CN101635855B - 视频水印嵌入和盲提取方法及装置 - Google Patents

Abstract

视频水印嵌入和盲提取方法及装置。一种视频水印嵌入方法，包括：对图像采样得到4幅子图像；对4幅子图像分别进行无穷范数旋转变换；将经过无穷范数变换得到的4副子图像分为2组，每组2副子图像，根据嵌入水印内容的比特位信息分别对每组子图像的中频部分进行直方图的搬移；对经过搬移的4副子图像分别进行无穷范数反变换，并将反变换后的4副子图像合成新图像。利用本发明，可以应用变换域系数之间的关系方式进行水印嵌入，不需要设定阈值，也不需要进行与阈值的比较，而是直接检测变换域系数之间大小的关系即可。

Description

视频水印嵌入和盲提取方法及装置

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种视频水印嵌入和盲提取方法及装置。

背景技术

随着多媒体技术和网络技术的迅速发展与广泛应用，对多媒体数字产品的版权保护已成为迫切需要解决的问题。传统的加密技术在解决数字产品版权保护方面的局限性，促进了数字水印技术的产生与飞速发展近几年来数字水印技术作为保护数字产品版权的一种新兴技术，已成为国内外学者研究的热点。

数字水印技术是将一些标识信息(即数字水印)直接嵌入数字载体(包括多媒体、文档、软件等)当中，但不影响原载体的使用价值，也不容易被人的知觉系统(如视觉或听觉系统)觉察或注意到。通过这些隐藏在载体中的信息，可以达到确认内容创建者、购买者、传送隐秘信息或者判断载体是否被篡改等目的。数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向。

视频水印算法根据嵌入水印的数据域分为两种：非压缩域和压缩域算法。其中对于非压缩域方法，Matsui等于1994年提出的一种DCT域视频数据嵌入算法[Matsui K，Tanaka K，Video-steganography：How to secretly embed asignature in a picture，In：IMA Intellectual Property Project Proceedings，1994.1：187-206]，该算法类似于图像水印算法，只是通过DCT系数对每一帧视频图像的像素值进行变化，因此对噪声、剪切等处理非常脆弱，而且若攻击者掌握了同一帧视频对象的多个不同水印版本，则可以通过比较得出原始的、未加水印的图像帧。Swanson等对上述算法进行了改进，利用分块DCT变换和频率掩蔽特性相结合嵌入水印[Md Swanson，Mei Kobayashi，Ah Tewfik，Multimedia data embedding and watermarking technologies，Proceedings of theIEEE，1998，87(7)：324-329]，提高了水印的鲁棒性。此外Swanson等还提出了一种基于内容的水印技术，提出了多分辨率的视频水印算法。Langelarr等首先提出了两种压缩域上的嵌入算法，一种是替换帧内编码块DCT系数的变长码的方法，另一种是基于丢弃部分压缩视频流的方法[Langelaar G C，LagendijkR L，Biemond J.Real-time labeling methods for MPEG compressed video.In：18thSymposium on Information Theory，1997.1：2532]。前一种方法计算量较小，水印嵌入比特率大，但是鲁棒性很差，后一种方法计算较为复杂，水印嵌入比特率低，但水印鲁棒性较强，可以抵抗解码后重新编码的攻击。Hartung等研究了MPEG-2压缩视频域上的水印算法，在保持码率基本不变的情况下，将水印嵌入到DCT系数中，并实现了水印的盲检测[F.Hartung and B.Girod.Watermarking of Uncompressed and Compressed Video.Signal Processing，SpecialIssue on Copyright Protection and Access Control for Multimedia Service，1998，66(3)：283301]。他们研究了该算法的鲁棒性，指出其算法对压缩、滤波、轻度旋转具有鲁棒性，对更大程度的旋转，需要采用适当的检测和校正机制，由于去除或插入数据会导致收发双方丢失同步信息，因此还需要同步信息丢失检测及再次同步的机制。这种DCT域数据嵌入算法一般流程是先对图像进行分块，例如常分为大小是8×8像素的块，然后对每个块进行DCT变换，之后将得到变换系数进行修改，修改方式一般为加性、乘性等方法。

