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    視頻水印技術(shù)綜述

    2012-06-07 04:15:04呂高巖張永平梁鳳梅鄭德春
    電視技術(shù) 2012年21期
    關(guān)鍵詞:編碼系數(shù)圖像

    呂高巖,張永平,梁鳳梅,鄭德春

    (1.太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院,山西 太原 030024;2.寧波工程學(xué)院電子與信息工程學(xué)院,浙江 寧波 315016)

    隨著多媒體技術(shù)的快速發(fā)展,傳播和獲取視頻信息也就變得越來越便利。但由于網(wǎng)絡(luò)所具有的開放性和共享性,致使一些以數(shù)字媒介為載體的產(chǎn)品經(jīng)常遭到惡意攻擊、非法侵犯版權(quán)和信息篡改,嚴(yán)重?fù)p害了創(chuàng)作者的創(chuàng)作熱情和利益。在這種情況下水印技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,同時(shí)也彌補(bǔ)了傳統(tǒng)加密技術(shù)的不足。它的基本原理是在數(shù)字產(chǎn)品(如圖像、音頻、視頻等)中嵌入可證明版權(quán)身份的信息,以達(dá)到保護(hù)版權(quán)的目的。數(shù)字水印技術(shù)是一門涉及到信息視頻壓縮及編碼、視頻分析及信息隱藏等多技術(shù)的邊緣學(xué)科。

    1.1 數(shù)字視頻水印原理

    視頻水印是利用視頻中存在大量的數(shù)據(jù)冗余,將水印信息嵌入視頻載體中作為版權(quán)保護(hù)的憑證,以達(dá)到保護(hù)版權(quán)的目的。一般數(shù)字視頻水印系統(tǒng)包括3個(gè)部分:1)水印的生成;2)水印的嵌入及策略;3)水印的提取或檢測(cè)。由于水印技術(shù)在不同場(chǎng)合的不同應(yīng)用,因此系統(tǒng)在這3部分上要求的側(cè)重點(diǎn)也不盡相同。一般視頻水印的流程圖如圖1所示。

    圖1 視頻水印的流程圖

    1 視頻水印的原理及特點(diǎn)

    1.1.1 水印生成

    水印生成是視頻水印中至關(guān)重要的一環(huán),其生成過程的一般模型如圖2所示。

    圖2 水印生成模型

    先用偽隨機(jī)發(fā)生器或混沌系統(tǒng)生成一維二值水印序列,然后再用密鑰控制進(jìn)行對(duì)水印信息置亂,最后再將一維水印序列轉(zhuǎn)換成可嵌入視頻數(shù)據(jù)的二維水印圖案。

    在水印的預(yù)處理中有幾種常見的加密算法:1)基于Arnold置換加密技術(shù)

    Arnold變換是由A.L.Arnold提出的1種變換,又稱貓臉變換[1]。變換公式為

    式中,(x,y)∈ {0,1,…,N - 1}。

    貓臉置換的基本思想是:把原始點(diǎn)處的像素轉(zhuǎn)移到另外一處,從而使原來清晰的圖像變得雜亂無章。把全部像素進(jìn)行變換后,并未改變像素值的大小。此置亂變換不僅為可逆變換,而且效果好,簡(jiǎn)單易行,誤差小。但也有些不足之處,此方法恢復(fù)時(shí)間較長(zhǎng)且必須預(yù)先知道圖像尺寸來求變換周期。文獻(xiàn)[2]提出了矩陣變換模周期存在條件,文獻(xiàn)[3]在借鑒傳統(tǒng)Arnold算法的基礎(chǔ)上,提出了1種新的Arnold對(duì)角相等置換算法。利用映射φ數(shù)值重新設(shè)置,使對(duì)角上數(shù)值相等,以使圖像像素點(diǎn)改變。

