劉媛媛，陳賀新，趙 巖，孫紅巖

(1.吉林大學(xué)通信工程學(xué)院，長(zhǎng)春130012;2.吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院，長(zhǎng)春130118)

科技的進(jìn)步使得多媒體信息飛速發(fā)展，多媒體信息交流也隨之達(dá)到了空前的深度和廣度。在這種情況下，對(duì)數(shù)字視頻產(chǎn)品的保護(hù)也顯得尤為重要。網(wǎng)絡(luò)、電視視頻的迅猛發(fā)展更需要對(duì)視頻版權(quán)進(jìn)行保護(hù)，視頻水印為數(shù)字視頻保護(hù)提供了一種極其簡(jiǎn)便、可行的方案。

視頻水印技術(shù)就是將具有特定意義的標(biāo)記(水印)，利用數(shù)字嵌入的方法隱藏在視頻等數(shù)字產(chǎn)品中，用以證明創(chuàng)作者對(duì)其作品的所有權(quán)，或者通過(guò)對(duì)水印的檢測(cè)和分析保證數(shù)字信息的完整可靠性，從而成為知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和多媒體防偽的有效手段。該被嵌入的標(biāo)記是不可察覺(jué)的，但通過(guò)計(jì)算可被檢測(cè)或提?。?］，由于視頻是由一幀一幀的圖像組成的，因此，視頻水印與圖像水印有一定的相似之處。但視頻水印也有一些獨(dú)特之處，如能夠在壓縮和非壓縮的格式下完成對(duì)水印的檢測(cè)，對(duì)NTSC/PAL轉(zhuǎn)換、MPEG壓縮、串謀攻擊、A/ D和D/A轉(zhuǎn)換和速率調(diào)整等都要有較好的穩(wěn)健性等［2］。

本文提出了一種基于DWT取整系數(shù)的新的視頻水印算法，擴(kuò)大了水印信息的選取范圍，使得視頻不止可嵌入二值化圖像，而且可嵌入灰度圖像甚至動(dòng)態(tài)視頻，并且保證嵌入后的視頻具有比較理想的抗攻擊性能。

1 DWT算法

連續(xù)小波變換也稱為積分小波變換。連續(xù)小波變換定義為

連續(xù)小波逆變換定義為

小波變換后可分為近似分量、水平分量、垂直分量和對(duì)角分量四個(gè)分量［3］。

根據(jù)信號(hào)處理理論，嵌入水印的圖像最有可能遭遇到諸如有損壓縮、低通濾波、次抽樣、插值、D/A和A/D轉(zhuǎn)換等信號(hào)處理過(guò)程，這些過(guò)程對(duì)近似分量的保護(hù)比其他分量要好，所以嵌入近似分量的水印會(huì)比嵌入其他分量的水印更加穩(wěn)健。因此本文將水印信息嵌入其中的近似分量中，以獲取更好的穩(wěn)健性，彌補(bǔ)視頻水印間存在的誤差，而用適當(dāng)?shù)南禂?shù)選取提高水印信息的隱蔽性。

2 取整系數(shù)

取整系數(shù)是相對(duì)于嵌入系數(shù)［4］而言的，亦稱為恢復(fù)系數(shù)，但并不等于嵌入系數(shù)。假設(shè)嵌入系數(shù)為L(zhǎng)，而誤差為R，則取整系數(shù)的選取范圍應(yīng)是L－0.5R到L+0.5R，在此范圍內(nèi)選取一個(gè)最佳的取整系數(shù)，則會(huì)獲得最好的效果。而在現(xiàn)實(shí)中由于各種攻擊形式的不同，誤差的確定也會(huì)受到一定因素的影響，因此往往只能粗略推斷取整系數(shù)的大小，進(jìn)而抵抗各種攻擊來(lái)恢復(fù)水印信息。

