基于鄰域均值的視頻水印算法

魯曉輝(三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河南三門峽472000)

基于鄰域均值的視頻水印算法

魯曉輝
(三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河南三門峽472000)

針對(duì)MPEG-2標(biāo)準(zhǔn)，提出一種新的盲水印算法，首先使用領(lǐng)域平均的方法，計(jì)算載體視頻兩條I幀DCT變換低頻系數(shù)均線的交叉點(diǎn)作為嵌入位置，然后利用奇偶量化的方法實(shí)現(xiàn)水印信息與同步碼的嵌入。實(shí)驗(yàn)表明，算法具有較好的不可見性，且針對(duì)常規(guī)攻擊具有較強(qiáng)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(shí)代，版權(quán)保護(hù)尤其是數(shù)字版權(quán)保護(hù)的問題日益嚴(yán)重，水印技術(shù)作為數(shù)字版權(quán)保護(hù)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(shí)域等多個(gè)方面提出個(gè)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(yuǎn)遠(yuǎn)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(yīng)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(duì)實(shí)時(shí)性、盲檢測(cè)有著特殊的要求[1]。

目前國(guó)內(nèi)外也提出了一些基于視頻的水印算法[2-4]。王玉林在文獻(xiàn)[2]中分別針對(duì)剪切攻擊和縮放攻擊提出了兩種針對(duì)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(shí)的安全問題。劉虹在文獻(xiàn)[3]中提出，將水印信息嵌入到P幀與B幀中以對(duì)抗幀插入與幀刪除攻擊。此方法主要問題是對(duì)于幾何攻擊和濾波攻擊效果不佳。在文獻(xiàn)[4]中，鄭鵬提出直接利用I幀的中頻DCT系數(shù)進(jìn)行水印嵌入，能夠較好的對(duì)抗幀刪除與幀插入攻擊，但在對(duì)視頻進(jìn)行重新編解碼時(shí)，水印的魯棒性會(huì)大大降低。本文在文獻(xiàn)[4]對(duì)于MPEG-2視頻幀圖像和DCT系數(shù)研究的基礎(chǔ)上，重新對(duì)MPEG-2文件結(jié)構(gòu)和DCT系數(shù)穩(wěn)定性進(jìn)行分析，并選擇采樣點(diǎn)不同長(zhǎng)度均值曲線的相交點(diǎn)作為水印嵌入點(diǎn)[5]，以提升水印的魯棒性。

1　算法準(zhǔn)備

1.1 MPEG-2視頻結(jié)構(gòu)分析

MPEG-2中視頻圖像層分為三個(gè)種類[4]，即I幀、P幀和B幀。其中I幀屬于內(nèi)部編碼幀，其編碼與JPEG較為類似，P幀為向前預(yù)測(cè)幀，其編碼需要利用之前幀進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償預(yù)測(cè)。I幀稱為雙向預(yù)測(cè)幀，其編碼需要利用前后幀雙向預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償。

由于在MPEG-2中I幀為畫面的主要表達(dá)幀，P幀是由I幀或之前P幀預(yù)測(cè)得出，B幀為I幀和P幀共同預(yù)測(cè)得出，所以本文只對(duì)I幀進(jìn)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(jìn)行嵌入，為測(cè)試高、低頻系數(shù)的穩(wěn)定性，首先進(jìn)行穩(wěn)定性分析。具體做法是，選擇一個(gè)視頻文件中若干幀數(shù)據(jù)，將每一幀進(jìn)行DCT變換，然后分別進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、剪切、縮放、投影攻擊，結(jié)果如圖1、2所示。通過對(duì)結(jié)果的分析，我們可以得出，高頻系數(shù)變化幅度（圖1）遠(yuǎn)遠(yuǎn)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(qiáng)于高頻系數(shù)，選取多個(gè)視頻文件進(jìn)行測(cè)試，該特性依然存在。

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

1.3 AC低頻系數(shù)均值分析

設(shè)視頻幀數(shù)為N，采樣點(diǎn)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(duì)于多個(gè)采樣點(diǎn)均值來說，采樣點(diǎn)足夠大時(shí)，噪聲均值接近0。