    2)混沌置亂加密算法

    混沌理論由于其優(yōu)良的統(tǒng)計(jì)特性和不可預(yù)測(cè)性被廣泛應(yīng)用于信息加密領(lǐng)域,Voyatzis[4]等人正式將混沌理論引入水印領(lǐng)域,指發(fā)生在確定系統(tǒng)中的隨機(jī)不確定運(yùn)動(dòng)?;煦缂用苁腔煦缦到y(tǒng)產(chǎn)生混沌序列作為密鑰序列,利用該序列對(duì)水印進(jìn)行置亂加密,在接收端利用混沌同步的方法進(jìn)行提取解密。直接采用混沌序列作為水印的研究較少,通常采用與其他理論相結(jié)合的方式。文獻(xiàn)[5]中將圖像先進(jìn)行DCT變換,把水印密鑰與DCT中頻系數(shù)結(jié)合成Logistic混沌映射初值水印,然后將水印嵌入DCT高頻系數(shù)。混沌加密算法比其他一般算法的保密性更好,由于其對(duì)初始條件的高敏感性和難預(yù)測(cè)性,具有運(yùn)算速度快、保真度高、密鑰量大、安全性好以及具有足夠的帶寬和較強(qiáng)的實(shí)時(shí)功能,但也有運(yùn)算開銷大、運(yùn)算效率不高的不足之處。

    3)幻方置亂算法

    此算法利用定義好的幻方變換矩陣對(duì)水印圖像進(jìn)行分塊并按圖像復(fù)雜度確定分塊的大小,然后把置亂加密后二值水印圖像嵌入經(jīng)過變換后的載體數(shù)據(jù)中?;梅街脕y的公式[6]為

    式中,n為自然數(shù)。若滿足

    則稱矩陣A為標(biāo)準(zhǔn)幻方矩陣。

    文獻(xiàn)[7]中提到了基于幻方變換和行列變換結(jié)合的置換算法,先將圖像塊置亂后再對(duì)行或列進(jìn)行置亂。該算法運(yùn)算速度快、安全性高、穩(wěn)健性好,但圖像不夠清晰、置亂效果較差且計(jì)算復(fù)雜度較大。

    1.1.2 水印的嵌入

    水印嵌入就是把水印信號(hào)嵌入載體數(shù)據(jù)的過程。其嵌入方法中經(jīng)常使用的方法是

    式中:變量x指采樣強(qiáng)度/幅度(空域/時(shí)域),或是變換域的系數(shù)值,W(i)表示水印信號(hào);h(i)表示水印嵌入能量權(quán)值。水印嵌入的一般模式如圖3所示。

    圖3 水印嵌入模型

    視頻水印的嵌入方案可以分為3種:

    1)在原始視頻中嵌入水印,即水印嵌入到原始碼流中,生成帶有水印信息的原始視頻碼流,然后壓縮成含有水印的原始?jí)嚎s碼流,提取時(shí)再對(duì)其進(jìn)行解碼。該方法應(yīng)用較多,空域和頻域均可使用且算法比較成熟,但是該方法嵌入水印勢(shì)必會(huì)增加視頻流的比特率,降低視頻質(zhì)量,影響視頻速率的恒定性,同時(shí)還需對(duì)已壓縮視頻先解碼,嵌入水印后再編碼,降低了水印嵌入的實(shí)時(shí)性。

    2)編碼過程中嵌入水印,就是在編碼壓縮時(shí)嵌入水印,將水印算法和視頻編碼相結(jié)合。該方法的的優(yōu)點(diǎn)為由于水印在視頻載體中嵌入和提取相對(duì)簡(jiǎn)單高效,因此實(shí)時(shí)性相對(duì)較好。因?yàn)樗≈皇乔度朐谧儞Q域的量化系數(shù)中,所以既能抵抗各類攻擊又不增加視頻流碼率。缺點(diǎn)為對(duì)視頻水印編碼后的視頻質(zhì)量會(huì)有一定程度上的影響,編碼器和解碼器需要修改,因此在一定程度上也限制了某些水印算法的引入。

    3)在壓縮域嵌入水印,即直接在經(jīng)過壓縮的視頻碼流中嵌入水印。此方法不僅計(jì)算冗余小而且具有較高的保真度。缺點(diǎn)為由于壓縮后的冗余度小所以導(dǎo)致可嵌入信息的容量相對(duì)較小,并且產(chǎn)生幀圖像運(yùn)動(dòng)偏移,可能會(huì)對(duì)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償環(huán)路的穩(wěn)定性造成一定的影響。