選擇測(cè)試視頻的第二、四、六、八幀為示例幀進(jìn)行檢測(cè)。

表1為選取嵌入系數(shù)作為取整系數(shù)后的性能指標(biāo)。

表1 算法的峰值信噪比與信噪比Table 1 The original algorithm of PSNR and SNR

事實(shí)上，由于攻擊的存在取整系數(shù)多數(shù)都不等于嵌入系數(shù)。假設(shè)嵌入系數(shù)為R，表2是取整系數(shù)為嵌入系數(shù)削減10%(t=R－R×10%)的性能指標(biāo)。

表2 改進(jìn)后算法的峰值信噪比與信噪比Table 2 The Improved algorithm of PSNR and SNR

從表1和表2的對(duì)比中可看出，改進(jìn)后自由選取取整系數(shù)的算法各幀峰值信噪比和信噪比均有所提高，說(shuō)明性能優(yōu)于原算法。

3 水印的嵌入

視頻是由一幀一幀的圖像組成，本文的算法也正是基于這一點(diǎn)，將視頻中的每幀讀取出來(lái)，分別讀取不同的水印信息。

水印的嵌入過(guò)程可分為以下幾個(gè)步驟:

①讀出視頻每幀的信息，并對(duì)動(dòng)態(tài)水印進(jìn)行灰度化處理;

②對(duì)動(dòng)態(tài)水印信息進(jìn)行數(shù)字化處理;

③將視頻一幀分成8×8大小的圖像分塊ai，j，按從左到右、從上到下的順序?qū)γ總€(gè)圖像塊進(jìn)行兩次DWT2變換［5］;

④將數(shù)字化處理后的水印信息變換為嵌入系數(shù)嵌入到低頻分量中;

⑤將變換后的一幀圖像分成8×8大小的圖像分塊ai，j，按從左到右、從上到下的順序?qū)γ總€(gè)圖像塊進(jìn)行兩次IDWT2變換［6，7］，變換成嵌入水印后視頻。

4 水印的提取

一般的，水印的提取應(yīng)該是水印嵌入的逆過(guò)程，比如靜態(tài)圖像水印就是如此。但是，視頻不同于靜態(tài)圖像，高速的幀運(yùn)轉(zhuǎn)也決定了其更容易受到各種攻擊而失去水印信息，即使所嵌入的水印是靜態(tài)的，水印信息的丟失情況都很嚴(yán)重，更何況嵌入的是動(dòng)態(tài)水印。因此，為確保水印信息的穩(wěn)健性，視頻水印的提取要比單純圖像水印復(fù)雜得多。

水印的提取如果能容許一些誤差的存在則更能提高提取后的質(zhì)量。本文通過(guò)對(duì)系數(shù)取整的算法解決這個(gè)問(wèn)題，也可通過(guò)算法調(diào)整誤差的取向解決這個(gè)問(wèn)題。

動(dòng)態(tài)水印的提取不同于靜態(tài)水印，它的每幀都嵌入了不同的信息，因此，含動(dòng)態(tài)水印的視頻應(yīng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)提取，即按幀提取。

水印的提取過(guò)程分為以下幾個(gè)步驟:

①分別讀出嵌入水印后的視頻信息和原視頻水印信息;

②將原視頻幀和嵌入水印后的視頻幀分別分成8×8大小的分塊ai，j，按從左到右、從上到下的順序?qū)γ恳粔K進(jìn)行兩次DWT2變換;

③選取取整系數(shù)從低頻分量中恢復(fù)出二值動(dòng)態(tài)水印信息;

④恢復(fù)出動(dòng)態(tài)水印。

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和算法分析

5.1 原水印及視頻嵌入后效果

本文以下面僅為兩幀的動(dòng)態(tài)圖像作為原始水印視頻，以原動(dòng)態(tài)視頻中采樣的六個(gè)幀代替原始動(dòng)態(tài)視頻。原始水印視頻如圖1所示。

