蔡春亭，馮 桂,王 馳，韓 雪

(華僑大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，福建 廈門 361021)

基于幀內(nèi)預(yù)測模式多劃分的HEVC魯棒視頻水印算法

蔡春亭，馮 桂*,王 馳，韓 雪

(華僑大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，福建 廈門 361021)

(*通信作者電子郵箱fengg@hqu.edu.cn)

針對現(xiàn)有基于高效視頻編碼(HEVC)標(biāo)準(zhǔn)的水印算法魯棒性不足的問題,提出一種基于幀內(nèi)預(yù)測模式多劃分的HEVC魯棒視頻水印算法。首先，針對嵌入水印后幀內(nèi)誤差傳播的問題，對4×4亮度塊進(jìn)行可嵌區(qū)域的選擇，并計(jì)算4×4亮度塊的紋理方向；其次,將33種角度預(yù)測模式劃分為四種模式集，依次記為：上水平、下水平、上垂直、下垂直；最后，將當(dāng)前以及下一待嵌入水印的值與模式集建立映射關(guān)系,通過判斷當(dāng)前4×4塊屬于哪個模式集來進(jìn)行水印的嵌入，并將33種角度模式截?cái)酁槠渲幸环N模式集。解碼端通過紋理方向和預(yù)測模式集提取水印。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法的平均峰值信噪比維持不變，且在重編碼攻擊下的誤碼率(BER)為14.1%。由此可知，該算法對視頻質(zhì)量影響很小,在魯棒性上可以抵抗重編碼的攻擊。

高效視頻編碼；幀內(nèi)預(yù)測模式；視頻水印；紋理方向

0 引言

近年來，非法使用數(shù)字化視頻的問題日益嚴(yán)重，視頻的版權(quán)問題變得尤為突出。因此，數(shù)字視頻水印技術(shù)成為研究的熱點(diǎn)[1]。隨著高清、超高清視頻的應(yīng)用逐漸進(jìn)入到人們的視野[2]，視頻壓縮技術(shù)受到了巨大的挑戰(zhàn)，為了應(yīng)對這亟待解決的問題，國際電信標(biāo)準(zhǔn)化部門和國際標(biāo)準(zhǔn)化組織的視頻編碼專家組聯(lián)合制定了新一代高效視頻壓縮編碼標(biāo)準(zhǔn)(High Efficiency Video Coding, HEVC)。

現(xiàn)階段,H.264/AVC的視頻水印技術(shù)比較成熟，Noorkami等[3]提出將水印嵌入到4×4幀內(nèi)預(yù)測模式的I宏塊的直流系數(shù)上。該算法具有一定的安全性，但根據(jù)密鑰選擇嵌入位置，對水印的不可見性造成影響。Mansouria等[4]提出在紋理復(fù)雜的4×4子塊嵌入水印，該算法對水印的視頻質(zhì)量影響較小，但是一旦編碼模式發(fā)生變化，將會導(dǎo)致嵌入水印與提取水印不同步。Kim等[5]提出了基于H.264幀內(nèi)編碼的數(shù)字水印存在的若干問題，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了重編碼會使離散余弦變換(Discrete Cosine Transform, DCT)系數(shù)和幀內(nèi)編碼模式發(fā)生改變。張維偉等[6]提出將水印嵌入到紋理度復(fù)雜的4×4塊量化DCT系數(shù)中，該算法的魯棒性較好，但嵌入水印后視頻的質(zhì)量下降較大。隨著新一代高效視頻編碼的出現(xiàn)，基于HEVC的數(shù)字水印成為研究熱門。王家驥等[7]提出修改幀內(nèi)預(yù)測模式的奇偶性，該算法對視頻質(zhì)量影響較小，一旦含水印視頻受到常規(guī)攻擊后，預(yù)測模式容易改變，使得水印不能正常提取，魯棒性較低。張明輝等[8]提出將水印嵌入到預(yù)測模式的水平模式和垂直模式中，通過預(yù)測模式進(jìn)行水印的提取，在解碼端用兩個紋理方向值的對比還原水印，當(dāng)水印遭到攻擊時(shí)，一旦像素點(diǎn)的值改變，會對水印的提取造成誤判。鑒于以上分析，本文提出一種基于幀內(nèi)預(yù)測模式多劃分的HEVC視頻水印。本文算法首先為了消除嵌入水印時(shí)的幀內(nèi)誤差傳播，對4×4亮度塊進(jìn)行可嵌區(qū)域的選擇，隨后將33種角度模式劃分為四個模式集，通過判斷當(dāng)前待嵌入和下一水印的值符合哪個模式集來嵌入水印。在解碼端，當(dāng)水印遭到攻擊導(dǎo)致預(yù)測模式發(fā)生改變時(shí)，通過紋理方向準(zhǔn)確定位模式集能正常提取水印，使得誤碼率降低，魯棒性能提高。

