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.     

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。     

一种基于三维小波变换的盲视频水印算法

为了寻求有效的数字媒体保护方法,本文提出了一种基于三维小波变换的盲视频水印算法。算法将灰度水印图像进行了多分辨率分解和位平面分解为,然后将这些不同分辨率的二值图像嵌入到视频场景中的各帧Y分量的中频小波系数帧相应的子带中,使水印嵌入具有自适应性,嵌入时通过对系数分组并修改每组第一个系数的相对大小来完成,可以实现盲检测。实验结果表明,该文所提出的视频水印算法对MPEG编码、帧平均、帧丢失和帧交换具有良好的鲁棒性。     

一种基于H.264的鲁棒视频水印算法

由于H.264标准视频的流行,对数字视频水的版权保护和认证的需求在不断增加。本文提出了一种基于H.264视频编解码标准的鲁棒视频水印算法。水印经过了增加帧同步信息,扩频编码和纠错编码的预处理后有着很强的鲁棒性。在嵌入过程中,选择了残差的DCT系数与参考块像素的DCT系数和作为嵌入载体,而不是通常的残差DCT系数,该处理可以很好的提高水印算法对视频攻击,如帧率攻击和码率攻击的鲁棒性,同时在嵌入的过程中,通过应用一个针对4*4的DCT的人类视觉系统来控制嵌入强度,使得水印算法对视频的视觉质量的影响降到最小。实验结果表明:本算法对多种攻击,如分辨率攻击、帧率攻击、码率攻击和重编码都有很好的鲁棒性,同时能保持很高的视觉质量。     

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。     

基于平衡多小波的视频水印算法

提出一种基于平衡多小波的鲁棒水印算法.水印根据平衡多小波系数的特点嵌入在低频子带系数中,并利用人类视觉系统的特性,根据视频帧的运动检测和纹理复杂度调整水印信息的嵌入策略.实验结果表明,该算法在满足不可见的前提下,对多种攻击,如加性高斯噪声、有损压缩、时域抽样具有很好的鲁棒性.     

基于人类视觉感知的下采样转码视频水印*

提出了一种抵抗下采样转码攻击的压缩域视频水印算法,算法对下采样频域空间的对应中低频系数进行分析来确定服从正态分布的水印序列的嵌入位置,根据Watson视觉感知模型的计算来控制嵌入水印时系数的修改幅度,从而满足图像感知失真限制要求。实验结果表明,该水印算法对一般的噪声攻击和转码过程中最普遍的下采样处理具有较好的鲁棒性,水印的提取采取相关检测原理,不需要原始视频信息。     

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。     

MPEG-4码流中的数字水印

基于视频码流内嵌入数字水印典型系统H&G算法的基础,提出了在MPEG-4码流中嵌入数字水印的一种新算法。该算法在MPEG-4视频流中,根据局部图像特性调整水印嵌入的局部强度以达到水印鲁棒性的最大化和视频质量影响的最小化;同时构造了具有纠错功能的水印信息并且在水印信息提取过程中采用了信号合并技术得到了较高的正确率。计算机试验表明此算法与嵌入水印前的原视频图像相比,嵌入水印后的视频图像信噪比损失很小.并证明信号合并技术具有很好的提取水印能力。     

压缩域自适应映射能量视频水印算法

提出了一种自适应映射能量（AMEW）视频水印算法,将水印嵌入到压缩域中,从压缩码流中提取水印,提取过程不需要原始视频,是一种新型的盲视频水印算法．在该算法中,作者选择一定的整数DCT量化系数构造嵌入空间,然后利用能量映射函数将水印嵌入其中．在嵌入过程中,作者利用三个模块（最大匹配串模块,最小更改串模块和最小丢弃串模块）调整嵌入后的码流来降低对编码效率（通常我们用视频质量和压缩率来衡量编码效率）的影响,实现最优嵌入;重同步策略和水印编码是用来保证水印的鲁棒性．实验结果证明水印对于重编码、帧删除、变帧率及锐化等操作具有一定的鲁棒性,几乎对编码效率没有影响．除此以外,在同码率条件下,与XDEW算法相比,该算法还具有高水印负载和低计算复杂性的优势．在该文末尾,作者将阐述该算法的理论根据并分析其鲁棒性．     

