CN102238388A

CN102238388A - 基于avs标准的自适应鲁棒视频水印方法

Info

Publication number: CN102238388A
Application number: CN2011101802415A
Authority: CN
Inventors: 同鸣; 朱凯; 栾英姿; 姬红兵
Original assignee: Xidian University
Current assignee: Xidian University
Priority date: 2011-06-29
Filing date: 2011-06-29
Publication date: 2011-11-09
Anticipated expiration: 2031-06-29
Also published as: CN102238388B

Abstract

本发明公开了一种基于AVS标准的自适应鲁棒视频水印方法，主要解决目前方法与AVS标准相分离、复杂度高、非盲等问题。嵌入水印时，先根据Watson模型计算视频I帧各子块对应的离散余弦变换低频系数视觉掩蔽值，然后对各子块能量由大到小排序，选择大能量子块作为水印嵌入位置，密钥保存。利用低频系数视觉掩蔽值自适应控制水印嵌入强度，嵌入水印。水印提取时，先根据密钥找到嵌入水印子块，然后通过比较子块离散余弦变换低频系数与阈值的关系提取水印。本发明水印嵌入、提取算法简单，嵌入位置与强度自适应，具有良好的透明性、鲁棒性和实时性，属于原创性的基础研究工作，可满足AVS大规模推广商用后海量视频产品的版权保护需求，具有广阔的市场应用前景。

Description

基于AVS标准的自适应鲁棒视频水印方法

技术领域

本发明属于信息处理技术领域，涉及水印嵌入位置的自适应选择和水印嵌入强度的自适应控制，可用于对AVS数字视频产品进行有效的版权保护。

背景技术

网络技术的发展和计算机的普及，为人们获取信息提供了方便的渠道，人们可以在网络上轻易地获得各种多媒体信息，但随之而来的多媒体产品盗版问题也变得日益严重，解决版权保护问题迫在眉睫。目前用于版权保护的技术主要有：密码技术、数字签名和数字水印技术，其中密码技术和数字签名发展已经较为成熟。密码技术需要将信息加密成密文，随着计算机处理能力的不断提高，密码的设计面临严峻挑战，且加密文件极易引起攻击者的注意，隐蔽性差。数字签名技术根据原始信息生成数字签名，在信息传输时将数字签名附在原始信息的后面，因而在传输时需要额外的信道带宽，而且容易被去除。数字视频水印技术将水印嵌入在宿主视频中，通过提取水印进行版权认证和保护，一方面隐藏了信息的存在性，因而具有良好的隐蔽性，另一方面，与宿主视频紧密结合，无需额外传输带宽，鲁棒性强。由于以上特点，数字水印技术作为版权保护的一种有效技术，已成为信息处理领域的研究热点。

目前已提出的视频水印方法有：

1.Satyen Biswas.An adaptive compressed MPEG-2 video watermarking scheme.IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement，2005，5(55)：1853-1861，该方法通过修改子块离散余弦变换的中频系数嵌入水印，利用纹理复杂度以调整水印嵌入强度，但水印嵌入位置不能自适应调整，将水印嵌入在中频系数上，虽然保证了一定的透明性，但不能满足较高鲁棒性要求，AVS使用的是整数离散余弦变换，因此不适用于AVS标准的视频产品。

2.Jing Zhang，A.T.S.Ho，G Qiu.Robust video watermarking of H.264/AVC.IEEE Transactions on Circuits and Systems-II：Express Briefs，2007，54(2)：205-209，该方法与H.264/AVC标准相结合，综合纹理和亮度特征以控制水印嵌入强度，将水印嵌入在4×4分块的离散余弦变换低频系数上，具有一定的鲁棒性，但不满足AVS编解码所要求的8×8分块要求，不适用于AVS标准的视频产品。

综上所述，现有视频水印方法主要具有以下不足：1)与MPEG等国际视频编解码标准紧密结合，不适用于具有我国自主知识产权的新一代AVS音视频编解码标准；2)虽然具有较强的鲁棒性，但水印嵌入提取算法复杂度高，不能满足视频实时处理需求；3)水印嵌入、提取自适应程度不够；4)没有使用人眼视频掩蔽模型。

发明内容

本发明针对上述已有技术不足，提出了一种基于AVS标准的自适应鲁棒视频水印方法，紧密结合AVS标准，水印嵌入、提取过程简单，水印嵌入位置和强度自适应，同时满足了透明性、鲁棒性、实时性和盲提取需求，可为具有我国自主知识产权的AVS视频产品提供有效的版权保护。

实现本发明的技术关键是水印嵌入策略的选择，包括：水印嵌入位置的自适应选择和嵌入强度的自适应控制。本发明水印嵌入首先根据Watson模型计算视频I帧各子块对应的离散余弦变换低频系数掩蔽值，然后对子块能量由大到小排序，选择大能量子块作为水印待嵌入位置，密钥保存；利用低频系数视觉掩蔽值自适应控制水印嵌入强度，实施水印嵌入操作。水印提取是嵌入的逆过程，首先根据密钥找到嵌入水印子块，然后通过比较子块离散余弦变换低频系数与阈值的关系提取水印。具体实现步骤包括如下：

一、水印嵌入

(1)将水印图像二值化处理，生成长度为n的二进制水印序列w，其中，n取4096；

(2)将原始视频v，根据AVS编码标准，每隔9帧选取第一个视频帧作为I帧，再将I帧分成一系列互不重叠的8×8子块，对每个8×8子块分别进行离散余弦变换，即DCT变换；

