基于內(nèi)容認(rèn)證的視頻水印模型研究

計(jì)大威

摘要：隨著Internet網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，各種多媒體內(nèi)容成為主要的傳輸媒介，數(shù)字水印技術(shù)成為了多媒體內(nèi)容保護(hù)的主要技術(shù)。文章基于內(nèi)容認(rèn)證手段，對(duì)數(shù)字水印模型進(jìn)行總體介紹，包含數(shù)字水印實(shí)現(xiàn)的方法、實(shí)現(xiàn)的要求等。結(jié)合內(nèi)容認(rèn)證的手段對(duì)水印技術(shù)進(jìn)行了分析，對(duì)偽隨機(jī)高斯序列、二值或灰度視頻水印以及歸一化相關(guān)系數(shù)等進(jìn)行了模型化介紹，并結(jié)合遺傳算法在水印中的應(yīng)用過(guò)程進(jìn)行說(shuō)明。

關(guān)鍵詞：多媒體內(nèi)容;數(shù)字水印;水印模型;內(nèi)容認(rèn)證;遺傳算法

中圖分類號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-5922（2021）01—0081-04

1概論

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，越來(lái)越多的多媒體數(shù)據(jù)均存在版權(quán)管理問(wèn)題。為了確保所傳輸內(nèi)容所有權(quán)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)，數(shù)據(jù)水印技術(shù)被提出，所謂水印是基于加密和隱寫術(shù)，通過(guò)加密或隱藏的方式實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)（信息）的操作。

數(shù)字水印實(shí)現(xiàn)通常是將數(shù)據(jù)插入多媒體元素（如圖像、音頻或視頻文件）的過(guò)程，可從多媒體中檢測(cè)或提取嵌入的數(shù)據(jù)（水印）以診斷版權(quán)所有者。水印方法分為水印嵌入模塊和水印檢測(cè)提取模塊兩個(gè)模塊，根據(jù)嵌入水印的領(lǐng)域，數(shù)字水印技術(shù)可以分為2大類，即空域和頻域技術(shù)。本文對(duì)數(shù)字水印的關(guān)鍵技術(shù)及其在視頻中的應(yīng)用版權(quán)保護(hù)進(jìn)行了評(píng)價(jià)，如圖1所示為水印系統(tǒng)的概念圖。過(guò)程描述如下：在嵌入階段，對(duì)封面數(shù)據(jù)的水印進(jìn)行編碼;在傳輸階段，水印對(duì)象可能會(huì)從第3方對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行攻擊;在提取階段，解碼器最不完整的任務(wù)是從接收到的水印圖像中檢索準(zhǔn)確的隱藏?cái)?shù)據(jù)。

1.1數(shù)字圖像水印方法

本質(zhì)上，水印實(shí)現(xiàn)過(guò)程是通過(guò)在多媒體內(nèi)容中嵌人水印的操作，即圖像、視頻和音頻剪輯或任何數(shù)字內(nèi)容。水印是一種通過(guò)簽名承認(rèn)多媒體對(duì)象所有者應(yīng)用的權(quán)益，如版權(quán)保護(hù)、內(nèi)容認(rèn)證、篡改檢測(cè)等的水印技術(shù)可以是有形的或無(wú)形的，需根據(jù)在一個(gè)給定的多媒體對(duì)象應(yīng)用中嵌入水印算法。

在嵌入階段，水印系統(tǒng)使用一個(gè)秘鑰，該密鑰決定多媒體對(duì)象的位置，并實(shí)現(xiàn)水印嵌人。水印嵌入后會(huì)經(jīng)歷多次攻擊，這些攻擊可能是非故意的（低通濾波、伽馬校正或壓縮）。因此，在調(diào)整這些潛在攻擊時(shí)，需要利用秘鑰提取水印序列，由于多媒體對(duì)象可能受到攻擊或篡改，所提取的水印可能會(huì)或可能不會(huì)為原始水印。為了證明水印的存在，應(yīng)用了非盲水印或盲水印。前者對(duì)原始對(duì)象進(jìn)行比較，找出水印信號(hào)，而后用采用相關(guān)測(cè)度來(lái)檢測(cè)水印信號(hào)的強(qiáng)度。因此，通常采用統(tǒng)計(jì)相關(guān)檢驗(yàn)來(lái)確定水印的存在性，為了提取水印，通常采用一種反向的方法來(lái)嵌入水印。

