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    一種高魯棒性的高清視頻在線識別算法

    2015-10-20 09:13:50郭美麗
    電視技術(shù) 2015年15期
    關(guān)鍵詞:子塊實時性魯棒性

    郭美麗

    (河南工業(yè)貿(mào)易職業(yè)學(xué)院機電工程系,河南鄭州450000)

    隨著數(shù)字電視技術(shù)的發(fā)展和“三網(wǎng)融合”速度的加快,數(shù)字廣播事業(yè)發(fā)展前景十分廣闊,數(shù)字廣播的媒體呈現(xiàn)多樣性,而且更加復(fù)雜,廣電運營商的商業(yè)機遇增加同時面臨更多挑戰(zhàn),數(shù)字電視視頻版權(quán)侵犯頻率越來越高,如何在提高數(shù)字電視節(jié)目播放效果的同時,有效保護數(shù)字電視的視頻版權(quán),成為當(dāng)前數(shù)字電視技術(shù)研究中的重大課題[1-2]。

    針對數(shù)字類產(chǎn)品版權(quán)問題,國內(nèi)外學(xué)者和研究人員進行了廣泛、深入的研究,取得了不錯的研究結(jié)果,提出一些數(shù)字類產(chǎn)品版權(quán)保護方法[3]。當(dāng)前數(shù)字類產(chǎn)品版權(quán)保護方法主要分為兩類:加密技術(shù)和數(shù)字水印技術(shù)。傳統(tǒng)加密算法有Data Encryption Standard(DES)算法、Improved Data Encryption Standard(IDES)算法以及 Advanced Encryption Standard(RSA)算法等[4-5]。數(shù)字類產(chǎn)品具有數(shù)據(jù)量大、空間分布分布不均勻、信息冗余多等特性,而傳統(tǒng)加密算法沒有考慮數(shù)字類產(chǎn)品的特性,因此不適合數(shù)字類產(chǎn)品加密[6]。數(shù)字水印能將作者版權(quán)信息嵌入到數(shù)字產(chǎn)品中,并保持不可見性,從而從技術(shù)手段上彌補了數(shù)字產(chǎn)品的安全性,為此數(shù)字水印技術(shù)成為數(shù)字類產(chǎn)品版權(quán)保護的主要研究技術(shù)[6]。數(shù)字水印方法主要可以分為空域水印算法和頻域水印算法。空域數(shù)字水印技術(shù)實現(xiàn)簡單、速度快,從時域修改圖像像素實現(xiàn)加密,該類算法魯棒性差,容易被攻擊,信息容易被竊?。?]。頻域水印技術(shù)通過小波變換等技術(shù)把圖像信息變換到頻域,實現(xiàn)水印的嵌入,魯棒性較高,但是難滿足高清數(shù)字視頻實時性要求[8]。在實際應(yīng)用中,視頻水印與圖像水印算法有著明顯的差異,因此視頻序列是變化的。而圖像是靜止的,視頻水印不僅要具有圖像水印的魯棒性、不可感知性、可靠性和安全性等特點,而且還應(yīng)該具有自己的特殊性,如實時性要求高、信息量大、抵抗壓縮攻擊、隨機監(jiān)測性和水印檢測的快速性,但是一個視頻水印算法要同時滿足全部要求是相當(dāng)困難的,通常情況下都是折中考慮,盡可能平衡各種要求[9]。

    為了提高高清視頻數(shù)字產(chǎn)品的安全,有效保護數(shù)字版,提出一種具有魯棒性的視頻在線識別算法,并通過具體仿真實驗測試其性能。

    1 高清視頻分割

    表1描述了根據(jù)不同標(biāo)準(zhǔn)劃分的視頻圖像類型,其中高清電視按照國際無線電咨詢委員會(International Radio Consultative Committee,CCIR)的定義,圖像比例為16∶9。表中的D3,D4,D5是通常所說的高清視頻標(biāo)準(zhǔn)。

    表1 視頻圖像分類方法

    當(dāng)前高清視頻分割的方法有很多種,如基于像素、顏色直方圖、聚類、運動分析及其他視頻分割算法[10],而直方圖算法是最常用的分割方法。在實際應(yīng)用中,直方圖算法用于視頻的鏡頭分隔時有兩個問題:1)有光線突變,若處理不好,會判斷成鏡頭切變,造成誤檢;2)對象或攝像機的運動,極易與鏡頭漸變混淆,造成誤檢。

    另外,由于直方圖自身的定義,可能導(dǎo)致不同的圖像對應(yīng)相同的直方圖,易造成漏檢,為此本文用累加直方圖來分隔鏡頭,累加直方圖定義為

    累加直方圖能很好地反映視頻幀間圖像的差異,在鏡頭內(nèi)取值相對小、較平穩(wěn),選用累加直方圖法對Y分量進行差異比較,以此作為鏡頭特征,從而確定視頻的關(guān)鍵幀[11]。

    2 視頻水印方案

    2.1 視頻水印算法的工作流程

    視頻水印算法是高清視頻識別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),針對視頻序列的特點,高清視頻識別系統(tǒng)需要滿足條件為監(jiān)播系統(tǒng)的實時性、數(shù)字水印算法的安全性和魯棒性等,其中高魯棒性就是要求可以抵抗各種攻擊和噪聲干擾,本文的視頻水印算法的嵌入和提取流程具體如圖1和圖2所示。

