范馨月，賀志恒，田增山

(重慶郵電大學(xué)移動(dòng)通信技術(shù)重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，重慶 400065)

0 引言

近幾年隨著視頻網(wǎng)站和網(wǎng)絡(luò)電視的快速興起，視頻版權(quán)糾紛問題也日益嚴(yán)重。作為視頻版權(quán)保護(hù)的主要技術(shù)—視頻水印受到越來越多的重視。針對(duì)視頻水印的嵌入方法已有多種，按嵌入域可分為空域和變換域視頻水印?？沼蛩◆敯粜院懿?變換域視頻水印的能量被散布到整個(gè)視頻信號(hào)中，不會(huì)在局部引起大的失真，與壓縮標(biāo)準(zhǔn)相兼容有助于降低運(yùn)算時(shí)間，有較好的魯棒性。按檢測(cè)與提取水印時(shí)是否需要原始信號(hào)可分為盲水印、非盲水印和半盲水印，需要原始信號(hào)的為非盲水印，視頻的數(shù)據(jù)量非常大，非盲水印的運(yùn)算時(shí)間較長。按載體類型的不同可分為非壓縮域水印、編碼域水印和壓縮域水印，但后2種視頻水印算法都會(huì)受到改變壓縮編碼方式的致命攻擊［1］。

視頻中一幀即為一幅圖像，視頻由許多幀組成，將圖像水印的算法移植時(shí)，需要考慮許多問題，比如視頻的數(shù)據(jù)量非常大，相鄰幀之間存在大量的冗余，并且大量的視頻都要求實(shí)時(shí)處理，需要較低的運(yùn)算時(shí)間，所以，視頻水印最好選擇復(fù)雜度相對(duì)較低的盲水印或半盲水印算法;視頻水印應(yīng)具有隨機(jī)檢測(cè)性，不需要從視頻數(shù)據(jù)開始位置一步一步地去檢查;視頻水印應(yīng)具有更強(qiáng)的魯棒性，除了圖像傳統(tǒng)的攻擊外，還應(yīng)保證視頻水印對(duì)幀平均、幀交換及幀刪除等特有攻擊的穩(wěn)健性［2］。

文獻(xiàn)［3］提出了結(jié)合初級(jí)視皮層特性的基于感興趣區(qū)域(region of interest，ROI)的水印算法，但沒有考慮旋轉(zhuǎn)和位移對(duì)水印提取的影響，并且ROI算法對(duì)亮度系數(shù)比較敏感，當(dāng)亮度值過大時(shí)，提取的數(shù)據(jù)會(huì)有一定程度地丟失，如果要求對(duì)提取的亮度分量Y進(jìn)行水印處理，ROI算法的效果會(huì)比較差;差分能量水印(differential energy watermarking，DEW)算法要對(duì)I幀的部分高頻信號(hào)進(jìn)行刪除，制造一個(gè)能量差值，高頻信號(hào)的能量不集中，容易被破壞，嵌入的水印容易失真，為了提高魯棒性必然就需要提高嵌入量，但這樣處理會(huì)使水印嵌入的視覺失真比較明顯［4］;H＆G算法引入漂移補(bǔ)償來克服水印嵌入時(shí)引起的預(yù)測(cè)誤差累計(jì)的問題，提高了重建質(zhì)量和穩(wěn)定性，但漂移補(bǔ)償增加了算法中數(shù)據(jù)記錄的復(fù)雜度和解碼的困難［5］;合理抖動(dòng)量化算法(rational dithermodulation，RDM)主要是在編解碼端同時(shí)使用對(duì)增益不變的自適應(yīng)量化步長來實(shí)現(xiàn)，但沒有考慮人類視覺系統(tǒng)(human visual system，HVS)感知特性，水印的透明性不是很好［6］;Watson視覺感知模型中的亮度掩蔽算法的量化步長和嵌入水印系數(shù)很難做到良好地匹配，如果匹配不當(dāng)會(huì)造成解碼錯(cuò)誤［7］;文獻(xiàn)［8］提出了基于能量判斷的 DCT－SVD(singular value decomposition)視頻水印算法，先利用能量公式判斷子塊的能量，分別對(duì)高能量和低能量的DCT域的中頻系數(shù)嵌入相同的水印，大大降低了運(yùn)算量，但對(duì)高斯噪聲、幀刪除及幀平均等攻擊的魯棒性較差。

本文提出了一種基于偽三維DCT變換和量化索引調(diào)制系統(tǒng)(quantization index modulation，QIM)的非壓縮域YUV視頻盲水印方法，水印的嵌入位置是經(jīng)過人類視覺系統(tǒng)模型和量化索引調(diào)制系統(tǒng)雙重選擇的模塊，視頻經(jīng)過偽三維DCT變換后，通過QIM系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析得到嵌入信息，利用原始幀非壓縮域的量化信息得到秘密的嵌入系數(shù)，有利于水印的盲提取，降低了算法的復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法對(duì)視頻質(zhì)量的影響較小，并且能有效抵御旋轉(zhuǎn)、縮放、剪切、加噪、濾波、幀交換、幀刪除及幀平均等多種攻擊，具有較強(qiáng)的魯棒性。

