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    一種用于版權保護的壓縮域視頻水印算法

    2013-06-10 07:06:08高寶建王玉潔郝露微
    計算機工程 2013年6期
    關鍵詞:游程碼流碼字

    邢 玲,高寶建,王玉潔,郝露微

    (西北大學信息科學與技術學院,西安 710127)

    1 概述

    在新一代的光存儲技術發(fā)展的過程中,一個令內容提供商和光存儲產業(yè)制造商感到困難的問題就是未經授權拷貝與盜版工業(yè),其造成的經濟損失甚至使得藍光數字多功能光盤(Digital Versatile Disc,DVD)和數字光存儲格式的藍色光束光碟(High Definition-DVD,HD-DVD)兩大陣營的產品推出被遲滯[1]。如何控制并合理地使用多媒體產品,即版權保護成為下一代媒體發(fā)行的關鍵問題。電影廠商美國沃爾特迪斯尼、華納兄弟娛樂、IBM、微軟等8 家公司聯(lián)合成立的“AACS LA(AACS Licensing Administrator)”聯(lián)盟定制了“高級內容訪問控制系統(tǒng)”(Advanced Access Content System,AACS)相關標準,其安全基礎是高級加密標準(Advanced Encryption Standard,AES)算法加密技術(視頻內容加密),但是如何對盜版行為進行追蹤是該版權管理系統(tǒng)必須面對的問題。作為一種有效處理盜版追蹤版權保護方法,數字水印技術已經成為數字版權保護領域的一個研究熱點[2]。

    視頻水印可以分為原始視頻水印和壓縮域視頻水印。原始視頻水印是直接對未壓縮的視頻數據進行處理,與視頻編碼格式無關。此類方案較多,嵌入方法簡單,但是會增加視頻的數據比特率,抗攻擊能力差,不能抵抗常規(guī)的視頻處理和攻擊,而且還會降低視頻質量,另外,對于已經壓縮過的視頻,要先解碼嵌入水印后再重新壓縮編碼,處理相對復雜[3]。壓縮域視頻水印在嵌入時要考慮mpeg 編碼標準,壓縮域水印算法選擇的主要嵌入載體有離散余弦變換(Discrete Cosine Transform,DCT)系數、運動矢量和碼流信息。在DCT 系數中嵌入水印[4],是目前研究最多的技術,可以借鑒圖像DCT 水印的成果,這方面技術也最成熟,文獻[4]算法嵌入的信息有較強的魯棒性,但是水印容量較小而且需要仔細選擇截止系數c 的值,計算較復雜;在運動矢量中嵌入水印[5],通過修改mpeg 編碼視頻流的運動向量來嵌入水印,文獻[5]算法不會增加編碼復雜度,但是會造成視頻質量明顯下降;在可變長編碼域嵌入水印[6],相對于解碼過程所需的時間,水印檢測所需的時間可以忽略不計,實時性較好,但是該類算法需要考慮水印的抗再壓縮性能。

    由于視頻數據本身信息含量大,通常在存儲、傳輸過程中必須要對視頻數據進行編碼壓縮,考慮到數字水印嵌入提取的實時性,需要將水印嵌入算法與壓縮過程結合。本文以mpeg-2 為例,提出了一種在壓縮過程中嵌入水印的算法。

    2 算法及性能分析

    2.1 mpeg-2 標準

    本文算法結合mpeg-2 壓縮過程,為此,先簡單地描述mpeg-2 視頻壓縮標準中視頻碼流的組織格式。在語法上MPEG-2 視頻流是分層表示的,其每一層包含一個或多個子層,如圖1 所示。一般而言,一個視頻序列是由多個圖像組組成(Group of Picture,GOP),圖像組包含連續(xù)的視頻幀,如I 幀、B 幀、P 幀,一般的視頻碼流為16 幀成一個GOP組,其結構以IBBPBBPBBPBBPBBP 為主。每一視頻幀又分為多個切片(slice)和宏塊(macro-block)。最低層是塊層(block-layer),一個宏塊由亮度和色差塊組成,在色度格式為4:2:0 的MPEG-2 視頻流中,另一個宏塊中包括4 個亮度塊(Y0,Y1,Y2,Y3)和2 個色差塊(Cb,Cr)[7-8]。

    圖1 mpeg-2 視頻流分層語法表示

    在宏塊層中,視頻幀圖像8×8 的像素塊經過量化后用64 個量化的DCT 系數表示。量化后的64 個DCT 系數,大部分系數為0,特別是空域中高頻部分更是基本為0。隨后,經過圖2 所示的可變長編碼器,這些DCT 系數將采用游程長度編碼進行編碼處理,將非零的AC 系數按“之”字形掃描并用一個二元組表示為(r,l),二元組中r 是當前系數之前的零的個數,l 表示當前系數值。最后在位域中,對元組(r,l)進行熵編碼得到變長碼碼字。每一塊的結尾的碼字是塊結束(EOB,End of Block)標志。由元組(r,l)構成部分被稱為變長碼域,最終結果編碼為二進制數據流[9]。

