魯曉輝(三門峽職業(yè)技術學院，河南三門峽472000)

基于鄰域均值的視頻水印算法

魯曉輝
(三門峽職業(yè)技術學院，河南三門峽472000)

針對MPEG-2標準，提出一種新的盲水印算法，首先使用領域平均的方法，計算載體視頻兩條I幀DCT變換低頻系數(shù)均線的交叉點作為嵌入位置，然后利用奇偶量化的方法實現(xiàn)水印信息與同步碼的嵌入。實驗表明，算法具有較好的不可見性，且針對常規(guī)攻擊具有較強的魯棒性。

鄰域均值（NM）；奇偶量化；離散余弦變換；數(shù)字水印

在互聯(lián)網(wǎng)時代，版權保護尤其是數(shù)字版權保護的問題日益嚴重，水印技術作為數(shù)字版權保護的重要分支，其重要性得到了越來越多的研究者的重視。自九十年代提出數(shù)字水印概念以來，研究者已經(jīng)從頻域、時域等多個方面提出個多種水印嵌入算法。

在具體研究中，更多的研究者將精力投向了音頻和圖像水印的研究，視頻水印研究則遠遠落后于前兩者。雖然部分基于音頻和圖像的水印算法能夠直接應用于視頻，但視頻水印與前兩者相比，既要求滿足透明性和魯棒性，還對實時性、盲檢測有著特殊的要求[1]。

目前國內外也提出了一些基于視頻的水印算法[2-4]。王玉林在文獻[2]中分別針對剪切攻擊和縮放攻擊提出了兩種針對性的盲水印算法，但沒有考慮到水印在遭受到去同步攻擊時的安全問題。劉虹在文獻[3]中提出，將水印信息嵌入到P幀與B幀中以對抗幀插入與幀刪除攻擊。此方法主要問題是對于幾何攻擊和濾波攻擊效果不佳。在文獻[4]中，鄭鵬提出直接利用I幀的中頻DCT系數(shù)進行水印嵌入，能夠較好的對抗幀刪除與幀插入攻擊，但在對視頻進行重新編解碼時，水印的魯棒性會大大降低。本文在文獻[4]對于MPEG-2視頻幀圖像和DCT系數(shù)研究的基礎上，重新對MPEG-2文件結構和DCT系數(shù)穩(wěn)定性進行分析，并選擇采樣點不同長度均值曲線的相交點作為水印嵌入點[5]，以提升水印的魯棒性。

1　算法準備

1.1 MPEG-2視頻結構分析

MPEG-2中視頻圖像層分為三個種類[4]，即I幀、P幀和B幀。其中I幀屬于內部編碼幀，其編碼與JPEG較為類似，P幀為向前預測幀，其編碼需要利用之前幀進行運動補償預測。I幀稱為雙向預測幀，其編碼需要利用前后幀雙向預測運動補償。

由于在MPEG-2中I幀為畫面的主要表達幀，P幀是由I幀或之前P幀預測得出，B幀為I幀和P幀共同預測得出，所以本文只對I幀進行水印插入。

1.2 DCT變換系數(shù)穩(wěn)定性分析

DCT變換的水印嵌入，可以選擇在高頻或低頻系數(shù)上進行嵌入，為測試高、低頻系數(shù)的穩(wěn)定性，首先進行穩(wěn)定性分析。具體做法是，選擇一個視頻文件中若干幀數(shù)據(jù)，將每一幀進行DCT變換，然后分別進行旋轉、剪切、縮放、投影攻擊，結果如圖1、2所示。通過對結果的分析，我們可以得出，高頻系數(shù)變化幅度（圖1）遠遠大于低頻系數(shù)的變化幅度（圖2）。即低頻系數(shù)的抗干擾性強于高頻系數(shù)，選取多個視頻文件進行測試，該特性依然存在。

通過兩幅圖對比可知，低頻系數(shù)在經(jīng)受攻擊時核心特征表現(xiàn)穩(wěn)定，具有較強的魯棒性。

1.3 AC低頻系數(shù)均值分析

設視頻幀數(shù)為N，采樣點為x1,κ,xn,取正整數(shù)a

其中1≤c≤n-a+1。以Ma表示(Ma1,Ma2,…Mac…Man-a+1)，同理Mb表示(Mb1,Mb2,…Mbc…Mbn-b+1)。

由圖可知，在鄰域平均算法中，均值線顯現(xiàn)出低通特性，且Mb較Ma平滑，Ma較樣本線平滑。由于常規(guī)噪聲均值接近0，對于多個采樣點均值來說，采樣點足夠大時，噪聲均值接近0。

2　水印算法

2.1水印預處理

水印圖像在嵌入前必須進行預處理，變換為一個二進制序列，本文中選擇Arnold變換進行水印置亂。選定M*M水印圖像按照公式<3>進行變換得到長度為m的二進制序列W={w1,w2,w3,…,wt}，t=M*M。

由于視頻信息在受到攻擊時計算的均值線的交點會發(fā)生部分變化，所以水印的嵌入必須嵌入長度為n的同步碼W'。將同步碼與水印進行級聯(lián)W||W'得到最終的嵌入信息W''t=M*M，其中∈{1，-1}，t∈{1,2,…,m*n}。

2.2水印嵌入過程

水印的嵌入流程如圖4，選取視頻同一位置（一般取亮度最高部分）逐幀提取8*8分塊，對每個分塊進行DCT變換，然后針對DC分量均值的交點的低頻系數(shù)實現(xiàn)水印的嵌入。通過圖1可知，均值交點呈現(xiàn)無規(guī)律出現(xiàn)的特征，為提高魯棒性，此處我們設定兩個嵌入位置之間距離應至少大于b。

