一種基于CABAC的HEVC信息隱藏算法

王子曄 封化民 劉 飚 黃嘯晨 魚海洋 葛 鴿

1(西安電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院 陜西 西安 710071)2(北京電子科技學(xué)院 北京 100070)

0 引 言

信息隱藏技術(shù)是指利用人類感知及數(shù)字媒體的冗余，將特定的秘密信息嵌入到指定的文本、圖像、音頻或視頻等數(shù)字化載體中。視頻資源是現(xiàn)今網(wǎng)絡(luò)上較為常見的一種多媒體資源，相比于圖像音頻等信息載體不但自身數(shù)據(jù)量大，而且具有更多的信息冗余。利用視頻作為信息隱藏載體數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)較大的信息隱藏容量。隨著當(dāng)下視頻編碼技術(shù)日益革新，處理高清乃至超清分辨率視頻的需求日益增加，適用于處理高清視頻的高效率視頻編碼(H.265/HEVC)成為了當(dāng)下研究熱點。與此同時，基于H.265/HEVC視頻信息隱藏技術(shù)具有極大的開發(fā)價值，國內(nèi)外研究學(xué)者也相繼提出基于H.265/HEVC的視頻信息隱藏算法。

根據(jù)視頻編碼的階段，現(xiàn)有基于H.265/HEVC視頻信息隱藏算法主要分為三類：(1) 基于預(yù)測階段的信息隱藏，其中包括幀內(nèi)預(yù)測和幀間預(yù)測，通過調(diào)整在預(yù)測過程中的相關(guān)參數(shù)可以完成秘密信息的嵌入；(2) 為基于變換與量化過程的信息隱藏，通過改變量化系數(shù)或整數(shù)變換后的DCT系數(shù)進(jìn)行信息隱藏；(3) 基于熵編碼的信息隱藏，利用熵編碼的性質(zhì)進(jìn)行信息隱藏。

在基于幀內(nèi)預(yù)測的信息隱藏算法中，王家驥等[1]在總結(jié)H.264/AVC中基于幀內(nèi)預(yù)測的信息隱藏算法的基礎(chǔ)上，選取紋理復(fù)雜度較高的4×4亮度塊作為嵌入?yún)^(qū)域，建立拉格朗日率失真模型，選取對應(yīng)的幀內(nèi)編碼模式進(jìn)行嵌入，算法對視頻質(zhì)量影響較小。陳甬娜等[2]將相鄰的一對4×4編碼單元的預(yù)測模式編成一組，并改進(jìn)菱形編碼算法，將其應(yīng)用于模式調(diào)制和信息嵌入，算法在視頻碼率上升不明顯的情況下，較大地提升了嵌入容量。在基于幀間預(yù)測的信息隱藏算法中，李松斌等[3]結(jié)合HEVC編碼標(biāo)準(zhǔn)的特點，針對運動向量集合與對應(yīng)空間中點的性質(zhì)關(guān)系，建立映射，在此基礎(chǔ)上通過修改映射值完成信息隱藏，算法具有較高的嵌入率。Van等[4]通過修改運動向量差(MVD)和變換系數(shù)的語法元素進(jìn)行秘密信息的嵌入，算法具有低復(fù)雜度的優(yōu)點。

在基于變換量化的信息隱藏算法中，Swati等[5]通過修改量化變換系數(shù)(QTC)進(jìn)行隱秘信息的嵌入，算法對視頻質(zhì)量影響較小但未考慮魯棒性問題。Elrowayati等[6]提出了一種基于BCH校正碼技術(shù)的信息隱藏技術(shù)，并選擇量化DCT/DST系數(shù)作為嵌入目標(biāo)，算法具有較高的魯棒性。

在基于熵編碼的信息隱藏算法中，Jiang等[7]選擇基于上下文的自適應(yīng)二進(jìn)制算術(shù)編碼(CABAC)中二進(jìn)制化后的運動向量差語法元素作為嵌入目標(biāo)，將信息嵌入到編碼末位中，信息嵌入沒有使編碼視頻產(chǎn)生比特率變化，但算法嵌入效率較低。此外，還有一些基于H.264/AVC編碼標(biāo)準(zhǔn)的熵編碼信息隱藏算法。Zou等[8]同樣選擇CABAC中二進(jìn)制化后的MVD語法元素作為嵌入載體。Xu等[9]選擇基于上下文的可變長度編碼(CAVLC)作為嵌入目標(biāo)，通過調(diào)制拖尾系數(shù)完成信息嵌入，但算法對視頻質(zhì)量影響較大。

