基于能量差比率的DEW视频水印算法

提出了一种基于能量差比率的DEW视频水印算法,该算法选择在I帧视频图像块能量(纹理)分布均匀的区域嵌入水印,每个I帧中嵌入的水印相同。实验结果证明,该算法水印鲁棒性好,码率稳定,检测可靠性高。     

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.     

一种基于量化改动的二值图像水印改进方法

在基于单位块内黑白像素比率的二值图像水印算法的基础上。提出了一种改进的量化水印方案。算法在以合适的量化步长保证水印嵌入的稳健性，并大大提高了可嵌入水印的有效块数，同时使得水印改动的像素个数在一个量化步长以内，从而使得水印系统的容量、稳健性以及视觉失真等指标达到一个有效的折中。另外执行算法时无须记录水印嵌入的位置信息，保证了盲提取的要求。实验结果证明了这种用于二值图像水印算法的有效性和改进性。     

一种基于量化和关系嵌入的双重水印算法

以自适应量化和多次关系嵌入为基础,提出了小波域的双重水印嵌入算法。该算法采用约瑟夫置乱和帐篷加密预处理水印;利用人类视觉系统(HVS)的特性确定量化间隔;采用投票表决的方法增强嵌入水印的鲁棒性;考虑了舍入误差对算法的影响,对待检测栽体进行了补偿。仿真结果表明,该算法不仅具有很好的不可见性,而且对JPEG压缩、色深变换、挤压等水印攻击具有较强的鲁棒性。     

基于JPEG压缩的水印算法

提出了一种基于JPEG压缩的盲水印算法.在算法中首先对水印图像进行纠错编码和置乱变换双重预处理技术,提高水印自身抵御攻击的能力.水印嵌入是在量化的过程中进行,并根据各块的特征确定嵌入强度,以保证嵌入图像后的视觉效果;水印的提取不需要原始图像的参与,实现了盲水印检测.实验结果表明该算法有很好的抵御JPEG压缩的性能,对于噪声等也有较好的鲁棒性.     

视频数据隐藏的差分能量调制新算法

提出了基于差分能量调制 (DEM) 的盲视频水印算法。针对差分能量水印（DEW）算法可能造成视觉失真严重、水印容量小和鲁棒性较差的不足,提出用差分能量信号的调制值来承载隐藏信息位的新方法。通过对量化块中水平子区域与竖直子区域之间的能量差值实施量化索引调制 (QIM),差分能量值能被微调至最近邻的对应水印位量化区域;同时由于调制前后的能量误差被分配到子区域中幅值较大的10个系数上,并对调制前后的码字替换进行了相似度选择,嵌入信号因而能很好地保持原信号的视觉质量和码序列长度。实验结果表明,DEM算法在水印的视觉失真与鲁棒性能、水印容量以及码率保持性能方面都好于DEW算法;另一方面,DEM算法是在一个区域中嵌入水印,所以它的鲁棒性能又比只在某个系数上嵌入水印的QIM算法好。     

基于量化模型的嵌入水印图像质量分析

提出了一种通用变换域数字水印嵌入模型,对图象质量指标PSNR的计算做了深入的理论分析,并针对量化嵌入算法进行了误差分析,使水印算法能自行确定最佳的水印嵌入能量或强度,将对数字水印嵌入技术有指导意义。     

基于秘密共享与盗版追踪的视频水印算法

为了实现版权保护和盗版追踪,保持较好的水印嵌入量和信息量,同时不失鲁棒性.提出了基于秘密共享与盗版追踪的视频水印算法.算法利用水印预处理时的(N,N)秘密共享和ECC椭圆曲线加密密文形成嵌入水印.在水印嵌入时,利用量化失真选取合适DCT系数作为嵌入位,同时利用DCT局部能量和量化失真补偿在Ⅰ帧中进行自适应水印嵌入.实验结果表明:在保证高质量视频的前提下,水印对椒盐噪声,高斯噪声,重压缩等常规信号处理表现出很强的鲁棒性.同时,实现了对视频的盗版追踪,在版权保护中具有很好的实际应用价值.     