一般来说，应用加性或乘性方式进行水印嵌入，需要与阈值相比较来得到嵌入的水印位。

在对现有技术的研究和实践过程中，发明人发现现有技术中存在以下问题：

由于各种视频存在千差万别的情况，该阈值只能是一般情况的理论值，而实际取值还需要根据具体视频而定。这样，很多盲水印算法进行比较的阈值，其取值往往与理论计算值不符。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种视频水印嵌入和盲提取方法及装置是这样实现的：

一种视频水印嵌入方法，包括：

对图像采样得到4幅子图像；

对4幅子图像分别进行无穷范数旋转变换；

将经过无穷范数变换得到的4副子图像分为2组，每组2副子图像，根据嵌入水印内容的比特位信息分别对每组子图像的中频部分进行直方图的搬移；

对经过搬移的4副子图像分别进行无穷范数反变换，并将反变换后的4副子图像合成新图像。

一种视频水印提取方法，包括：

对图像帧进行采样得到4幅子图像；

分别对这4幅子图像进行无穷范数旋转变换；

选择无穷范数旋转变换的子图像中的中频部分，分别计算4副子图像中频部分直方图的去中心距；

将4副子图像分为两组，通过分别比较两组中各子图像之间去中心距的大小关系提取出隐藏在视频中的水印的比特信息；

由视频中水印的比特信息恢复出嵌入的水印。

一种视频水印嵌入设备，包括：

采样单元，用于对图像采样得到4幅子图像；

变换单元，用于对4幅子图像分别进行无穷范数旋转变换；

直方图搬移单元，用于将经过无穷范数变换得到的4副子图像分为2组，每组2副子图像，根据嵌入水印内容的比特位信息分别对每组子图像的中频部分进行直方图的搬移；

合成单元，对经过搬移的4副子图像分别进行无穷范数反变换，并将反变换后的4副子图像合成新图像。

一种视频水印盲提取设备，包括：

采样单元，用于对图像采样得到4幅子图像；

变换单元，用于对4幅子图像分别进行无穷范数旋转变换；

计算单元，用于选择无穷范数旋转变换的子图像中的中频部分，分别计算4副子图像中频部分直方图的去中心距；

提取单元，用于将4副子图像分为两组，并通过分别比较两组中各子图像之间去中心距的大小关系提取出隐藏在视频中的水印的比特信息；

恢复单元，用于由视频中水印的比特信息恢复出嵌入的水印。

由以上本发明实施例提供的技术方案可见，本发明对图像采样得到4幅子图像；对4幅子图像分别进行无穷范数旋转变换；将经过无穷范数变换得到的4副子图像分为2组，每组2副子图像，根据嵌入水印内容的比特位信息分别对每组子图像的中频部分进行直方图的搬移；对经过搬移的4副子图像分别进行无穷范数反变换，并将反变换后的4副子图像合成新图像，这样本实施例应用变换域系数之间的关系方式进行水印嵌入，不需要设定阈值，也不需要进行与阈值的比较，而是直接检测变换域系数之间大小的关系即可。本实施例使用的嵌入方式是基于关系的方法，可以避免现有技术中采用与阈值比较而产生的缺陷。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明视频水印嵌入方法实施例的流程图；

图2为本发明二维空间中的1-范数保持不变的旋转变换(图2a)，2-范数保持不变的旋转变换(图2b)和无穷范数(图2c)保持不变的旋转变换示意图；

图3为本发明低频、中频、高频区域示意图；

图4为本发明视频水印的盲提取方法实施例的流程图；

图5为本发明视频水印嵌入设备实施例的框图；

图6为本发明视频水印嵌入设备实施例的另一框图；

图7为本发明视频水印盲提取设备实施例的框图。

具体实施方式

本发明实施例提供一种视频水印嵌入和盲提取方法及装置。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

图1示出了本发明视频水印嵌入方法实施例的流程，如图1所述，该实施例包括：

S110：对图像采样得到4幅子图像。

例如对一帧图像A在其行和列两个方向的奇偶像素索引分别进行采样，得到4幅子图像A1，A2，A3，A4。

具体可以采用下述采样方式：

A1＝A(1:2:row，1:2:column)；

A2＝A(1:2:row，2:2:column)；

A3＝A(2:2:row，1:2:column)；

A4＝A(2:2:row，2:2:column)。

其中row是图像的高，column是图像的宽，1:2:row表示像素横坐标从索引1开始每隔一个像素取一个索引，即1，3，5，......；同理，：2:column表示像素纵坐标从索引2开始每隔一个像素取一个索引，即2，4，6，......。