1 水印的嵌入與提取

1.1 幀內(nèi)誤差傳播分析與紋理計(jì)方向計(jì)算

相較與以往的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)(如H.264/AVC),HEVC引入了全新的編碼結(jié)構(gòu)——編碼單元(Coding Unit, CU )、預(yù)測單元(Prediction Unit, PU )和變換單元(Transform Unit, TU )3個基本單元。CU的尺寸大小可以為8×8到64×64，CU根據(jù)預(yù)測模式又可劃分為一個或多個不重疊的PU，同時(shí)一個CU還可以按照四叉樹方式劃分為一個或多個變換單元(Transform Unit,TU)。這些特性使得一個8×8以上的PU鄰近塊可能存在著不同尺寸的PU，可能為DCT或離散正弦變換(Discrete Sine Transform, DST)變換，會給消除幀內(nèi)誤差的分析帶來不便。而4×4 PU鄰近塊不存在著更小的尺寸，只存在DST變化，可以簡化水印的嵌入，又考慮到HEVC中不同尺寸的PU有著不同的紋理特性，其中越小的塊代表著紋理越復(fù)雜的區(qū)域，因此最終選定4×4 PU。

對于任意尺寸的PU都有35種預(yù)測模式，其中模式0為Planar模式，模式1為DC模式，模式2～33為角度模式。所有的預(yù)測模式都使用鄰近預(yù)測塊的像素作為參考樣本，通過鄰近塊編碼預(yù)測得到當(dāng)前塊。模板如圖1所示，RX,Y表示相鄰塊的像素重建值，用作參考樣本，PX,Y表示當(dāng)前塊的像素。

圖1 H.265/HEVC幀內(nèi)預(yù)測模板

為了考慮消除嵌入水印時(shí)的幀內(nèi)誤差傳播[9]，根據(jù)上述幀內(nèi)預(yù)測模板可推論，當(dāng)對右上、右邊、右下、下面、左下PU進(jìn)行預(yù)測時(shí)，會選用鄰近塊的參考樣本進(jìn)行預(yù)測。當(dāng)選用圖2 中4×4塊作為參考塊時(shí)，選用的參考樣本區(qū)域如表1所示，即右上塊作為當(dāng)前預(yù)測塊時(shí)，會以1、2、3和4像素點(diǎn)作為參考樣本，同理，其他塊選用像素點(diǎn)的方法類似。由此推論，若水印嵌入到圖2 中4×4區(qū)域的灰色部分，會對右上、右邊、右下、下面、左下像素塊的重建造成影響，由此類推，幀內(nèi)誤差傳播的累加會對視頻的質(zhì)量產(chǎn)生影響。若不在4×4亮度塊中的灰色區(qū)域嵌入水印，繼而可以消除幀內(nèi)誤差傳播。

