数字水印基本原理Word格式.docx
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水印容量：
嵌入的水印信息必须足以标识多媒体内容的购买者或所有者。
不可察觉性：
嵌入在视频数据中的数字水印应该不可见或不可察觉。
鲁棒性?
押在不明显降低视频质量的条件下,水印很难除去。
盲检测：
水印检测时不需要原始视频,因为保存所有的原始视频几乎是不可能的。
篡改提示：
当多媒体内容发生改变时,通过水印提取算法,能够敏感地检测到原始数据是否被篡改。
１．３视频数字水印方案选择
通过分析现有的数字视频编解码系统,可以将目前ＭＰＥＧ－４视频水印的嵌入与提取方案分为以下几类,如图２所示。
〔１视频水印嵌入方案一：
水印直接嵌入在原始视频流中。
此类方案的优点是：
水印嵌入的方法较多,原则上数字图像水印方案均可应用于此。
缺点是：
会增加视频码流的数据比特率；
经ＭＰＥＧ－４有损压缩后会丢失水印；
会降低视频质量；
对于已压缩的视频,需先进行解码,然后嵌入水印,再重新编码。
〔２视频水印嵌入方案二：
水印嵌入在编码阶段的离散余弦变换〔ＤＣＴ的直流系数〔ＤＣ中〔量化后、预测前。
水印仅嵌入在ＤＣＴ系数中,不会增加视频流的数据比特率；
易设计出抗多种攻击的水印；
可通过自适应机制依据人的视觉特性进行调制,在得到较好的主观视觉质量的同时得到较强的抗攻击能力。
缺点是对于已压缩的视频,有一个部分解码、嵌入、再编码的过程。
<
３>
视频水印嵌入方案三：
水印直接嵌入在ＭＰＥＧ－４压缩比特流中。
优点是不需完全解码和再编码的过程,对整体视频信号的影响较小。
视频系统对视频压缩码率的约束将限制水印的嵌入量；
水印的嵌入可能造成对视频解码系统中运动补偿环路的不良影响；
该类算法设计具有一定的复杂度。
２ＭＰＥＧ－４视频水印的实现
基于上述的各种方案,本文在方案二的基础上提出了一种针对ＭＰＥＧ－４视频编码系统的扩展频谱数字水印技术改进方案,将扩频调制后的水印信息嵌入到视频流ＩＶＯＰ<
ＩｎｔｒａＶｉｄｅｏＯｂｊｅｃｔＰｌａｎｅ>
中色度ＤＣＴ直流系数的最低位。
本方案不需要完全解码,大大减少了运算的复杂度,提高了实时性。
同时由于水印嵌入在直流系数中,在保证视频效果不失真的前提下,水印具有很强的鲁棒性。
２．１ＭＰＥＧ－４视频的特点
ＭＰＥＧ－４视频编解码基于ＶＯＰ<
ＶｉｄｅｏＯｂｊｅｃｔＰｌａｎｅ>
。
从时间上看,ＶＯＰ分为内部ＶＯＰ<
ＩＶＯＰ>
、前向因果预测ＶＯＰ<
ＰＶＯＰ>
、双向非因果预测ＶＯＰ〔ＢＶＯＰ、全景的灵影ＶＯＰ〔ＳＶＯＰ。
ＩＶＯＰ只用本身的信息进行编码；
ＰＶＯＰ利用过去的参考ＶＯＰ进行运动补偿的预测编码；
ＢＶＯＰ利用过去和将来的参考ＶＯＰ进行双向运动补偿的预测编码；
ＳＶＯＰ一系列运动图像中的静止背景。
因此ＩＶＯＰ的图像信息较独立?
