唐萌佳，于水源

(中國(guó)傳媒大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，北京 100024)

1 引言

版權(quán)保護(hù)中內(nèi)容認(rèn)證問(wèn)題需要半脆弱水印技術(shù)，它對(duì)內(nèi)容保持操作魯棒，而對(duì)惡意篡改脆弱。因此，半脆弱水印技術(shù)適合應(yīng)用于有偶然誤差的環(huán)境。根據(jù)隱藏位置半脆弱水印技術(shù)分為空域和頻域兩種種方法。直接在空域中對(duì)采樣點(diǎn)的幅度值作出改變以嵌入水印信息的稱為空域水印[1-3]；對(duì)變換域中的系數(shù)作出改變嵌入水印信息的稱為頻域水印[4-6]。

相比數(shù)字圖像水印，視頻水印有實(shí)時(shí)性要求，針對(duì)實(shí)時(shí)性有很多相關(guān)的研究。曹華等提出了在嵌入強(qiáng)度和預(yù)測(cè)模式選擇的拉格朗日乘子中引入H. 264 量化因子，增強(qiáng)了水印重編碼抵抗力，并且計(jì)算復(fù)雜度低，能夠滿足視頻實(shí)時(shí)處理的需要[7]；劉新煥等通過(guò)限制P幀運(yùn)動(dòng)矢量的搜索范圍和估計(jì)精度嵌入脆弱水印，以提高水印嵌入的實(shí)時(shí)性[8]；崔雪冰等選取的特征具有全局和局部?jī)深悺鞍氪嗳酢钡奶卣?，方案先用全局性水印判斷是否篡改，后用局部性水印定位篡改，能夠以較小的計(jì)算復(fù)雜度對(duì)視頻內(nèi)容是否遭受惡意篡改進(jìn)行快速判決[9]；Wang等針對(duì)視頻點(diǎn)播，提出了一種并行的視頻水印算法，利用人類視覺(jué)模型選擇合適嵌入水印的宏塊，并運(yùn)用集群和多處理器下的并行方式實(shí)現(xiàn)水印的實(shí)時(shí)嵌入[10]。但文獻(xiàn)[7-9]這些工作都是基于特定視頻格式的算法，所以擴(kuò)展性不佳，文獻(xiàn)[10]硬件要求高，且水印系統(tǒng)緩存消耗過(guò)大。

很多工作都對(duì)水印算法的可擴(kuò)展性做了研究。雷紅雨等進(jìn)行了DCT系數(shù)的幀內(nèi)和幀間兩種比對(duì)，可以判斷兩類篡改，水印算法可以直接擴(kuò)展到多種視頻格式，但是該算法在頻域上進(jìn)行，實(shí)時(shí)性會(huì)稍差[11]；施化吉等以宏塊為單位將水印信號(hào)嵌入VLC域，可擴(kuò)展到類似MPEG壓縮的視頻格式對(duì)象，但是水印嵌入為I幀，會(huì)引起P和B幀中的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償失準(zhǔn)的情況，也未對(duì)嵌入速度做分析[12]。

由此可見(jiàn)，目前視頻半脆弱水印算法需要在實(shí)時(shí)性和兼容性上同時(shí)提高。本文提出了一種能抵抗重編碼攻擊，但對(duì)疊加、替換等內(nèi)容改變操作敏感的空域半脆弱水印算法，該算法兼顧實(shí)時(shí)性與視頻格式兼容性，因而，可用于常見(jiàn)編碼格式的視頻內(nèi)容認(rèn)證和版權(quán)保護(hù)。

2 改進(jìn)方案

2.1 目標(biāo)

本方案兼顧以下幾個(gè)參數(shù)的性能。

(1)魯棒性：對(duì)重編碼或其他內(nèi)容保持操作魯棒；(2)不可見(jiàn)性：嵌入水印后不影響視頻的畫面質(zhì)量，保證視頻數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值；(3)盲檢測(cè)：水印的提取和認(rèn)證無(wú)需原視頻參與；(4)定位能力：檢測(cè)被篡改位置，并認(rèn)證其他位置真實(shí)性；(5)速度：水印嵌入達(dá)到18.37M/s，滿足實(shí)時(shí)性要求。

