馬利民 張偉 宋瑩

摘? 要： 針對水印質(zhì)量和比特率增加的問題，該文設(shè)計(jì)兩種直接在H.264比特流運(yùn)動(dòng)矢量中進(jìn)行水印嵌入的脆弱性視頻水印算法。算法I通過引入運(yùn)動(dòng)矢量誤差補(bǔ)償模塊和優(yōu)化水印嵌入位置選擇方法提高重建視頻質(zhì)量;算法Ⅱ在其基礎(chǔ)上，引入幀內(nèi)?幀間誤差補(bǔ)償模塊來消除由于幀內(nèi)?幀間誤差累積現(xiàn)象帶來的重建視頻失真，進(jìn)一步提高了重建視頻質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，算法I可以取得較好的重建視頻質(zhì)量，且重建視頻流的比特率增加比較小;算法Ⅱ保證重建視頻質(zhì)量的同時(shí)帶來一定比特率增加。兩種算法為H.264壓縮視頻的內(nèi)容完整性認(rèn)證提供了有效的解決方案。

關(guān)鍵詞： 數(shù)據(jù)隱藏; 誤差累積; 誤差補(bǔ)償; 水印嵌入; 算法設(shè)計(jì); 視頻質(zhì)量

中圖分類號： TN941.2?34; TP301.6? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 1004?373X（2019）16?0088?06

0? 引? 言

信息隱藏技術(shù)是將數(shù)據(jù)嵌入到其他數(shù)字媒體資源中，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于版權(quán)保護(hù)、完整性驗(yàn)證和保密通信等領(lǐng)域。目前，視頻文件成為重要的多媒體資源，其中H.264[1]憑借較高的壓縮效率力壓其他視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)，在互聯(lián)網(wǎng)上得到廣泛應(yīng)用，因此其安全性需要重視[2]。一般水印算法分為魯棒性水印算法和脆弱性水印算法兩種。其中：魯棒性水印將水印信息嵌入在I幀量化后的整數(shù)變換系數(shù)中，用來實(shí)現(xiàn)視頻的版權(quán)保護(hù)[3? 5];脆弱性水印算法則將水印信息隱藏在運(yùn)動(dòng)矢量中，主要用于視頻內(nèi)容的完整性認(rèn)證[6?11]。本文重點(diǎn)對用于實(shí)現(xiàn)完整性認(rèn)證的H.264壓縮域水印算法進(jìn)行了研究。在設(shè)計(jì)用于完整性保護(hù)的視頻水印算法時(shí)，除了認(rèn)證功能，還需要注意重建視頻的質(zhì)量和嵌入后壓縮視頻的比特率增加。為了減小嵌入失真，文獻(xiàn)[6]在具有小分割模式的宏塊中選擇具有最佳率失真性能的運(yùn)動(dòng)矢量作為嵌入點(diǎn)以降低對重建視頻質(zhì)量的影響。文獻(xiàn)[7]通過修改宏塊中每個(gè)分割塊的最佳匹配位置，利用分割塊匹配位置與待嵌二進(jìn)制信息之間的映射規(guī)則，將信息隱藏到分割塊的匹配位置中。文獻(xiàn)[8?9]則對運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法做出一定改進(jìn)，以提高編碼效率。文獻(xiàn)[10]根據(jù)編碼過程中嵌入水印信息所引入預(yù)測誤差的大小來選擇待嵌入運(yùn)動(dòng)矢量，以減小嵌入失真。上述算法的計(jì)算復(fù)雜度較大，實(shí)時(shí)性較差。直接在H.264比特流運(yùn)動(dòng)矢量中進(jìn)行水印信息的嵌入會(huì)引入幀內(nèi)?幀間誤差累積現(xiàn)象和運(yùn)動(dòng)矢量誤差累積現(xiàn)象，導(dǎo)致重建視頻質(zhì)量的嚴(yán)重下降。文獻(xiàn)[11]提出了一種基于H.264比特流的脆弱性水印算法，實(shí)現(xiàn)了H.264壓縮視頻的完整性認(rèn)證，但沒有很好地解決誤差累積現(xiàn)象且引入了較大的嵌入失真。本文提出一種直接在H.264比特流運(yùn)動(dòng)矢量中進(jìn)行水印嵌入的脆弱性水印算法。該算法通過解決運(yùn)動(dòng)矢量誤差累積現(xiàn)象及選擇合適的嵌入位置和嵌入方式，生成的水印視頻質(zhì)量較好且比特率增加較小。此外，本文還設(shè)計(jì)了該算法的一個(gè)改進(jìn)版本來提高算法的不可見性，解決幀內(nèi)?幀間誤差累積現(xiàn)象。