    圖2 編碼器工作流程

    2.2 水印嵌入與提取算法

    2.2.1 水印嵌入算法

    算法選擇在圖像組I 幀的色度塊中嵌入水印,以保證水印的安全性、實時性以及不可見性。水印采用大小為m×n的有意義二值圖像W。具體算法原理如圖3 所示。

    圖3 水印嵌入流程

    水印的嵌入過程如下:

    (1)將二值圖像w 作為水印信號,原始水印信號變?yōu)橐痪S信號,并與混沌序列進行異或運算,將水印加密;順序讀取原始視頻,判斷當前幀是否為I 幀,如果是,則讀入水印準備進行嵌入,否則就進行標準的mpeg-2 壓縮過程。

    (2)將I 幀劃分為若干宏塊,根據密鑰 k1選擇要嵌入水印的宏塊。

    (3)如果當前塊是要嵌入水印的塊,在進行色度塊5 游程編碼結束后嵌入水印,否則就根據mpeg-2 標準對宏塊進行處理。

    (4)在游程編碼結束后,找到結束符(00)(即EOB),根據密鑰 k2,從結束符前面的6 個位置中選取一個位置嵌入水印,如果水印w= 0,判斷要嵌入位置的游程碼是否為(01),是則繼續(xù)后面的處理,否則插入(01),如果水印w= 1,判斷要嵌入位置的游程碼是否為(0 -1),是則繼續(xù)后面的處理,否則插入(0 -1)。插入位置的原游程碼及后面的游程碼依次往后移。

    (5)插入水印的游程編碼進行霍夫曼編碼。

    (6)重復以上過程直到水印全部嵌入。

    2.2.2 水印提取算法

    該算法可以在游程解碼過程中提取水印,也可以在碼流中根據頭文件判斷出I 幀,并根據密鑰K1和K2直接在碼流中提取水印,實現水印的隨機檢測。游程解碼過程提取的水印流程如圖4 所示。

    圖4 游程解碼過程提取的水印流程

    從游程解碼過程中提取水印過程如下:

    (1)讀入碼流,進行霍夫曼解碼,判斷當前是不是I 幀的數據,如果是,準備提取水印,否則根據mpeg-2 標準解碼。

    (2)根據密鑰K1,判斷對應塊的游程編碼是否含有水印,如果是,在游程碼中提取水印,否則根據mpeg-2 標準解碼。

    (3)根據密鑰K2,判斷游程碼中插入水印的位置,提取出嵌入水印的游程碼,如為(01),則w=0 ;如果為(0 -1),則w=1 。

    (4)對提取出水印的塊的游程碼進行解碼。

    (5)繼續(xù)讀入碼流,直到視頻解碼完畢。

    (6)用與發(fā)送端相同的混沌序列與提取出來的一維信號進行異或運行,對水印解密并恢復水印圖像。

    從碼流中提取水印的過程如下:

    (1)讀入碼流,根據頭文件判斷當前是不是I 幀數據,如果是,準備提取水印,否則根據mpeg-2 標準解碼。

    (2)根據密鑰K1,判斷對應塊的碼流中是否含有水印,如果是,在碼流中提取水印,否則根據mpeg-2 標準解碼。

    (3)根據密鑰K2,判斷水印在碼流中嵌入的位置,提取嵌入水印的碼字,如果為“100”則w=0 ;如果為“101”,則w=1 。以mpeg-2 標準的Table B 為例,假設水印嵌入在游程編碼結束符前面3 位,碼流為…001011000100000011000110 找到塊結束碼0110,取結束碼前17 位碼(除去Escape 碼,最長碼字為17 位),對照標準碼表中的碼字,判斷出00001100 為一個標準碼字,再讀取17 位碼,判斷出0100 為一個碼字,然后取前面三位碼字“100”,得知水印w=0 。

    (4)對提取出水印的碼流進行解碼。

    (5)繼續(xù)讀入碼流,直到視頻解碼完畢。

    (6)用與發(fā)送端相同的混沌序列與提取出來的一維信號進行異或運行,對水印解密并恢復水印圖像。

    從碼流上提取水印的流程如圖5 所示。

    圖5 從碼流上提取水印的流程

    2.3 性能分析

    性能分析過程如下:

    (1)與視頻編碼標準相結合,可以兼容現有的視頻處理設備。數字電視、DVD 播放機和攝像機、數字視頻攝像機等消費類電子產品都含有視頻編解碼模塊,使得該算法可以直接應用于現有視頻處理設備。

    (2)對碼率的影響。該算法只選擇I 幀的部分塊嵌入水印,首先判斷要嵌入位置的游程碼是否剛好對應當前要嵌入的水印,如果符合則不插入額外的游程碼,如果不符合才進行插入,并且插入的游程碼進行霍夫曼碼編碼時,是長度最短的碼字,僅3 位,所以相對于整個視頻,其對壓縮后的數據量影響很小,即對碼率影響很小。

    (3)抗再壓縮能力。設8×8塊進行DCT 變換后為block (i,j)(1≤i≤8,1≤j≤8),量化矩陣為quant(i,j)(1≤i≤8,1≤j≤8),量化參數為scale,量化后的系數為 coef (i,j)(1≤i≤8,1≤j≤8),根據mpeg-2 標準中的量化定義:

    根據式(1),對應的block (i,j)變?yōu)?block′(x,y):

    視頻重新壓縮時,采用不同的量化參數scale′:

    該算法在游程編碼過程中,在特定位置插入不同游程碼,從而實現水印的嵌入。在進行再壓縮編碼時,如果采用的量化參數小于原壓縮視頻量化參數的2 倍,那么插入的游程碼不會因為量化過程而抹掉,水印能繼續(xù)保持在視頻中,具有抗再壓縮的能力。

    該算法與視頻編碼標準相結合,可在游程編碼過程中低復雜度地嵌入水印,并對碼率影響較小;水印能夠抵抗再壓縮攻擊,保留在盜版的視頻中;嵌入位置的選擇空間大,增加了算法的安全性。因此,根據該算法嵌入的水印可以較安全的保留在盜版視頻中,通過提取的水印識別視頻的版權所有者或進行非法盜版者,達到版權保護的目的。

    3 實驗結果及分析

    本文實驗用Matlab 為仿真工具,版本號為7.8.0.347。載體視頻共100 幀,每幀為240×320 像素,幀率為25 fps,圖像組(GOP)結構為“IBBPBBPBBPBB”,在mpeg-2 過程中進行霍夫曼編碼時采用Table B。原始水印圖像為二值圖像,大小為60×40 像素。

    3.1 不可見性

    為了驗證水印的不可見性,假設視頻幀的每個宏塊中都嵌入水印,且水印全部嵌入到游程編碼結束符(0 0)前的第6 個位置,這樣水印對視頻的質量影響最大。

    由圖6 從人眼的主觀視覺來看,嵌入水印后的視頻與原始壓縮視頻沒有區(qū)別;目前最常用的客觀評價辦法就是計算水印嵌入前后視頻幀的峰值信噪比PSNR[10]:

    圖6 嵌入水印前后視頻幀對比(240×320 像素)

    選擇嵌入水印的視頻幀計算PSNR,由表1 可知,PSNR都在40 dB以上,而PSNR平均值達到44.1 dB,當PSNR≥30時,人眼就不能感覺到視頻中存在水印[11],認為視頻質量較好。

    表1 含水印視頻幀與原視頻幀的PSNR值 dB

    表1 的數據是在采用對視頻質量影響最大的嵌入情況下實驗得到的,由此可見該算法水印的不可見性較好。

    圖7 是原始水印與正確提取出來的水印信號對比,圖8是原始水印與加密后水印信號對比,由圖8 可知,提取出來的信號不用混沌序列解密,得到的是噪聲信號,不能得知水印的真正意義。

    圖7 原始水印和提取出的水印(40×60 像素)

    圖8 原始水印和未解密的水印(40×60 像素)

    3.2 碼率保持特性

    算法的碼率保持特性用嵌入水印前后編碼每個圖像組(GOP)所用的比特數的相對變化率來評價[12]。相對變化率=(水印嵌入后編碼視頻所用比特數-水印嵌入前編碼視頻所用比特數)/水印嵌入前編碼視頻所用比特數。由表2 可以看出,隨著量化參數增大,相對變化率也增大,但是在量化參數為36 時,相對變化率才達到0.141%,基本可以忽略,滿足碼率穩(wěn)定的要求。

    表2 改變量化參數時碼率的相對變化率(%)

    3.3 抗再壓縮性

    為了客觀評價所提取的水印序列,采用歸一化相關系數來衡量原始水印w 和提取的水印′w 的相似度[13]定義為:

    其中,ρ 的取值在0~1 之間,ρ =1 代表嵌入的水印信息全部被正確檢測出來。ρ 的值越大,受攻擊后的變化越小,代表水印的魯棒性越強。

    表3 為嵌入水印時量化參數分別為5、10、15、20、25 的視頻經過不同量化參數再編碼后,從I 幀提取的水印相似度。由表3 可見,經過再編碼后,如果量化參數小于原量化參數2 倍時,可完全正確的提取水印,而當量化參數大于等于原來量化參數2 倍時,提取的水印才開始出現誤碼。

    表3 含水印視頻經再壓縮后提取的水印與原始水印的相似度

    而在盜版行業(yè),盜版視頻為了保證視頻的質量,再壓縮時量化參數一般不會大于原視頻的量化參數,因此,水印可以抵抗再壓縮攻擊保留在盜版的視頻中,可以實現盜版追蹤。

    4 結束語

    本文提出一種應用于版權保護的壓縮域視頻水印算法。在游程編碼過程中,根據要嵌入的水印插入對應的游程碼,在解碼視頻的過程中,根據與水印對應的碼表,讀取水印。實驗結果表明,該算法實現簡單,具有良好的碼率保持特性和抗再壓縮能力,嵌入的水印能夠保存在盜版的視頻中,通過在盜版視頻中提取的水印,可以有效地識別視頻的版權所有者或非法盜版者,達到版權保護的目的。該算法是基于游程編碼技術進行水印的嵌入和提取,因此,其同樣可以應用到H.264、AVS 等運用了游程編碼技術的視頻壓縮算法中。

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