圖2 用于鄰近塊預(yù)測的4×4像素塊

4×4PU塊選用的像素位置4×4PU塊選用的像素位置右上1，2，3，4下面4，5，6，7右邊1，2，3，4左下4，5，6，7右下4

接下來，計(jì)算出當(dāng)前4×4亮度塊的紋理方向，Tsai等[10]提出了一種簡單、準(zhǔn)確的紋理算法，描述如下：把4×4像素塊分為4個2×2子塊和一個2×2的內(nèi)部子塊，如圖3所示。利用式(1)分別計(jì)算每個子塊的平均值P0、P1、P2、P3、P4：

PK={f(xK,yK)+f(xK+1,yK)+f(xK,yK+1)+f(xK+1,yK+1)}

(1)

其中：K=0,1,2,3,4;f(x,y)表示在坐標(biāo)(x,y)處的像素值，且(xK,yK)表示第K個2×2塊的起始位置，如圖4所示。

圖3 4×4亮度塊劃分為5個2×2子塊

圖4 PK塊的像素值

PK值表示兩個對角方向，一個水平方向和一個垂直方向，依次記為方向d45°、方向d135°、方向d0°、方向d90°。利用這4個角度可以進(jìn)一步計(jì)算出方向d22.5°、方向d67.5°、方向d167.5°、方向d112.5°，計(jì)算式如下：

d0°=|P1-P0|+|P3-P2|

(2)

d90°=|P2-P0|+|P3-P1|

(3)

d45°=|P4-P1|+|P2-P4|

(4)

d135°=|P4-P0|+|P3-P4|

(5)

d22.5°=(d0°+d45°)/2

(6)

d67.5°=(d45°+d90°)/2

(7)

d112.5°=(d90°+d135°)/2

(8)

d157.5°=(d0°+d135°)/2

(9)

選取d22.5°、d157.5°、d112.5°、d67.5°中最小的值作為當(dāng)前4×4亮度塊的紋理方向。

根據(jù)前文論述可知，紋理方向與角度預(yù)測模式存在著很強(qiáng)的聯(lián)系，如圖5所示，d22.5°、d157.5°、d112.5°、d67.5°分別落在預(yù)測模式2～10、11～18、19～26、27～34，依次記為上水平模式、下水平模式、上垂直模式和下垂直模式，且分別對應(yīng)于角度模式6、14、22和30。

圖5 紋理方向與預(yù)測模式之間的關(guān)系

1.2 嵌入水印

令二值待嵌入水印序列為Wpri,利用密鑰k1產(chǎn)生的雙極性隨機(jī)序列為randpri，進(jìn)行如下加密：

W=randpri×Wpri

其中：W={Wi|i=1,2,…,M,Wi∈{-1,1}}。水印的嵌入是在HEVC的I幀編碼中進(jìn)行的，現(xiàn)描述如下：

步驟1 在I幀中，第一個編碼樹單元開始，找出其中尺寸為8×8的CU。

步驟2 在進(jìn)行N×N編碼時(shí)，選擇4×4的PU并計(jì)算其紋理方向，若紋理方向的最小值Min為d22.5°時(shí)，記為上水平模式；Min為d157.5°時(shí)，記為下水平模式；Min為d112.5°時(shí)，記為上垂直模式；Min為d67.5°時(shí)，記為下垂直模式。

步驟3 假設(shè)當(dāng)水印組合(Wpri,Waft)=(-1，1)時(shí)，且紋理方向?yàn)樯纤侥Ｊ?，則嵌入水??；當(dāng)(Wpri,Waft)=(-1，-1)時(shí)，且紋理方向?yàn)橄滤侥Ｊ?，則嵌入水??；當(dāng)(Wpri,Waft)=(1，-1)時(shí)，且紋理方向?yàn)樯洗怪蹦Ｊ?，則嵌入水??；當(dāng)(Wpri,Waft)=(1，1)時(shí)，且紋理方向?yàn)橄麓怪蹦Ｊ?，則嵌入水印。其中：Wpri、Waft分別表示當(dāng)前和下一待嵌入水印的值。

