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    基于粒子群優(yōu)化和小波變換的視頻水印算法

    2013-09-17 07:54:54方旺盛岳崇倫
    電視技術(shù) 2013年1期
    關(guān)鍵詞:魯棒性粒子系數(shù)

    方旺盛,曾 苑,岳崇倫

    (1.江西理工大學(xué)信息工程學(xué)院,江西贛州341000;2.廣州城建職業(yè)學(xué)院建筑工程技術(shù)系,廣東廣州 510925)

    視頻水印是將水印信息秘密隱藏在視頻產(chǎn)品中,它主要用于標(biāo)識和保護(hù)產(chǎn)品的版權(quán)[1]。魯棒性和不可見性是數(shù)字水印的兩個主要基本特征。在水印嵌入的過程中,兩者是相互制約的,要使這兩者之間的矛盾得到統(tǒng)一,目前使用的方法有:1)在離散小波變換域的中頻中嵌入水印信息[2],可以克服在低頻系數(shù)和高頻系數(shù)嵌入水印的缺點。在離散小波變換域的低頻部分中嵌入水?。?],會降低水印的不可見性;在高頻部分嵌入水印時,會降低水印的魯棒性。2)優(yōu)化搜索水印的嵌入強度α。嵌入強度α過大會影響水印的不可見性;反之,會減弱水印的魯棒性[4]。同時嵌入強度α?xí)绊懺家曨l幀圖像與含水印視頻幀圖像之間的相似度。目前,一些求解它的嵌入強度的方法層出不窮,金聰?shù)热颂岢鐾ㄟ^極大似然估計算法計算水印的嵌入強度[5],但要求宿主圖像信息序列一定要滿足高斯分布;金聰?shù)热颂岢鐾ㄟ^矩估計算法計算水印的嵌入強度[6],但要求宿主圖像的像素值序列服從Weibull分布;伯曉晨等人提出通過峰值信噪比和信噪比公式計算嵌入強度[7],但前提必須滿足原始圖像變換域系數(shù)滿足拉普拉斯分布;余燕忠等人提出利用信噪比公式得到每塊的嵌入強度[8],但這樣可能會引起圖像的塊效應(yīng)。以上算法均缺少靈活性,且適用范圍不廣,如能引用恰當(dāng)?shù)乃∏度霃姸葘?yōu)策略,即可有效地拓寬嵌入強度的應(yīng)用范圍。

    本文提出一種通過粒子群優(yōu)化算法來搜索水印的最佳嵌入強度,然后在三級三維離散小波變換域的中頻系數(shù)中嵌入水印信息,嵌入方式采用乘法嵌入方式[9],為了能更好地掩蔽水印的頻率,在嵌入方式中添加局部加權(quán)因子,根據(jù)不同層次的小波變換取不同的值。這樣可以達(dá)到綜合優(yōu)化水印的魯棒性和不可見性的目的。

    1 粒子群優(yōu)化算法(PSO)

    1.1 PSO算法基本原理

    心理學(xué)家Kennedy和Eberhart博士在1995年共同提出了粒子群優(yōu)化算法[10],它起源于對鳥群覓食行為的研究。標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法可以描述為:假設(shè)在一個d維的目標(biāo)搜索空間里,粒子種群的個數(shù)為M個,第m個粒子的位置用向量 xm= [xm1,xm2,…,xmd],m=1,2,…,M ,飛行速度用vm=[vm1,vm2,…,vmd],第m個粒子在這次迭代的最優(yōu)位置 pbm= [pbm1,pbm2,…,pbmd],整個粒子群在這次迭代的最優(yōu)位置為gb=[gb1,gb2,…,gbd],粒子m通過式(1)和(2)不斷更新它的速度和位置

    式中:m=1,2,…,M;d=1,2,…,D;c0為慣性系數(shù);c1和c2為加速因子,也叫學(xué)習(xí)因子,分別調(diào)整個體最優(yōu)解和全局最優(yōu)解飛行的最大邊長;r1,r2∈[0,1],都是服從均勻分布的獨立隨機數(shù);t為粒子更新迭代次數(shù);T為粒子最大迭代次數(shù)。

    在尋優(yōu)過程中,粒子根據(jù)自身的飛行經(jīng)驗和同伴的飛行經(jīng)驗來及時地調(diào)整自己,根據(jù)計算得到的適應(yīng)度函數(shù)值可以知道局部最優(yōu)解和全局最優(yōu)解。每個粒子通過當(dāng)前速度、位置、當(dāng)前位置與局部最優(yōu)解之間的距離、當(dāng)前位置與全局最優(yōu)解之間的距離不斷迭代,從而更新粒子本身的位置。迭代的終止條件根據(jù)它實際的具體問題而定,一般是指迭代次數(shù)達(dá)到最大設(shè)定值或者全局最優(yōu)適應(yīng)值已滿足要求時選擇迭代終止。