熏最适合嵌入水印信息。
从空间上看,它由若干个大小为１６×
１６的宏块<
ＭａｃｒｏＢｌｏｃｋ>
组成,每个宏块包括大小为８×
８的６个子块。
其中４个亮度子块Ｙ,１个色差子块Ｕ,１个色差子块Ｖ。
ＩＶＯＰ编码基本流程如图３所示。
为了不受量化过程的影响,本方案将水印嵌入在量化后的ＤＣＴ系数中,从而提高了水印生存的稳定性。
在ＭＰＥＧ－４压缩算法中,ＤＣＴ系数的量化是关键,它直接影响视频的质量和码流控制算法。
为此,ＭＰＥＧ－４提供了一个供参考的标准量化表。
该表根据人类视觉模型<
ＨＶＳ>
建立。
考虑到人眼对高频信息损失的敏感度较低频损失小很多,因此通常把水印嵌入到中低频信息中,提高了水印信息的鲁棒性。
另外,根据人眼对亮度信息的变化比色度信息较敏感这一特性,为最大限度地保持视频质量,本方案将水印嵌入到色度?
穴Ｕ子块?
雪ＤＣＴ系数中。
由于ＤＣＴ是目前多媒体视频压缩中被广泛采用的技术基础,因此基于ＤＣＴ的视频水印方案具有显著的优势。
将水印信息嵌入到ＩＶＯＰ色度量化后的ＤＣＴ直流系数中,不但无需引入额外的变换以获取视频的频谱分布,且水印信息不受ＤＣＴ系数量化带来的影响。
２．２视频数字水印算法与实现
在ＭＰＥＧ－４视频中,由于ＩＶＯＰ中色度子块的ＤＣＴ直流系数是一个在视频流中始终存在且很鲁棒的参数,本方案将水印信息经ｍ序列<
最长线性反馈移存器序列>
调制后嵌入到ＩＶＯＰ的色度子块ＤＣＴ的直流系数中。
这样水印信息在不影响视频效果的情况下难以去除,所以鲁棒性足够强。
本方案采用扩频的方法,以方便有效地检测水印,抵抗各种攻击和干扰,保密性好。
关键问题是色度ＤＣＴ的直流系统是一个对视觉系统很敏感的参数,本方案在色度ＤＣＴ的直流系数上加水印相当于对其加入微量干扰,必须使这种干扰低于一定的门限值,使人眼的视觉系统对视频中色度的微小变化感觉不到。
经过试验将水印嵌入到ＩＶＯＰ的色度ＤＣＴ的直流系数的最低位能满足要求。
２．２．１视频数字水印的嵌入
伪随机的扩展序列长度为２５５<
２８－１>
每一水印信息位通过伪随机扩展序列的调制嵌入到相应的ＩＶＯＰ色度对应的ＤＣＴ直流系数<
量化后、预测前>
的最低位,这样水印信息在不影响视频效果的情况下一般难以去除。
同时,嵌入在直流系数的最低位,带来的误差非常小。
伪随机的扩展序列产生代码如下：
＃ｄｅｆｉｎｅＭ＿ＬＥＮ２５５
＃ｄｅｆｉｎｅＭ＿ＳＥＲＩＥＳ８
ｆｏｒ<
ｉ＝０;
ｉ＜Ｍ＿ＳＥＲＩＥＳ;
ｉ＋＋>
ｍ[ｉ]＝１;
ｉ＝Ｍ＿ＳＥＲＩＥＳ;
ｉ＜Ｍ＿ＬＥＮ;
{
ｍ[ｉ]＝ｍ[ｉ－１]＋ｍ[ｉ－５]＋ｍ[ｉ－６]＋ｍ[ｉ－７];
ｍ[ｉ]＝ｍ[ｉ]％２;
}
水印信息位扩展调制方式为：
水印信息位为０,伪随机的扩展序列不变；
水印信息位为１,伪随机的扩展序列取反。
这个过程可以用异或运算实现。
代码如下:
ＷＭｉｊ＝Ｗｉ＾ｍ[ｊ];
／?
觹每一水印信息位扩展调制成２５５位的扩展调制位*／
这里Ｗｉ表示水印信息码流<
ＷＭｉｊ表示水印信息扩展调制码流。
设ＵＤＣｉｊ表示视频ＩＶＯＰ色度ＤＣＴ的直流系数>
量化后、ＤＣ预测计算之前?
