CN101950405A - 一种基于视频内容的水印添加方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于视频内容的水印添加方法，包括将视频图像由RGB颜色空间转换到CIE-Lab颜色空间，以25帧图像为一个帧序列将视频划分为若干个帧序列，计算像素的能量值，获取待添加水印的灰度图，以8×8的像素矩阵为一个单元，将帧序列的最后一帧图像分成若干个单元，按照单元中像素能量值之和的大小顺序，取与水印灰度图中元素个数相同的单元作为水印的添加区域，将水印灰度图中元素的灰度值叠加在所查找出的单元的二维离散余弦变换系数矩阵的低频分量系数上，将水印添加在每个帧序列的最后一帧图像上，最终将视频图像由CIE-Lab颜色空间转换回RGB颜色空间。

Description

一种基于视频内容的水印添加方法

技术领域

本发明涉及计算机图像处理技术领域，尤其涉及一种基于视频内容的水印添加方法。

背景技术

随着因特网的日益普及，多媒体信息的交流已达到了前所未有的深度和广度，其发布形式也愈加丰富了。数字化形式的多媒体数据为多媒体信息的存取提供了极大的便利，同时也极大地提高了信息表达的效率和准确性。与此同时，其版权保护也成为一个急需解决的问题。数字水印是在多媒体信息领域实现版权保护的直接而又有效的办法，该技术将具有特定意义的标记，利用数字技术嵌入并隐藏在需要保护的多媒体数据中，用以显示创作者对其作品的所有权。这种标记可以是文字、序列号、图像或其它有特殊标记作用的符号。嵌入到载体中的水印应以不破坏原数据欣赏价值、使用价值为原则，并尽可能保证其不被恶意破坏或破解。

视频水印可理解为针对数字视频载体的主观和客观的时间冗余和空间冗余添加信息，既不影响视频质量，又能达到用于版权保护和内容完整性检验目的的水印技术。

按照视频水印嵌入时机，视频水印算法可分为前置式添加方法、内置式添加方法以及后置式添加方法。前置式视频嵌入技术是将视频作为一组原始图像序列，将水印信息直接嵌入到每一帧图像中，形成含有水印的原始视频信息，然后再完成相应编码工作。内置式视频水印技术是将水印嵌入算法和视频编码系统相集合，并内嵌入视频压缩编码中，利用视频编码过程产生的信息实现水印信息的嵌入。后置式视频水印技术是直接将水印信息嵌入到已压缩的视频编码流中去。对于前置式水印添加，这类算法有可能增加视频码流，从而增加了水印算法的复杂度，而对于内置式水印添加，由于是直接将水印嵌入到编码码流中去，因此编码和解码时可能会对视频信号质量产生影响，而后置式水印技术是直接将水印嵌入到已压缩的视频编码中去，缺点在于嵌入的水印数据量小以及算法复杂，较难实现。

发明内容

本发明提供了一种基于视频内容的水印添加方法，该方法基于视频内容的视觉重要性检测，将水印添加在视频每一帧图像中视觉特征最重要的地方。

为了达到上述目的，本发明采用技术方案如下：

(1)将待处理的视频由RGB颜色空间转换到CIE-Lab颜色空间；

由于CIE-Lab颜色空间分离了颜色亮度和色彩变化，因此在CIE-Lab颜色空间里计算图像像素的能量值比在RGB颜色空间里计算得更准确。

(2)算变换到CIE-Lab颜色空间后的视频图像上每个像素的能量值；

以25帧为一个帧序列，将视频按照播放的时间顺序划分为若干个帧序列，以帧序列为单位，计算视频像素的能量值。用I_r1，I_r2，……I_r25表示第r个帧序列中的25帧图像，用P_i，j表示视频图像上第(i，j)个像素，像素能量值为

E(i，j)＝α×E_s(i，j)+(1-α)×E_t(i，j)

$E_t(i,j)={{\mathrm{\Σ}}_{t=1}^{25}L}_{i,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)$

$E_s(i,j)={\mathrm{\Σ}}_{t=1}^{25}\left\{\begin{array}{c}|L_{i,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)-L_{i+1,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)|+|a_{i,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)-a_{i+1,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)|+|b_{i,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)-b_{i+1,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)|\\ +|L_{i,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)-L_{i,j+1}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)|+|a_{i,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)-a_{i,j+1}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)|+|b_{i,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)-b_{i,j+1}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)|\end{array}\right\}$

式中，α表示权重系数，L_i，j、a_i，j、b_i，j分别表示像素P_i，j的亮度通道值和两个彩色通道值，L_i+1，j、a_i+1，j、b_i+1，j表示像素P_i，j竖直方向上相邻像素P_i+1，j的亮度通道值和两个彩色通道值，L_i，j+1、a_i，j+1、b_i，j+1表示像素P_i，j水平方向上相邻像素P_i，j+1的亮度通道值和两个彩色通道值。L_i，j(I_rt)表示画面帧I_rt中像素P_i，j的亮度通道值。