2.2 方案流程圖

水印具體方案如圖1所示：

圖1 水印方案流程圖

3 具體實(shí)施

3.1 水印(特征碼)生成

圖像經(jīng)過(guò)壓縮之后DCT組塊之間的能量關(guān)系保持不變，我們利用這種恒定的關(guān)系構(gòu)造視頻圖像基于內(nèi)容的特征碼，一些文獻(xiàn)也使用該方法[13-16]。二維DCT變化公式如下：

其中，f(i，j)表示像素矩陣，F(xiàn)(u，v)是DCT域矩陣。當(dāng)u=v=0時(shí)，得到的是DCT變換的DC系數(shù)，即：

所以像素分塊的平均值等于分塊進(jìn)行DCT變化后的DC系數(shù)值，而DC系數(shù)包含了整個(gè)圖像的主要能量。根據(jù)上述結(jié)論，我們對(duì)視頻內(nèi)容起決定作用的亮度分量進(jìn)行分塊求平均值，并比較相鄰分塊的能量關(guān)系，生成二值化的塊特征碼，步驟如下：

1)以亮度分量塊為單位，求得每個(gè)亮度分塊的平均值；

2)縱向比較兩個(gè)相鄰分塊的平均值大小關(guān)系。設(shè)Mi，j為塊平均值，Wi，j為對(duì)應(yīng)的二值化的塊特征碼：

ifMi，j>Mi，j+1則Wi，j=0
ifMi，j

另外，我們采用放縮式分塊策略(如圖2)，對(duì)于左上角臺(tái)標(biāo)區(qū)、右上角副臺(tái)標(biāo)區(qū)以及下側(cè)字幕區(qū)篡改高頻區(qū)域，我們縮小分塊大小以提高對(duì)篡改定位的精度，對(duì)其余部分則可以適當(dāng)擴(kuò)大分塊大小，減少水印嵌入量。

圖2 放縮式分塊策略

3.2 水印的嵌入

由于數(shù)字視頻格式眾多，為了使水印算法能夠良好地兼容各種視頻格式，本方案選擇YUV顏色編碼方式中Y分量為水印嵌入位置。Y分量的水印嵌入算法不涉及具體的視頻編解碼方式，所以能夠應(yīng)用于多種視頻格式。同時(shí)為實(shí)現(xiàn)水印的盲檢測(cè)性，將第i幀特征碼嵌入第i+l幀。

通常，空域水印算法直接修改圖像中的像素位來(lái)嵌入水印，如直接修改像素的最低位[13]，嵌入的水印信息量少，算法魯棒性差。本文提出了一種空域水印算法，能保持水印的魯棒性不變，且提高了水印的嵌入速度。

令f為8×8像素矩陣，F(xiàn)為8×8DCT系數(shù)矩陣，C為余弦系數(shù)矩陣，則二維DCT變換(公式1)可簡(jiǎn)化表示為[17]：

F=CfCT

(2)

1)設(shè)DCT域矩陣S1[8*8]，S2[8*8]，S3[8*8]，S4[8*8]初值為0；

2)在DCT中頻系數(shù)嵌入水印魯棒性和不可見(jiàn)性都較好。8*8的系數(shù)矩陣中，第[4，3]位和第[5，2]位是處于反對(duì)角線上的中頻系數(shù)，因此選為嵌入位。設(shè)B[i，j]為亮度分塊DCT系數(shù)：

S1[4，3]=M，S2[4，3]=-M；

S3[4，3]=x，S3[5，2]=-x；

S4[4，3]=-x，S4[5，2]=x；

其中，x=|B[5，2]-B[4，3]|，M∈[5，20]；

四個(gè)空域疊加矩陣在水印嵌入前完成。嵌入算法在空域?qū)嵤?，但保持了頻域的性能，詳細(xì)算法描述如下：

1)讀取視頻幀亮度數(shù)據(jù)，并分成8*8的數(shù)據(jù)塊Y[8*8]；

2)進(jìn)行局部DCT變換提高嵌入速度，僅計(jì)算第35位和第42位的系數(shù)值B[4，3]、B[5，2]。B[4，3]>B[5，2]表示水印信號(hào)為1，B[4，3]

if (W=1&&B[4，3]=B[5，2])

else if (W=1&&B[4，3]

else if (W=0&&B[4，3]=B[5，2])

else if (W=0&&B[4，3]>B[5，2])