1 QIM算法和偽三維DCT變換

1.1 QIM量化索引調(diào)制算法

QIM是近年出現(xiàn)的一種新穎思想，它根據(jù)水印信息，把原始載體數(shù)據(jù)量化到不同的水印值索引區(qū)間，其本質(zhì)是微調(diào)載體值至指定的量化電平，從而在獲得具有較高魯棒性的嵌入水印的同時(shí)，具有較小的嵌入失真。QIM系統(tǒng)可以自適應(yīng)地獲得數(shù)字水印的嵌入信息，嵌入水印主要依賴量化技術(shù)，選擇一個(gè)特定的量化器對(duì)信號(hào)進(jìn)行量化，通過這樣的編碼方式得到水印信號(hào)，有利于水印抵抗MPEG(moving pictures experts group)壓縮攻擊。

QIM量化的根本思想就是嵌入水印用二元序列表示［9］。一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的均勻步長為Δ的量化器可表示為

Q0和Q1的點(diǎn)集如果用數(shù)軸來表示，○表示Q0，×表示Q1，在數(shù)軸上形成了Q0和Q1的2個(gè)點(diǎn)集合，2個(gè)量化器之間不管在數(shù)軸上哪個(gè)位置，相鄰量化器之間的最小距離都為dmin=Δ/2，如圖1所示。

圖1 嵌入信息的標(biāo)量QIMFig.1 Scalar QIMof embedded information

水印嵌入時(shí)引起的最大絕對(duì)量化誤差不會(huì)超過Δ/2，當(dāng)量化誤差滿足均勻分布時(shí)，水印信息可以等概率的取0或1值，引起的均方失真為Δ2/12［10］。

設(shè)水印信號(hào)為∞ ，噪聲信號(hào)為n，則受到噪聲攻擊后的水印信號(hào)y可表示為

由(4)式可見，嵌入的水印有良好的均勻特性，水印檢測(cè)時(shí)不需要原始水印，可以完全做到盲提取，并且當(dāng)噪聲系數(shù)的幅值，嵌入的水印可以做到無差錯(cuò)估計(jì)，使水印具有較好的魯棒性，這是傳統(tǒng)擴(kuò)頻通信水印算法不能超越的。

1.2 偽三維DCT變換

三維變換通常指空間與時(shí)間的結(jié)合，本文采用偽三維DCT變換，根據(jù)變換后的視頻數(shù)據(jù)選擇低頻部分嵌入水印，減少了運(yùn)算量，降低了算法的運(yùn)行時(shí)間，提高了水印的抗攻擊性。

偽三維DCT變換的示意圖如圖2所示。算法第1步將每一幀作為一個(gè)單獨(dú)的模塊進(jìn)行分塊處理，由隨機(jī)幀的同一位置提取小模塊，小模塊的像素大小必須一致，對(duì)小模塊分別進(jìn)行二維離散余弦變換，變換后矩陣的左上角部分即為信號(hào)的直流值(DC);第2步將直流值作為一個(gè)整體進(jìn)行一維DCT變換，得到新的直流值和幾個(gè)交流值(AC)。

圖2 偽三維DCT變換Fig.2 Pseudo 3－D DCT transformation

2 算法原理

2.1 視頻水印嵌入

本文算法基于偽三維DCT變換，根據(jù)QIM和HVS系統(tǒng)模型自適應(yīng)生成嵌入的水印，水印嵌入時(shí)記錄的隨機(jī)密鑰既保護(hù)了水印的安全，又可用于盲水印的提取，原始視頻序列被分成了多個(gè)隨機(jī)幀集合，不同的幀集合嵌入水印有利于提高水印的有效性。視頻水印嵌入新算法的流程圖如圖3所示，其具體步驟如下。

步驟1 從原始視頻中隨機(jī)地選擇幾個(gè)幀作為一個(gè)集合，也可由用戶指定，對(duì)已選幀的位置進(jìn)行記錄，隨機(jī)幀的選擇數(shù)目與水印的像素大小密切相關(guān)，考慮算法的復(fù)雜度及運(yùn)算時(shí)間等因素，選擇個(gè)數(shù)不宜過多。

步驟2 明確原始水印的信號(hào)類型，對(duì)其進(jìn)行Arnold置亂，將置亂次數(shù)作為密鑰key:

(5)式中:x，y∈ {0，1，2，…，N － 1}，表示某一像素點(diǎn)的坐標(biāo);(x'，y')為Arnold置亂后的輸出;N是圖像矩陣的階數(shù)。