在上述算法的基礎(chǔ)上，本文提出一種基于CABAC的HEVC信息隱藏算法，通過分析熵編碼過程中指數(shù)哥倫布編碼后綴與語法元素值的相關(guān)性，闡述使用指數(shù)哥倫布編碼后綴作為信息嵌入載體的可行性，并選擇語法元素abs_mvd_minus2經(jīng)過一階指數(shù)哥倫布編碼產(chǎn)生的后綴作為嵌入載體，結(jié)合矩陣編碼修改后綴值完成秘密信息的嵌入。實驗結(jié)果表明，算法對信息嵌入后視頻編碼重建圖像的主客觀質(zhì)量基本沒有影響，在減少了載體修改量的同時，得到了較大的嵌入容量和較高的嵌入效率。

1 CABAC

熵編碼是一種利用信源隨機(jī)過程統(tǒng)計特性的無損壓縮編碼方式，其位于編碼過程的最后一步，將視頻編碼過程中的語法元素映射成二進(jìn)制形式寫入比特流中。H.264/AVC采用基于上下文的可變長度編碼和CABAC兩種熵編碼方法，而H.265/HEVC采用唯一熵編碼方法CABAC[10]。相較于H.264編碼標(biāo)準(zhǔn)，H.265中的CABAC在部分技術(shù)上進(jìn)行了改進(jìn)，總體架構(gòu)并沒有變化。CABAC編碼流程主要分為三步：語法元素二進(jìn)制化、上下文建模與概率的自適應(yīng)更新和二進(jìn)制算術(shù)編碼。

1.1 語法元素二進(jìn)制化

二進(jìn)制化是指將預(yù)測、變換、量化階段產(chǎn)生的一系列語法元素映射為二進(jìn)制符號(bin)。與H.264相似，H.265中采用一元碼(U)、截斷一元碼(TR)、K階指數(shù)哥倫布編碼(EGK)和定長碼(FL)這幾種編碼方式完成語法元素的二進(jìn)制過程，具體取決于語法元素的類型和概率分布的特征[11]。實際編碼過程中，大部分語法元素的值為二進(jìn)制，不需要經(jīng)過二進(jìn)制化的步驟便可直接進(jìn)行算術(shù)編碼。

1.2 上下文建模與概率的自適應(yīng)更新

上下文建模為二進(jìn)制化后的語法元素值的每一個bin提供條件概率分布的估計[12]，并通過之前處理的二進(jìn)制符號集合進(jìn)行概率模型的自適應(yīng)更新。上下文建模涉及到兩個主要參數(shù)：MPS(最大概率符號)和δ(概率的狀態(tài)索引)。通過變量MPS和δ的值可以確定上下文模型的狀態(tài)以及更新方式。

1.3 二進(jìn)制算術(shù)編碼

算數(shù)編碼是一種基于區(qū)間的遞歸劃分的熵編碼方法[13]。首先將輸入符號映射到[0,1)區(qū)間，再根據(jù)符號概率劃分兩個子區(qū)間并根據(jù)輸入符號選取其中一個，不斷遞歸得到小區(qū)間，最后選取區(qū)間內(nèi)任意小數(shù)作為最終的編碼輸出。在二進(jìn)制算術(shù)編碼中，輸入符號僅有0和1兩種。在CABAC編碼過程中，根據(jù)編碼概率可將編碼分為兩類：常規(guī)編碼(概率由上下文模型得到)，旁路編碼(等概率二進(jìn)制算術(shù)編碼)。

2 基于CABAC的信息隱藏算法

2.1 嵌入?yún)^(qū)域和載體的選擇

在常規(guī)編碼中，算術(shù)編碼的編碼概率通過語法元素的上下文建模得到，并根據(jù)實際編碼值進(jìn)行更新。上下文概率模型在影響二進(jìn)制化后的語法元素的每個bin的同時，也會由于bin的改變而進(jìn)行自適應(yīng)更新。通過修改或插入bin值進(jìn)行信息隱藏會對同種語法元素編碼過程產(chǎn)生較大的影響[14]。因此難以通過修改常規(guī)編碼中的二進(jìn)制化后的語法元素值完成信息隱藏。而在旁路編碼中，算術(shù)編碼并未使用上下文模型與概率的自適應(yīng)更新，所有bin均以0.5的概率進(jìn)行編碼，二進(jìn)制化后的語法元素相互之間不會產(chǎn)生影響，因此可以選擇使用旁路編碼的語法元素完成信息嵌入。根據(jù)H.265標(biāo)準(zhǔn)[15]，MVD的語法元素由前綴和后綴級聯(lián)而成，其后綴即MVD值大于等于2的部分用語法元素abs_mvd_minus2表示，采用旁路編碼模式完成熵編碼。文獻(xiàn)[7]指出，除了運動向量殘差的后綴值以外，大部分可修改的語法元素為flag類，用于表示編碼過程中的各類編碼標(biāo)志，強(qiáng)行修改會導(dǎo)致解碼器無法正常解碼。因此本文參照文獻(xiàn)[7]，選擇二進(jìn)制化的MVD后綴(abs_mvd_minus2)作為嵌入?yún)^(qū)域。