步驟4 若符合水印嵌入要求，則在模式粗選之前將33種角度預(yù)測模式進(jìn)行截?cái)嗵幚?，處理方式為：?dāng)紋理方向判斷為上水平模式，則預(yù)測模式截?cái)酁?～10；當(dāng)紋理方向判斷為下水平模式時(shí)，則截?cái)酁?1～18；當(dāng)紋理方向判斷為上垂直方式時(shí)，則截?cái)酁?9～26；當(dāng)紋理方向判斷為下垂直方式時(shí)，則截?cái)酁?7～33。

步驟5 若當(dāng)前PU總的率失真代價(jià)小于2N×2N分割模式，則保留水印，否則對水印位進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，不保留嵌入信息，進(jìn)行下個PU，轉(zhuǎn)到步驟2。

步驟6 記錄已嵌入水印中像素的位置,作為密鑰k2。

1.3 提取水印

水印的嵌入根據(jù)像素塊的紋理方向與幀內(nèi)預(yù)測模式的關(guān)系進(jìn)行嵌入，因此解碼端在提取水印時(shí)只需計(jì)算像素塊的紋理方向即可。具體過程如下：

步驟1 根據(jù)密鑰k2，先獲取對應(yīng)位置4×4亮度塊預(yù)測模式的值Mode，再計(jì)算亮度塊的4個紋理方向d22.5°、d157.5°、d112.5°和d67.5°，最后求最小值Min。

步驟2 在視頻遭到攻擊時(shí)，預(yù)測模式有可能發(fā)生改變。為了解決這個問題，提出以下兩種方法：

1)當(dāng)預(yù)測模式為2～34時(shí)，利用式(10)進(jìn)行水印的提?。?/p>

(10)

2)當(dāng)預(yù)測模式為0、1時(shí)，利用式(11)進(jìn)行水印的提?。?/p>

(11)

步驟3 將提取出的水印序列與雙極性隨機(jī)序列randpri相乘，得到最終的二值水印序列。

1.4 整體算法

算法首先進(jìn)行幀內(nèi)誤差傳播的分析，由此選定3×3可嵌區(qū)域，并計(jì)算4×4PU紋理方向，最后利用紋理方向和預(yù)測模式緊密的聯(lián)系進(jìn)行水印嵌入，根據(jù)預(yù)測模式和紋理方向進(jìn)行水印的提取。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

算法在HEVC參考軟件HM14.0進(jìn)行測試。編碼方式為IPPP…，參考軟件的主要編碼配置參數(shù)如下：原始QP(QuantizationParameter)為28，編碼24幀，圖像組(GroupOfPicture,GOP)為12，率失真優(yōu)化量化(Rate-DistortionOptimizedQuantization,RDOQ)為1，其余參數(shù)采用默認(rèn)配置。電腦基本配置:CPU為intelCorei5- 6300HQ2.3GHz,內(nèi)存為8GB。通過在單幀(I幀)進(jìn)行水印嵌入,而不是在每幀進(jìn)行水印嵌入。測試了9個具有3種分辨率的序列，分別為3個416×240的BlowingBubles、RaceHorses和BaketballPass，3個832×480的BQMall、PartyScene和RaceHorse，以及3個1 280×720的FourPeople、SlideEditing和Slideshow。

2.1 視頻質(zhì)量和魯棒性分析

表2列出了不同的測試序列嵌入水印前后的峰值信噪比(PeakSignal-to-NoiseRatio,PSNR)和碼率的變化(用碼率增長率表示)以及單幀水印的嵌入容量(Capacity,C)。PSNR的變化用ΔP=Pemb-Pori表示，碼率增長率用ΔBIR=(Remb-Rori)/Rori表示。其中:Pori表示原始測試序列的PSNR;Pemb表示嵌入水印后測試序列的PSNR;Rori表示原始測試序列的碼率;Remb表示嵌入水印后測試序列的碼率;C表示水印嵌入的總比特?cái)?shù)。從表2中可知，PSNR下降最多的為-0.01 dB,部分序列的PSNR還增加了，總體PSNR的平均變化為0，這是由于本文通過紋理方向與預(yù)測模式緊密的聯(lián)系把33種角度模式劃分為4個模式集，用4個角度來表示。隨后根據(jù)角度來定位當(dāng)前紋理方向?qū)儆谀膫€模式集，模式的精確劃分減小了紋理方向的誤判率，所以嵌入水印后對視頻質(zhì)量的影響不大。

