基于Contourlet 變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻水印算法

李紹華等

摘要：針對(duì)數(shù)字水印技術(shù)在視頻版權(quán)保護(hù)和抵抗攻擊時(shí)存在的一系列問題。首先將原始水印圖像使用Arnold變換和Hilbert曲線進(jìn)行置亂處理，再對(duì)MPEG原始視頻的I幀進(jìn)行Contourlet變換嵌入數(shù)字水印，最后在提取時(shí)利用確定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)水印的盲提取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法具有良好的不可見性和魯棒性。

關(guān)鍵詞： 數(shù)字水??；視頻；Contourlet變換；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2014）11-2627-04

Abstract： In the view of a range of issues for digital watermarking used in video copyright protection and resistance to attacks. Firstly， the original watermark image scrambling processing by Arnold transform and Hilbert curve， and then on the I frame of MPEG video using Contourlet transform watermark embedding. Finally， the use of neural networks in the extraction of the watermark blind extraction. Experimental results show that the algorithm has good invisibility and robustness.

Key words： digital watermarking； video； contourlet transform； neural network

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的廣泛普及，互聯(lián)網(wǎng)用戶正經(jīng)歷著從信息的消費(fèi)者向信息的生產(chǎn)者的角色轉(zhuǎn)化，多媒體數(shù)字信息變得越來越豐富，對(duì)其進(jìn)行生產(chǎn)、存儲(chǔ)、拷貝和傳播變得十分方便。但與此同時(shí)，數(shù)字多媒體信息正面臨著被非法拷貝、篡改和使用等嚴(yán)重的侵權(quán)問題。因此，如何在互聯(lián)網(wǎng)上實(shí)現(xiàn)數(shù)字多媒體信息的內(nèi)容認(rèn)證和版權(quán)保護(hù)等，已成為世界各國(guó)政府亟待解決的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)問題。

數(shù)字水印是在數(shù)字多媒體（圖像、音頻和視頻等）中將序列號(hào)、文字或圖像等版權(quán)信息嵌入到數(shù)字作品本身之中，從而起到數(shù)字媒體的版權(quán)保護(hù)、真?zhèn)舞b別和產(chǎn)品標(biāo)識(shí)等作用。數(shù)字水印最初研究的重點(diǎn)是圖像水印，并且取得了很多研究成果，而視頻水印的研究成果則相對(duì)較少。隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)帶寬的增大，傳播視頻產(chǎn)品越來越方便，隨之而來的侵權(quán)行為也不斷發(fā)生，因此視頻產(chǎn)品的版權(quán)保護(hù)問題亟需解決。考慮到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)帶寬，傳播的視頻絕大部分都是經(jīng)過壓縮處理的，因此視頻水印的研究要和壓縮編碼標(biāo)準(zhǔn)（MPEG系列、ITU-T的H.261和H.263等）緊密聯(lián)系在一起的[1]。

本文對(duì)目前各種針對(duì)視頻的版權(quán)保護(hù)技術(shù)進(jìn)行了研究和分析，給出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Contourlet變換的視頻水印算法，能有效解決視頻版權(quán)保護(hù)問題。此算法先將原始水印經(jīng)過Hilbert變換和Arnold變換置亂后，將置亂后的水印圖像，使用Contourlet變換嵌入到壓縮編碼后的視頻I幀，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于水印的檢測(cè)過程，改善了水印算法的魯棒性。

1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

徑向基函數(shù)（Radical Basis Function，RBF）網(wǎng)絡(luò)[2]是由Moody和Darken提出的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，是一種三層前向網(wǎng)絡(luò)，包括輸入層、徑向基層和輸出層?；舅枷胧牵海?）用RBF作為隱單元的“基”構(gòu)成徑向基層空間，將輸入矢量直接（即不需要通過權(quán)連接）映射到基層空間；（2）當(dāng)RBF的中心點(diǎn)確定后，映射關(guān)系也就確定了；（3）徑向基層空間到輸出空間的映射是線性的。

RBF網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)等價(jià)于在多維空間中尋找訓(xùn)練數(shù)據(jù)的最佳擬合平面。徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入空間的某一個(gè)局部區(qū)域只存在少數(shù)的神經(jīng)元用于決定網(wǎng)絡(luò)的輸出，是一種局部逼近網(wǎng)絡(luò)。如圖1所示為一徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖。