    1.1.3 視頻水印的提取或檢測(cè)

    視頻水印檢測(cè)或提取過程如圖4所示。

    圖4 水印檢測(cè)或提取模型

    1)水印檢測(cè):視頻水印檢測(cè)可分為盲檢測(cè)和非盲檢測(cè)。視頻水印檢測(cè)一般都采用不需要原始視頻的盲檢測(cè)。(1)相關(guān)檢測(cè)法的基本思想是計(jì)算含水印的視頻數(shù)據(jù)與水印信號(hào)之間的相似性,用相似性度量與相關(guān)閾值的比較來判斷是否在視頻中嵌入了水印信息。文獻(xiàn)[8]提出1種基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的算法,該算法具有較好的不可見性和隱藏性。(2)由于視頻數(shù)據(jù)和水印的隨機(jī)性,水印檢測(cè)系統(tǒng)難以避免的會(huì)出現(xiàn)一些錯(cuò)誤。漏檢誤差是指在視頻數(shù)據(jù)中未檢測(cè)出水印信息的存在,而水印信息確實(shí)存在于視頻數(shù)據(jù)中。虛警誤差是視頻水印檢測(cè)系統(tǒng)中檢測(cè)顯示水印信息存在,而實(shí)際上水印不存在。文獻(xiàn)[9]中給出了基于小波的1種改進(jìn)算法,可以有效降低虛警和漏檢誤差。

    2)水印提取:水印提取就是水印嵌入的逆過程,首先根據(jù)算法進(jìn)行檢測(cè)來確定水印嵌入幀的位置,然后利用密鑰和水印提取算法將水印從視頻數(shù)據(jù)中提取出來。鑒于水印的冗余度和嵌入位置多樣性,水印提取一般采用加權(quán)綜合與“多數(shù)”判決的方法,水印經(jīng)該法處理后轉(zhuǎn)化為二值信息,再利用密鑰恢復(fù)出水印信息。

    1.2 視頻水印的特征

    視頻是在時(shí)間軸上連續(xù)的靜止圖像序列,相鄰幀間不僅具有高度相關(guān)性并且有大量的空間和時(shí)間冗余度。因此視頻水印就會(huì)具有圖像水印的一些特性,比如安全性、穩(wěn)健性、不可感知性等特點(diǎn)。此外視頻水印還有圖像水印所沒有的其他性質(zhì):

    1)信息量大。由于視頻的信息量大,因此要以壓縮的格式進(jìn)行存儲(chǔ)和傳播,水印信息也可以嵌入壓縮域中。

    2)具有隨機(jī)檢測(cè)性。視頻水印可以在視頻流中隨時(shí)隨處地檢測(cè)出水印。

    3)實(shí)時(shí)處理性。為了使視頻水印可以實(shí)時(shí)地進(jìn)行水印的嵌入、提取或檢測(cè),要求其嵌入和提取過程具有高效性,在不同的應(yīng)用中對(duì)嵌入和提取過程中高效性的側(cè)重點(diǎn)有所不同。

    4)與視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)相結(jié)合,針對(duì)視頻數(shù)據(jù)量大,冗余度高的特點(diǎn),在傳輸和存儲(chǔ)時(shí)一般要進(jìn)行壓縮編碼。在水印嵌入壓縮視頻流中時(shí),必須結(jié)合視頻壓縮編碼標(biāo)準(zhǔn)來進(jìn)行,在原始視頻嵌入水印時(shí)必須考慮視頻壓縮編碼問題,否則會(huì)使水印在編碼過程中造成一定程度的丟失。

    5)一些特有攻擊。視頻容易受到諸如幀重組、幀頻改變、幀剪切等攻擊。

    6)碼率恒定性。視頻和音頻大多是同時(shí)傳輸?shù)?,兩者間具有一定程度的同步相關(guān)性。由于傳輸信道有一定帶寬限制,所以就要求水印的嵌入對(duì)視頻流碼率影響很小以保證視頻的傳輸正常。

    水印的不可見性、穩(wěn)健性及水印信息容量3方面是矛盾的結(jié)合體,很難使這3方面同時(shí)達(dá)到最佳,由于在應(yīng)用中對(duì)各方面的需求不同,所以也就對(duì)視頻某一特性的要求有所側(cè)重。