经过上面的采样，可以得到原图像的4幅采样子图像。例如，原图像大小是352x288像素，那么采样后的四幅子图像为大小为176x144。

这样就得到了4幅原图像不同采样位置的子图像。之后分别对每个子图像按照下面介绍的无穷范数变换域相关频带上系数之间的关系进行直方图的搬移，从而达到水印嵌入的目的。

S120：对4幅子图像分别进行无穷范数旋转变换。

现有技术多是将图像进行线性变换，从空间域转换到频率域。动态范围扩张是信号处理中常见的线性变换的必然结果。动态范围扩张指的是从空间域转换到频率域之后，保存的数据发生范围的变化。在空间域上，图像像素值的范围是[0，255]，而变换到频率域上之后所保存的系数范围将发生变化，从而需要更多的资源来存贮这些变换后的系数。

而本实施例中，利用一种新的保持动态范围不变的整数可逆变换-无穷范数空间的旋转变换。线性变换如离散余弦变换是L2空间的旋转变换，保持旋转向量的二范数不变；而无穷范数空间的旋转变换是L_∞空间的旋转变换，是一个分段线性的变换，保持旋转向量的无穷范数不变。为了减少信号的表达冗余，本实施例利用联合直方图分析给定信号，选定无穷范数旋转变换的旋转中心和角度，从而达到最大去相邻像素冗余的目的。无穷范数旋转变换可以用简单的错切变换分段线性地实现。本实施例提出的无穷范数旋转变换不仅整数可逆、计算简单，而且能够保持动态范围不变，拥有很好的去相关性，能够给出数据的能量集中的表达。而且这种无穷范数旋转变换在图像编码和可逆数据隐藏中也有相关的应用。

在欧几里德空间中，2-范数旋转是一个保持向量2-范数不变的旋转。类似地有保持向量p-范数不变的p-范数旋转。

在线性矢量空间V中，矢量x＝(x1，x2，...，xn)的p-范数定义为：

${\left|\right|x\left|\right|}_p={\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\left|x_i\right|}^p\right)}^{1/p}$

其中，x是向量，x_i＝x₁，x₂，...，x_n为向量x中的元素，x_i的值为图像像素值的大小，n是向量元素的个数，||||是取范数操作，||是取绝对值操作。

X的物理意义是图像的像素值大小。对于图像来说，因为图像的像素是二维信号，所以需要做二维的无穷范数变换。X可以理解为一行像素，x_i则为一行像素上的每个像素点的像素值，例如灰度值。二维的无穷范数变换，需要做两次变换，分别针对图像的行和列上的像素。

当p→∞时，即得无穷范数的定义：

${\left|\right|x\left|\right|}_{\∞}=\underset{p\→\∞}{\lim }{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\left|x_i\right|}^p\right)}^{1/p}=\max \left(\right|x_1|,|x_2|,...,|x_n\left|\right)$

||是取绝对值操作。

在二维空间中，1-范数等值线是菱形，2-范数等值线是圆周，无穷范数等值线是正方形。

一般地，在n维空间中，无穷范数等值集是一个规则的凸的封闭的超曲面。传统的欧式空间的旋转是以2-范数作为定义的，也就是固定圆心沿着半径进行旋转。一个点的2-范数就是这个点与原点之间的欧式距离。类似的，这里定义p-范数旋转。就像保持1-范数不变叫做1-范数旋转，保持无穷范数不变叫做无穷范数旋转。图2示出了二维空间中的1-范数保持不变的旋转变换(图2a)，2-范数保持不变的旋转变换(图2b)和无穷范数(图2c)保持不变的旋转变换。其中A表示变换前向量的位置，B表是变换后向量的位置，箭头表示旋转方向。