    1.2 PSO算法優(yōu)化適應(yīng)度函數(shù)的選擇

    粒子群優(yōu)化算法(PSO)在搜索水印嵌入強度的過程中,需要定義一個適應(yīng)度函數(shù)作為尋優(yōu)根據(jù)。在選擇PSO適應(yīng)度函數(shù)時,應(yīng)該選擇盡可能簡單,同時又能很好地分析視頻質(zhì)量和魯棒性的適應(yīng)度函數(shù)。將水印提取的相似度(NC)和圖像峰值信噪比(PSNR)作為水印的魯棒性和不可見性的評價標(biāo)準(zhǔn)。采用PSO在全局范圍內(nèi)搜索水印的嵌入強度α,使得PSNR和NC達(dá)到最優(yōu)。得到的適應(yīng)度函數(shù)式

    式中:α為水印嵌入強度;rPSNR為含水印圖像的PSNR的值;uNCi

    設(shè)定粒子群即嵌入強度α的一維變化范圍為[αmin,αmax]。在區(qū)間[αmin,αmax]上,利用 PSO 算法尋求適應(yīng)度函數(shù)f(α)的最大值。設(shè)f(α)取最大值時α =αb,則αb為嵌入強度的最優(yōu)估計值。PSO對水印進(jìn)行優(yōu)化過程如圖1所示。

    圖1 PSO對水印進(jìn)行優(yōu)化過程

    2 視頻水印算法設(shè)計

    2.1 水印的嵌入算法

    假定水印圖像為二值灰度圖像,本文選擇通過乘法嵌入方式在三級三維離散小波變換后的中頻系數(shù)中嵌入水印信息,其具體步驟如下:

    1)對二值灰度圖像進(jìn)行水印預(yù)處理,通過采用Arnold變換與Logistic混沌映射相結(jié)合的灰度置亂預(yù)處理方法[11-12]。設(shè)它的密鑰為 k1,然后再進(jìn)行值域轉(zhuǎn)換,將得到二值水印序列wk,M為水印的長度。

    2)通過直方圖幀差法[13]將視頻流分成幾個場景,通過密鑰k2選擇R個場景,再通過密鑰k3幀選出4幀連續(xù)視頻序列作為關(guān)鍵幀。

    3)在所選擇的每一個關(guān)鍵幀圖像的亮度分量Y上進(jìn)行三級三維小波變換,先進(jìn)行空間上的二維小波變換,再進(jìn)行時間上一維小波變換,在中頻區(qū)域中通過層閾值法選擇M個中頻系數(shù)來嵌入水印信息。具體方法如下:先設(shè)置1個系數(shù)的初始閾值φj=2lbcj-1,cj為第j層中絕對值最大的中頻系數(shù)(j=2,3),依據(jù)降序排序,依次選擇絕對值大于φj的系數(shù),第3層選擇的中頻系數(shù)個數(shù)為N3,第2層選擇的中頻系數(shù)個數(shù)為N2,如果N2+N3<M,則取它的閾值為βj=φj/2,以此類推直到找到M個中頻系數(shù),并利用密鑰k4保存所選擇的這M個中頻系數(shù)的位置坐標(biāo),以利于下面提取水印信息。

    4)按照乘法嵌入方式,將二值水印序列嵌入到這M個中頻系數(shù)上,公式定義為

    則局部加權(quán)因子

    5)將嵌入水印后的系數(shù)矩陣進(jìn)行小波逆變換,得到嵌入水印信號的Y分量視頻信號,然后根據(jù)密鑰k2,k3返回到原視頻場景中,從而得到含水印的視頻場景。

    2.2 水印的提取算法

    水印信息的提取過程其實就是水印嵌入過程的逆過程,本實驗對水印信息可以進(jìn)行盲提取,不需要原始視頻,其具體步驟如下:

    1)將待檢測視頻序列按直方圖幀差法進(jìn)行場景分割(與水印嵌入的過程一致),通過密鑰k2取出R個場景,然后再通過密鑰k3取出它的4個關(guān)鍵幀,最后提取出它的亮度分量,即Y分量,然后在Y分量上對它進(jìn)行三級三維離散小波變換,先進(jìn)行時間上一維小波變換,再進(jìn)行空間上二維小波變換。