    2 典型視頻水印算法

    2.1 原始視頻水印

    原始視頻水印就是直接對(duì)未經(jīng)壓縮的視頻處理,根據(jù)得到的視頻數(shù)據(jù)流是否是原始數(shù)據(jù)流又可分為:空間域水印、變換域水印。

    2.1.1 空間域視頻水印

    空間域水印,直接修改空域中采樣點(diǎn)的幅度值來實(shí)現(xiàn)視頻水印的嵌入,水印信號(hào)一般嵌入亮度分量或顏色分量中,水印信號(hào)一般不做預(yù)處理直接嵌入在視頻空間域中。較有代表性的是最低有效位算法(Least Significant Bit,LSB)[10-11],此外借鑒于擴(kuò)頻通信原理思想的H&G算法和 JAWS算法也在空域應(yīng)用中較多[12]。文獻(xiàn)[13]提出了1種可有效抵抗MC-TFA攻擊的空域視頻水印算法,其對(duì)原始視頻做基于宏塊的運(yùn)動(dòng)估計(jì)得到運(yùn)動(dòng)矢量,據(jù)此對(duì)原始水印進(jìn)行宏塊為單位的移位調(diào)整得到嵌入水印??沼蛞曨l水印算法優(yōu)點(diǎn)為算法簡(jiǎn)單、復(fù)雜度低、出現(xiàn)時(shí)間較早、有很多成熟的算法且可以比較好的完成盜版追蹤和版權(quán)保護(hù)。缺點(diǎn)為屬性范圍小,穩(wěn)健性較差難以抵抗常見的各種攻擊和噪聲干擾,難以實(shí)現(xiàn)播放控制。

    2.1.2 變換域水印

    變換域水印,在宿主信號(hào)的某個(gè)變換域中嵌入水印信號(hào)??臻g域水印容易被各種信號(hào)破壞,所以一般設(shè)計(jì)成易碎水印。頻域中水印嵌入后被散布到頻域的各處,不僅不容易被感知而且可以有效抵抗各種處理,一般被設(shè)計(jì)成穩(wěn)健水印。常用的變換包括離散傅里葉變換(DFT)、離散余弦變換(DCT)、小波變換(DWT)及曲波變換。

    離散傅里葉變換就是先對(duì)視頻圖像進(jìn)行傅里葉變換,再將處理后的水印信息嵌入到 DFT系數(shù)中,最后經(jīng)反DFT變換后就得到嵌有水印的視頻圖像。文獻(xiàn)[14]提出將傅里葉變換算法應(yīng)用到視頻中,文獻(xiàn)[15]提出1種DFT變換與DCT變換相結(jié)合的算法,先將DCT系數(shù)轉(zhuǎn)換成二維離散傅里葉變換系數(shù),然后在DFT系數(shù)上做對(duì)數(shù)極坐標(biāo)映射以及DT-CWT變換,最終將水印信息嵌入到經(jīng)過修改的DT-CWT低頻系數(shù)中。目前關(guān)于DFT變換的視頻水印算法較少但其研究方向大致分為兩類:1)基于DFT域的縮放、平移及旋轉(zhuǎn)的幾何不變性的視頻水印算法,但由于采用插值近似計(jì)算,嵌入后的視頻水印失真較大,算法復(fù)雜度較高,實(shí)現(xiàn)起來困難較大。2)利用DFT域頻譜信息嵌入水印的視頻水印算法,嵌入方法有相位譜、幅度譜以及幅度和相位譜相結(jié)合等種方法。

