基于視覺特性和DCT變換的空域視頻水印算法的研究

1、基于視覺特性和DCT變換的空域視頻水印算法的研究視 頻數(shù)字水印技術是通過向視頻序列中隱藏版權信息來到達視頻版權保護的目的。為了實現(xiàn)水印的版權保護功能，不但要求水印具有良好的魯棒性，同時還要保證原始載體的視覺特性不受到破壞，這就要求水印信號的嵌入強度對原始載體具有良好的自適應才能。盡管近年以來視頻水印算法已經(jīng)得到了很大的開展，但是結合開展現(xiàn)狀和應用情況來看，其真正實用還有待研究人員和工業(yè)界的進一步努力。到目前，空域的算法由于其豐富的嵌入空間、操作的簡單性，以及可以防止壓縮域的誤差漂移而受到較廣泛的關注。實際上，空域水印也是目前視頻水印算法中魯棒性能較好的一類算法。使用人類視覺模型完成信息的嵌入是

2、數(shù)字水印領域的一個研究重點。Girod 提出相對于比較平緩的區(qū)域，邊緣區(qū)域可以嵌入更多的信息。Watson隨后提出了結合頻率敏感系數(shù)、亮度調(diào)節(jié)系數(shù)和差異敏感系數(shù)的人類視覺感知模型。Watson 提出的感知模型極大地推動了自適應水印的開展。隨后Wei 等又在此根底上引進了時域掩蔽特性，推動了自適應水印在視頻領域的開展，本文也采用該JND 模型。在視頻水印領域，經(jīng)典的DCT 域算法是由Cox等4提出的一種基于DCT 變換的擴頻水印技術，利用加法或者乘法準那么完成水印的嵌入，雖然它沒有區(qū)分對待在各DCT 系數(shù)上的嵌入強度，卻是魯棒性水印的奠基性算法，得到了非常廣泛的應用。人類視覺特性模型(HVS)的

3、出現(xiàn)，也進一步推動了擴頻水印技術的應用。碩士論文代寫網(wǎng)免費提供大量碩士論文格式。Tao 等5提出了一種自適應DCT 水印技術，通過利用HVS 的掩蔽效應，用不同的方法來確定噪聲的靈敏度，從而實現(xiàn)一種嵌入強度自適應的水印算法。Podilchuk 等提出了可感知水印的算法。他們使用視覺模型導出的JND 來確定在圖像的各個局部所能容忍的水印信號的最大強度，從而能很好地實現(xiàn)不可見性和魯棒性的折中。Barni 等7提出了另一種利用HVS掩蔽特性的基于DCT 的水印算法，在Zig-Zag 掃描的根底上，對前L 個系數(shù)不做修改，而是對第L 個系數(shù)后面的M 個系數(shù)進展修改以嵌入水印。在DCT 域的水印算法中，

4、人們通常認為直流(DC)系數(shù)反映的是塊的平均亮度，不宜進展修改，但是黃繼武等通過定量分析DCT 變換系數(shù)的振幅特性之后，提出了利用直流分量嵌入水印的觀點。Chen 等那么提出了基于DC 系數(shù)穩(wěn)定性的空域水印算法，但并沒有很好地利用HVS 模型，而是采取一種簡單的策略進展處理。塊DCT 變換后的直流系數(shù)集中了該塊的大局部能量，代表的是該塊的平均亮度值，具有很好的穩(wěn)定性，嵌入其中的水印不易遭到破壞。本文將每幀中的所有塊作為整體，結合JND 視覺模型，采用擴頻方法使水印信號分布于整幀中，較好地進步了水印檢測的正確率，防止了塊效應的產(chǎn)生。 本文主要奉獻在于將新近提出的視頻域HVS 模型用于視頻水印算法

5、的設計，并對由HVS 模型計算出的序列進展DCT 變換來擴散其在水印嵌入前后可能存在的不匹配誤差，同時驗證了其在視頻水印設計中的有效性以及進一步應用其到壓縮域視頻水印設計的可能性。1 基于視覺特性的水印算法由于絕大局部的視頻壓縮都采用DCT 變換來進展壓縮編碼，所以本文利用擴頻思想在DCT 域內(nèi)嵌入水印信息，同時結合DCT 域的JND 模型，計算出DC 系數(shù)允許被修改的最大值。假設DC 系數(shù)的JND 值較小，說明該DC 系數(shù)容忍被改變的程度也就越小，假設以固定的嵌入強度來修改該DC 系數(shù)難免發(fā)生被過度修改的情況而導致這個塊的失真非常明顯。所以根據(jù)JND 值來動態(tài)調(diào)節(jié)水印嵌入的強度，可以防止固定