3.3 水印提取

水印提取包括水印信息提取和認(rèn)證碼提取兩個(gè)部分?！八⌒畔ⅰ笔菍?duì)水印視頻再度提取嵌入水印的結(jié)果；“認(rèn)證碼”是指對(duì)當(dāng)前視頻做“水印生成”操作，生成的水印特征碼R，如本文3.1節(jié)所述。提取水印只需要解碼到Y(jié)UV且為盲提取，過(guò)程描述如下：

局部DCT變換，比較B[4，3]、B[5，2]大小關(guān)系。設(shè)提取的水印信號(hào)為W′：

4 水印認(rèn)證及實(shí)驗(yàn)結(jié)果

比較W′和R的相似率，判斷是否遭到惡意篡改，如果篡改則進(jìn)一步確定篡改位置。為驗(yàn)證算法可行性，本文進(jìn)行了幀內(nèi)篡改，以及重編碼的仿真實(shí)驗(yàn)，包括添加臺(tái)標(biāo)和字幕等。

選用1920*1080的高清視頻，嵌入水印后的視頻與原視頻在視覺(jué)效果上沒(méi)有明顯區(qū)別，隨后對(duì)視頻幀內(nèi)篡改，添加了臺(tái)標(biāo)、副臺(tái)標(biāo)和字幕，如圖4所示。對(duì)重編碼后的視頻，以及幀內(nèi)篡改后的視頻按照本文第3.3節(jié)的方法提取水印和認(rèn)證碼，并比較認(rèn)證碼與實(shí)際嵌入水印的正確率、提取水印與認(rèn)證碼的相似率，表1為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，圖5為篡改定位示意圖。

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，本算法篡改定位效果良好，并且分塊越小定位越精確。根據(jù)不同的分塊方案，我們應(yīng)該設(shè)定不同的篡改判定閾值，上述仿真實(shí)驗(yàn)中表1(a)的篡改閾值設(shè)為95%，(b)設(shè)置為90%。

5 速度分析

實(shí)時(shí)性要求是視頻水印算法所特有的。在實(shí)際應(yīng)用中，視頻水印信息的嵌入和提取一般不允許大量耗時(shí)。在滿足應(yīng)用需求的前提下，視頻水印算法復(fù)雜度應(yīng)設(shè)計(jì)得盡可能低。本算法在如下幾個(gè)方面對(duì)速度提升做了改進(jìn)：

(a)原始視頻

(b)加水印后的視頻

(c)篡改后的水印視頻圖4 視頻水印對(duì)比

1)放縮式分塊策略。篡改敏感區(qū)域細(xì)分，非敏感區(qū)域粗分，這樣可以有效地減少水印數(shù)據(jù)量；

3)使用局部DCT變換。DCT的計(jì)算耗時(shí)很大，只計(jì)算特征碼生成位和水印提取位的DCT系數(shù)，減少了計(jì)算復(fù)雜度。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，用局部DCT變換對(duì)上述視頻嵌入水印的速度是18.37MB/s，而用完整DCT變換的速度是17.41M/s，速度提高了5.5%。

6 總結(jié)

本算法在空域?qū)崿F(xiàn)，但是保持了相應(yīng)的頻域算法的性能。對(duì)視頻亮度分量進(jìn)行計(jì)算，生成特征值并嵌入水印，能抵抗重編碼，并且可以定位幀內(nèi)惡意篡改，算法實(shí)現(xiàn)了多視頻格式兼容，如MPEG2、H.264等，達(dá)到了18.37MB/s的嵌入速度。

此方案需要在以下兩方面開(kāi)展進(jìn)一步的討論：(1)對(duì)視頻幾何變換的魯棒性研究；(2)尋找在不同應(yīng)用中決定參數(shù)的自適應(yīng)方法。

表1 重編碼、幀內(nèi)篡改水印測(cè)試

圖5 篡改定位圖

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