    離散余弦變換(DCT),采用的是從圖像空間到頻率空間的全局變換。典型DCT視頻水印方法是Cox[16]等人提出采用擴(kuò)頻序列技術(shù)和人類視覺特性的相關(guān)性,將水印嵌入DCT低頻系數(shù)中。隨后有人研究出分塊式DCT 變換[17]和分層式 DCT 變換水印算 法[18]。文獻(xiàn)[19]提出結(jié)合HVS和DCT的算法,將水印信息嵌入在原始視頻的綠色分量中,二值水印的嵌入深度根據(jù)視頻內(nèi)容自適應(yīng)選擇DCT低頻系數(shù)來完成,該方法透明性強(qiáng)、抗攻擊能力強(qiáng)。文獻(xiàn)[20]中提出基于DCT-SVD域的原始視頻水印算法,將不同水印嵌入不同場(chǎng)景,以抵抗共謀攻擊,將相同水印嵌入相同的場(chǎng)景幀中以使水印對(duì)幀剪切具有穩(wěn)健性,此方法不僅具有較好不可感知性且有較高的穩(wěn)健性。DCT域嵌入水印優(yōu)點(diǎn)是離散余弦變換具有比較好的去相關(guān)和壓縮能力,缺點(diǎn)是一般容易在進(jìn)行壓縮中產(chǎn)生失真以及塊效應(yīng)。

    小波變換是1種空間和頻率的局部變換,在視頻水印研究分析中有著廣泛應(yīng)用,成為水印研究的熱點(diǎn)。由于連續(xù)小波變換復(fù)雜度高、計(jì)算量大,所以在視頻水印方面一般使用離散小波變換(DWT)。文獻(xiàn)[21]Hussein等提出利用運(yùn)動(dòng)估計(jì)的方法將水印信息嵌入小波變換的HL和LH頻帶中。文獻(xiàn)[22]用二維離散小波變換將每個(gè)視頻幀分解成子頻帶,然后將PCA變換應(yīng)用到LL和HH頻帶中,并將水印信息嵌入到這2個(gè)頻帶的最大PCA系數(shù)。該算法不僅具有較高的不可見性和信噪比而且可以有效抵抗各種攻擊。文獻(xiàn)[23]提出了1種基于幀內(nèi)與幀間邊信息的小波視頻水印算法。該算法以視頻的運(yùn)動(dòng)特征與紋理特征為邊信息且確定自適應(yīng)抖動(dòng)調(diào)制量化步長(zhǎng)。小波變換算法不僅實(shí)現(xiàn)了較好的盲檢測(cè)性、不可見性并且對(duì)高噪聲幀平均、幀刪除、幀置換等攻擊具有較好的穩(wěn)健性。但也存在一些缺點(diǎn)即不能最優(yōu)化地表示含線或者面奇異的高維數(shù),在視頻壓縮過程中容易產(chǎn)生模糊、振鈴效應(yīng)等形式的失真。

    Contourlet變換是1種不可分離的多尺度信號(hào)表示方法,其可以有效跟蹤圖像的線奇異性和面奇異性,將多尺度分析和方向分析分開進(jìn)行,因此Contourlet域變換因其多分辨力、多方向性和各向異性的性質(zhì)能有效地捕捉到幀圖像邊緣輪廓,彌補(bǔ)了小波變換中的不足。此方法比小波域更適合嵌入水印,成為視頻水印領(lǐng)域1個(gè)很有潛力的研究方向。文獻(xiàn)[24]提出在Contourlet分解后的空域低頻子帶系數(shù)的動(dòng)態(tài)成分和靜止成分中嵌入水印信息;文獻(xiàn)[25]提出了基于Contourlet變換的雙重視頻水印算法,對(duì)I幀進(jìn)行Contourlet變換,在低頻重要系數(shù)嵌入破壞原始水印在高頻域嵌入穩(wěn)健水印,因此具有較高的保真度。

    空域算法和頻域算法各有優(yōu)缺點(diǎn),空域變換提出的較早、信息容量大、算法簡(jiǎn)單且便于實(shí)現(xiàn),但也有穩(wěn)健性差的缺點(diǎn)。頻域算法將人類視覺系統(tǒng)和水印編碼算法進(jìn)行了有效的結(jié)合且能與壓縮編碼兼容,有良好的不可見性和穩(wěn)健性,同時(shí)在頻域中嵌入水印的能量可以遍布圖像所有像素中,使水印的抵抗攻擊能力和信息隱藏能力大大提高,還可以在視頻的壓縮域進(jìn)行水印嵌入。由于頻域算法的變換和反變換時(shí)間比較長(zhǎng),所以不太適合進(jìn)行實(shí)時(shí)性操作。