(3)获取待添加水印的灰度图；

(4)查找水印的添加区域；

一般将水印添加在每个帧序列的最后一帧图像上，查找水印的添加区域和添加水印的操作只对每个帧序列的最后一帧图像进行。

以8×8的像素矩阵为一个单元，将待添加水印的图像分成若干个互不交叠的单元，计算每个单元中所有像素能量值之和，取能量值之和最大的前M×N个单元，作为水印的添加区域。

(5)将水印添加到查找出的区域内；

在所查找的区域上添加水印的过程为：将所查找出的M×N个单元中像素在CIE-Lab颜色空间的亮度通道值做二维离散余弦变换，将水印灰度图中元素的灰度值叠加在所查找出的M×N个单元的二维离散余弦变换系数矩阵的低频分量系数上。

(6)将添加水印后的视频每帧图像由CIE-Lab颜色空间转换到RGB颜色空间。

与现有的添加方法相比，本发明方法能将水印添加在视频视觉最重要的地方，攻击者在破坏水印时，不可避免地会引起视频内容质量严重下降，从而提高添加水印的稳定性、鲁棒性以及安全性。

附图说明

图1是本发明方法的技术方案流程图。

具体实施方式

如图1，一种基于视频内容的水印添加方法，包括：

(1)将待处理的视频由RGB颜色空间转换到CIE-Lab颜色空间，得到CIE-Lab颜色空间的视频信息，使视频亮度通道和彩色通道相分离；

由RGB颜色空间转换到CIE-Lab颜色空间按照下面的公式进行转换：

$\left\{\begin{array}{c}L=0.299\×R+0.587\×G+0.114\×B\\ a=0.713\×(R-L)\\ b=0.564\×(B-L)\end{array}\right.---\left(1\right)$

式中，R、G、B分别表示RGB颜色空间的红、绿、蓝颜色值。L表示CIE-Lab颜色空间的亮度通道值，a和b表示CIE-Lab颜色空间的两个彩色通道值。将视频从RGB颜色空间转换到CIE-Lab颜色空间中处理，是因为CIE-Lab颜色空间分离了颜色亮度和色彩变化，更能描述和反映人们对颜色的感知，计算出的视觉重要性值更精准。而且两种颜色空间的相互转换是可逆的。

(2)计算变换到CIE-Lab颜色空间后的视频图像上像素的能量值；

以25帧为一个帧序列，将视频按照播放的时间顺序划分为若干个帧序列，用I_r1，I_r2，……I_r25表示第r个帧序列中的25帧图像，例如I₃₂表示第3个帧序列的第2帧图像。水印一般添加在每个帧序列的最后一帧图像上，即每隔24帧就对视频进行一次水印添加的操作。

用P_i，j表示视频图像上第(i，j)个像素，像素能量值的计算分为两个部分，分别用E_s(i，j)和E_t(i，j)表示，其中E_s(i，j)的计算方法为：

$E_s(i,j)={\mathrm{\Σ}}_{t=1}^{25}\left\{\begin{array}{c}|L_{i,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)-L_{i+1,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)|+|a_{i,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)-a_{i+1,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)|+|b_{i,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)-b_{i+1,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)|\\ +|L_{i,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)-L_{i,j+1}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)|+|a_{i,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)-a_{i,j+1}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)|+|b_{i,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)-b_{i,j+1}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)|\end{array}\right\}---\left(2\right)$

式中，L_i，j、a_i，j、b_i，j分别表示像素P_i，j的亮度通道值和两个彩色通道值，L_i+1，j、a_i+1，j、b_i+1，j表示像素P_i，j竖直方向上相邻像素P_i+1，j的亮度通道值和两个彩色通道值，L_i，j+1、a_i，j+1、b_i，j+1表示像素P_i，j水平方向上相邻像素P_i，j+1的亮度通道值和两个彩色通道值。先分别在同一帧画面内计算，然后对整个帧序列求和。由上式可以看出，E_s(i，j)反映了同一帧画面内一个像素与其邻近像素之间的变化关系。因此，E_s(i，j)的值越大，表明该像素与其相邻像素的各个颜色通道梯度变化越剧烈，则该像素的边缘特征就越强，其视觉重要性相应也就越大。

E_t(i，j)表示在一个帧序列所有帧中同一个位置点像素在CIE-Lab颜色空间中亮度通道值之和，它反映了同一个像素在这个帧序列内的变化，其计算式为：

$E_t(i,j)={{\mathrm{\Σ}}_{t=1}^{25}L}_{i,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)---\left(3\right)$

式中，L_i，j(I_rt)表示画面帧I_rt中像素P_i，j的亮度通道值。

将E_s(i，j)和E_t(i，j)加权求和后得到该像素的能量值，像素P_i，j的能量值E(i，j)的最终表达式为：

E(i，j)＝α×E_s(i，j)+(1-α)×E_t(i，j)    (4)

其中α表示权重系数，用来平衡E_s(i，j)和E_t(i，j)对能量值的贡献。由于运动变化较易被人眼捕捉到，因此在这里取α为0.3。

(3)获取待添加水印的灰度图；

待添加的水印可以是一段文字、一个图标、一幅图像或其他各种传达某种信息的符号。由于水印只是用作标志性信息，其亮度不能太大，否则会对原图像造成破坏。一般，水印灰度图的亮度值在0～50之间。