相应地，保持向量1-范数、2-范数和无穷范数不变的变换分别称之为1-范数空间的旋转变换、2-范数空间的旋转变换和无穷范数空间的旋转变换。本实施例可以采用无穷范数旋转变换域中进行数据隐藏的方法，对子图像进行无穷范数旋转变换后得到变换系数。图像像素的取值范围是[0，255]，变换后的系数的范围也是[0，255]。变换系数落于[0，255]之间，嵌入后被修改的系数也落于[0，255]之间，所以反变换所得的图像像素仍落于[0，255]之间，即不会有像素的上溢或下溢问题，可以保持动态范围不变。这样，任何系数都可以作为待嵌入的位置，而且可以保证恢复出的图像则没有数据丢失。

S130：将经过无穷范数变换得到的4副子图像分为2组，每组2副子图像，根据嵌入水印内容的比特位信息分别对每组子图像的中频部分进行直方图的搬移。

直方图就是柱状图(这里的直方图、柱状图指的是图像处理技术领域的名词)，指的是图像的统计信息，对图像的每个点进行统计即可得到。图像像素的取值范围是[0，255]，变换后的系数的范围也是[0，255]，所以其中心是127。也就是说对于无穷范数旋转来说，直方图的中心为127。这样，其N阶去中心距为：

$M\left(a\right)=\underset{i=0}{\overset{127-a}{\mathrm{\Σ}}}H\left(i\right){(128-i)}^n+\underset{i=128+a}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}H\left(i\right){(i-127)}^n$

H(i)表示图像直方图的分布，a表示对直方图中心范围的设定，直方图的中心被定义为(127-a，128+a)，所以去中心距计算的就是排除掉这个范围之后的到中心的距离之和。M(a)表示去中心距。

H(i)可以看作是对图像像素值出现频率的统计。如一幅偏暗的图像必然是像素值较低的频率出现较高，因而直方图能反映一幅图像的很多性质，直方图的概念在图像处理中非常常见。

去中心距是对直方图的一种描述，其意义是对除去直方图中的中间部分，其他部分到中心的距离之和的描述。1阶去中心距就是距离之和，N阶去中心距就是距离的n次方和。

以无穷范数旋转后的直方图像素值为127为中心，左右边界大小a＝10(即127左右各加减10)的一阶去中心距进行嵌入描述。一阶去中心距对于多种攻击具有很好的鲁棒性，属于图像的一种不变描述。本实施例中的无穷范数嵌入位置可以如图3中阴影区块(x2，x3，x4)所示，中频嵌入能够比较好的平衡鲁棒性和不可见性之间的关系。中频嵌入指的是在频率上嵌入位置的选择，如图3所示，三个阴影部分即为中频区域，而左上区域(x1)为低频区域，其余区域为高频区域。嵌入的即是水印信息。对于二维无穷范数旋转变换来说，变换后的频率分布类似小波变换，其频率分布的情况是，最左上角为频率最低的部分，其他部分距离左上角越远频率越高，所以中频部分就是在图示坐在的区域。

水印嵌入是通过改变同一帧图像采样得到的不同子图像的无穷范数变换域中频的去中心距的关系来进行的。信息就是要嵌入的内容，而要嵌入内容是由二进制代码来表示。每个二进制代码即为信息位。这里的信息是指要嵌入的水印内容，而水印内容由二进制代码来表示，每个二进制代码即为信息位。

这里，所述根据嵌入水印内容的比特位信息分别对每组子图像的中频部分进行直方图的搬移，具体可以为：

如果嵌入水印内容的信息位为1，则通过搬移使第一组中经无穷范数变换得到的第一图像直方图的去中心距大于第一组中经无穷范数变换得到的第二图像直方图的去中心距，使第二组中经无穷范数变换得到的第一图像直方图的去中心距大于第二组中经无穷范数变换得到的第二图像直方图；

如果嵌入水印内容的信息位为0，则通过搬移使第一组中经无穷范数变换得到的第一图像直方图的去中心距小于第一组中经无穷范数变换得到的第二图像直方图，使第二组中经无穷范数变换得到的第一图像直方图的去中心距小于第二组中经无穷范数变换得到的第二图像直方图。