    2.2 壓縮域視頻水印

    壓縮視頻水印是1種在壓縮編碼過程中嵌入水印或者直接把處理后的水印嵌入編碼壓縮后的視頻中的方法。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是可以在編碼過程中對(duì)信息調(diào)制產(chǎn)生影響的因素進(jìn)行控制及做出適時(shí)的處理。缺點(diǎn)是該算法一般只和特殊的視頻壓縮編碼相匹配。

    2.2.1 在運(yùn)動(dòng)向量中嵌入水印

    在運(yùn)動(dòng)矢量中嵌入水印時(shí)主要是將水印信息嵌入在幅度值大、相角變換小的運(yùn)動(dòng)矢量中,大部分的幀在壓縮視頻序列中是運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償編碼幀,所以把水印隱藏在運(yùn)動(dòng)矢量可以有效利用視頻比特流信息。文獻(xiàn)[26]針對(duì)對(duì)視頻水印的時(shí)間同步攻擊,提出1種基于運(yùn)動(dòng)矢量統(tǒng)計(jì)特性的MPEG-4視頻水印算法,根據(jù)運(yùn)動(dòng)矢量幅值分布特點(diǎn)將水印嵌入特定運(yùn)動(dòng)矢量中,該算法對(duì)時(shí)間攻擊來說具有較好的穩(wěn)健性和不可見性。文獻(xiàn)[27]中利用P幀的運(yùn)動(dòng)矢量和局部的運(yùn)動(dòng)矢量信息來嵌入水印信息,水印信息是按運(yùn)動(dòng)矢量的奇偶位來嵌入的,所以要搜尋的嵌入點(diǎn)就要減少一半,從而降低了計(jì)算復(fù)雜度,提高了視頻水印處理的實(shí)時(shí)性。運(yùn)動(dòng)矢量的大多數(shù)方案具有容量大、實(shí)時(shí)性及視覺質(zhì)量好等特點(diǎn),但其穩(wěn)健性一般較差。

    2.2.2 在臉部運(yùn)動(dòng)參數(shù)中嵌入水印

    臉部運(yùn)動(dòng)參數(shù)技術(shù)是1998年Frank Hartung提出的,該技術(shù)采用擴(kuò)頻通信思想在MPEG-4的臉部運(yùn)動(dòng)參數(shù)中嵌入水印,利用66個(gè)臉部運(yùn)動(dòng)參數(shù)使MPEG-4的臉部模型運(yùn)動(dòng)起來。其基本思想為:將1 bit水印信息散布到多于1個(gè)FAT中,先擴(kuò)展需要嵌入的比特信息,并對(duì)其進(jìn)行調(diào)制,然后低通濾波和振幅調(diào)制,最后再嵌入欲嵌入的FAP塊中。但該方法的問題是水印提取速率不均衡,非盲檢測(cè),且沒有考慮HVS特性。在運(yùn)動(dòng)矢量嵌入水印的好處是,對(duì)運(yùn)動(dòng)矢量只需進(jìn)行簡(jiǎn)單的判斷和加減運(yùn)算,計(jì)算復(fù)雜度低。由于GoP中B幀和P幀圖像遠(yuǎn)多于I幀圖像數(shù)量,運(yùn)動(dòng)矢量資源豐富,信息嵌入強(qiáng)度大且不影響視頻質(zhì)量。

    2.2.3 基于VLC域中嵌入水印

    壓縮的視頻碼流中可直接獲得的基本編碼單元是可變長(zhǎng)碼字(VLC),每個(gè)DCT系數(shù)都有相應(yīng)的VLC對(duì)應(yīng),因此可在VLC域嵌入水印。不僅算法簡(jiǎn)單,而且實(shí)時(shí)性檢測(cè)效果也較好。文獻(xiàn)[28]提出通過修改視頻流中的可變長(zhǎng)編碼來嵌入水印信息,該算法不需要對(duì)壓縮視頻解碼,水印嵌入速率高且計(jì)算復(fù)雜度小,但對(duì)信道干擾和視頻處理的抵抗能力稍差。文獻(xiàn)[29]提出1種新穎的基于VLC域半脆弱水印算法,利用視頻VLC域I宏塊預(yù)測(cè)方式和CBP塊編碼模式來自適應(yīng)地提取特征碼的宏塊,利用子宏塊量化系數(shù)低頻能量之間的關(guān)系構(gòu)建宏塊級(jí)別的內(nèi)容特征碼,同時(shí)可以通過修改子宏塊拖尾系數(shù)的方式來嵌入半脆弱認(rèn)證水印。該方法具有良好的不可感知性和碼率恒定性。該算法對(duì)添加性噪聲、銳化、幀平均、I幀刪除、共謀攻擊等具有穩(wěn)健性,但拷貝攻擊穩(wěn)健性較差。水印化視頻對(duì)嵌入過程在小的DCT系數(shù)進(jìn)行時(shí)不具有穩(wěn)健性,所以此算法有待改進(jìn)。

