魯曉輝
(三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院 河南 三門峽 472000)
一種基于GOP的視頻水印算法
魯曉輝
(三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院 河南 三門峽 472000)
利用MPEG-2協(xié)議中畫面組(GOP)的結(jié)構(gòu)特點,利用修改每個GOP中B幀亮度最高分塊的亮度增加或減少趨勢實現(xiàn)水印信息的嵌入.在嵌入強度的設(shè)置中,充分考慮人類視覺特性.實驗結(jié)果表明該算法能夠抵抗各種常規(guī)攻擊,具有良好的安全性、魯棒性和不可見性.
人類視覺系統(tǒng);畫面組;魯棒性;數(shù)字水印
數(shù)字水印是指在不影響原載體使用價值的前提下,將特定的標(biāo)示信息采用直接或間接的方式嵌入到載體中,并實現(xiàn)不易發(fā)覺、不易修改、準(zhǔn)確提取等特征.目前被廣泛應(yīng)用于數(shù)字媒體的版權(quán)保護(hù)中[1,2].
目前,學(xué)界對視頻水印進(jìn)行了一些研究,文獻(xiàn)[3]中作者提出利用連續(xù)幀中AC系數(shù)升降趨勢實現(xiàn)水印嵌入;文獻(xiàn)[4]中作者利用相鄰幀的SURF特征決定水印的嵌入位置.文獻(xiàn)[5]利用連續(xù)幀中特征值的均值曲線交點實現(xiàn)對嵌入幀的確定.
本文提出了一種利用MPEG-2格式中圖像組(GOP)的結(jié)構(gòu)特征實現(xiàn)水印信息嵌入和定位的新算法,同時在嵌入時充分考慮了人類視覺特征(HVS)對嵌入的影響,通過每個嵌入幀閾值的計算,實現(xiàn)水印的自適應(yīng)嵌入.
圖像組(GOP)是MPEG-2格式編碼碼流6層結(jié)構(gòu)中的第二層,是由若干具備預(yù)測和生成關(guān)系的I、B、P幀組成,能夠表現(xiàn)一組連續(xù)的畫面.其中I幀被稱為幀內(nèi)(Intra)圖像是整個GOP的基準(zhǔn)圖像,B幀和P幀都是在其基礎(chǔ)上預(yù)測生成的;P幀又稱為預(yù)測(Predicted)圖像,是由其前面的I幀預(yù)測生成;B幀稱為雙向預(yù)測圖像,是由其前后的I幀和B幀共同預(yù)測生成.其中,B幀和P幀都具有較大的壓縮碼率.GOP又可以分為開放GOP和關(guān)閉GOP,兩者間最大的差異在于對B幀和P幀進(jìn)行預(yù)測時是否會用到GOP之外的幀.開放GOP支持不同GOP之間的預(yù)測,反之關(guān)閉GOP的預(yù)測只能依靠自身的幀.GOP的結(jié)構(gòu)見圖1所示.
圖1 GOP結(jié)構(gòu) 圖2 置亂前后的水印圖像
利用GOP實施水印信息嵌入時,可以利用I幀的定位作用實現(xiàn)嵌入信息的定位,完成視頻水印算法中嵌入同步碼的功能,實現(xiàn)水印算法的快捷、準(zhǔn)確.同時由于GOP中相鄰B幀的預(yù)測依據(jù)幀相同,導(dǎo)致兩幀間差異較小,這也為水印信息的嵌入提供了方便.
在視頻水印算法中,水印信息的嵌入強度一般要考慮嵌入?yún)^(qū)域的亮度和紋理特性兩個主要因素對人類視覺特性的影響[6].其中,分塊亮度差異是導(dǎo)致人眼識別差異的一個重要的因素.量化的中等亮度區(qū)域是人眼最敏感區(qū)域,從中等區(qū)域向高亮和低亮區(qū)域呈現(xiàn)非線性下降.嵌入閾值可以通過公式(1)計算.β為預(yù)設(shè)最大靈敏度,0.02代表中等亮度區(qū)域敏感度常量,ave(x,y)表示亮度均值,T1、T2代表亮度預(yù)設(shè)值,一般視頻中選用70,100.
