一種基于門限方案的魯棒性視頻水印算法*

史國(guó)川　史斌浩　魯磊紀(jì)　王　歡

(1.陸軍軍官學(xué)院　合肥　230031)(2.安徽醫(yī)科大學(xué)　合肥　230008)

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一種基于門限方案的魯棒性視頻水印算法*

史國(guó)川1史斌浩2魯磊紀(jì)1王歡1

(1.陸軍軍官學(xué)院合肥230031)(2.安徽醫(yī)科大學(xué)合肥230008)

摘要依據(jù)Shamir的(T,N)門限方案,提出一種魯棒性視頻水印算法。在生成水印時(shí),采用(N,N)門限方案,將圖像水印信息壓縮為原信息的1/n后進(jìn)行水印的嵌入,可大幅度減少水印的嵌入量。在嵌入水印時(shí),利用DCT變換后中頻系數(shù)的特性,將水印嵌入到I幀中,提高水印的魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新算法能夠抵抗椒鹽噪聲、高斯噪聲、重編碼壓縮等多種攻擊,魯棒性較好。

關(guān)鍵詞門限方案; 視頻水印; DCT; 魯棒性

A Robust Video Watermarking Algorithm Based on Threshold Scheme

SHI Guochuan1SHI Binhao2LU Leiji1WANG Huan1

(1. Army Officer Academy, Hefei230031)(2. Anhui Medical University, Hefei230008)

AbstractAccording to Shamir (T,N) threshold scheme, a robust video watermarking algorithm is proposed. In the generated watermarking, using the (N,N) threshold scheme, the image watermarking information compression to the original information after the 1/Nof watermark embedding can greatly reduce the magnitude of the embedded watermarking. When embedding watermarking, characteristics of intermediate frequency coefficient after using DCT transform, embedding the watermarking into the Ⅰ frame improve the robustness of the watermarking. The experimental results show that the new algorithm can resist salt and pepper noise, Gaussian noise, re-coding compression and other many kinds of attacks, showing better robustness.

Key Wordsthreshold schemes, video watermarking, discrete cosine transformation, robustness

Class NumberTP391

1引言

目前,視頻水印嵌入算法主要有基于原始視頻和基于壓縮視頻的兩種算法。基于原始視頻的算法就是對(duì)未經(jīng)編碼的視頻流數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,在原始視頻中嵌入水印?；趬嚎s視頻的算法是結(jié)合H.264等壓縮標(biāo)準(zhǔn),達(dá)到嵌入水印的目的,是目前研究的熱點(diǎn)[1~7]。

在視頻水印中追求兩方面的性能:魯棒性和不可感知性,而水印的嵌入量直接影響到水印的魯棒性和不可感知性。一般來(lái)說(shuō),水印嵌入量越大,水印的魯棒性越差,犧牲水印嵌入量是保證水印魯棒性的一個(gè)有效方法。為了在視頻質(zhì)量和水印抗攻擊性取得一個(gè)均衡,因此“先壓縮再嵌入”成為數(shù)字水印嵌入的有效手法。聯(lián)合的信息嵌入和有損壓縮的理論分析認(rèn)為[8],將壓縮信息嵌入載體,在嵌入率、魯棒性和失真上,可以實(shí)現(xiàn)最佳的折中辦法。本文依據(jù)Shamir的(T,N)門限方案提出了一種魯棒性視頻水印算法,對(duì)水印信息先進(jìn)行壓縮然后進(jìn)行嵌入[9~11]。

2(T,N)門限方案

(T,N)門限方案簡(jiǎn)述如下:

1) 用秘密圖像生成n份影子。

2) 任何T個(gè)或者大于T個(gè)影子可以實(shí)現(xiàn)秘密圖像重建。

3) 任何T-1或更少的影子,無(wú)法獲得足夠的信息來(lái)顯示秘密圖像。

秘密圖像A用式(1)可被分為n個(gè)影子:

g(x)=(a0+a1x+…+an-1xt-1) modp

(1)

其中,a0=A,p為一個(gè)根據(jù)圖像大小選擇的素?cái)?shù)。

利用式(2)計(jì)算出n個(gè)影子:

si=g(xi),1≤i≤n

(2)

其中,每個(gè)si就是一個(gè)影子,g(x)中的系數(shù)a0-an-1是屬于0~p-1范圍內(nèi)的隨機(jī)選擇的整數(shù)。

根據(jù)拉格朗日插值算法,在(xi,si)1≤i≤n中給出的n對(duì)中的任何t對(duì),就可以恢復(fù)a0-an-1的系數(shù),從而求出秘密圖像A。