6、嵌入強度所帶來的弊端。1.1 水印的嵌入對于一個大小為Mtimes;N 的視頻幀，將該幀的亮度分量分成大小為8times;8 的塊，然后對其進展二維DCT 變換?；贒C 系數(shù)的穩(wěn)定性，將所有塊內(nèi)的DC 系數(shù)組成一個一維序列，然后將一維序列劃分成長度更小的一維子序列，計算出該一維子序列的對應的JND 值，然后對每個子序列進展一維DCT 變換，對子序列的JND 組成的序列也進展同樣的一維DCT 變換。JND 序列進展一維DCT 變換后形成的序列中，其直流系數(shù)代表的是對應的DC 系數(shù)子序列中平均可容忍被修改的范圍，從而可以利用該直流系數(shù)作為對應DC 系數(shù)子序列中的水印嵌入強度，實現(xiàn)了水印強度的自適

7、應調(diào)節(jié)。將一幀圖像的亮度分量分成8times;8 大小的塊，對其進展二維DCT 變換，然后把所有塊的直流系數(shù)組成一維序列S。2 實驗結果為了驗證算法的有效性，本文分別對 的CITY，CREW 和SOCCER 3 個視頻序列大小為704times;576的前100 幀進展了測試，實驗中使用的n=8，利用密鑰生成隨機plusmn;1 水印序列，水印序列的長度為(704times;576)(64times;8)。嵌入后的相關性檢測實驗結果如圖1所示，顯然，嵌入水印的視頻序列和沒有嵌入水印的視頻序列其相關性系數(shù)有顯著的差異。嵌入水印的3 個視頻序列的PSNR 如圖2 所示，絕大局部均大于45 dB，說

8、明算法引入JND模型后，其視覺質(zhì)量滿足要求。為了進一步說明算法引入JND 后的優(yōu)勢，本文又對CITY 的前100 幀圖像進展了進一步的測試和分析。首先將固定嵌入強度的水印算法和提出的算法做了比較，如圖3 所示。在實驗過程中，經(jīng)測試發(fā)現(xiàn)所有DC 系數(shù)的JND 的平均值為43 左右，因此采用固定嵌入強度分別為40 和50 進展了測試。實驗結果說明，當固定嵌入強度為50 時，它的相關性系數(shù)比使用JND 的效果稍好，但是從圖4 可以看出，當固定強度為50 的時候，在第71 幀中在一些比較平緩的地帶已經(jīng)出現(xiàn)了一些比較明顯的塊效應，當播放連續(xù)幀時，這種塊效應表達的更加明顯，而對固定嵌入強度為40 來說，雖

9、然它PSNR 比使用JND 來說會更高一些，但相關性檢測卻差于使用JND 的情況，因此引入JND 模型來動態(tài)地調(diào)節(jié)嵌入強度，在不可見性和魯棒性之間很好地到達了平衡，使水印在保證了不可見性的根底上，最大限度地進步了自身的魯棒性。從圖1 已經(jīng)可以看出來，該算法可以很好地將沒有嵌入水印和已經(jīng)嵌入水印的情況區(qū)分開了，這也為半盲檢測提供了前提條件。根據(jù)當前幀和原始水印的相關性的大小來判別該幀是否含有水印，只要為該視頻序列設置適宜的C 檢測閾值，就能準確地判別該幀是否含有水印。從上面的實驗結果，同樣也可以分析出該算法對于幀刪除攻擊也具有一定的抵抗才能。由于算法在所有的視頻幀中嵌入了同樣的水印，所以并不存在

10、不能同步的現(xiàn)象，只要在進展幀刪除后的視頻序列中仍然存在I 幀和P 幀，那么本文的算法就能很好地抵抗幀刪除攻擊。同時，我們也進展了信號處理過程中常見的中值濾波攻擊實和幾何攻擊中常見的旋轉變換攻擊實驗。 顯示了對視頻幀的中值濾波和旋轉變換旋轉角度為0.5deg;攻擊后視頻幀與原始水印的相關性大小。中值濾波是對視頻幀進展平滑處理，影響了視頻幀的平均灰度值，而平均灰度值對應著DCT 的直流和低頻局部，由于本文的水印算法是利用了DC 分量來嵌入水印，所以理應會對嵌入的水印信號有比較大的影響。但是，視頻幀經(jīng)過中值濾波后水印的相關性仍然比較強，可以很好地區(qū)分每個視頻幀是否含有水印，說明改算法對中值濾波攻擊仍然具有很好的抗性。大量會計碩士論文。由于該水印算法是基于塊進展的，所以在旋轉變換前提是旋轉變換攻擊后的視頻序列不會造成視覺上的失真攻擊后，局部塊的DC 系數(shù)變化不大，因此該算法仍然能從相應塊中提取出水印信號，并且保持較高的相關性。3 結 論本文利用DCT 變換，提出一種新的數(shù)字水印算法。該算法以離散余弦變換為根底，將數(shù)字水印信息嵌入到離散余弦變換域的直流系數(shù)中，根據(jù)人眼視覺系統(tǒng)的特性，對水印嵌入強度進展自適應的動態(tài)調(diào)節(jié)。實驗說明，該算法對不同視頻壓