对于文字水印，对其进行光栅化处理，得到M ×N的矩阵表示灰度图；

对于图像水印，同样得到M×N的矩阵表示灰度图，其灰度图即为该图像水印在CIE-Lab颜色空间中的亮度通道值L。

(4)在每个帧序列的最后一帧图像上查找水印的添加区域；

查找水印的添加区域只在每个帧序列的最后一帧图像上进行，对每个待添加水印的图像的查找方法相同。以8×8的像素矩阵为一个单元，将待添加水印的图像划分为若干个互不交叠的单元，计算每个单元中所有像素能量值E(i，j)之和，取能量值之和最大的前M×N个单元，作为水印的添加区域。按照这M×N个单元的像素能量值之和从大到小依次标记为S₁、S₂...S_M×N。由于像素的能量值反应了像素的视觉重要性，按照本发明方法查找出的水印添加区域为原图像中视觉重要性最大的区域，将水印添加在这个区域可以有效的保护水印不被破坏。

(5)将水印添加到查找出的区域内；

首先，对所查找出的M×N个单元中像素的亮度通道值L做二维离散余弦变换，然后按照水印灰度图矩阵中元素的排列顺序，将灰度图矩阵中每个元素的灰度值叠加在所查找出的单元的二维离散余弦变换系数矩阵的低频分量系数上。水印灰度图矩阵中的元素与所查找出的M×N个单元的对应关系为：

用a_ij(1≤i≤M，1≤j≤N)表示水印灰度图矩阵中第(i，j)个元素，则a₁₁对应单元S₁，a_1N对应单元S_N，a₂₁对应单元S_N+1.....a_MN对应单元S_M×N，类似按照从左到右，从上到下的顺序与M×N个单元一一对应。按照这样的对应关系添加水印可以简化对图像提取水印的操作过程。

最终，在每个帧序列的最后一帧图像上添加的水印，但添加的水印的位置根据视频图像的内容不同而不同

(6)将添加水印后的视频每帧图像由CIE-Lab颜色空间转换到RGB颜色空间；

图像由CIE-Lab颜色空间转换到RGB颜色空间的转换方法如下：

$\left\{\begin{array}{c}R=L+1.403\×a\\ G=L-0.714\×a-0.334\×b\\ B=L+1.773\×a\end{array}\right.---\left(5\right)$

Claims (4)

1.一种基于视频内容的水印添加方法，包括：

(1)将待处理的视频由RGB颜色空间转换到CIE-Lab颜色空间；

(2)以25帧为一个帧序列，将视频按照播放的时间顺序划分为若干个帧序列，以帧序列为单位，计算视频像素的能量值；

(3)获取待添加水印的灰度图；

(4)在每个帧序列的最后一帧图像上查找水印的添加区域；

(5)将水印添加到查找出的区域内；

(6)将添加水印后的视频每帧图像由CIE-Lab颜色空间转换到RGB颜色空间。

2.根据权利要求1所述的基于视频内容的水印添加方法，其特征在于，所述的步骤(2)中像素能量值的计算方法为：

E(i，j)＝α×E_s(i，j)+(1-α)×E_t(i，j)

$E_t(i,j)={{\mathrm{\Σ}}_{t=1}^{25}L}_{i,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)$

$E_s(i,j)={\mathrm{\Σ}}_{t=1}^{25}\left\{\begin{array}{c}|L_{i,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)-L_{i+1,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)|+|a_{i,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)-a_{i+1,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)|+|b_{i,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)-b_{i+1,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)|\\ +|L_{i,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)-L_{i,j+1}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)|+|a_{i,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)-a_{i,j+1}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)|+|b_{i,j}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)-b_{i,j+1}\left(I_{\mathrm{rt}}\right)|\end{array}\right\}$

其中，E(i，j)表示第(i，j)个像素的能量值，α为权重系数，n_r表示第r条字幕文字出现在视频上的时间内所对应的画面帧数，I_rt表示属于第r各帧序列中第t帧图像，L_i，j表示第(i，j)个像素在CIE-Lab颜色空间的亮度通道值，a_i，j、b_i，j表示第(i，j)个像素在CIE-Lab颜色空间的两个彩色通道值。

3.根据权利要求2所述的基于视频内容的水印添加方法，其特征在于，所述的步骤(4)中查找水印的添加区域的方法为：以8×8的像素矩阵为一个单元，将每个帧序列的最后一帧图像划分为若干个互不交叠的单元，按照单元中所有像素能量值之和的大小顺序，选取与水印灰度图中元素个数相同的单元作为水印的添加区域。

4.根据权利要求3所述的基于视频内容的水印添加方法，其特征在于，所述的步骤(5)中将水印添加到查找出的区域内的方法为：对所查找出的单元中像素在CIE-Lab颜色空间的亮度通道值做二维离散余弦变换，将水印灰度图中元素的灰度值叠加在所查找出的单元的二维离散余弦变换系数矩阵的低频分量系数上。

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