除了表2的客觀驗(yàn)證外，本文還給出了主觀驗(yàn)證效果。圖6為832×480的BQMall序列在嵌入水印前后第一幀視頻質(zhì)量的對比。由圖6可知，雖然嵌入水印后，PSNR有一定的下降，但是對視頻質(zhì)量幾乎是沒有影響的。

表2 嵌入水印前后PSNR、碼率的變化和容量大小

圖6 嵌入水印前后的圖

本文的魯棒性用誤碼率(BitErrorRate,BER)來評價(jià)，計(jì)算式為：

BER=biterror/bittotal

其中:biterror表示提取錯誤的比特?cái)?shù)；bittotal表示總的嵌入水印的比特?cái)?shù)；BER越小，說明該算法的魯棒性能更好。在視頻遭到重編碼的攻擊時(shí)， 4×4亮度塊的幀內(nèi)預(yù)測模式可能為0或1。為了能夠準(zhǔn)確提取出水印信息，在解碼端計(jì)算4×4塊的4個紋理角度：d22.5°、d157.5°、d112.5°和d67.5°，并求其最小值Min。若Min為d22.5°或d157.5°，則提取的水印信息為-1，反之，水印信息為1。本文算法的優(yōu)勢在于，若當(dāng)前4×4塊的像素值發(fā)生變化，有可能導(dǎo)致d22.5°、d157.5°、d112.5°和d67.5°值的微小變化，但最小值Min變化的概率很小，因此不會造成水印信息恢復(fù)的較大失真。魯棒性測試結(jié)果如表3所示。

表3 魯棒性測試結(jié)果(重編碼攻擊)

由表3可知，無攻擊時(shí)，BER為0；在5個不同QP重編碼攻擊下，BER最小值為QP=28時(shí)的FourPeople序列，為0.012，BER最大值為QP=34時(shí)的BasketballPass序列，為0.361，都在可接受的范圍內(nèi)。所有測試序列的BER平均值為0.141，因此具有良好的魯棒性。

2.2 對比測試

為驗(yàn)證本文算法的性能，將本文算法與文獻(xiàn)[7-8]算法進(jìn)行對比測試，采用文獻(xiàn)[7]的編碼參數(shù)配置，參數(shù)設(shè)置如下：QP為26，GOP為8，RDOQ為1，周期為16，幀率為每秒30幀，編碼96幀，剩余參數(shù)均為默認(rèn)參數(shù)。對416×240的BlowingBubbles序列分別用本文算法與文獻(xiàn)[7-8]算法進(jìn)行測試，結(jié)果如表4所示。本文算法與文獻(xiàn)[7-8]的算法在PSNR上變化都很小，但本文算法的碼率增長率比文獻(xiàn)[7-8]算法小，且在QP為26的重編碼攻擊時(shí)，本文算法的BER為0.049，而文獻(xiàn)[7]算法與文獻(xiàn)[8]算法的BER分別為0.400和0.072，說明本文算法的魯棒性能比文獻(xiàn)[7-8]算法更優(yōu)。這主要是由于文獻(xiàn)[7]算法只根據(jù)修改幀內(nèi)預(yù)測模式奇偶性來嵌入水印，而奇偶性的魯棒性能并不好，文獻(xiàn)[8]算法直接用兩個角度值的對比來恢復(fù)水印信息，一旦某個角度值發(fā)生變化，會造成結(jié)果誤判。雖然文獻(xiàn)[7] 算法的水印容量較高，但是文獻(xiàn)[7] 算法的BER高達(dá)0.400，而本文算法的BER平均值為0.141。因此本文在重編碼攻擊下的魯棒性更好。