3水印生成算法

根據(jù)上述的(T,N)門限方案,在生成水印時(shí)使用(N,N)門限方案,也就是說(shuō),所有的系數(shù)都是秘密信息,只有當(dāng)所有的系數(shù)都已知時(shí),才可以求解出水印圖像,使得一份影子的大小為原水印大小的1/n。假設(shè)圖像大小為M×N的256灰度級(jí)的圖像。水印生成步驟如下:

為了在有限域上實(shí)施秘密共享算法,像素的灰度值為251~255的被重新分配為250。預(yù)處理圖像被表示為

I=[Xij]1≤i≤M,1≤j≤N

首先利用Arnold變換來(lái)置亂預(yù)處理后的圖像,置亂后圖像為

I′=[yij]1≤i≤M,1≤j≤N

取整數(shù)小于251,同時(shí)能被M×N整除。圖像像素劃分成L個(gè)不相交的段,每段包含n個(gè)像素。

I′可以重新表示為

I′={(y11,y12,…,y1n),…,(yL1,yL2,…,yLn)}

為了各個(gè)部分執(zhí)行(N,N)門限方案,根據(jù)式(1)構(gòu)造多項(xiàng)式如下

gi=(yi1+yi2x+…+yinxn-1) mod 251

根據(jù)式(2)計(jì)算n個(gè)影子,最后圖像的影子圖像S為

S={(s11,s12,…,s1n),…,(sL1,sL2,…,sLn)}

用第一個(gè)影子生成的水印W為

W=(s11,s21,…,sL1)

W被嵌入視頻中,剩余的影子S′作為水印認(rèn)證密鑰。

S′={(s12,s13,…,s1n),…,(sL2,sL3,…,sLn)}

實(shí)驗(yàn)時(shí)選用國(guó)防服役章作為水印圖像,大小為M=64,N=64。選定的參數(shù)n=64,分段長(zhǎng)度L=64,因此嵌入的水印W在0~255之間包含64個(gè)整數(shù)。在圖1中,圖(a)為原圖像,圖(b)為沒(méi)有秘密信息還原后圖像,圖(c)為秘密共享后圖像;圖(d)為最終還原圖像。

下面給出Matlab部分源代碼:

%對(duì)水印進(jìn)行arnold置亂,置亂次數(shù)為n

N = 64;

n = 36;

A = [1 1;1 2];

for i = 1:n

for j = 1:N

for k = 1:N

B = A*[j;k];

C = rem(B,N)+1;

wm_new(j,k)=wm(C(1),C(2));

end

end

wm = wm_new

end

subplot(2,4,2);imshow(wm);output=uint8(wm);title('水印置亂');

%%%%%%%% 影子圖像形成 %%%%%%%%%%%

q=251; % q是不大于255 的最大素?cái)?shù)

r=64;

n=64;

%%%%%%% 計(jì)算秘密分享后的每個(gè)影子圖像的像素值 h(i,j,k) %%%%%%%

for i=1:row %行

for j=1:column %列

a(j)=wm(i,j);

end

c=double(a);

y=polyval(c,1);

wm(i,1)=mod(y,251); %將wm的第一列換掉,

end;

subplot(2,4,3);imshow(wm);output=uint8(wm);title('秘密共享');

imwrite(wm,'wmgx.bmp');

4水印嵌入算法

本算法將宏塊的亮度分量分為16個(gè)4×4塊,經(jīng)過(guò)DCT變換后,每個(gè)4×4亮度分量塊都有16個(gè)變換系數(shù)。根據(jù)Zig-Zag掃描排列系數(shù),獲得16個(gè)量化系數(shù)。A0是被量化的DC系數(shù),A1~A15是被量化的AC系數(shù)。選擇4個(gè)中頻系數(shù)A8~A11構(gòu)造一個(gè)循環(huán),通過(guò)自適應(yīng)地修改中頻系數(shù)值來(lái)嵌入水印。

Yq(i,j)=quant[Yi,j,QP]=round(Y(i,j)/Qstep)

其中,Yq(i,j)是對(duì)應(yīng)Yi,j的量化系數(shù),QP是量化參數(shù),Qstep表示量化步長(zhǎng)。

為了提高水印嵌入的自適應(yīng)性,設(shè)置局部控制增益因子β。

ε=quant[β,QP]