(1)
3.1 水印預(yù)處理
水印的預(yù)處理主要是將現(xiàn)有水印信息通過某種數(shù)學(xué)方法進(jìn)行置亂處理.較為常用的方法主要有數(shù)值置亂和位置置亂兩種,通過置亂的水印信息能夠有效的抵抗剪切攻擊等作用于載體視頻部分區(qū)域的攻擊形式.本文采用Arnold變換對水印進(jìn)行置亂,Arnold變換公式如(2)所示.
(2)
對水印信息進(jìn)行置亂,結(jié)果如圖2所示.
3.2 水印嵌入思想
水印嵌入主要思想是,利用GOP中P幀定位,通過修改P幀前后兩個B幀亮度最高8*8分塊的DC值實現(xiàn)水印嵌入.具體的說,若需嵌入信息為1,則增加P幀后B幀高亮分塊的DC值,使其大于P幀前B幀高亮分塊DC值,使前后B幀高亮分塊數(shù)值呈現(xiàn)增趨勢;若需要嵌入信息為0,則增加P幀前B幀高亮分塊DC值,使其呈現(xiàn)減趨勢.其中需要注意的是我們選擇嵌入過程必須滿足以下判定原則.
1)P幀前后均為本GOP的B幀.
2)P幀前后的B幀不能為單獨一個存在,至少應(yīng)為兩個B幀以上B幀組成的B幀組.
3)嵌入實施過程中僅修改與P幀直接相鄰的B幀,并非對B幀組所有B幀進(jìn)行修改.
嵌入過程見圖3.
3.3 水印嵌入
圖3 嵌入框圖
2)對載體視頻進(jìn)行預(yù)處理,判定視頻采用的GOP類型,根據(jù)I幀實現(xiàn)GOP定位.
3)掃描當(dāng)前GOP,依據(jù)P幀確定嵌入點,若P幀左或右側(cè)緊密相鄰的連續(xù)B幀僅有一個,則舍棄該P幀,即僅當(dāng)某P幀左右兩側(cè)緊密相鄰的B幀大于等于兩個時,該P幀被確定為嵌入定位幀.
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(4)
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7)對載體視頻下一個GOP重復(fù)4),5),6)部,直至完成載體視頻所有GOP嵌入.
8)將嵌入信息的幀通過IDCT還原,恢復(fù)每個GOP最終得到含有嵌入信息的載體視頻.
3.4 水印提取
由于嵌入過程中,我們僅對B幀高亮分塊亮度值進(jìn)行增加操作且在滿足嵌入閾值的前提下盡可能的提高嵌入強度,所以提取過程中,可以確保B幀的最高亮度分塊不會發(fā)生改變,有效確保提取成功率.水印提取框圖見圖4.
1)對載體視頻進(jìn)行預(yù)處理,判定視頻采用的GOP類型,根據(jù)I幀實現(xiàn)GOP定位.
2)掃描當(dāng)前GOP,依據(jù)P幀確定嵌入點,若P幀左或右側(cè)緊密相鄰的連續(xù)B幀僅有一個,則舍棄該P幀,即僅當(dāng)某P幀左右兩側(cè)緊密相鄰的B幀大于等于兩個時,該P幀被確定為嵌入定位幀.
4)通過公式(6)提取嵌入信息wk,
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5)對GOP內(nèi)所有的嵌入信息提取完成后,進(jìn)行嵌入信息確認(rèn),確認(rèn)方式為比較提取值,若提取結(jié)果中1的數(shù)量多,則確認(rèn)該GOP內(nèi)嵌入信息為1,反之則確認(rèn)為0.
6)重復(fù)4)、5)完成對整個載體視頻的提取,將提取結(jié)果整合為二進(jìn)制序列.
7)通過公式(2)實現(xiàn)嵌入信息的逆置亂,得到嵌入水印信息,完成水印提取.