例如，A1的中频F1与A2的中频F2分为第一组，A3的中频F3与A4的中频F4分为第二组。如果嵌入水印内容的信息位为1，则通过搬移使A1中频(F1)的去中心距大于A2中频(F2)的去中心距，A3中频(F3)的去中心距大于A4中频(F4)的去中心距；如果信息位为0，则通过搬移使A1中频(F1)的去中心距小于A2中频(F2)的去中心距，A3中频(F3)的去中心距小于A4中频(F4)的去中心距。如图5所示，其中A表示图像空间域，F表示图像频率域。

搬移是通过计算去中心距的平均值，通过适当的强度调制，将两个对比的去中心距拉开到所要求的值的范围。适当指的是一个经验值，可以满足实际需要的值。

S140：对经过搬移的4副子图像分别进行无穷范数反变换，并将反变换后的4副子图像合成新图像。

将修改过后的4幅子图像按采样的逆过程合并成新的图像。经过上面嵌入过程，得到了不可见的视频水印。

由上述实施例可见，本实施例应用变换域系数之间的关系方式进行水印嵌入，不需要设定阈值，也不需要进行与阈值的比较，而是直接检测变换域系数之间大小的关系即可。本实施例使用的嵌入方式是基于关系的方法，可以避免现有技术中采用与阈值比较而产生的缺陷。

另外，本实施例的方法是一种保持动态范围不变的方法，在限制带宽的情况下，本实施例可以很好的传输变换域系数而不增加额外的负担，在这一点上是本实施例的优势。

以下介绍本发明视频水印的盲提取方法实施例。本发明视频水印的盲提取方法实施例实际上是前述视频水印嵌入过程的逆过程，如图4所示，包括：

S410：对图像进行采样得到4幅子图像。

对图像帧A进行采样得到4幅子图像A1，A2，A3，A4。

该步骤可以如前面S110中的例子，例如对一帧图像A在其行和列两个方向的奇偶像素索引分别进行采样，得到4幅子图像A1，A2，A3，A4。

具体可以采用下述采样方式：

A1＝A(1:2:row，1:2:column)；

A2＝A(1:2:row，2:2:column)；

A3＝A(2:2:row，1:2:column)；

A4＝A(2:2:row，2:2:column)。

其中row是图像的高，column是图像的宽，1:2:row表示像素横坐标从索引1开始每隔一个像素取一个索引，即1，3，5，......；同理，：2:column表示像素纵坐标从索引2开始每隔一个像素取一个索引，即2，4，6，......。

经过上面的采样，可以得到原图像的4幅采样子图像。例如，原图像大小是352x288像素，那么采样后的四幅子图像为大小为176x144。

这样就得到了4幅原图像不同采样位置的子图像。之后分别对每个子图像按照下面介绍的无穷范数变换域相关频带上系数之间的关系进行直方图的搬移，从而达到水印嵌入的目的。

S420：分别对这4幅子图像进行无穷范数旋转变换。

如前所述，在线性矢量空间V中，矢量x＝(x1，x2，...，xn)的p-范数定义为：

${\left|\right|x\left|\right|}_p={\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\left|x_i\right|}^p\right)}^{1/p}$

当p→∞时，即得无穷范数的定义：

${\left|\right|x\left|\right|}_{\∞}=\underset{p\→\∞}{\lim }{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\left|x_i\right|}^p\right)}^{1/p}=\max \left(\right|x_1|,|x_2|,...,|x_n\left|\right)$

一般地，在n维空间中，无穷范数等值集是一个规则的凸的封闭的超曲面。传统的欧式空间的旋转是以2-范数作为定义的，也就是固定圆心沿着半径进行旋转。一个点的2-范数就是这个点与原点之间的欧式距离。类似的，这里定义p-范数旋转。就像保持1-范数不变叫做1-范数旋转，保持无穷范数不变叫做无穷范数旋转。图2示出了二维空间中的1-范数保持不变的旋转变换(图2a)，2-范数保持不变的旋转变换(图2b)和无穷范数(图2c)保持不变的旋转变换。其中A表示变换前向量的位置，B表是变换后向量的位置，箭头表示旋转方向。

