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。     

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。     

一种基于DCT域特征块的抗几何攻击的视频水印

针对现有大部分抗几何攻击的水印技术不具有实时嵌入的特性,提出了一种新颖的基于DCT域特征块的抗几何攻击的视频水印方案。该算法在DCT域中通过选取一定的特征块作为水印嵌入点,再利用由特征块计算得到的同步块来在水印检测前进行几何校准,即在检测端首先定位特征块,再由此计算得到同步块,并对同步块采用邻域搜索方法精确估计视频帧的几何失真。视频帧校准后,系统再次通过提取特征块来进行水印检测。实验表明,该水印方案能够有效地抵抗旋转、平移、缩放等基本几何攻击,并具有较好的实时性和安全性。     

基于Contourlet域特征点的抗几何攻击水印方法

有效抵抗几何攻击的水印算法是目前水印技术研究的难点之一,很小的几何变形就可能使大多数水印算法失效.对图像Contourlet变换和Harris-Affine算子的特性进行了分析和讨论,在此基础上提出了一种以仿射不变特征点的基于Contourlet的抗几何攻击水印算法.首先,用Contourlet变换提取出多尺度、多方向的纹理信息;再用Harris-Affine检测算子从变换域的中、低频方向子带中提取出仿射不变特征点,结合自适应局部结构的特征尺度确定特征区域,并用U变换对其归一化处理,水印就自适应地嵌入到归一化后的区域中;水印嵌入采纳矢量量化的策略,将水印信息重复嵌入到不同方向子带、多个不相交的局部仿射不变特征区域.检测时,利用特征点实现水印的重同步,采用多数原则来提取水印的位信息,无需求助于原始图像.仿真结果表明,算法不仅具有较好的透明性,而且对常规信号处理和去仿射攻击均具有较好的鲁棒性     

基于运动矢量的抗几何攻击视频水印方案

许多数字图像和视频水印方案都无法抵挡几何变换攻击,即使是轻微的旋转、缩放、平移也将会破坏水印的同步,这就使得水印难以检测出来。为解决此难题,提出了一种新颖的视频水印算法。该算法利用了运动矢量特征的相对关系不易随几何失真变换而改变的特性,使得水印具有内在的抗几何失真的鲁棒性。该算法中,水印嵌入和检测时,不仅可根据平均运动矢量的方向和幅度确定水印模板的位置和方向,而且水印检测不需要原始视频。实验表明,该水印算法对几何变换攻击具有较强的鲁棒性。     

一种抵抗共谋攻击的数字视频水印算法

针对视频水印在共谋攻击中的鲁棒性，在离散余弦变换域，对视频内容特征进行了研究，提出了水印信息和水印位置信息同时关联于嵌入点内容的算法，并给出了水印算法鲁棒性检测实验，实验证明该算法对共谋攻击有良好的鲁棒性。     

结合SIFT校正的视频对象鲁棒水印

提出一种结合尺度不变特征变换(SIFT)特征点校正和时空域视频对象分割的视频对象水印算法。该算法采用时域和空域结合的方法分割出视频对象,将水印嵌入在视频对象的离散余弦变换域中。在嵌入前提取并注册视频对象的SIFT特征点,在水印检测时,通过与注册机构中特征点集的匹配和计算对视频对象进行几何校正,提取出水印信息。实验结果表明,该算法能够较好地保护视频对象,对几何攻击和常见信号处理攻击具有鲁棒性。     

基于HVS的抗几何攻击视频水印方案

提出一种基于人类视觉系统(HVS)的抗几何攻击视频水印方案。对原始视频对象进行规范化处理,记录同步信息。在水印嵌入时,根据人类视觉特性,从视频对象中选取高细节区域嵌入水印。在水印检测和提取前,对受攻击的含水印视频对象进行规范化处理,调整一些抖动点的位置,以进一步提高水印检测的性能。实验结果表明,该方案能较好地抵抗高强度几何攻击,协调不可见性、鲁棒性和安全性。     

尺度不变特征点在局部图像水印算法中的应用

局部图像水印算法,将水印以图像特征为参照点嵌入到各个局部区域中,因此是一种抗几何攻击的有效方法.为了使得各个用于嵌水印的局部区域在水印检测过程中能准确地再现,作为参照点的特征必须是鲁棒的.本文利用尺度不变特征点作为同步水印的参照点.为了使得参照点的分布均匀、稳定,我们通过自适应的邻域半径来从尺度不变特征点中筛选出用于同步水印的参照点.将筛选出的特征点作为顶点生成Delaurmy三角网,将三角网中的每一个三角形作为一个用于嵌水印的局部区域.实验结果表明,经过一般的信号处理攻击及旋转、缩放、裁剪和轻微的纵横比改变等几何攻击后,用于嵌水印的局部区域大多能准确地再现,利用尺度不变特征点来同步水印是可行的.     

基于SIFT的抗几何攻击水印研究与实现

数字水印算法面临几何攻击时,往往丢失了水印嵌入与水印检测的同步性,造成水印算法的彻底失效,而基于特征点的水印算法能够较好地抵抗几何扭曲的攻击,特别是基于最新的旋转、缩放、平移不变的SIFT特征点的数字水印算法,在抵抗几何攻击的同时,能够较好地抵抗光照,视角等变化.在分析SIFT特征点选取原理的基础上,指出了该方法的优势及能够抵抗RST攻击的本质原因,对其算法进行了matlab优化实现,并提出了基于SIFT的抗几何攻击的数字水印方案,此外,给出了图像特征点的一般定义,讨论了水印特征点选取一般和理想要求.     