圖3 視頻水印嵌入流程圖Fig.3 Flow of video watermark embedding

(6)式中:i是選擇視頻幀的集合序號(hào);k是分塊后的視頻幀的模塊序號(hào);l為選擇的AC值的個(gè)數(shù);Ws(i，k，l)為密碼，初始值由用戶設(shè)定。

步驟4 由高斯函數(shù)把權(quán)值和Sum(i，k)轉(zhuǎn)換為Sumf(i，k)，因不同的視頻有不同的屬性，權(quán)值Sum(i，k)可以是任意的，且認(rèn)為其出現(xiàn)是等概率的，把所有這樣的值的概率分布稱為Sumf(i，k)。

步驟6 利用QIM模型改變Sum(i，k)的值，AC權(quán)值是否轉(zhuǎn)換由嵌入的水印決定，當(dāng)嵌入水印為0時(shí)，對(duì)應(yīng)的權(quán)值和變?yōu)?，當(dāng)嵌入水印為1時(shí)，對(duì)應(yīng)的權(quán)值和變?yōu)?。

步驟8 記錄視頻幀選取的規(guī)則、水印置亂密鑰、閾值 T(i)和 Ws(i，k，l)值，由新的 Sum(i，k)值得到更新后的AC值，經(jīng)逆變換和幀重組后得到嵌入水印后的視頻。

2.2 水印提取

水印的提取是嵌入的逆過程，視頻水印提取流程圖如圖4所示。

圖4 視頻水印提取流程圖Fig.4 Flow of video watermark extraction

水印提取的具體步驟如下。

步驟1 利用記錄信息，選取嵌入水印的幀集合，并得到每一幀的亮度分量Y;

步驟2 對(duì)嵌入水印的模塊進(jìn)行偽三維DCT變換，得到AC值，計(jì)算每一個(gè)模塊的AC系數(shù)的權(quán)值和 Sumw(i，k);

步驟3 計(jì)算每一個(gè)模塊的Qw(i，k)，并判斷水印的值，判決依據(jù)為

步驟4 由記錄的置亂次數(shù)密鑰key，經(jīng)Arnold置亂的逆變換還原提取的水印:

3 仿真結(jié)果比較與分析

3.1 不可見性測(cè)試

本文測(cè)試環(huán)境為Windows XP系統(tǒng)、MATLAB 2009b仿真平臺(tái)。視頻測(cè)試時(shí)，只利用了一個(gè)集合進(jìn)行視頻水印處理，并選擇了不同分辨率的YUV格式原始視頻、多種幀數(shù)以及不同分辨率的二值水印圖像進(jìn)行試驗(yàn)，具體數(shù)值如表1所示。仿真時(shí)，二維DCT變換的子塊大小設(shè)置為4×4。

表1 選擇視頻及水印的參數(shù)Tab.1 Parameters of the selected video and watermark

第1段視頻的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5所示，可見視頻水印的不可感知性較好，提取水印的相似度很高。

圖5 第1段視頻實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖Fig.5 Experimental results about the first section of video

另外，3段視頻嵌入水印前后的峰值信噪比(peak signal－to－noise ratio，PSNR)和提取水印的歸一化互相關(guān)值 (normalized cross－correlation，NCC)如表2所示。

表2 3段視頻的部分PSNR和NCCTab.2 Partial results about PSNR and NCC of three section videos

測(cè)試結(jié)果表明，當(dāng)PSNR大于30 dB時(shí)，人的視覺很難分辨出原始圖像和嵌入水印圖像的差異，因此從視覺感知效果和PSNR都證明，本算法具有良好的不可見性。

3.2 魯棒性對(duì)比實(shí)驗(yàn)

對(duì)第1段視頻選擇一個(gè)集合共8幀進(jìn)行水印嵌入，經(jīng)旋轉(zhuǎn)、縮放、剪切、加噪、濾波、幀交換、幀刪除及幀平均等多種攻擊后，將提取水印與文獻(xiàn)［8］的結(jié)果進(jìn)行比較，PSNR具體結(jié)果如表3所示，NCC值的比較如表4所示。測(cè)試結(jié)果表明，本文算法的PSNR均有明顯提升，特別是對(duì)旋轉(zhuǎn)、高斯噪聲、幀刪除及幀平均等攻擊提高了約6 dB的性能;提取水印的相似度均有所提高。

表3 各種攻擊后水印的PSNR對(duì)比Tab.3 Comparison of PSNR undermultiple attacks

表4 各種攻擊后水印的NCC對(duì)比Tab.4 Comparison of NCC undermultiple attacks

4 結(jié)束語

本文提出了基于偽三維DCT變換和量化索引調(diào)制系統(tǒng)的非壓縮域視頻盲水印方法，保證視頻水印的不可見性的同時(shí)，提高了視頻水印的抗攻擊能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能抵御旋轉(zhuǎn)、縮放、剪切、加噪、濾波、幀交換、幀刪除及幀平均等多種攻擊，具有較強(qiáng)的魯棒性。

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(編輯:魏琴芳)