相应地，保持向量1-范数、2-范数和无穷范数不变的变换分别称之为1-范数空间的旋转变换、2-范数空间的旋转变换和无穷范数空间的旋转变换。本实施例可以采用无穷范数旋转变换域中进行数据隐藏的方法，对子图像进行无穷范数旋转变换后得到变换系数。图像像素的取值范围是[0，255]，变换后的系数的范围也是[0，255]。变换系数落于[0，255]之间，嵌入后被修改的系数也落于[0，255]之间，所以反变换所得的图像像素仍落于[0，255]之间，即不会有像素的上溢或下溢问题，可以保持动态范围不变。这样，任何系数都可以作为待嵌入的位置，而且可以保证恢复出的图像则没有数据丢失。

无穷范数旋转变换可以用简单的错切变换分段线性地实现。本实施例提出的无穷范数旋转变换不仅整数可逆、计算简单，而且能够保持动态范围不变，拥有很好的去相关性，能够给出数据的能量集中的表达。

S430：选择无穷范数旋转变换的子图像中的中频部分，分别计算4副子图像中频部分直方图的去中心距。

如前所述，N阶去中心距为：

$M\left(a\right)=\underset{i=0}{\overset{127-a}{\mathrm{\Σ}}}H\left(i\right){(128-i)}^n+\underset{i=128+a}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}H\left(i\right){(i-127)}^n$

由于在视频嵌入方法实施例中已经对直方图进行了搬移，使得A1与A2，A3与A4之间的中频去中心距之差有了明显的不同，因此，这里通过比较子图像之间的去中心距的大小关系，就可以提取出隐藏在视频中的比特信息。

以无穷范数旋转后的直方图像素值为127为中心，左右边界大小a＝10(即127左右各加减10)的一阶去中心距进行嵌入描述。一阶去中心距对于多种攻击具有很好的鲁棒性，属于图像的一种不变描述。本实施例中的无穷范数嵌入位置可以如图3中阴影区块(x2，x3，x4)所示，中频嵌入能够比较好的平衡鲁棒性和不可见性之间的关系。中频嵌入指的是在频率上嵌入位置的选择，如图3所示，三个阴影部分即为中频区域，而左上区域(x1)为低频区域，其余区域为高频区域。嵌入的即是水印信息。对于二维无穷范数旋转变换来说，变换后的频率分布类似小波变换，其频率分布的情况是，最左上角为频率最低的部分，其他部分距离左上角越远频率越高，所以中频部分就是在图示坐在的区域。

水印嵌入是通过改变同一帧图像采样得到的不同子图像的无穷范数变换域中频的去中心距的关系来进行的。信息就是要嵌入的内容，而要嵌入内容是由二进制代码来表示。每个二进制代码即为信息位。这里的信息是指要嵌入的水印内容，而水印内容由二进制代码来表示，每个二进制代码即为信息位。

S440：将4副子图像分为两组，通过分别比较两组中各子图像之间去中心距的大小关系提取出隐藏在视频中的水印的比特信息。

这里，所述通过比较子图像之间的去中心距的大小关系提取出隐藏在视频中的水印的比特信息，具体可以为：

如果第一组中第一图像直方图的去中心距大于第一组中第二图像直方图，第二组中第一图像直方图的去中心距大于第二组中第二图像直方图，则嵌入水印内容的信息位为1；

如果第一组中第一图像直方图的去中心距小于第一组中第二图像直方图，第二组中第一图像直方图的去中心距小于第二组中第二图像直方图，则嵌入水印内容的信息位为0。

S450：由视频中水印的比特信息恢复出嵌入的水印。

因为对子图像的无穷范数旋转变换的中频部分的去中心距进行了修改，使得A1与A2，A3与A4相应部分的中频去中心距的差值具有了信息量，所以根据大小关系就可以提取出这些信息，最终得到嵌入的水印。

