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。     

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H.264的视频水印技术

针对H.264/AVC编码标准的新特性,提出一种基于H.264低比特率视频流的视频内容认证和版权保护方案。在H.264视频编码时,在传统差分能量水印（DEW）算法基础上,通过在水印嵌入过程中引入能量分布公式,改进了传统的差分能量水印算法,增加了嵌入的有效性和水印的稳健性;视频解码阶段提取水印,不需要原视频作参考,为盲检测。实验结果表明该方案具有较小的码率变化和视频失真,证明了该算法的有效性。     

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。     

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。     

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。     

基于离散余弦变换的可移除数字视频水印算法

在视频水印的评价标准中,鲁棒性和透明性是一对非常重要的性能指标,同时也是一对相互制约的指标。已有的视频水印算法对上述2个指标都采用折衷的方法,为保证透明性通常不能兼顾水印的鲁棒性。为解决上述问题,提出一种可移除数字视频水印算法。在嵌入水印时,不限制水印嵌入的强度,以保证水印信息的鲁棒性,而嵌入后的视频在播放时,需要经过一个水印移除的过程,移除水印后的视频在视觉效果上与原视频接近或完全一致,以满足水印的透明性。同时,用户需提供合法的密钥,以保证水印移除的正确性,并提高水印算法的安全性。测试结果表明,该算法对分辨率放缩、视频重编码及码率压缩的操作具有较强的鲁棒性。     

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.     

视频水印算法的研究与实现

研究图像水印计算问题,针对版权保护中大多数视频水印算法抗帧删除,重量化等攻击方式能力差和计算复杂.为了提岛含水印码流的率失真性能,提出了一种基于DCT系数的能量替换视频水印算法.根据变换块的能量值和水印值自适应的替换嵌入点的系数值,引入了拉格朗日优化算法的编码控制模型.在检测时不需要原始视频序列,具有盲检测性.仿真实验和数据分析结果表明,与传统方法相比,算法在反复压缩,重量化,帧删除等多种攻击时具有更好的鲁棒性,并算法简单,复杂度低,证明了改进算法在版权保护中的实际应用效果.     

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.     

Hiding depth information in compressed 2D image/video using reversible watermarking

In this paper, a novel joint coding scheme is proposed for 3D media content including stereo images and multiview-plus-depth (MVD) video for the purpose of depth information hiding. The depth information is an image or image channel which reveals the distance of scene objects’ surfaces from a viewpoint. With the concern of copyright protection, access control and coding efficiency for 3D content, we propose to hide the depth information into the texture image/video by a reversible watermarking algorithm called Quantized DCT Expansion (QDCTE). Considering the crucial importance of depth information for depth-image-based rendering (DIBR), full resolution depth image/video is compressed and embedded into the texture image/video, and it can be extracted without extra quality degradation other than compression itself. The reversibility of the proposed algorithm guarantees that texture image/video quality will not suffer from the watermarking process even if high payload (i.e. depth information) is embedded into the cover image/video. In order to control the size increase of watermarked image/video, the embedding function is carefully selected and the entropy coding process is also customized according to watermarking strength. Huffman and content-adaptive variable-length coding (CAVLC), which are respectively used for JPEG image and H.264 video entropy encoding, are analyzed and customized. After depth information embedding, we propose a new method to update the entropy codeword table with high efficiency and low computational complexity according to watermark embedding strength. By using our proposed coding scheme, the depth information can be hidden into the compressed texture image/video with little bitstream size overhead while the quality degradation of original cover image/video from watermarking can be completely removed at the receiver side.     

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。     

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.     

一种实现视频水印嵌入的新方法

在研究前人提出的视频水印理论基础上,结合MPEG编解码方案和人眼视觉特性,采用在宏块的运动速度图中以十字方式嵌入水印的方法,该方法的优点是:水印的嵌入不会影响I帧的图像质量,水印的嵌入量大,不但提高了水印的不可见性,而且增强了水印的稳健性.     

Contourlet-based image and video watermarking robust to geometric attacks and compressions

In this paper, we first propose a new blind image watermarking scheme robust to geometric attacks and compressions. The scheme is based on contourlet transform (CT) and principal component analysis (PCA). The scheme uses the principal components of the largest contourlet coefficients of the last directional subband of the cover image to embed the watermark. Meanwhile, with the noise visibility function (NVF), the watermarking strength is adjusted adaptively to preserve the perceptual quality of the image. The watermark can be detected with high accuracy after various possible distortions. The normalized correlation (NC) between the original watermark and the watermark extracted from the distorted watermarked image is used as the robustness evaluation criterion. The simulation results demonstrate that the proposed scheme has good performance in terms of both quality and robustness against a variety of image-processing attacks, such as rotation, scaling and image compressions. Then we extend the scheme to blind video watermarking. The performance of the video watermarking scheme is evaluated against video attacks like rotation, frame averaging, noise additions and video compressions. The introduction of the CT produces robustness against image and video compressions, and the PCA yields resistance to geometric attacks.

     

A new video watermarking algorithm based on shot segmentation and block classification

In this paper, we propose a new video watermarking algorithm based on shot segmentation and block classification to enhance the robustness, imperceptibility and real-time performance based on the H.264/AVC codec. A method of selecting host frames is proposed based on shot segmentation to avoid embedding watermark frame by frame, so as to improve the robustness and the real-time performance. The watermark signal is cropped into small watermarks according to the number of shots in the host video, and small watermarks are respectively embedded into different shots. The watermarking capacity and the perceptual quality are greatly improved by this way. A method of selecting host coefficients is proposed based on block classification in the Discrete Cosine Transformation (DCT) compressed domain. The texture characteristics of host blocks are considered in the classification and the places of host coefficients can change adaptively according to the content of the video. The imperceptibility of the watermarked video is greatly improved by this way. The simplified quantization index modulation (QIM) is applied to embed watermark. It brings fewer artifacts to the host signal than the current main watermarking method, such as spread spectrum (SS), differential energy watermarking (DEW) and so on. The experiment results show that the proposed scheme has a good performance in maintaining real-time performance and resisting Gaussian noising, frame swapping, MPEG compression, etc.     

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。     

基于纹理复杂度和运动方向的3D视频水印算法

3D视频的编码方法在HEVC（high efficiency video coding）的基础上有了较大的改动.针对这些改变,提出了一种基于纹理复杂度和运动方向的3D视频水印算法.首先,采用灰度共生矩阵和梯度矩阵分别对I帧中CTU（coding tree unit）和8 CU×8 CU（coding unit）纹理复杂度进行统计分析,将分析结果作为阈值选出P帧和B帧中纹理复杂度较高的8 CU×8 CU;其次,选择帧间预测模式为对称分割的块作为嵌入块,结合同位纹理块的运动矢量分量大小来确定嵌入的水印;最后,通过调制当前块运动矢量的搜索范围或修改区域最优运动矢量的大小来嵌入水印.本算法对不同视频序列平均嵌入容量达到613字节/帧,在不同QPs（quantization parameters）（25、30、35、40）值的重编码攻击下的平均误码率为13.31%,PSNR值平均下降仅为0.007 5 dB,对合成视点质量几乎没有影响,同时鲁棒性好.     

基于等距映射的视频水印算法

提出一种基于等距映射的视频水印算法,利用等距映射把原始视频各帧投影到二维平面上并应用奇异值分解把水印信息嵌入到视频帧与其在二维平面上投影点之间的差值上。实验证明,该算法对随机噪声干扰和诸如旋转、平移、裁剪等空间同步失真的攻击以及帧丢弃、帧插入等时间同步失真具有较好的鲁棒性。