算法具體步驟為：

①將水印依據(jù)公式(3)進行預處理，并與同步碼進行級聯(lián)，得到一維序列W''。

②將視頻所有幀的圖像選取同一位置進行8* 8DCT轉換，并根據(jù)a、b的值針對AC低頻系數(shù)(2,2)計算均值序列Ma與Mb。

③逐個判斷Ma與Mb的相交情況，若滿足公式(4)，則稱Ma與Mb相交(交點可能是MBi、MBi+1或兩點之間，此處統(tǒng)一認為交點在MBi+1)，進入步驟4，否則結束嵌入。

④判斷相交點與上個相交點距離是否大于b (第一個交點不判斷),是則進入步驟5，否則回到步驟3繼續(xù)判斷。

⑤若找到的相交點為MBi+1則對應視頻原始位置為i+b+1。該點極為嵌入點，值計為vi+b+1。

⑥對于嵌入點與該點需要嵌入的水印信息wj根據(jù)公式（5）、（6）判斷。

⑦轉到步驟3，繼續(xù)判斷。

2.3水印提取

水印提取方法如圖5所示，將待檢測視頻資料進行嵌入逆過程即可得到水印圖像。具體步驟為：

.將視頻所有幀的圖像選取同一位置進行8* 8DCT轉換，并根據(jù)a、b的值針對AC低頻系數(shù)() 2,2計算均值序列Ma與Mb。

①逐個判斷Ma與Mb的相交情況，若滿足公式(4)，則稱Ma與Mb相交，進入步驟3，否則結束提取。

②判斷相交點與上個相交點距離是否大于b (第一個交點不判斷),是則進入步驟4，否則回到步驟2繼續(xù)判斷。

⑤根據(jù)公式<7>提取相關值r(x)，對r(x)進行搜索，當發(fā)現(xiàn)同步碼特征值n時，在其后提取m個值組成一組水印，繼續(xù)搜索直到找到所有信息為止。

4　實驗結果分析

使用Matlab選擇五種不同視頻來測試算法的性能,選擇類型有新聞、娛樂節(jié)目、電影，具體信息見表1。在具體測試中，A、B取值為5和10,為多次實驗后選定的最佳值，其中B的取值決定了算法的嵌入容量，最終嵌入容量約為I/2B I/B之間，I為取樣總幀數(shù)。

表1　測試視頻詳細信息

4.1不可見性

我們通過PSNR值來檢驗算法的不可見性，由圖六可知，水印嵌入后PSNR值保持在40dB到50dB之間。通常來講當PSNR達到30dB以上時，肉眼就不能感知到視頻中的水印信息，所以本算法不可見性較好。圖七（a）為原始視頻，（b）水印插入后的視頻。由以上結果可以看出，算法的不可見性較好，添加水印并未對視頻造成較大影響。

4.2魯棒性分析

為驗證魯棒性，對算法進行鹽椒噪聲、高斯噪聲、旋轉、剪切、投影攻擊，詳細數(shù)據(jù)見表2。

表2　在不同攻擊下水印提取平均成功率

通過數(shù)據(jù)可以看出，本算法在抵抗各種攻擊方面均顯示出較強的性能，尤其是針對剪切攻擊優(yōu)勢明顯，具有較強的魯棒性，具備一定的使用價值。

5　結論

本文提出了一種基于鄰域均值的視頻盲水印算法，算法選擇載體視頻I幀多條DCT系數(shù)均值曲線的交點作為水印嵌入點，利用奇偶量化的方法實現(xiàn)水印信息的嵌入。通過仿真實驗，證明算法對視頻質量影響較小，具有良好的不可見性，對于鹽椒噪聲、高斯噪聲、旋轉、剪切、投影攻擊具有較強的魯棒性，是一種良好的盲水印視頻算法。

[1]鄒復好，盧正鼎，凌賀飛.MPEG-2變長碼域實時視頻水印[J].計算機科學，2006，33（7）：147-152．

[2]WANG Yu-lin,PEARMAIN A.Blind MPEG-2 video water marking robust against geometric attacks:a set of approaches in DCT domain,IEEE Trans[J].Image Process,15(June2006).

[3]劉虹，劉泉.一種MPEG-2壓縮域視頻水印算法[J].武漢理工大學學報，2008，30（7）：134-137．

[4]鄭鵬，劉敏忠.一種基于DCT域的視頻水印算法[J].武漢理工大學學報，2009（18）：9-11,50．

[5]張金全，王宏霞.基于音頻內容的DCT域脆弱水印算法[J].西南交通大學學報，2012，47（3）：427-432．

(責任編輯：趙建周）

Video Watermarking Algorithm based on NM

LU Xiao-hui
（San men xia Polytechnic,Sanmenxia 472000,China）

A new blind video watermarking algorithm based on MPEG-2 is proposed.First,calculate the inter?section on mean-line in low frequency DCT coefficients between two I frame of carrier video as the embedding position.And then the watermark information and the synchronous code are embedded by using odd-even quanti?zation.The experimental results show that the algorithm is of good invisibility and strength in robustness under the conventional attacks.

the neighborhoods of the mean of DCT coefficients;odd-even quantization;discretecosine transform, video watermarking

TP309.7

A

1673-2928（2015）02-0046-04

2014-11-12

國家自然科學基金項目“多處理器協(xié)作加密框架下二維細胞自動機圖像加密技術的研究及其應用”（61003246）。

魯曉輝(1980－)，男，河南三門峽人，三門峽職業(yè)技術學院講師，河南科技大學碩士，主要研究方向為信息安全、數(shù)字水印。