RBF網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)：1）RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的輸入和輸出映射功能，并且理論證明在前向網(wǎng)絡(luò)中RBF網(wǎng)絡(luò)是完成映射功能的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)；2）它具有唯一最佳逼近的特性，且無(wú)局部極小問題存在；3）分類能力好；4）學(xué)習(xí)過程收斂速度快；5）網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值與輸出呈線性關(guān)系。

2 水印圖像的置亂

數(shù)字圖像置亂技術(shù)是由經(jīng)典密碼學(xué)中的單表系統(tǒng)擴(kuò)展而來，早期用于對(duì)模擬圖像的位置空間進(jìn)行置換。針對(duì)數(shù)字圖像，可以在數(shù)字圖像的空域和頻域上進(jìn)行置亂過程。數(shù)字圖像置亂算法設(shè)計(jì)者可以自由控制算法的選擇、參數(shù)的設(shè)置以及隨機(jī)數(shù)技術(shù)的使用，從而達(dá)到使惡意攻擊者無(wú)法對(duì)圖像的內(nèi)容進(jìn)行解密的目的。經(jīng)過置亂變換之后的圖像已經(jīng)改頭換面，在不知道密鑰情況下，想要將置亂圖像還原成原始圖像是難以達(dá)到的。

常用的數(shù)字圖像的置亂方式有：Arnold、Hilbert、幻方和IFS模型等[3]?？梢岳弥脕y技術(shù)進(jìn)行水印圖像加密，達(dá)到保證水印圖像信息安全性的目的。

3 Contourlet變換

小波變換在二維空間以大尺度的正方形來逼近曲線會(huì)產(chǎn)生較大的冗余，而且精度較差；以小尺度的正方形逼近曲線可以提高精度，但數(shù)據(jù)量會(huì)成倍增加，如圖3（a）所示。所以小波變換并不能最稀疏地表示二維圖像。Minh等[5]提出一種圖像二維表示法Contourlet變換，該多尺度幾何變換具有小波變換的多分辨率和時(shí)頻局部特性，而且提供了更高水平的方向性和各向異性，從而可以更全面地表示圖像本身的幾何特性，如圖3（b）。

Contourlet變換是一種不可分離的多尺度信號(hào)表示方法，其支撐區(qū)間具有長(zhǎng)寬比隨尺度而變化的“長(zhǎng)條形”結(jié)構(gòu)，能有效地跟蹤圖像中的線奇異性和面奇異性。它將方向分析和多尺度分析分開進(jìn)行，首先使用拉普拉斯塔式（Laplacian Pyramid， LP）濾波器對(duì)原圖像進(jìn)行子帶分解，以捕獲二維圖像信號(hào)中存在的點(diǎn)奇異。LP分解首先產(chǎn)生原始信號(hào)的一個(gè)低通采樣逼近及原始圖像與低通預(yù)測(cè)圖像之間的一個(gè)差值圖像，對(duì)得到的低通圖像繼續(xù)分解得到下一層的低通圖像和差值圖像，如此逐步濾波得到圖像的多分辨率分解。然后使用方向?yàn)V波器組進(jìn)行方向變換，將分布在同方向上的奇異點(diǎn)連接成線，從而得到圖像的稀疏表示，這種結(jié)構(gòu)使Contourlet具有很好的非線性逼近性能，可以對(duì)圖像進(jìn)行有效逼近。endprint

4 水印嵌入和提取方案

4.1 水印嵌入算法

MPEG4視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)中，視頻是由一個(gè)或多個(gè)畫面組（Group of Pictures，GOP）序列構(gòu)成，畫面組的長(zhǎng)度沒有嚴(yán)格限制，但要求至少有一個(gè)I幀圖像，若干個(gè)B幀和P幀。I幀的全部像素均進(jìn)行編碼，其作用與靜態(tài)圖像相當(dāng)，B幀和P幀使用運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)姆绞?，僅保存了塊的運(yùn)動(dòng)向量。因此，該文算法選擇I幀作為水印信息的嵌入目標(biāo)。

水印的嵌入算法如下所示：

1）利用Hilbert變換和Arnold變換對(duì)水印圖像進(jìn)行置亂，將變換次數(shù)作為密鑰存儲(chǔ)。使用Zigzag掃描成一維二值水印序列W。