基于Harris-Laplacian的特征点均衡化鲁棒数字水印

针对目前数字水印算法对一些去同步攻击和复合性的几何攻击难以应对问题,提出一种基于Harris-Laplacian的特征点均衡化鲁棒数字水印方法。通过改变Harris-Laplace方法中Harris角点的尺度空间来获得分布均匀的特征点;采取梯度指标以决定特征方向,依据特征点与其决定的特征方向以获得不变的特征域;在特征区域中嵌入水印。该方法增强了数字水印对一般性常规几何攻击以及复合性攻击的抵抗能力。仿真结果表明,新方法可以很好地处理几何攻击后的图像改变,同时避免了嵌入的水印信息在提取的特征区域外,具有很好的鲁棒性。     

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。     

DWT域抗几何攻击水印算法研究

鲁棒水印面临的最大问题就是几何攻击.小波变换域不具有几何不变性,一个微弱不可察觉的几何攻击就能使小波域水印算法失效.提出了一种新的以特征点作为模板、有效抵抗几何攻击的图像水印算法.它包括:(1)根据小波变换空间各子带呈树形结构的特性,选择每棵小波树中纹理最强的方向子树的树根作为水印嵌入点;(2)根据嵌入点在低频对应位置的能量和该方向子树高频叶子结点的纹理信息确定一种自适应嵌入水印策略;(3)利用Harris-Laplace算子从含有水印的图像中提取出具有几何形变鲁棒性的特征点,将其作为模板;(4)水印检测时,先利用特征点模板通过线性变换恢复几何形变的图像.然后通过统计图像的相关性来验证水印的存在,无需原始图像.仿真实验表明,所提出的水印算法不仅具有很好的透明性,而且对常见的图像处理和几何变换具有很好的鲁棒性.     

基于第二代Bandelet变换的抗几何攻击图像水印

抗几何攻击的鲁棒图像水印设计是目前水印技术研究的难点和热点之一. 文中分析了图像的Bandelet变换特性, 提出了一种以图像特征点矢量集为特征向量的回归支持向量机(Support vector regression, SVR)和第二代 Bandelet变换的抗几何攻击图像水印算法,采取的主要方法包括: 1)在Bandelet变换提取的刻画图像局部特征的几何流系数上, 采用奇偶量化嵌入水印; 2)利用Harris-Laplace算子从归一化的含水印图像中提取具有几何形变鲁棒性的图像特征点,构造特征点矢量集 作为特征向量,应用回归支持向量机对几何变换参数进行训练学习; 3)水印检测时, 先利用SVR训练模型得到待检测图像所受几何攻击的参数并作几何校正,然后通过奇偶检测器盲提取水印.仿真实验表明,所提出的水印算 法不仅具有良好的透明性,而且对常规图像处理、一般性几何攻击和组合攻击均具有良好的鲁棒性.     

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SIFT的椭圆区域鲁棒数字水印方案

如何有效抵抗去同步攻击是数字图像水印研究领域的热点问题之一。利用图像仿射协变特征,提出一种可有效抵抗去同步攻击的鲁棒水印算法。对目前流行的利用多尺度Harris和SIFT描述算子来匹配图像的方法,后者有较好的匹配效果,对恢复同步水印更加稳定,并且能较好抵抗去同步攻击。该算法利用性能稳定的SIFT算子提取图像特征点,并通过基于最小生成树聚类算法的选择策略获得一组稳定且彼此独立的椭圆仿射协变特征区域,基于特征区域,利用椭圆归一化得到具有缩放和旋转不变性的圆形区域。将圆形区域进行非下采样轮廓变换（NSCT）,其中非下采样轮廓变换不仅克服了小波（Wavelet）变换的非奇异性最优基缺点,而且提供了优于轮廓（Contourlet）变换的平移不变性。将水印嵌入变换后的低频子带中。该算法实现盲提取,仿真实验结果表明,提出的算法是有效的且对常规图像处理、几何攻击以及组合攻击均具有较好的鲁棒性。     

A robust video watermarking algorithm based on singular value decomposition and slope-based embedding technique

In this work, we propose a robust watermarking algorithm for video copyright protection. The proposed algorithm is characterized by four key features. First, a robust feature obtained by singular value decomposition is selected to embed the watermark. Second, a novel slope-based embedding technique is developed to embed a 1-bit watermark into several successive blocks in the temporal direction, thus enhancing the robustness against global attacks. Third, an embedding location selection method is used to give priority to blocks with small variations that can enhance the visual quality of the watermarked video. Fourth, a temporal synchronization method is introduced to effectively withstand temporal synchronization attacks. The experimental results demonstrate that our scheme has good imperceptibility and is robust against various attacks, such as noise addition, filtering, gamma correction, lossy compression, scaling, frame dropping, frame insertion, and frame averaging. Furthermore, the watermark can be extracted using only some side information rather than the original video, which makes the scheme more practical.