其中,β為平均能量值,ε為量化后的平均能量。

設(shè)預(yù)處理后對(duì)應(yīng)坐標(biāo)點(diǎn)(i,j)的水印信息為W,并對(duì)水印信息W根據(jù)選定的系數(shù)Yq(i,j)進(jìn)行強(qiáng)度修改,修改后的水印信號(hào)量W(i,j)為

W(i,j)=sign(Yq(i,j)·α·β)

其中α伸縮控制因子。

量化后的水印信號(hào)Wq(i,j)為

Wq(i,j)=quant[W(i,j),QP]

5水印的提取與恢復(fù)

上述算法是在視頻的所有Ⅰ幀中嵌入相同的水印,因此提取時(shí)只要找到任意一組GOP幀圖像中的Ⅰ幀就可以提取出水印信息。在進(jìn)行水印提取時(shí),并不需要原始視頻的參與,可以實(shí)現(xiàn)盲提取。

根據(jù)上式,提取出經(jīng)過(guò)預(yù)處理的水印信息,得到一個(gè)影子水印,然后結(jié)合其余的n-1個(gè)影子,利用拉格朗日插值算法,經(jīng)過(guò)反變換得到水印圖像。

6實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

實(shí)驗(yàn)采用H.264編碼標(biāo)準(zhǔn)的參考軟件JM8.6,選用Clair、foreman、News和Carphone四個(gè)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試序列。測(cè)試視頻幀的結(jié)構(gòu)為IPP格式,QP為28,共30幀,視頻大小為144×176,水印圖像為48×33的無(wú)規(guī)律圖像。

6.1主觀評(píng)價(jià)

水印嵌入前后視頻圖像如圖2所示,從圖中不能覺(jué)察出圖像的損傷,看不出水印嵌入前后圖像的變化。該算法在主觀上具有較好的不可感知性。

圖2　水印嵌入前后圖像

6.2客觀評(píng)價(jià)

峰值信噪比(PSNR)用來(lái)判斷數(shù)字水印的嵌入能力,它的值越大,就證明嵌入水印的不可感知性越好。表1給出了峰值信噪比的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

表1　峰值信噪比

普遍認(rèn)為[1~7],PSNR值若在36dB以上,則人眼基本分辨不出來(lái)兩幅圖像的差別。從表1可以看出嵌水印后的PSNR值雖略有下降,但PSNR均在36dB以上,并不影響視頻的質(zhì)量。

6.3攻擊實(shí)驗(yàn)

在實(shí)驗(yàn)中,對(duì)視頻序列進(jìn)行了“椒鹽噪聲”、“高斯噪聲”、“重編碼壓縮”等攻擊,利用“陸軍軍官學(xué)院”六個(gè)字的圖像來(lái)直觀地驗(yàn)證算法的魯棒性。

攻擊前后水印圖像如圖3所示。

圖3　攻擊前后水印圖像

在圖3中,圖(a)為原水印圖像;圖(b)為無(wú)攻擊時(shí)的水印圖像;圖(c)為椒鹽噪聲攻擊后的水印圖像;圖(d)為高斯噪聲攻擊后的水印圖像;圖(e)為重編碼壓縮后的水印圖像。從圖3中可以看出,經(jīng)過(guò)噪聲干擾后,水印信息仍然清晰可辨。

7結(jié)語(yǔ)

本文采用(N,N)門限方案,將圖像水印信息壓縮為原信息的1/n后進(jìn)行水印的嵌入,大幅度減少水印的嵌入量。利用DCT中頻系數(shù)的特性,在I幀中進(jìn)行水印的嵌入,水印生成和提取方案簡(jiǎn)單快速,而且失真小。提取水印時(shí)不需要原始視頻序列,具有盲檢測(cè)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本算法能夠抵抗椒鹽噪聲、高斯噪聲、重編碼壓縮等多種攻擊,具有較好的魯棒性和不可感知性,同時(shí)水印的安全性也得到了加強(qiáng)。

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中圖分類號(hào)TP391

DOI:10.3969/j.issn.1672-9722.2016.02.027

作者簡(jiǎn)介:史國(guó)川,男,碩士,教授,碩士生導(dǎo)師,研究方向:信息安全。史斌浩,男,碩士研究生,研究方向:臨床醫(yī)學(xué)。魯磊紀(jì),男,碩士,講師,研究方向:信息安全。王歡,女,碩士,講師,研究方向:信息安全。

*收稿日期:2015年8月11日,修回日期:2015年9月23日