    圖1 視頻水印算法的嵌入流程

    2.2 水印生成

    采用灰度有意義圖像作為待嵌入水印。為增加安全性,嵌入前首先進行Arnold置亂,目的是為了消除相鄰像素間的相關(guān)性。二維Arnold置亂變換公式如下

    圖2 視頻水印算法的提取流程

    式中:(x,y)∈{0,1,2,…,N-1}代表圖像像素點原先位置,(x',y')代表經(jīng)置亂變換后原先像素點的新位置;N代表圖像矩陣的階數(shù),mod N是為了確保 x'和 y'仍屬于集合{0,1,2,…,N-1}。

    式(1)用于轉(zhuǎn)換圖像的每一個像素坐標(biāo),當(dāng)所有的坐標(biāo)都轉(zhuǎn)換之后,得到的就是置亂后的圖像。

    由此易得出迭代式為

    式中:n為迭代次數(shù),由于N×N圖像是有限的,因此迭代會出現(xiàn)循環(huán)的現(xiàn)象,只要迭代的次數(shù)足夠大,圖像會變換回原始圖像。利用Arnold變換對一幅50×50的圖像進行置亂和逆置亂,置亂和逆置亂效果如圖3所示。

    圖3 水印的置亂以及恢復(fù)

    2.3 水印嵌入

    1)采用Arnold變換置換對原始水印視頻序列進行加密,得到加密后的水印視頻序列片w';

    2)將原始載體圖像分解成互不重疊的8×8的子塊,然后對每一個子塊進行離散余弦變換(DCT)[12],其中二維離散余弦變換定義為

    3)將第二步得到的水印圖像按式(5)逐像素地嵌入到每個8×8的子塊中

    式中:F(x,y)表示每個子塊;w(i)表示目標(biāo)水印;α表征嵌入水印的強度。

    4)將上述結(jié)果做離散余弦逆變換,并整合所有的子塊,即得到含水印的載密圖片。

    2.4 水印的提取

    1)將含水印的載密圖像分解成8×8的子塊,分別對子塊做DCT變換,將其轉(zhuǎn)換到變換域,然后對每個子塊逐像素地提取水印。

    式中:w(i)為被提取的水印;F(x,y)表示DCT子塊;α表示水印的嵌入強度。

    2)對步驟1)的結(jié)果做Arnold變換,并根據(jù)變換次數(shù)計算Arnold周期,變換后得到水印圖像。

    3 仿真實驗

    3.1 仿真環(huán)境及評價標(biāo)準(zhǔn)

    為了測試本文提出的高清視頻識別算法的有效性和優(yōu)越性,在 Intel酷睿2.65 GHz CPU、8 Gbyte RAM,Windows7操作系統(tǒng)的計算機上,采用MATLAB R2012進行編程實現(xiàn)仿真實驗。嵌入水印質(zhì)量采用峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和歸一化互相關(guān)系數(shù)(Normalized Cross Correlation,NC)進行衡量,它們的計算公式分別為

    式中:M和N表示圖像大小,W(i,j)和W'(i,j)分別表示嵌入水印和提取水印的灰度值[13]。

    3.2 結(jié)果與分析

    常見的視頻圖像攻擊方式有很多,首先對含水印視頻圖像(foreman)進行各類攻擊實驗,然后計算它們的PSNR和NC值,實驗結(jié)果如表2所示。由表2數(shù)據(jù)可以看出,本文水印算法對高斯噪聲、JPEG、中值濾波、幀剪切聲、椒鹽噪、幾何失真等攻擊方式均具有很好的魯棒性,提高了視頻圖像的安全性。為了使本文算法的結(jié)果更具說服力,選擇文獻(xiàn)[14]的視頻水印算法進行對比實驗,其結(jié)果如表1所示。從表1可知,相對于文獻(xiàn)[14]的視頻水印算法,本文算法不僅提高了PSNR值,而且NC值更高,這表明本文視頻水印算法具有更好的魯棒性。

    表2 魯棒性攻擊測試評價結(jié)果值

    攻擊后恢復(fù)出來的水印見圖4。

    圖4 攻擊后恢復(fù)出來的水印

    3.3 水印安全性測試

    為了測試水印的安全性,選擇一些高清視頻圖像,有forman、蝴蝶、coastguard,分別如圖5所示。然后將一個水印信息嵌入到相應(yīng)高清視頻圖像中,得到嵌入水印視頻圖像分別如圖6所示,從圖6可知,嵌入水印視頻圖像均具有很好的不可見性,它們的PSNR值均大于40 dB。

    圖5 原始視頻圖像

    圖6 原始視頻圖像和嵌入水印的視頻圖像

    3.4 實時性測試

    水印嵌入和提取實時性在實際應(yīng)用中十分重要,本文算法與文獻(xiàn)[14]的視頻水印算法的水印嵌入和提取平均時間(單位:s)如圖7所示。從圖7可知,相比于文獻(xiàn)[14]的視頻水印算法,本文視頻水印算法的水印嵌入和提取時間大幅度下降,從而加快了高清視頻圖像的識別速度,完全可以滿足高清視頻識別系統(tǒng)的實時性和在線要求,應(yīng)用范圍更加廣泛。

    4 結(jié)束語

    為了提高高清視頻在線識別性能,提高數(shù)字媒體的安全性,提出了一種具有高魯棒性的高清視頻在線識別算法,并通過仿真對比實驗對算法的性能進行測試。實驗結(jié)果表明,本文算法提高了水印抵抗各種攻擊能力,而且具有較強的安全性,可以滿足高清視頻系統(tǒng)實時性要求,在數(shù)字視頻版權(quán)保護方面具有較廣闊的應(yīng)用前景。

    圖7 高清視頻水印算法的實時性測試

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