表4 本文算法與文獻(xiàn)[7-8]算法性能對比

3 結(jié)語

針對現(xiàn)有基于HEVC的水印算法魯棒性不足的問題，本文提出一種基于幀內(nèi)預(yù)測模式多劃分的HEVC魯棒視頻水印算法。首先，該算法進(jìn)行幀內(nèi)誤差傳播的分析，并對4×4塊的紋理方向進(jìn)行計(jì)算，隨后將33種角度模式劃分為4種模式集，用4個紋理方向來準(zhǔn)確定位該模式集，通過判定當(dāng)前待嵌入水印和下一水印的值符合哪種模式集來嵌入水印。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，與文獻(xiàn)[7-8]算法相比，本文算法碼率增加得更少，因此本文算法對視頻質(zhì)量影響更小，且抗重編碼攻擊的性能更好。但是本文算法的水印容量存在不足，因此下一步將從提高水印容量這方向進(jìn)行研究。

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ThisworkispartiallysupportedbytheNaturalScienceFoundationofFujianProvince(2016J01306),theResearchandInnovationProjectforCollegeGraduatesofHuaqiaoUniversity(1511301038).

CAI Chunting, born in 1991, M. S. candidate. His research interests include digital video watermarking based on high efficiency video coding.

FENG Gui, born in 1960, Ph. D., professor. Her research interests include signal and information processing, information security theory of communication system, multimedia communication.

WANG Chi, born in 1991, M. S. candidate. His research interests include algorithm optimization in 3D video coding.

HAN Xue, born in 1993, M. S. candidate. Her research interests include algorithm optimization in 3D video coding.

Robust video watermarking algorithm for HEVC based on intra-frame prediction modes of muli-partitioning

CAI Chunting, FENG Gui*, WANG Chi, HAN Xue

(DepartmentofInformationScienceandEngineering,HuaqiaoUniversity,XiamenFujian361021,China)

Considering the low robustness of existing watermarking algorithms based on High Efficiency Video Coding (HEVC) standard, a robust video watermarking algorithm for HEVC based on intra-frame prediction modes of multi-partitioning was proposed. Firstly, in order to eliminate the intra-frame error propagation after embedding the watermark, embeddable regions were selected and the texture direction was calculated for 4×4 luminance blocks. Secondly, a scheme was proposed that the 33 angular prediction modes were divided into four pattern sets, which were recorded as follows: upper horizontal, lower horizontal, upper vertical, lower vertical. Finally, the four pattern sets were mapped to the values of the current and next to be embedded watermarks. Once the current 4×4 luminance blocks met the pattern sets, the current 33 angular prediction modes were truncated into the current pattern sets and the watermark was embedded. The watermark was extracted by the texture direction and four prediction pattern sets at decoding side. The experimental results show that, the average Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) of the proposed algorithm is almost unchanged. In addition, the proposed algorithm achieves the Bit Error Rate (BER) of 14.1% under re-encoded attacks. Therefore, the proposed algorithm has low video distortion and can well resist the re-encoded attacks in robustness.

High Efficiency Video Coding (HEVC); intra-frame prediction mode; video watermarking; texture direction

2016- 11- 28;

2017- 01- 22。

福建省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2016J01306)；華僑大學(xué)研究生科研創(chuàng)新能力培育計(jì)劃資助項(xiàng)目(1511301038)。

蔡春亭(1991—)，男，福建三明人，碩士研究生，主要研究方向：基于高效視頻編碼的數(shù)字視頻水印； 馮桂(1960—)，女，浙江紹興人，教授，博士，主要研究方向：信號與信息處理、通信系統(tǒng)信息安全理論、多媒體通信; 王馳(1991—)，男，湖北天門人，碩士研究生，主要研究方向：3D視頻編碼中的算法優(yōu)化； 韓雪(1993—)，女，河南南陽人，碩士研究生，主要研究方向：3D視頻編碼中的算法優(yōu)化。

1001- 9081(2017)06- 1772- 05

10.11772/j.issn.1001- 9081.2017.06.1772

TP309.2

A