圖1 原始水印視頻Fig.1 The originalwaterm ark video

原動(dòng)態(tài)視頻中的六幀如圖2所示。

圖2 原動(dòng)態(tài)視頻中的六幀F(xiàn)ig.2 The six frames of the original dynam ic video

將原始水印視頻嵌入原動(dòng)態(tài)視頻中，嵌入水印后的視頻如圖3所示。

5.2 嵌入水印受攻擊情況

由于視頻中每幀情況相同，本文僅對(duì)其中的第二幀受攻擊情況作說(shuō)明。

①中值濾波攻擊。

嵌入水印后視頻的一幀經(jīng)中值濾波后效果及所提取的水印如圖4所示。

圖3 嵌入水印后的視頻Fig.3 The embedded video

圖4 中值濾波攻擊Fig.4 Themedian filter attack

中值濾波攻擊是一種經(jīng)典的頻域攻擊，從圖2中可以看出，在中值濾波攻擊下水印信息的失真很小。

②高斯噪聲攻擊

對(duì)于嵌有水印的視頻中的一幀加入均值為0，方差為0.0005的高斯噪聲，高斯噪聲攻擊后效果及所提取的水印如圖5所示。

圖5 高斯噪聲攻擊Fig.5 Gauss noise attack

高斯噪聲即白噪聲，對(duì)于嵌有水印的圖象加入均值為0，方差為0.0005的高斯噪聲，可以看出，加噪聲后的視頻質(zhì)量和原視頻相差不多。

本文對(duì)視頻的第二、四、六、八幀，受均值為0，方差分別為0、0.0005、0.001、0.002的高斯噪聲攻擊的情況下做測(cè)試，測(cè)試結(jié)果如表3所示。

表3 不同的高斯噪聲攻擊下的峰值信噪比Table 3 The PSNR attacked by different Gauss noise

表3顯示對(duì)于不同的高斯噪聲攻擊后，雖峰值信噪比有不同程度的下降，但下降的幅度不大，水印仍具有很好的穩(wěn)健性。

③椒鹽噪聲攻擊。

嵌入水印后，視頻的一幀受密度為0.02的椒鹽噪聲攻擊的效果及所提取的水印如圖6所示。

圖6 椒鹽噪聲攻擊Fig.6 Salt＆pepper noise

可以看出，加噪聲后的視頻和原視頻相差很大，峰值信噪比［8］僅為16.815 9 dB，但本算法對(duì)于視頻中嵌有的水印仍可檢測(cè)出來(lái)。

④JPEG壓縮攻擊。

嵌入水印后，視頻的一幀經(jīng)50%的壓縮后效果及所提取的水印如圖7所示。

圖7 JPEG壓縮攻擊Fig.7 JPEG com pression attack

JPEG壓縮是一個(gè)基本幾何攻擊手段，可以看出，對(duì)于50%的惡性壓縮攻擊，水印仍能被提取出來(lái)。

⑤剪切攻擊。

嵌入水印后，視頻的一幀經(jīng)33%剪切后效果及所提取的水印如圖8所示。

圖8 剪切攻擊Fig.8 Shearing attack

從圖8可以看出，經(jīng)1/3剪切后，本算法對(duì)于視頻剪切雖不特別清楚，但仍能提出嵌入的水印。

⑥抗各種攻擊性能比較。

綜上所述，表4為第二幀抗各種攻擊的性能指標(biāo)。

表4 第二幀的抗攻擊性能Table 4 The anti-attack performance of the second frame

從表1中可以看出，除對(duì)于抗剪切攻擊的效果不太明顯外，其他算法均能明顯提取出水印信息。說(shuō)明此算法具有很好的抗攻擊性，抗高斯噪聲攻擊尤為明顯。

6 總結(jié)

本文結(jié)合DWT算法，將原水印信息的幀變換成二值信息，嵌入到原視頻的低頻分量中提高水印的穩(wěn)健性，而用嵌入系數(shù)的自由選取提高視頻的隱蔽性［9，10］，恢復(fù)水印時(shí)選取取整系數(shù)提高抗攻擊能力。經(jīng)過(guò)濾波、加噪、壓縮和剪切攻擊的測(cè)試，仍能恢復(fù)出水印信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，此種方法使視頻水印有很好的隱蔽性的同時(shí)還能抵抗各種性能的攻擊，能較理想地恢復(fù)出原動(dòng)態(tài)水印。

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