2　水印算法

2.1水印預(yù)處理

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

由于視頻信息在受到攻擊時(shí)計(jì)算的均值線的交點(diǎn)會(huì)發(fā)生部分變化，所以水印的嵌入必須嵌入長(zhǎng)度為n的同步碼W'。將同步碼與水印進(jìn)行級(jí)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(duì)每個(gè)分塊進(jìn)行DCT變換，然后針對(duì)DC分量均值的交點(diǎn)的低頻系數(shù)實(shí)現(xiàn)水印的嵌入。通過圖1可知，均值交點(diǎn)呈現(xiàn)無(wú)規(guī)律出現(xiàn)的特征，為提高魯棒性，此處我們?cè)O(shè)定兩個(gè)嵌入位置之間距離應(yīng)至少大于b。

算法具體步驟為：

①將水印依據(jù)公式(3)進(jìn)行預(yù)處理，并與同步碼進(jìn)行級(jí)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(jìn)行8* 8DCT轉(zhuǎn)換，并根據(jù)a、b的值針對(duì)AC低頻系數(shù)(2,2)計(jì)算均值序列Ma與Mb。

③逐個(gè)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(diǎn)可能是MBi、MBi+1或兩點(diǎn)之間，此處統(tǒng)一認(rèn)為交點(diǎn)在MBi+1)，進(jìn)入步驟4，否則結(jié)束嵌入。

④判斷相交點(diǎn)與上個(gè)相交點(diǎn)距離是否大于b (第一個(gè)交點(diǎn)不判斷),是則進(jìn)入步驟5，否則回到步驟3繼續(xù)判斷。

⑤若找到的相交點(diǎn)為MBi+1則對(duì)應(yīng)視頻原始位置為i+b+1。該點(diǎn)極為嵌入點(diǎn)，值計(jì)為vi+b+1。

⑥對(duì)于嵌入點(diǎn)與該點(diǎn)需要嵌入的水印信息wj根據(jù)公式（5）、（6）判斷。

⑦轉(zhuǎn)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(cè)視頻資料進(jìn)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(jìn)行8* 8DCT轉(zhuǎn)換，并根據(jù)a、b的值針對(duì)AC低頻系數(shù)() 2,2計(jì)算均值序列Ma與Mb。

①逐個(gè)判斷Ma與Mb的相交情況，若滿足公式(4)，則稱Ma與Mb相交，進(jìn)入步驟3，否則結(jié)束提取。

②判斷相交點(diǎn)與上個(gè)相交點(diǎn)距離是否大于b (第一個(gè)交點(diǎn)不判斷),是則進(jìn)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(guān)值r(x)，對(duì)r(x)進(jìn)行搜索，當(dāng)發(fā)現(xiàn)同步碼特征值n時(shí)，在其后提取m個(gè)值組成一組水印，繼續(xù)搜索直到找到所有信息為止。

4　實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

使用Matlab選擇五種不同視頻來測(cè)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(cè)試中，A、B取值為5和10,為多次實(shí)驗(yàn)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(cè)試視頻詳細(xì)信息

4.1不可見性

我們通過PSNR值來檢驗(yàn)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(dāng)PSNR達(dá)到30dB以上時(shí)，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(jié)果可以看出，算法的不可見性較好，添加水印并未對(duì)視頻造成較大影響。

4.2魯棒性分析

為驗(yàn)證魯棒性，對(duì)算法進(jìn)行鹽椒噪聲、高斯噪聲、旋轉(zhuǎn)、剪切、投影攻擊，詳細(xì)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(qiáng)的性能，尤其是針對(duì)剪切攻擊優(yōu)勢(shì)明顯，具有較強(qiáng)的魯棒性，具備一定的使用價(jià)值。

5　結(jié)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(diǎn)作為水印嵌入點(diǎn)，利用奇偶量化的方法實(shí)現(xiàn)水印信息的嵌入。通過仿真實(shí)驗(yàn)，證明算法對(duì)視頻質(zhì)量影響較小，具有良好的不可見性，對(duì)于鹽椒噪聲、高斯噪聲、旋轉(zhuǎn)、剪切、投影攻擊具有較強(qiáng)的魯棒性，是一種良好的盲水印視頻算法。

[1]鄒復(fù)好，盧正鼎，凌賀飛.MPEG-2變長(zhǎng)碼域?qū)崟r(shí)視頻水印[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，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(xué)學(xué)報(bào)，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(xué)學(xué)報(bào)，2009（18）：9-11,50．

[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(bào)，2012，47（3）：427-432．

(責(zé)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(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“多處理器協(xié)作加密框架下二維細(xì)胞自動(dòng)機(jī)圖像加密技術(shù)的研究及其應(yīng)用”（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，河南科技大學(xué)碩士，主要研究方向?yàn)樾畔踩?shù)字水印。