3? 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

本文提出的算法是基于JM 12.2 解碼器實(shí)現(xiàn)的。實(shí)驗(yàn)中采用6個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的YUV 4∶2∶0， QCIF格式的視頻序列，如圖3所示，其中編碼器參數(shù)設(shè)置如表1所示。

本節(jié)用Alg?Ⅰ和Alg?Ⅱ來分別代指算法Ⅰ和算法Ⅱ。圖4給出在相同實(shí)驗(yàn)條件下，F(xiàn)oreman視頻在Alg?Ⅰ和Alg?Ⅱ以及未作任何補(bǔ)償?shù)那闆r下， 嵌入1 552 B的水印信息后，得到的視頻質(zhì)量的比較結(jié)果，在這里僅給出第80幀圖像嵌入水印后效果圖。從圖4b）中可以看出，誤差累積現(xiàn)象會(huì)造成視頻質(zhì)量的嚴(yán)重降級。通過Alg?Ⅰ處理后，視頻質(zhì)量提高了近6.5 dB;而經(jīng)過Alg?Ⅱ處理后，視頻質(zhì)量提高近12 dB。

另外，本節(jié)將提出算法的結(jié)果與文獻(xiàn)[11]中結(jié)果進(jìn)行比較，重點(diǎn)比較了嵌入相同水印信息下重建視頻的最低PSNR、平均PSNR及嵌入過程帶來的比特率的增加。實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置相同，區(qū)別在于本算法采用的是JM 12.2， 文獻(xiàn)[11]中采用的是JM 9.6。比較結(jié)果如表2所示，可以看出，算法Ⅰ和Ⅱ所得嵌入水印后視頻質(zhì)量均高于文獻(xiàn)[11]算法。原因在于文獻(xiàn)[11]所采用的水印嵌入算法引入的誤差較大，而算法Ⅰ通過采用嵌入位置合理的選擇提高了算法的不可見性，而算法Ⅱ通過解決幀內(nèi)?幀間誤差累積現(xiàn)象進(jìn)一步提高了算法的不可見性，例如對于Container視頻序列來說，相比較文獻(xiàn)[11]， 本文實(shí)現(xiàn)Alg?Ⅰ和Alg?Ⅱ算法在平均PSNR方面分別提高25 dB和27 dB，在最低PSNR方面分別可以提高13 dB和14 dB;在比特率增加方面，Alg?Ⅰ和文獻(xiàn)[11]引入的比特率增加都比較小，但對于Alg?Ⅱ算法帶來的比特率增加比較高，原因在于在進(jìn)行幀內(nèi)?幀間誤差補(bǔ)償時(shí)，由于補(bǔ)償信號的引入使得量化后IT系數(shù)本身為0的一些位置變?yōu)榉橇阒?，因此在進(jìn)行熵編碼時(shí)會(huì)增大編碼后比特?cái)?shù)。因此，對于Alg?Ⅱ而言，該算法是以比特率的增加為代價(jià)來提高重建視頻質(zhì)量的。

算法Ⅰ和算法Ⅱ各有優(yōu)點(diǎn)，可根據(jù)實(shí)際場景需要進(jìn)行選擇，如果對重建視頻質(zhì)量要求較高，則選擇算法Ⅰ，反之可以選擇算法Ⅱ。

4? 結(jié)? 論

本文利用H.264宏塊分割特點(diǎn)，引入一種有效的嵌入位置選擇方法，并通過比較引入的預(yù)測誤差合理地選擇一種最優(yōu)的嵌入方式進(jìn)一步減少嵌入誤差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法可以取得較好的重建視頻質(zhì)量且重建視頻流的比特率增加比較小。算法Ⅱ通過引入幀內(nèi)?幀間誤差補(bǔ)償模塊進(jìn)一步提高了重建視頻質(zhì)量，但該算法帶來的比特率增加比較嚴(yán)重。這兩個(gè)算法可以很容易地集成到一個(gè)系統(tǒng)中，根據(jù)實(shí)際的應(yīng)用需求進(jìn)行具體選擇，靈活性較好。

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