2）設(shè)置二值序列S=P+W，P是一個(gè)固定模式序列，長(zhǎng)度為K，W是上一步加密后的水印信息，固定模式序列P用于訓(xùn)練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)得到嵌入了水印數(shù)字視頻數(shù)據(jù)與模板特征數(shù)據(jù)的權(quán)值，利用此值和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出嵌入到數(shù)字視頻中的的水印信息。

3）對(duì)MPEG4視頻的I幀進(jìn)行Contourlet變換。水印嵌入的位置綜合考慮不可見性與健壯性之間的矛盾。將水印嵌入在逼近子帶，則具有很好的健壯性，但不可見性差；嵌入到高頻紋理子帶則反之，所以選擇低頻紋理子帶（即最高階方向子帶）作為水印嵌入?yún)^(qū)。同時(shí)考慮人眼對(duì)紋理的掩蔽特性，在各子帶的相同帶內(nèi)坐標(biāo)中選擇紋理最豐富的位置作為水印嵌入位置。

6 結(jié)論

本文給出了一種基于Contourlet變換、Hilbert曲線結(jié)合Arnold變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的視頻水印算法，水印信息被嵌入到MPEG視頻流的I幀當(dāng)中，起到視頻版權(quán)保護(hù)的作用。通過實(shí)驗(yàn)表明，該文算法能有效抵御目前常見的旋轉(zhuǎn)、縮放、壓縮和丟幀等多種攻擊，具有很強(qiáng)的魯棒性。

參考文獻(xiàn)：

[1] 張玉杰，張媛媛.基于DCT和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻版權(quán)保護(hù)算法[J].陜西科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2012，30（1）：49-53.

[2] 陳軍，張偉.一種基于小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字水印算法[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2011，38（6）：142-144.

[3] 劉學(xué)，張化祥.基于密鑰的Arnold-Hilbert變換在圖像置亂中的應(yīng)用[J].信息技術(shù)與信息化，2009，（6）：96-102.

[4] 王筍，徐小雙.Hilbert曲線掃描矩陣的生成算法及其MATLAB程序代碼[J].中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)，2006， 11（1）：119-122.

[5] DO M N，VETTERLI M. The Contourlet transform： an efficient directional multi-resolution image representation[J].IEEE Trans on Image Processing，2005，14（12）：2091-2106.endprint

4 水印嵌入和提取方案

4.1 水印嵌入算法

MPEG4視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)中，視頻是由一個(gè)或多個(gè)畫面組（Group of Pictures，GOP）序列構(gòu)成，畫面組的長(zhǎng)度沒有嚴(yán)格限制，但要求至少有一個(gè)I幀圖像，若干個(gè)B幀和P幀。I幀的全部像素均進(jìn)行編碼，其作用與靜態(tài)圖像相當(dāng)，B幀和P幀使用運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)姆绞剑瑑H保存了塊的運(yùn)動(dòng)向量。因此，該文算法選擇I幀作為水印信息的嵌入目標(biāo)。

水印的嵌入算法如下所示：

1）利用Hilbert變換和Arnold變換對(duì)水印圖像進(jìn)行置亂，將變換次數(shù)作為密鑰存儲(chǔ)。使用Zigzag掃描成一維二值水印序列W。

2）設(shè)置二值序列S=P+W，P是一個(gè)固定模式序列，長(zhǎng)度為K，W是上一步加密后的水印信息，固定模式序列P用于訓(xùn)練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)得到嵌入了水印數(shù)字視頻數(shù)據(jù)與模板特征數(shù)據(jù)的權(quán)值，利用此值和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出嵌入到數(shù)字視頻中的的水印信息。

3）對(duì)MPEG4視頻的I幀進(jìn)行Contourlet變換。水印嵌入的位置綜合考慮不可見性與健壯性之間的矛盾。將水印嵌入在逼近子帶，則具有很好的健壯性，但不可見性差；嵌入到高頻紋理子帶則反之，所以選擇低頻紋理子帶（即最高階方向子帶）作為水印嵌入?yún)^(qū)。同時(shí)考慮人眼對(duì)紋理的掩蔽特性，在各子帶的相同帶內(nèi)坐標(biāo)中選擇紋理最豐富的位置作為水印嵌入位置。

6 結(jié)論

本文給出了一種基于Contourlet變換、Hilbert曲線結(jié)合Arnold變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的視頻水印算法，水印信息被嵌入到MPEG視頻流的I幀當(dāng)中，起到視頻版權(quán)保護(hù)的作用。通過實(shí)驗(yàn)表明，該文算法能有效抵御目前常見的旋轉(zhuǎn)、縮放、壓縮和丟幀等多種攻擊，具有很強(qiáng)的魯棒性。

參考文獻(xiàn)：

[1] 張玉杰，張媛媛.基于DCT和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻版權(quán)保護(hù)算法[J].陜西科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2012，30（1）：49-53.