以下介绍本发明视频水印嵌入设备实施例，图5示出了该实施例的框图，如图5所示，包括：

采样单元51，用于对图像采样得到4幅子图像；

变换单元52，用于对4幅子图像分别进行无穷范数旋转变换；

直方图搬移单元53，用于将经过无穷范数变换得到的4副子图像分为2组，每组2副子图像，根据嵌入水印内容的比特位信息分别对每组子图像的中频部分进行直方图的搬移；

合成单元54，对经过搬移的4副子图像分别进行无穷范数反变换，并将反变换后的4副子图像合成新图像。

优选地，所述视频水印嵌入设备实施例可以如图6所示，所述直方图搬移单元53包括第一搬移单元531和第二搬移单元532，其中，

第一搬移单元531，如果嵌入水印内容的信息位为1，则通过搬移使第一组中经无穷范数变换得到的第一图像直方图的去中心距大于第一组中经无穷范数变换得到的第二图像直方图的去中心距，使第二组中经无穷范数变换得到的第一图像直方图的去中心距大于第二组中经无穷范数变换得到的第二图像直方图；

第二搬移单元532，如果嵌入水印内容的信息位为0，则通过搬移使第一组中经无穷范数变换得到的第一图像直方图的去中心距小于第一组中经无穷范数变换得到的第二图像直方图，使第二组中经无穷范数变换得到的第一图像直方图的去中心距小于第二组中经无穷范数变换得到的第二图像直方图。

利用该视频水印嵌入设备实施例实现视频水印嵌入的方法与前述图1所示的方法类似，在此不再赘述。

以下介绍本发明视频水印盲提取设备实施例，图7示出了该实施例的框图，如图7所示，包括：

采样单元61，用于对图像采样得到4幅子图像；

变换单元62，用于对4幅子图像分别进行无穷范数旋转变换；

计算单元63，用于选择无穷范数旋转变换的子图像中的中频部分，分别计算4副子图像中频部分直方图的去中心距；

提取单元64，用于将4副子图像分为两组，并通过分别比较两组中各子图像之间去中心距的大小关系提取出隐藏在视频中的水印的比特信息；

恢复单元65，用于由视频中水印的比特信息恢复出嵌入的水印。

利用该视频水印盲提取设备实施例实现视频水印盲提取的方法与前述图4所示的方法类似，在此不再赘述。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本发明可用于众多通用或专用的计算系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。

本发明可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

Claims (7)

1.一种视频水印嵌入方法，其特征在于，包括：

对图像采样得到4幅子图像；

对4幅子图像分别进行无穷范数旋转变换；

将经过无穷范数变换得到的4副子图像分为2组，每组2副子图像，根据嵌入水印内容的比特位信息分别对每组子图像的中频部分进行直方图的搬移；其中，所述根据嵌入水印内容的比特位信息分别对每组子图像的中频部分进行直方图的搬移，包括：如果嵌入水印内容的信息位为1，则通过搬移使第一组中经无穷范数变换得到的第一图像直方图的去中心距大于第一组中经无穷范数变换得到的第二图像直方图的去中心距，使第二组中经无穷范数变换得到的第一图像直方图的去中心距大于第二组中经无穷范数变换得到的第二图像直方图的去中心距；如果嵌入水印内容的信息位为0，则通过搬移使第一组中经无穷范数变换得到的第一图像直方图的去中心距小于第一组中经无穷范数变换得到的第二图像直方图的去中心距，使第二组中经无穷范数变换得到的第一图像直方图的去中心距小于第二组中经无穷范数变换得到的第二图像直方图的去中心距；

对经过搬移的4副子图像分别进行无穷范数反变换，并将反变换后的4副子图像合成新图像。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对图像采样得到4幅子图像包括：

对一帧图像A在其行和列两个方向的奇偶像素索引分别进行采样得到4幅子图像。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无穷范数的定义为：

${\left|\right|x\left|\right|}_{\∞}=\underset{p\→\∞}{\lim }{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\left|x_i\right|}^p\right)}^{1/p}=\max \left(\right|x_1|,|x_2|,...,|x_n\left|\right)$

其中，x是向量，x_i＝x₁，x₂，...，x_n为向量x中的元素，x_i的值为图像像素值的大小，n是向量元素的个数，|| ||是取范数操作，||是取绝对值操作。