雪序列,为了方便,用一个字节表示一位二进制码流信息。
水印嵌入过程如下：
ｉｆ<
ＷＭｉｊ>
ＵＤＣｉｊ｜＝１;
／*根据扩展调制后的码流嵌入水印信息*／
ｅｌｓｅＵＤＣｉｊ＆＝０ｘＦＦＦＥ;
２．２．２视频数字水印的提取
水印信息提取是水印信息嵌入的逆过程,代码如下:
ｉｎｖ＿ＵＤＣｉｊ＆１>
ｉｎｖ＿ＷＭｉｊ＝１;
ｅｌｓｅｉｎｖ＿ＷＭｉｊ＝０;
这里ｉｎｖ＿ＵＤＣｉｊ表示带有水印信息的视频ＩＶＯＰ色度ＤＣＴ的直流系数<
反量化前、ＤＣ预测计算之后>
序列；
ｉｎｖ＿ＷＭｉｊ表示检测到的水印信息扩展调制码流。
每个ＩＶＯＰ色度子块在解码时得到一位扩展调制的信号位,每连续２５５个扩展调制的信号位可解调得到１位水印信息,具体分析如下：
用与原始伪随机序列结构相同且完全同步的序列与得到的连续２５５个扩展调制的信号接收序列进行异或运算,统计运算后１的个数记为ＯｎｅＣｏｕｎｔ。
由于ｍ序列的自相关函数只有两种取值<
１和－１／<
２ｎ－１>
>
属于双值自相关序列。
因此,如果数据未受到任何攻击和干扰,ＯｎｅＣｏｕｎｔ只有两种结果：
２５５或０。
当ＯｎｅＣｏｕｎｔ＝２５５时,得到的水印信息位为１；
当ＯｎｅＣｏｕｎｔ＝０时,得到的水印信息位为０。
如果数据受到攻击或干扰,ＯｎｅＣｏｕｎｔ有多种结果。
根据统计分析,当ＯｎｅＣｏｕｎｔ＞１２７时,得到的水印信息位为１,并且这２５５个ＩＶＯＰ色度子块中有<
２５５－ＯｎｅＣｏｕｎｔ>
个子块受到攻击或干扰；
当ＯｎｅＣｏｕｎｔ＜１２７时,得到的水印信息位为０,并且这２５５个ＩＶＯＰ色度子块中有ＯｎｅＣｏｕｎｔ个子块受到攻击或干扰。
这样既可以统计总共有多少视频ＩＶＯＰ色度子块受到攻击或干扰,同时又能极强地恢复出原始水印信息。
３试验结果分析
试验结果表明,ｍ序列的长度越长,检测效果越好,但能够嵌入的水印信息量也相应地减少。
本方案中水印只嵌入在视频的ＩＶＯＰ中,不修改ＰＶＯＰ和ＢＶＯＰ,对帧跳跃与帧删除攻击稳健,因为ＩＶＯＰ不可以被跳跃或删除。
同时,由于水印信息嵌入在ＤＣＴ的直流系数中,而直流系数的变化对视频效果会有较大的影响,所以采取将水印信息嵌入到色度子块ＤＣＴ直流系数的最低位。
这样不仅使水印嵌入计算的复杂度大为降低,为ＭＰＥＧ－４编解码节省了时间,还可取得良好的视频效果,达到了不可觉察性。
从统计角度看也不会增加视频码流。
另外,水印提取时无需原始视频。
若水印信息未受到攻击,则本方案可准确地提取到原始视频的完全水印；
若水印信息受到攻击,根据扩频解调性质,本方案可以最大限度地恢复出原始水印信息,并统计出有多少个ＩＶＯＰ色度子块受到攻击。
由于ＤＣＴ是目前多媒体视频压缩几大标准<
Ｈ．２６１、Ｈ．２６３、ＭＰＥＧ－４等>
共同采用的技术基础。
因此基于ＤＣＴ的水印方案在视频压缩中具有非常重要的研究意义和应用前景。
本文在此基础上提出了一个基于扩展频谱的ＭＰＥＧ－４视频数字水印方案。
实践证明,在不需要原始视频的情况下,本方案能敏感地检测到数据是否被篡改或破坏,并具有良好的稳定性和鲁棒性,从而提供了知识产权的保护,防止非法获取。
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