[2] 陳軍，張偉.一種基于小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字水印算法[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2011，38（6）：142-144.

[3] 劉學(xué)，張化祥.基于密鑰的Arnold-Hilbert變換在圖像置亂中的應(yīng)用[J].信息技術(shù)與信息化，2009，（6）：96-102.

[4] 王筍，徐小雙.Hilbert曲線掃描矩陣的生成算法及其MATLAB程序代碼[J].中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)，2006， 11（1）：119-122.

[5] DO M N，VETTERLI M. The Contourlet transform： an efficient directional multi-resolution image representation[J].IEEE Trans on Image Processing，2005，14（12）：2091-2106.endprint

4 水印嵌入和提取方案

4.1 水印嵌入算法

MPEG4視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)中，視頻是由一個(gè)或多個(gè)畫面組（Group of Pictures，GOP）序列構(gòu)成，畫面組的長(zhǎng)度沒有嚴(yán)格限制，但要求至少有一個(gè)I幀圖像，若干個(gè)B幀和P幀。I幀的全部像素均進(jìn)行編碼，其作用與靜態(tài)圖像相當(dāng)，B幀和P幀使用運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)姆绞?，僅保存了塊的運(yùn)動(dòng)向量。因此，該文算法選擇I幀作為水印信息的嵌入目標(biāo)。

水印的嵌入算法如下所示：

1）利用Hilbert變換和Arnold變換對(duì)水印圖像進(jìn)行置亂，將變換次數(shù)作為密鑰存儲(chǔ)。使用Zigzag掃描成一維二值水印序列W。

2）設(shè)置二值序列S=P+W，P是一個(gè)固定模式序列，長(zhǎng)度為K，W是上一步加密后的水印信息，固定模式序列P用于訓(xùn)練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)得到嵌入了水印數(shù)字視頻數(shù)據(jù)與模板特征數(shù)據(jù)的權(quán)值，利用此值和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出嵌入到數(shù)字視頻中的的水印信息。

3）對(duì)MPEG4視頻的I幀進(jìn)行Contourlet變換。水印嵌入的位置綜合考慮不可見性與健壯性之間的矛盾。將水印嵌入在逼近子帶，則具有很好的健壯性，但不可見性差；嵌入到高頻紋理子帶則反之，所以選擇低頻紋理子帶（即最高階方向子帶）作為水印嵌入?yún)^(qū)。同時(shí)考慮人眼對(duì)紋理的掩蔽特性，在各子帶的相同帶內(nèi)坐標(biāo)中選擇紋理最豐富的位置作為水印嵌入位置。

6 結(jié)論

本文給出了一種基于Contourlet變換、Hilbert曲線結(jié)合Arnold變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的視頻水印算法，水印信息被嵌入到MPEG視頻流的I幀當(dāng)中，起到視頻版權(quán)保護(hù)的作用。通過實(shí)驗(yàn)表明，該文算法能有效抵御目前常見的旋轉(zhuǎn)、縮放、壓縮和丟幀等多種攻擊，具有很強(qiáng)的魯棒性。

參考文獻(xiàn)：

[1] 張玉杰，張媛媛.基于DCT和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻版權(quán)保護(hù)算法[J].陜西科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2012，30（1）：49-53.

[2] 陳軍，張偉.一種基于小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字水印算法[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2011，38（6）：142-144.

[3] 劉學(xué)，張化祥.基于密鑰的Arnold-Hilbert變換在圖像置亂中的應(yīng)用[J].信息技術(shù)與信息化，2009，（6）：96-102.

[4] 王筍，徐小雙.Hilbert曲線掃描矩陣的生成算法及其MATLAB程序代碼[J].中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)，2006， 11（1）：119-122.

[5] DO M N，VETTERLI M. The Contourlet transform： an efficient directional multi-resolution image representation[J].IEEE Trans on Image Processing，2005，14（12）：2091-2106.endprint