位域实时视频水印算法

在目前数字水印算法中，图像水印的算法远多于视频水印，然而在现实生活中，视频产品保护更加重要．视频水印除了满足图像水印的一般特性之外，还必须满足实时特性．因此视频水印的嵌入和提取算法必须有较低的计算复杂性．本文提出一种用于视频产品完整性认证的位域实时视频水印的算法．实验表明，该算法有较高的视觉质量，同时能对修改进行准确定位．满足完整性认证水印要求．     

基于H．264／AVC视频流的双水印算法

针对H．264／AVC编码标准的新特性,提出一种基于H．264／AVC低比特率视频流的双水印算法,将鲁棒水印嵌入DCT域中,把脆弱水印嵌入运动矢量残差中,达到对视频版权保护和视频内容完整性认证的双重目的。实验结果表明,该算法对视频质量和码率的影响较小,鲁棒水印能有效抵抗高斯噪声、低通滤波、重编码以及轻微的抖动失真等常见的视频攻击,脆弱水印对视频内容的轻微修改具有较强的敏感性。     

视频水印技术研究综述

文章对视频水印技术作了较为全面的介绍。概括了视频水印的背景知识、定义、应用以及详细的算法分类情况。比较了几种有代表性的实用视频水印算法。然后介绍了对视频水印攻击的分类,并对未来视频水印技术发展的走势进行了展望。     

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。     

数字视频水印技术综述

数字水印是实现版权保护的有效技术,视频水印研究是目前水印技术领域的一个热点。该文综合国内外的视频水印技术的发展,对水印的特点、技术分类、嵌入提取算法和攻击技术进行了全面的介绍,指出了典型算法,并对视频水印技术的发展趋势进行了展望。     

视频数字水印技术综述

视频数字水印是保护视频版权的一种有效技术手段．在研究国内外视频数字水印研究现状的基础上,对当前视频水印技术的特点、它的分类、攻击手段、视频水印的嵌入和提取算法做了综述,指出了各种算法的优缺点,给出了视频数字水印嵌入和提取算法有代表性的实例．最后归纳了视频水印的关键技术,并指出了视频水印今后研究的发展趋势．     

基于人工蜂群视频特征分类的视频数字水印算法

视频水印的嵌入与提取的方法很多,但根据视频特征采用演化的方法对视频图像进行分类处理目前却很少见。本文采用适合视频性能和人眼视觉的特点的视频水印,提出了一种用人工蜂群演化算法对视频图像进行分类处理的视频水印算法,提高了水印性能。     

一种基于图像内容检索技术的数字视频水印算法

利用基于Tamura纹理特征的图像内容检索技术,通过对原始视频图像进行Tamura纹理特征分析,提取具有极大纹理特征值的某些帧来嵌入水印,水印嵌入算法辅助采用小波变换.仿真试验表明,本算法能抵抗高斯、剪切、泊声等常见的水印攻击.同时算法对视频压缩也表现出良好的健壮性,对保护视频版权有一定的指导意义.     

视频水印技术分析及其在电视版权保护中的应用

视频数字水印是视频版权保护的一种有效技术手段。首先根据视频水印的应用,叙述了视频水印具有的特征,然后分析了视频水印的嵌入和提取算法,最后提出一种适用于电视版权保护的压缩域水印算法。该算法具有健壮性、抗攻击性、安全性和实时性等特点。     

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。     

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.     

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。     

一种基于位纠错的MPEG-4视频盲水印算法

提出一种MPEG-4盲视频水印算法：二值水印图像经Arnold变换扩频并与伪随机序列调制后得到的水印信息相同地嵌入到每一视频帧Y分量的DCT低中颊系数中,通过水印住来调整这些系数的大小,然后根据它们对嵌入强度的余数范围来提取水印位,该算法简单易实现。实验结果表明：本算法具有很好的不可见性,并对JPEG压缩、涂改、椒盐噪声和剪切等攻击都有很好的鲁棒性。     

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。     

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。