    2.2.4 在DCT系數(shù)中嵌入水印

    一般基于DCT域的視頻水印的嵌入和提取過程是在視頻編解碼中進(jìn)行,通過調(diào)制DCT變換或量化后的系數(shù)來完成嵌入的。在視頻的DCT系數(shù)中嵌入水印的方法是目前研究最多、技術(shù)最成熟的視頻水印技術(shù)。清華大學(xué)的吳國(guó)威教授等人在考慮人眼視覺特性的基礎(chǔ)上了提出了1種針對(duì)MPEG-2碼流的算法,通過修改特殊位置的DCT系數(shù)侵入水印。文獻(xiàn)[30]提出了1種基于H.264 DCT域的算法,在I幀中4×4變化塊中選擇合適的位置,將水印值和變換塊的能量值替換嵌入點(diǎn)系數(shù)值,并引入拉格朗日優(yōu)化的編碼控制模型來提高水印的失真性能。文獻(xiàn)[31]提出1種基于DCT壓縮域嵌入可逆性視頻水印算法,在8×8編碼塊采用略加修改的哈弗曼編碼方法,再將水印信息嵌入DCT壓縮內(nèi)容中,該算法實(shí)時(shí)性好,輸出視頻質(zhì)量有很大改善但載體容量相對(duì)較小。

    2.2.5 DEW 算法

    該算法也叫差分能量算法 ,文獻(xiàn)[32]Langelaar針對(duì)壓縮視頻碼流,提出1種在壓縮碼流中選擇性丟棄部分高頻DCT系數(shù),通過相鄰2個(gè)區(qū)域的DCT高頻系數(shù)的能量差值來編碼水印信息,該算法是有損壓縮。

    3 對(duì)視頻水印的攻擊分類

    視頻水印攻擊就是指1種阻礙或是減弱視頻水印的檢測(cè)或可以對(duì)提取出的水印信息產(chǎn)生多義性的處理過程。一般把視頻水印攻擊分為無意攻擊和有意攻擊。

    1)無意攻擊

    對(duì)視頻進(jìn)行各種處理時(shí)不可避免地產(chǎn)生水印信號(hào)攻擊。比如,利用各種壓縮編碼標(biāo)準(zhǔn)對(duì)視頻進(jìn)行壓縮編碼;視頻格式間互相轉(zhuǎn)換時(shí)所造成的幀速率和顯示分辨力的改變;幀刪除、幀重組等編輯處理;還有一些幀重排、幀間組合等新型攻擊形式。對(duì)于無意攻擊可以通過改善水印系統(tǒng)來解決。

    2)有意攻擊

    有意攻擊是有目的、有準(zhǔn)備地為達(dá)到破壞、偽造和抽取水印而進(jìn)行的水印攻擊。有意攻擊的方法及其相應(yīng)的對(duì)策有:

    (1)IBM攻擊,也稱為解釋攻擊,產(chǎn)生的原因是有些水印方案中對(duì)檢測(cè)到的水印可能存在多個(gè)解釋。其實(shí),在解釋攻擊中并沒有去除水印而是嵌入了另一個(gè)具有相同強(qiáng)度的水印,使得原來的水印失去了意義。一般水印方案有3方面的缺點(diǎn):一是無法檢測(cè)出2個(gè)水印嵌入的先后順序;二是水印和原作品沒有同時(shí)注冊(cè);三是水印的可逆性為攻擊者提供了可趁之機(jī)。針對(duì)這3方面的不足,提出了以下解決方法:一是時(shí)間戳機(jī)制,合理使用時(shí)間戳機(jī)制,通過判定水印添加時(shí)間順序就可以輕而易舉地解決版權(quán)糾紛問題;二是公證機(jī)制,作者在向公證機(jī)關(guān)注冊(cè)水印序列時(shí)同時(shí)也注冊(cè)原作品;三是單向水印機(jī)制,將作者的水印方案約束在單向水印范圍內(nèi)以消除水印嵌入的可逆性,從而有效阻止水印的偽造行為;四是雙水印技術(shù),利用雙密鑰體制在圖像中嵌入1個(gè)穩(wěn)健水印序列和1個(gè)脆弱水印序列,穩(wěn)健水印需要知道圖像情況下才能檢測(cè)到,脆弱水印進(jìn)行檢測(cè)時(shí)無需原圖像,一旦發(fā)生版權(quán)糾紛,只要合法擁有者持有嵌有合法水印的圖像,提取出證明版權(quán)歸屬的水印信息,非法攻擊者進(jìn)行視頻水印盲檢測(cè)時(shí)無法得到其嵌入偽水印,從而使得攻擊失敗。

    (2)合謀攻擊,就是利用多個(gè)作品的優(yōu)勢(shì)去除水印或是無法檢測(cè)到水印。合謀攻擊分2類:第1類是在不同作品的不同拷貝中嵌入同一水印,通過對(duì)每份拷貝進(jìn)行水印估算從而精確提取水印信息,這樣就可以通過去除水印來獲得原始作品;第2類是在同一作品的不同拷貝中嵌入不同水印,對(duì)嵌入不同水印的不同作品拷貝進(jìn)行比如幀平均的線性組合,就有可能產(chǎn)生出無水印的原始作品。在數(shù)量上一定程度地限制含水印作品的提供,使用隨機(jī)密鑰增加合謀攻擊的復(fù)雜度,都可有效抵抗合謀攻擊。同時(shí)將隨機(jī)或偽隨機(jī)機(jī)制應(yīng)用于水印信號(hào)嵌入位置選擇上,也有利于加強(qiáng)水印對(duì)分析攻擊的抵抗能力。

    4 數(shù)字視頻水印技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)及對(duì)未來的展望

    視頻水印技術(shù)目前是水印研究領(lǐng)域的一大熱點(diǎn)課題,雖然該項(xiàng)技術(shù)在多年的研究中有了不少的成果,但現(xiàn)有的技術(shù)中仍有一些需要改進(jìn)和提高的地方。本文將視頻水印技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)及對(duì)未來的展望歸納為以下幾個(gè)方面:

    1)對(duì)于視頻水印的實(shí)時(shí)性研究,雖然現(xiàn)在水印算法的實(shí)時(shí)性在多年的研究中有了很大提高,視頻的正常播放基本可以得到滿足,但一旦受到攻擊就會(huì)影響正常播放,因此需要更有效的算法來進(jìn)一步提高這一性能。

    2)視頻水印在網(wǎng)絡(luò)傳輸中的研究,視頻水印技術(shù)在流媒體應(yīng)用中受到諸如網(wǎng)絡(luò)帶寬,網(wǎng)絡(luò)傳輸誤碼等因素的影響,同時(shí)還必須對(duì)傳輸中所引起的差錯(cuò)進(jìn)行控制和處理。因此,如何使視頻水印技術(shù)更好地適用于網(wǎng)絡(luò)視頻流媒體是另一個(gè)研究重點(diǎn)。

    3)特征視頻水印技術(shù)的研究,統(tǒng)計(jì)特征數(shù)字水印一般比較容易受到非線性等變換方法的攻擊,同時(shí)幀圖像高層特征的數(shù)字水印技術(shù)比如基于邊界信息等具有較好的強(qiáng)壯性,也可能成為視頻水印研究的重點(diǎn)。

    由于筆者知識(shí)面的局限,介紹的內(nèi)容和所做的評(píng)述肯定存在不全面、不確切、不妥當(dāng)?shù)牡胤?,希望讀者給予指正。

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