語法元素abs_mvd_minus2采用1階指數(shù)哥倫布編碼(EG1)完成二進(jìn)制化。指數(shù)哥倫布編碼分為前綴和后綴，在H.265中，階數(shù)大于0的指數(shù)哥倫布編碼結(jié)構(gòu)為[M個1][0][INFO]，其中：

(1)

INFO=X+2K(1-2M)

(2)

編碼長度：

CODELEN=2M+K+1

(3)

后綴長度：

INFOLEN=M+K

(4)

式中：X表示非二進(jìn)制無符號整數(shù)值；K表示哥倫布編碼的階數(shù)。

abs_mvd_minus2二進(jìn)制化后的編碼值如表1所示，括號內(nèi)為EG1編碼的后綴INFO。由式(1)、式(2)、式(4)可知，在編碼階數(shù)K固定的情況下，INFO值僅與語法元素數(shù)值X的大小有關(guān)，但前綴M的編碼長度會影響后綴INFO的長度。因此，在保持INFO比特位數(shù)不變的情況下，通過修改INFO值進(jìn)行秘密信息的嵌入，在解碼時只會使解析出的語法元素的數(shù)值大小產(chǎn)生變化，不會產(chǎn)生EG1編碼前綴M與后綴INFO長度不對應(yīng)的情況，語法元素依舊可以被成功解析。與此同時，由于語法元素abs_mvd_minus2后續(xù)采用旁路編碼，每個二進(jìn)制符號以0.5的概率進(jìn)行獨立編碼，不采用上下文模型進(jìn)行概率更新，對其中單個EG1編碼進(jìn)行修改不會影響其他語法元素的編解碼過程。相對于傳統(tǒng)算法選擇的編碼末位[7]，EG1編碼的后綴位具有更大的嵌入容量。因此本文算法選擇語法元素abs_mvd_minus2經(jīng)過EG1編碼后的后綴INFO作為嵌入載體，通過對INFO進(jìn)行比特位替換修改嵌入完成信息隱藏。

表1 語法元素值及其EGK編碼值

2.2 矩陣編碼

矩陣編碼因為其較高的嵌入效率和較大的嵌入容量，在信息隱藏領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。文獻(xiàn)[16]首先提出矩陣編碼的概念，文獻(xiàn)[17]改進(jìn)了矩陣編碼并應(yīng)用于離散余弦變換(DCT)后的交流系數(shù)中，通過修改編碼末位完成多位比特的信息嵌入，相較于同類實驗顯著提升了秘密信息的嵌入數(shù)量，并減少了載體修改量。矩陣編碼表現(xiàn)為元組(dmax,n,k)，n=2k-1，意義為通過修改n比特載體信息中的dmax比特，完成最多k比特信息的嵌入。α=a1a2…an和β=b1b2…bk分別表示嵌入載體與待嵌入的秘密信息，具體嵌入步驟如下：

(1) 計算散列值：

(5)

(2) 計算嵌入位置：

s=f(α)⊕β

(6)

(3) 修改嵌入載體：

(7)

本文算法選擇語法元素abs_mvd_minus2經(jīng)過EG1編碼產(chǎn)生的后綴INFO作為嵌入載體，結(jié)合F5矩陣編碼方法，使用元組(dmax,n,k)=(1,3,2)，通過修改載體信息中3比特位中的1位，完成2個比特的信息嵌入，在保證了嵌入容量的同時，減少了對載體的修改量，使算法具有較高的嵌入效率。

3 算法實現(xiàn)

3.1 信息嵌入算法

算法采取二次編碼的方式，信息嵌入在CABAC熵編碼部分完成，具體步驟如下：

(1) 為提高算法安全性，本文使用Logistic混沌序列對秘密信息進(jìn)行加密預(yù)處理，生成2n比特待嵌入二進(jìn)制序列M=(m1,m2,…,m2n)，并將每兩個二進(jìn)制字符組成二進(jìn)制字符串Mi=m1im2i。