    2)然后根據(jù)通過密鑰k4提取水印序列,提取公式為

    3)將提取出的一維水印序列變?yōu)槎S,然后再通過密鑰k1進(jìn)行混沌置亂逆變換可以得到二值水印圖像。

    3 實驗及分析

    3.1 PSO 優(yōu)化實驗

    首先初始化粒子群,算法選取初始種群數(shù)目為20個,采用最大進(jìn)化代數(shù)為60,各個參數(shù)按實踐經(jīng)驗設(shè)置,確定慣性系數(shù)c0=0.5,加速因子c1=c2=2,隨機系數(shù)r1=r2=1。在實際應(yīng)用中,通過動態(tài)調(diào)整慣性系數(shù)的值來加快算法的收斂速度,而隨機系數(shù)也可以進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整,防止算法搜索到局部最優(yōu)解,并且粒子群的位置應(yīng)在搜索區(qū)間平均分布。在一定的運算量的前提下,粒子群數(shù)目越多,越不易陷入局部最優(yōu),PSO算法參數(shù)設(shè)置如表1所示。對嵌入水印的幀圖像實施3種攻擊:0.5%椒鹽噪聲,0.1%高斯噪聲,量化參數(shù)為8的MPEG-2壓縮攻擊。

    表1 粒子群參數(shù)設(shè)置

    嵌入強度在水印嵌入過程中,它有控制水印容量的作用,它的值越大,圖像的魯棒性就越好,但其不可見性將被減弱,所以要選擇一個較為理想的嵌入強度值。根據(jù)粒子群優(yōu)化算法搜索視頻序列waterfall,container和foreman的第3幀關(guān)鍵幀的最佳水印嵌入強度,結(jié)果見表2。

    表2 PSO搜索最佳嵌入水印強度結(jié)果

    3.2 驗證水印的魯棒性及不可見性

    實驗采用標(biāo)準(zhǔn)的視頻系列waterfall,container,foreman作為測試視頻,大小為288×352,水印圖像采用一個32×32的二值灰度圖像,實驗平臺是MATLAB R2009a。

    圖2為原始視頻系列waterfall,container,foreman中的某一幀關(guān)鍵幀圖像和水印原圖像,圖3為嵌入水印后的視頻幀圖像。從主觀上評價,嵌入水印前后的視頻幀圖像沒有發(fā)生明顯的變化;從客觀角度評價,當(dāng)PSNR≥30 dB時,人就很難從視覺上發(fā)現(xiàn)嵌入水印前后之間的差異,嵌入水印后視頻幀的圖像的PSNR值都在40 dB以上。因此,本算法不管從客觀上還是從主觀上都滿足水印的不可見性。

    通過對嵌入水印的各個視頻幀圖像進(jìn)行0.5%椒鹽噪聲,0.1%高斯噪聲和量化參數(shù)為8的MPEG-2壓縮攻擊。實驗圖像結(jié)果如表3所示。實驗結(jié)果表明,該算法對這幾種攻擊都具有較好的魯棒性。

    表3 視頻幀圖像的攻擊實驗結(jié)果以及提取水印信息

    3.3 算法比較與分析

    實驗采用標(biāo)準(zhǔn)視頻container.yuv,利用上述PSO算法搜索container.yuv序列視頻幀圖像的最佳嵌入強度值為α=2.345 1。下面對它們兩者進(jìn)行0.1%高斯噪聲攻擊實驗如圖4所示,圖4a是本文實驗結(jié)果,圖4b是文獻(xiàn)[14]的加法嵌入方式實驗結(jié)果。

    圖4 container視頻幀圖像經(jīng)高斯噪聲攻擊實驗結(jié)果以及提取水印信息

    實驗結(jié)果表明,利用乘法嵌入方式嵌入水印,它抗高斯噪聲的魯棒性較好,提取的水印雖有點模糊,但仍能分辨出來,而利用文獻(xiàn)[14]中的加法方式嵌入水印,則它的抗高斯噪聲的魯棒性較差,提取出的水印更模糊些。因此,本文提出的算法可以更好地滿足水印的魯棒性及不可見性。

    4 結(jié)束語

    本文通過引用粒子群優(yōu)化算法(PSO)對水印的嵌入強度進(jìn)行搜索,再通過乘法嵌入方式把水印信息嵌入到小波變換域的中頻系數(shù)中。一方面,搜索到最佳水印嵌入強度;另一方面,利用乘法嵌入方式,提高水印的魯棒性。實驗結(jié)果表明,這樣能更好地綜合優(yōu)化水印的魯棒性和不可見性。

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