1.2數(shù)字水印實(shí)現(xiàn)要求

數(shù)字水印的實(shí)現(xiàn)需具備如下4點(diǎn)要求：透明性、魯棒性、不可見(jiàn)性和存儲(chǔ)容量。

1）透明度或保真性：數(shù)字水印實(shí)現(xiàn)后需要確保原始對(duì)象（視頻、圖像）的質(zhì)量，可概括為封面作品的原始版本和水印版本之間的感知相似性。

2）魯棒性：數(shù)字水印的魯棒性可概括為：在公共信號(hào)處理操作之后發(fā)現(xiàn)水印的能力;通過(guò)選擇或無(wú)意中通過(guò)簡(jiǎn)單的視頻處理操作亮度或?qū)Ρ榷鹊母倪M(jìn)后，水印仍可堅(jiān)固的抵御各種攻擊。

3）不可見(jiàn)性：不能被人眼和人耳能聽(tīng)到的，僅僅是通過(guò)專門的授權(quán)機(jī)構(gòu)檢測(cè)。可描述為：水印在單位時(shí)間或工作時(shí)間內(nèi)編碼的范圍。

4）存儲(chǔ)容量：在視頻數(shù)據(jù)中嵌入水印，以便在整個(gè)提取過(guò)程中能夠完成被檢測(cè)。

2相關(guān)研究介紹

Chen等人提出的基于熵的自適應(yīng)音頻水印方法，采用小波低頻系數(shù)轉(zhuǎn)換的離散小波（WBE，wavelet-based entropy）變換技術(shù)計(jì)算，因此該文章證實(shí)了水印性能不變的過(guò)程，在每個(gè)WBE中嵌入二進(jìn)制同步碼實(shí)現(xiàn)水印加密過(guò)程。Lei等提出了一種基于奇異值分解（singular value decomposition，SVD）和微分進(jìn)化（Differential Evolution，DE）的魯棒水印方案，并使用調(diào)制（Dither modulation）量化算法，采用小波變換對(duì)主機(jī)信號(hào)進(jìn)行分解，得到相應(yīng)的近似系數(shù)，然后進(jìn)行離散余弦變換，將同步代碼插入到每個(gè)視頻統(tǒng)計(jì)特性中來(lái)處理各種攻擊，并通過(guò)優(yōu)化方案有效地解決魯棒性和不可感知性之間的沖突，從而在選擇的攻擊與之前的方法之間獲得更強(qiáng)的魯棒性。Zamani等提出了一種基于遺傳算法的脆弱水印方案，以減少LSB替代的失真，提高PSNR，提高結(jié)果的有效載荷，該方法解決了載荷與魯棒性之間的權(quán)衡，同時(shí)保證了水印方案在接受水平上的質(zhì)量，因此替代技術(shù)通過(guò)提高PSNR來(lái)顯著提高載荷，利用遺傳算法尋找優(yōu)化的嵌入系數(shù)，使其更加健壯。

文獻(xiàn)中對(duì)宏塊中的16個(gè)子塊進(jìn)行標(biāo)記，然后利用Logistic混沌序列、幀內(nèi)預(yù)測(cè)模式和邊緣特征選出前8個(gè)子塊并將其分成兩組，最后依據(jù)子塊間能量差來(lái)隱藏水印。文獻(xiàn)中基于光流連續(xù)性特征的視頻幀間篡改被動(dòng)檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻的所有幀圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像，然后假設(shè)全局平滑約束條件，對(duì)視頻中的所有幀進(jìn)行平滑，求出每幀所有像素點(diǎn)灰度值對(duì)于3個(gè)方向的偏導(dǎo)，利用迭代法計(jì)算視頻的光流矢量，最后得到視頻的光流幅值幅值序列和光流因子序列。文獻(xiàn)[9]中介紹了一種對(duì)攝像頭所拍攝的視頻流信息進(jìn)行水印安全驗(yàn)證。文獻(xiàn)[10]中提出一種基于局部分塊為單元提取和以二維的離散小波變換和奇異值分解為特征的視頻感知哈希算法，用來(lái)解決在大量監(jiān)控?cái)z像機(jī)視頻認(rèn)證的問(wèn)題。

3水印技術(shù)

業(yè)界對(duì)于基于內(nèi)容認(rèn)證的視頻水印技術(shù)主要有3種技術(shù)狀態(tài)：

3.1偽隨機(jī)高斯序列

高斯序列水印是一種由1和一1構(gòu)成的數(shù)組，因此，水印的構(gòu)成等于1和-1的數(shù)字序列。本文定義一個(gè)隨機(jī)隊(duì)列（1N的整數(shù)隨機(jī)選?。L(zhǎng)度為q，分別為π1、π2…πq。對(duì)視頻進(jìn)行切塊處理，且每一個(gè)塊可用隨機(jī)隊(duì)列表示如下：