(2) 進(jìn)行第一次編碼，提取所有語法元素abs_mvd_minus2經(jīng)過EG1編碼產(chǎn)生的后綴INFO的全部比特位，并保存為二進(jìn)制字符串α=a1a2…al。

(4) 重復(fù)第3步，直至所有待嵌入信息嵌入完畢，得到修改后的二進(jìn)制字符串α′。

(5) 進(jìn)行第二次編碼，將當(dāng)前進(jìn)行熵編碼的語法元素abs_mvd_minus2經(jīng)過EG1編碼得到的后綴INFO的比特位數(shù)記為n，按順序讀取α′中n比特二進(jìn)制字符并替換該INFO，將修改過的編碼重新寫入碼流進(jìn)行旁路編碼。重復(fù)該步驟，直至字符串α′替換完畢。

3.2 信息提取算法

算法信息提取過程在熵解碼部分完成，具體步驟如下：

(1) 提取所有語法元素abs_mvd_minus2經(jīng)過EG1編碼產(chǎn)生的后綴INFO部分，并保存為二進(jìn)制字符串β=b1b2…bm。

(3) 重復(fù)步驟(2)，直至所有信息轉(zhuǎn)換完畢，最后對使用Logistic混沌序列加密過的信息進(jìn)行解密得到嵌入的秘密信息。

4 實驗與分析

實驗在VS2015上使用HEVC參考軟件HM16.9對本文算法進(jìn)行仿真分析，選取不同分辨率的官方測試序列(BasketballDrive，BQMall，Kimono，PeopleOnStreet，RaceHorses)進(jìn)行對比分析。編碼視頻幀序列結(jié)構(gòu)為IPPP…，量化參數(shù)為27，其余參數(shù)均使用默認(rèn)設(shè)置。編碼端輸入內(nèi)容為YUV測試序列和秘密信息，輸出內(nèi)容為編碼重建后的HEVC視頻序列和載密二進(jìn)制流，解碼端輸入內(nèi)容為二進(jìn)制流，輸出內(nèi)容為秘密信息及解碼視頻。

4.1 主觀性分析

為了主觀分析秘密信息對編碼重建視頻質(zhì)量的影響，圖1給出了秘密信息嵌入前后的第30幀的視頻編碼重建圖像。從主觀性角度分析，信息隱藏前后圖像差別很小，信息隱藏后并未對編碼重建后的HEVC視頻圖像造成明顯影響。

圖1 嵌入前和嵌入后重建圖像對比

4.2 客觀性分析

為了客觀分析秘密信息嵌入前后對編碼重建后的HEVC視頻質(zhì)量的影響，本文選擇峰值信噪比(PSNR)、比特率(BR)、比特率變化率(BRI)對嵌入前后的視頻質(zhì)量進(jìn)行客觀評價。

(8)

式中：MSE表示原視頻圖像與編碼后視頻圖像之間的均方誤差。

(9)

式中：BR′和BR分別為信息隱藏前后的編碼比特率。

圖2、圖3給出了在QP=22,27,32下，秘密信息嵌入前后，部分測試序列編碼后視頻的PSNR值隨比特率的變化折線圖?？梢钥闯觯度肭昂蟮恼劬€圖基本重合，PSNR值隨比特率變化情況基本一致，視頻質(zhì)量未產(chǎn)生明顯變化。

圖2 PSNR值隨比特率變化圖(RaceHorses)

圖3 PSNR值隨比特率變化圖(BQMall)

表2、表3給出量化參數(shù)QP=27時，在不同分辨率的測試序列下，本文算法在信息嵌入前后編碼重建視頻的PSNR、BR、BRI的數(shù)值對比?？梢钥闯觯孛苄畔⒌那度氩]有使PSNR值產(chǎn)生明顯變化。與文獻(xiàn)[7]算法類似，本文算法并沒有引起信息嵌入前后的比特率變化。這是因為兩種算法均選擇在指數(shù)哥倫布編碼過程中進(jìn)行信息嵌入，僅對載體數(shù)據(jù)的部分比特位進(jìn)行修改，并沒有對編碼長度產(chǎn)生影響，不會產(chǎn)生額外的比特位。由于熵編碼是編碼過程的最后一步，語法元素abs_mvd_minus2經(jīng)過指數(shù)哥倫布編碼后通過旁路編碼寫入比特流中完成編碼，所有二進(jìn)制符號均以0.5的概率進(jìn)行編碼，信息熵公式如下：