圖4 提取框圖
文中選取不同類型5個視頻片段作為載體視頻具體信息見表1.水印圖像采用32*32的二值圖像“測試水印”見圖2所示.仿真環(huán)境使用Matlab7.0,分別進(jìn)行不可見性測試與魯棒性測試.
4.1 水印容量
MPEG-2 中GOD一般由15幀組成,本文水印圖像大小為32*32=1024Bit,若1個GOD嵌入1Bit信息形式,則嵌入1024Bit信息需要15360幀左右,即需要614s視頻.若增加每幀選擇嵌入點提高到兩個,則可以實現(xiàn)307s嵌入一個水印,水印容量能夠接受.
4.2 透明性測試
算法的透明性一般采用峰值信噪比(psnr)來衡量,計算公式如(7)所示.m*n表示載體圖像的大小,P(i,j),P*(i,j)分別代表嵌入前后的載體圖像.測試視頻參數(shù)見表1所示,透明性測試見表2.
(7)
表1 視頻信息
表2 透明性測試
由表2可知本文算法PSNR值在多種視頻測試中始終大于40,同時通過圖5(a)和圖5(b)可以看出,直接用觀察水印嵌入前后視頻,并不能發(fā)現(xiàn)明顯差異,所以算法透明性符合要求.
圖6(a)水印嵌入前B幀 圖6(b)水印嵌入后B幀
4.3 魯棒性測試
為驗證本文算法魯棒性,我們對算法進(jìn)行了常規(guī)攻擊測試,測試參數(shù)與結(jié)果見表3所示.
表3 在不同攻擊下水印提取平均成功率
通過測試數(shù)據(jù)可知,針對各類攻擊,算法表現(xiàn)了良好的魯棒性,提取成功率始終保持在90%以上.
利用MPEG-2協(xié)議中畫面組(GOP)的結(jié)構(gòu)特點,利用修改每個GOP中B幀亮度最高分塊的亮度增加或減少趨勢實現(xiàn)水印信息的嵌入.并從水印容量,透明性和魯棒性3個方面對算法進(jìn)行了驗證,實驗證明本文算法具有容量大,透明性好,針對常規(guī)攻擊具有較強魯棒性等特點是一種優(yōu)秀的視頻水印算法.
[1]WANGYulin,PearmainA.BlindMPEG-2videowatermarkingrobustagainstgeometricattacks:asetofapproachesinDCTdomain,IEEETrans.ImageProcess,15(6)(June2006).
[2]AraiS,ArakawaK.DigitalWatermarkingforColorVideoUsingaNonlinearFilterinDetectionProcess[A].ISCAS2005[C].Kobe:IEEE, 2005.4010-4013..
[3] 魯曉輝,金淵智. 基于MPEG-2的視頻水印算法[J]. 計算機應(yīng)用與軟件,2014(10):144-146.
[4] 楊尚躍, 劉邵星,楊樹國. 基于SURF視頻分割的小波視頻水印算法[J]. 科技信息,2014(06):70-75.
[5] 張金全,王宏霞. 基于音頻內(nèi)容的DCT域脆弱水印算法[J]. 西南交通大學(xué)學(xué)報,2012(03):43-48.
[6] 楊恒伏,陳孝威.小波域魯棒自適應(yīng)公開水印技術(shù)[J].軟件學(xué)報,2003,14(9):1652-1660.
[責(zé)任編輯:王軍]
A video watermarking algorithm based on GOP
LU Xiaohui
(College of vocational and Technical San Men Xia ,San Menxia 472000, China)
Using the structure characteristics of the Group of Picture(GOP)in MPEG-2 Standard, information embedding is achieved by modifying the brightness increase or decrease of the maximum block. Embedding intensity Settings are fully into account the human visual system. The experimental results show that this algorithm can resist various attacks, has good security, robustness and invisibility.
human visual system(HVS); Group of Picture(GOP); discrete cosine transform; digital watermarking
2015-01-14
國家自然科學(xué)基金資助項目(61003246)
魯曉輝(1980- ),男,河南三門峽人,三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院講師,碩士,主要從事信息安全、數(shù)字水印的研究.
TP309.7
A
1672-3600(2015)06-0058-05