4.一种视频水印盲提取方法，其特征在于，包括：

对图像帧进行采样得到4幅子图像；

分别对这4幅子图像进行无穷范数旋转变换；

选择无穷范数旋转变换的子图像中的中频部分，分别计算4副子图像中频部分直方图的去中心距；

将4副子图像分为两组，通过分别比较两组中各子图像之间去中心距的大小关系提取出隐藏在视频中的水印的比特信息；其中，所述通过分别比较两组中各子图像之间去中心距的大小关系提取出隐藏在视频中的水印的比特信息，包括：如果第一组中第一图像直方图的去中心距大于第一组中第二图像直方图的去中心距，第二组中第一图像直方图的去中心距大于第二组中第二图像直方图的去中心距，则嵌入水印内容的信息位为1；如果第一组中第一图像直方图的去中心距小于第一组中第二图像直方图的去中心距，第二组中第一图像直方图的去中心距小于第二组中第二图像直方图的去中心距，则嵌入水印内容的信息位为0；

由视频中水印的比特信息恢复出嵌入的水印。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述无穷范数的定义为：

${\left|\right|x\left|\right|}_{\∞}=\underset{p\→\∞}{\lim }{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\left|x_i\right|}^p\right)}^{1/p}=\max \left(\right|x_1|,|x_2|,...,|x_n\left|\right)$

其中，x是向量，x_i＝x₁，x₂，...，x_n为向量x中的元素，x_i的值为图像像素值的大小，n是向量元素的个数，|| ||是取范数操作，||是取绝对值操作。

6.一种视频水印嵌入设备，其特征在于，包括：

采样单元，用于对图像采样得到4幅子图像；

变换单元，用于对4幅子图像分别进行无穷范数旋转变换；

直方图搬移单元，用于将经过无穷范数变换得到的4副子图像分为2组，每组2副子图像，根据嵌入水印内容的比特位信息分别对每组子图像的中频部分进行直方图的搬移；其中，所述直方图搬移单元包括第一搬移单元和第二搬移单元，其中，第一搬移单元，如果嵌入水印内容的信息位为1，则通过搬移使第一组中经无穷范数变换得到的第一图像直方图的去中心距大于第一组中经无穷范数变换得到的第二图像直方图的去中心距，使第二组中经无穷范数变换得到的第一图像直方图的去中心距大于第二组中经无穷范数变换得到的第二图像直方图的去中心距；第二搬移单元，如果嵌入水印内容的信息位为0，则通过搬移使第一组中经无穷范数变换得到的第一图像直方图的去中心距小于第一组中经无穷范数变换得到的第二图像直方图的去中心距，使第二组中经无穷范数变换得到的第一图像直方图的去中心距小于第二组中经无穷范数变换得到的第二图像直方图的去中心距；

合成单元，对经过搬移的4副子图像分别进行无穷范数反变换，并将反变换后的4副子图像合成新图像。

7.一种视频水印盲提取设备，其特征在于，包括：

采样单元，用于对图像采样得到4幅子图像；

变换单元，用于对4幅子图像分别进行无穷范数旋转变换；

计算单元，用于选择无穷范数旋转变换的子图像中的中频部分，分别计算4副子图像中频部分直方图的去中心距；

提取单元，用于将4副子图像分为两组，并通过分别比较两组中各子图像之间去中心距的大小关系提取出隐藏在视频中的水印的比特信息；其中，所述通过分别比较两组中各子图像之间去中心距的大小关系提取出隐藏在视频中的水印的比特信息，包括：如果第一组中第一图像直方图的去中心距大于第一组中第二图像直方图的去中心距，第二组中第一图像直方图的去中心距大于第二组中第二图像直方图的去中心距，则嵌入水印内容的信息位为1；如果第一组中第一图像直方图的去中心距小于第一组中第二图像直方图的去中心距，第二组中第一图像直方图的去中心距小于第二组中第二图像直方图的去中心距，则嵌入水印内容的信息位为0；

恢复单元，用于由视频中水印的比特信息恢复出嵌入的水印。

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