表2 PSNR測試結(jié)果對比

表3 比特率及其變化率測試結(jié)果

(10)

式中：H表示信息熵值；Xi表示隨機(jī)變量，在本實驗中表示單個二進(jìn)制符號；P(Xi)表示每個二進(jìn)制字符的出現(xiàn)概率。信息嵌入后不會改變進(jìn)入比特流中的信息熵即平均信息量的大小。因此，使用本文算法進(jìn)行信息嵌入后不會改變編碼比特率，具有較好的客觀不可感知性。

4.3 嵌入容量和嵌入效率分析

本文采用嵌入容量和嵌入效率測試分析算法信息隱藏效果。嵌入效率表示修改單位載體后嵌入的信息量[18]：

E=m/n

(11)

式中：m表示平均每個p幀嵌入的比特總數(shù)；n表示平均每個p幀修改的比特總數(shù)。

表4列出了當(dāng)量化參數(shù)QP=27時，部分序列使用本文算法進(jìn)行信息嵌入后平均每個p幀的秘密信息嵌入位數(shù)，最大載體修改位數(shù)和嵌入效率。為方便進(jìn)行實驗對比，在統(tǒng)計嵌入容量時，本文算法設(shè)置與文獻(xiàn)[7]相同的閾值T，即選擇數(shù)值大于等于T的語法元素abs_mvd_minus2進(jìn)行信息嵌入。隨著閾值T的提升，本文算法相較于文獻(xiàn)[7]的嵌入容量提升比率也隨之提高。并且本文算法對載體修改量較少，具有較高的嵌入效率。這是由于本文算法選擇語法元素abs_mvd_minus2經(jīng)過EG1編碼產(chǎn)生的后綴INFO作為嵌入載體，相較于文獻(xiàn)[7]選擇的編碼末位具有更多的載體比特位。又因為矩陣編碼的引入，理論上，本文算法最多修改1個載體比特便可完成2比特信息嵌入，嵌入效率為2。在實際嵌入中，若嵌入信息與載體信息有較高的重合度，可以修改更少的載體比特，從而得到更高的嵌入效率。

表4 本文與文獻(xiàn)[7]方法嵌入容量和嵌入效率測試結(jié)果對比

為了進(jìn)一步評價本文算法的嵌入容量與嵌入效率，本文選擇最新的HEVC信息隱藏算法[19-20]與本文算法進(jìn)行對比。文獻(xiàn)[19]選擇修改PU分區(qū)模式進(jìn)行信息嵌入，并采用不同嵌入級別完成對不同分辨率視頻的信息隱藏，本文選擇其測試視頻分辨率范圍最廣且嵌入強(qiáng)度較高的算法的實驗結(jié)果進(jìn)行對比。文獻(xiàn)[20]選擇運動向量分量作為嵌入載體，同樣采用不同的嵌入強(qiáng)度進(jìn)行嵌入，本文選擇其中嵌入強(qiáng)度較高的結(jié)果進(jìn)行對比。如表5所示，在量化參數(shù)QP=32下，雖然本文算法在嵌入效率上略低于文獻(xiàn)[20]的算法，但在信息嵌入量上明顯優(yōu)于文獻(xiàn)[19]與文獻(xiàn)[20]的算法，這進(jìn)一步說明了本文算法較好地兼顧了嵌入容量和嵌入效率。

表5 本文與文獻(xiàn)[19]、文獻(xiàn)[20]的算法測試結(jié)果對比

5 結(jié) 語

本文提出一種基于CABAC的HEVC信息隱藏算法。通過闡述兩種算術(shù)編碼的性質(zhì)以及指數(shù)哥倫布編碼的特點，分析了將語法元素abs_mvd_minus2經(jīng)過指數(shù)哥倫布編碼產(chǎn)生的后綴作為嵌入載體的可行性，并采用矩陣編碼的方法實現(xiàn)秘密信息的嵌入。為了保證算法的安全性，本文采用Logistic混沌加密完成對秘密信息的預(yù)處理。實驗結(jié)果表明，本文算法在主客觀上均有良好的不可感知性。與同類基于CABAC熵編碼的信息隱藏算法相比，本文算法在嵌入效率上較文獻(xiàn)[7]增加了1倍，在相同嵌入閾值下，嵌入容量也得到了大幅度提高。與其他類型的最新HEVC信息隱藏算法[19-20]相比，本文算法同樣在嵌入容量上得到了較大的提高，并較好地兼顧了嵌入效率。