, it is difficult to get a good trade-off between the embedding capacity, imperceptibility and efficiency. In this paper, a novel digital video watermarking algorithm based on intra prediction modes of AVS (audio video coding standard) is proposed. The algorithm hides one bit in each qualified intra 8 × 8 luma block by modifying intra 8 × 8 prediction modes based on the mapping rules between the modes and hidden bits. The specific positions of the host 8 × 8 blocks are determined by the features of every block and a position template indicated by the key. Watermark information can be retrieved by decoding the intra prediction modes from bitstream, requiring neither original media nor complete video decoding. Experimental results show that the proposed algorithm has little impact on video quality and video stream features. A comparatively high embedding rate is obtained with little impact on bit rate.     

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.