1）離散余弦變換（DCT）：該變換為實(shí)數(shù)序列，包括將一系列數(shù)據(jù)點(diǎn)（空間域）轉(zhuǎn)換成具有不同幅度（頻域）的正弦和余弦波形之和，DCT將n維向量映射到n個(gè)集合。DCT在水印中應(yīng)用表現(xiàn)如下：①水印嵌入到中間頻率的系數(shù)中，因此圖像的可見(jiàn)性不會(huì)受到影響;②對(duì)信號(hào)攻擊具備較強(qiáng)的魯棒性。

2）離散傅立葉變換（DFT）：DFT使用復(fù)數(shù)而不是實(shí)數(shù)，并提供了頻率內(nèi)容的數(shù)量和相位，DFT在水印中的應(yīng)用相比其它變換更具實(shí)際意義，表現(xiàn)如下：①DFT是旋轉(zhuǎn)、縮放和平移（RsT）不變量，因此它對(duì)幾何失真具有很強(qiáng)的魯棒性;②離散余弦變換和離散小波變換不是RST不變的。

4遺傳算法在水印中應(yīng)用研究

GA（Genetic Algorithm）是一種最有效的搜索算法，以產(chǎn)生最佳的優(yōu)化結(jié)果，并GA是基于自然選擇和進(jìn)化原理的健壯的隨機(jī)搜索方法，該算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程主要包含5步。

1）編碼：在所研究的問(wèn)題中，任何可能的解決方案都是由一個(gè)被稱為“染色體”的有限長(zhǎng)度的二進(jìn)制串編碼。

2）原始對(duì)象：從原始對(duì)象中隨機(jī)選擇的染色體作為第一代可繁殖新一代的染色體。

3）有效評(píng)估：評(píng)估各條“染色體”的質(zhì)量。高品質(zhì)的“染色體”將存活下來(lái)，并形成下一代的新種群，有效性定義如下：有效性=f（無(wú)法感知，健壯性）。

4）遺傳操作：選擇，交叉和變異為遺傳算法的3個(gè)主要操作：①選擇：該操作是基于選擇、大小和概率作為參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，它定義的具有高適應(yīng)度的染色體的部分存活到下一代;②交叉：該操作意在通過(guò)交換遺傳信息來(lái)產(chǎn)生新的染色體來(lái)提高種群的平均質(zhì)量，交叉需要重新設(shè)計(jì)，以保持每條染色體中l(wèi)bit的穩(wěn)定數(shù)目。交叉過(guò)程如圖2所示。突變：該操作在染色體的某些位置偶爾會(huì)發(fā)生隨機(jī)變化，并以當(dāng)前幾代人的新特征作為顯示結(jié)果。突變過(guò)程使用反向運(yùn)算符，將一個(gè)位串分割成大小為N的部分，然后選擇section并相應(yīng)地進(jìn)行突變。以上3個(gè)操作被反復(fù)使用，以獲得連續(xù)幾代的染色體，目的是選擇最適合的染色體，并將作為母染色體傳給下一代。

5）終止規(guī)則：當(dāng)滿足所需的終止條件時(shí)，優(yōu)化過(guò)程結(jié)束，例如適應(yīng)值低于一個(gè)某一個(gè)固定的閾值，迭代優(yōu)化過(guò)程結(jié)束。

基于遺傳算法的數(shù)字水印模型相比在以下方面有提升：①GA有助于水印嵌入過(guò)程中最優(yōu)嵌人區(qū)域的估計(jì)和選擇;②增強(qiáng)水印內(nèi)容抵抗各種攻擊的魯棒性;③GA提高了sim值，即提取水印與原始水印的相似度。

5結(jié)語(yǔ)

水印技術(shù)已成為當(dāng)前多媒體傳輸最為可靠的安全保障，基于內(nèi)容認(rèn)證的視頻水印技術(shù)研究成為Inter.net上各運(yùn)營(yíng)商保護(hù)視頻版權(quán)的主要技術(shù)手段。文章對(duì)實(shí)現(xiàn)數(shù)字水印的方法以及數(shù)字水印實(shí)現(xiàn)的基本要求進(jìn)行了介紹，并就常用的幾種基于內(nèi)容認(rèn)證的水印模型（偽隨機(jī)高斯序列、二值或灰度視頻水印等）進(jìn)行了說(shuō)明，同時(shí)以遺傳算法為例對(duì)水印技術(shù)的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了詳細(xì)的分析。