一种NVF量化的小波域图像水印算法及实现

本文提出了一种基于噪声可见函数（NVF）量化的水印算法。该算法用噪声可见函数NVF最大化水印能量,在嵌入时使用多重嵌入技术,增加了水印的不可见性和鲁棒性,水印在提取和检测时不需要原图信息。     

基于声道低频能量比的MP3压缩域音频水印算法

为了解决目前大多音频水印算法在应用于MP3音频时存在的效率低下、鲁棒性与不可感知性较难平衡等问题,提出基于MP3帧声道间低频能量的压缩域音频水印算法。该算法的嵌入和提取过程可分别在MP3压缩和解压缩的过程中完成,能大大提高水印的嵌入提取效率。而且由于低频能量具有较好的稳定性,算法利用MP3编解码过程中生成的改进离散余弦变换（MDCT）系数计算得到声道内低频能量,将左右声道内低频能量之比以固定步长量化,最终根据量化结果调整相应的MDCT系数实现水印嵌入;同时,结合不同比例因子频带能量的占比在计算声道内低频能量前对水印嵌入频带进行了筛选,从而能保证水印鲁棒性与不可感知性的平衡。实验显示,该算法可以在维持原始音频可听性的基础上实现对各种类型攻击较好的鲁棒性,尤其是可以抵抗MP3重压缩的攻击。     

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。     

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。     

基于纹理方向的高效视频编码鲁棒视频水印

针对现有基于高效视频编码的视频水印算法鲁棒性不足的问题,提出一种基于纹理方向的鲁棒视频水印算法。算法根据水印值将帧内角度预测模式分为水平方向和垂直方向两组,计算N×N分割编码时每个预测单元的纹理方向。当纹理方向与水印所表示的方向一致时,将当前预测单元的33种角度预测模式截断为水平方向或者垂直方向的预测模式,随后根据率失真代价函数决策出最优的预测模式,并判断水印是否嵌入。记录最终水印嵌入位置作为密钥,用于解码端提取。实验结果表明,该算法具有较小的码率增长和视频失真,在历经噪声、滤波和重编码等攻击后能保持较低的误码率(BER),说明该方案能用于视频版权保护。     

基于整数小波变换和SVD的视频水印算法

提出了一种以二值图像为水印的混合整数小波变换和奇异值分解的视频水印盲提取算法。对水印图像进行混沌加密和Arnold置乱处理,选择计算复杂度低的直方图算法将视频分割为若干场景;借助密钥随机选取某些场景的亮度分量进行l级整数小波变换,再对低频子带进行分块的奇异值分解;采用量化的方法,将预处理后的水印图像嵌入奇异值分解后的最大奇异值中。在嵌入了水印的视频场景中提取所有的水印版本之后,利用对提取的所有水印信号版本进行统计求和的方法得到最终提取的水印图像。实验表明,提出的算法具有较好的透明性,对常见的处理具有较好的鲁棒性。     

基于LDPC-OFDM技术的块均值视频水印算法

根据视频水印系统和通信系统的相似性,提出一种基于LDPC-OFDM的块均值视频水印算法。实验结果表明,该算法对视频质量影响小,可以很好地保证视频质量,实现水印的盲提取,且对高斯低通滤波、剪切攻击、高斯白噪声、椒盐噪声攻击及MPEG-2压缩、视频帧同步攻击具有较强的鲁棒性,是一种性能良好的盲视频水印算法。     

基于三维整数小波变换的视频水印算法

随着计算机和网络技术的快速发展,数字水印技术正成为一种保护数字作品知识产权的有效方法.针对数字视频的版权保护,提出一种基于三维整数小波变换的视频水印算法.利用视频场景分割将视频信号切分成不同场景,然后随机选择一场景中视频序列进行三维整数小波变换.采用对小波系数进行均值量化的方法嵌入水印信息,水印提取过程中不需要原始视频信号.该算法实现简单,可满足实时性要求.实验结果表明,该水印方案对于帧丢失、帧插入等时间域去同步攻击以及MEPG有损压缩等具有很好的鲁棒性.     

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。     

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。     

基于运动目标检测的视频水印算法研究

摘要：为了提高视频水印的鲁棒性,提出一种基于运动目标检测技术的算法。通过相邻帧差法提取并标记视频图像序列中的运动目标,并采用图像局部奇异值分解(SVD)算法,实现水印的嵌入和盲提取过程。在仿真实验中,通过计算水印嵌入后图像的峰值信噪比,证明该水印算法具有很好的不可见性和隐蔽性;并使用strimark软件对嵌入水印后图像进行几何攻击,分析水印图像的相关系数,验证本算法具有很好的鲁棒性。