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。     

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。     

Novel robust image watermarking based on subsampling and DWT

This paper presents a robust digital image watermarking scheme based on subsampling and DWT. Subsampling is firstly used to construct a subimage sequence as a video segment. Then, a random watermark sequence satisfied with Gaussian distribution is block-wised embedded into the DWT domain of these subimages repeatedly using the video watermarking technique. And watermark is detected through computing correlation between watermark and watermarked frames. The experiment results demonstrate that the proposed scheme achieves good robustness against JPEG compression, common image processing operation and geometric distortions. Furthermore, the proposed watermarking scheme is also robust against linear collusion and other video watermarking attacks.     

Watermarking of MPEG-4 video objects

The recent finalization of MPEG-4 will make this standard very attractive for a large range of applications such as video editing, Internet video distribution, wireless video communications. Some of these applications are likely to get great benefit from watermarking technology, since it can enable a number of innovative services, such as conditional access policies, data annotation, data labeling, content authentication, to be implemented at a low price. One of the key points of the MPEG-4 standard is the possibility to access and manipulate objects within a video sequence. Thus object watermarking has to be achieved in such a way that, while a video object is transferred from a sequence to another, it is still possible to correctly access the data embedded within the object itself. The algorithm proposed in this paper embeds a watermark in each video object by imposing a particular relationship between some predefined pairs of quantized discrete cosine transform (DCT) coefficients in the luminance blocks of pseudo-randomly selected macroblocks (MBs). Watermarks are equally embedded into intra and inter MBs. Experimental results are presented validating the effectiveness of the proposed approach.     

基于视频内容和混沌的鲁棒水印技术

为了对视频数据进行有效保护,提出并实现了一种基于混沌序列映射灰度图像的数字水印技术。该技术首先根据视频的内容选择嵌入区域,把由混沌序列转化的平滑灰度图像嵌入到选择的区域中;然后在检测时,可通过零均值化来消除载体图像对检测的影响,且检测过程不需要原始图像。实验结果表明,这种基于视频内容和混沌的数字水印技术不仅具有良好的安全性,而且对均值滤波攻击、有损压缩攻击等均有较好的鲁棒性。     

基于线性空间隐藏模型的可逆图像水印算法

提出一种基于线性空间隐藏模型的可逆图像水印算法.通 过对原始图像载体互不重叠的划分形成图像块序列,对其进行整数小波变换,获取待嵌水印子带.根据0/1水印序列和线性空间隐藏模型,将水印不可感知地嵌入到图像的小波域中,提高水印鲁棒性和不可见性. 只需判断奇偶性提取水印,并且通过简单逆向平移恢复原始.线性空间隐藏模型的提出实现了水印间相互独立,从而 使该算法能扩展到多著作权的无损水印领域.投票原则的使用又进一步提高水印的 鲁棒性和降低了误检率.在无外界干扰的条件下,拥有密 钥和其他秘密参数的用户能够无损恢复原始图像.仿真实验表明,与相关工作比较该算 法能应对一定程度的有损压缩和高斯噪声攻击,表现出 较高的鲁棒性、安全性和不可见性.     

基于混沌和运动矢量的视频水印算法*

针对新一代视频压缩标准H.264,提出一种基于混沌置乱以及运动矢量域的视频水印方案.该方案在运动矢量域自适应嵌入水印和提取经过混沌置乱的水印信息,再经过置乱逆变换恢复得到原水印信息.混沌序列的伪随机性和初值敏感性为水印的安全性提供了保证.实验结果表明,主客观视频质量都与原始视频序列相当,码率误差小.     

基于三维小波低频域的彩色视频盲水印算法

视频水印技术是保护数字视频版权的一种有效方法。提出一种基于3D DWT的彩色视频水印算法,按场景以16帧划分视频,在各子段YCbCr颜色空间上对Y分量进行二级三维小波变换,利用三维小波低频帧间系数相近而不相同的特性进行水印嵌入,并实现了水印的盲提取。实验结果表明,该算法在保证含水印视频图像质量的同时具备良好的鲁棒性,对各种视频几何攻击及MPEG压缩均具有较强的抵抗能力。