(3)根据各个子块DCT变换后的系数值，利用Watson模型计算出I帧内所有子块的掩蔽值α；

(4)根据每个子块DCT变换后的交流系数，计算每个子块的DCT变换后交流系数的平方和作为该子块的能量值；

(5)根据子块能量由大到小排序，选择大能量子块作为水印嵌入位置loc，密钥保存；

(6)在对原始视频v进行AVS编码的过程中，根据水印的嵌入位置loc和各个子块的掩蔽值α，对量化后的低频系数嵌入二值水印序列w，得到含水印的AVS视频流；

二、水印提取

(1)在对含水印的AVS视频流进行AVS解码时读入嵌入位置loc(密钥)；

(2)根据密钥loc找到嵌入水印的子块，通过比较子块离散余弦变换低频系数与阈值T的关系，提取二值水印序列w′；

(3)将二值水印序列w′转换成图像水印。

本发明根据视频I帧子块能量大小自适应选择大能量子块作为水印嵌入位置，提高了方法的隐蔽性和鲁棒性；采用了Watson模型计算视频I帧每个子块的掩蔽值以控制水印嵌入强度，在保证透明性的同时可以最大强度嵌入水印，进一步提高了鲁棒性；本发明水印嵌入和提取过程简单，不需要额外的视频编解码，具有较高的实时性；提取水印不需要原始视频，属于盲水印方法。

附图说明

图1是本发明水印嵌入框图；

图2是本发明水印提取框图；

图3是宿主视频未嵌入水印的I帧截图与嵌入水印后的I帧截图；

图4是未进行攻击时提取的水印；

图5是实施各种视频特有攻击后提取的水印；

图6含水印视频进行加噪攻击后提取的水印；

图7各种滤波攻击后提取的水印。

具体实施方式

一.基础理论介绍

先进的音视频编解码标准AVS是具有我国自主知识产权的新一代信源编码国际标准，可为我国音视频产业的跨越发展提供了强有力的技术支持，目前以AVS标准为基础的多媒体技术研究正在兴起，研究AVS标准下的视频版权保护方法，以满足AVS大规模推广商用后的海量视频产品版权保护需求，属于原创性、前瞻性的基础性研究工作，属于新学科生长点的交叉领域探索性研究工作，具有重要的理论学术价值和广阔的市场应用前景。

AVS标准是通过帧内预测、帧间预测、变换量化、环路滤波和熵编码等技术来实现视频编解码。编码时，首先根据设置的模式进行帧内或帧间预测，帧内预测是根据最优预测模式得到预测值；帧间预测包括运动估计和运动补偿两部分，由一个或两个参考帧进行预测后，得到当前帧的预测值。对预测值与当前值的残差进行整数离散余弦变换、量化，然后对量化后的系数、运动估计和运动补偿时的运动位移进行熵编码，产生了AVS码流。此外，还采用了环路滤波方法消除视觉块效应，将经过滤波的重构视频图像作为后续编码图像的参考。

根据AVS编码过程中要进行整数离散余弦变换的特点，可以在编码过程中选择变换量化后的低频系数直接嵌入水印；解码时，在变换量化后的低频系数中根据嵌入位置密钥，通过比较低频系数与阈值T的关系提取水印；水印嵌入、提取过程算法简单，不需要额外的视频编解码，能够满足视频实时处理需求。

二、相关符号说明

i：非负整数，取值为0，1，Λ，7

j：非负整数，取值为0，1，Λ，7

k：取值为1，2，Λ，l，其中，l为视频I帧子块的总数

v：原始视频

w：嵌入的二值水印序列

n：嵌入的二值水印序列长度

m：正整数，取值为1，2，Λ，n

w(m)：水印信息的第m位

α：利用Watson模型计算出的视觉掩蔽值

α(i，j，k)：为第k个子块第i行第j列处的掩蔽值

β：缩放调整矩阵

β(i，j)：β的第i行第j列处的元素值

x：取值为1，2，Λ，n，n为二值水印序列的长度

k_x：所有子块能量值降序排列后的第x个能量值对应的子块

loc：水印嵌入位置序列

loc(k)：水印嵌入位置序列的第k个元素值

u(i，j)：频率敏感度表中第i行第j列处的DCT频率敏感值

t(i，j，k)：第k个子块第i行第j列处的亮度掩蔽值

γ：常数，为0.649

C(i，j，k)：离散余弦变换得到的第k个子块第i行第j列处的系数值

C_0，0：一个I帧中的所有直流系数的平均值

w(i，j)：介于0和1之间的常数，在Watson模型中对所有的i和j都取w(i，j)为0.7

s(i，j，k)：离散余弦变换域第k个子块的第i行第j列处的对比度掩蔽值

E(k)：第k个子块的能量

C′(i，j，k)：嵌入水印后第k个子块的第i行第j列处的离散余弦变换系数值

T：提取水印时的阈值，取0

q(m)：提取水印的第m位

w′：提取出的水印序列

三、基于AVS的自适应鲁棒视频水印方法

参照图1和图2，本发明的实现步骤如下：

(一)水印嵌入

步骤1，水印图像的二值化。

输入水印图像，对灰度值等于255的像素值输出1，对灰度值等于0的像素输出0，然后按照从左到右的顺序、逐行进行排序，最终生成长度为n的二值水印序列w。

步骤2，对原始视频v分块，并进行离散余弦变换。

读入原始视频v，每隔9帧选取第一个视频帧作为I帧，再将I帧分成一系列互不重叠的8×8子块，对每个子块分别进行离散余弦变换，即DCT变换。

步骤3，利用Watson模型计算I帧所有子块的掩蔽值α。

(3.1)根据Watson模型中的频率敏感度表和对所有I帧的各个子块进行DCT变换得到的DCT直流系数，依据如下公式计算子块相应位置的亮度掩蔽值：

t(i，j，k)＝u(i，j)·[C(0，0，k)/C_0，0]^γ

其中，i，j＝0，1，L，7，k＝1，2，L，l，l为视频I帧子块的总数，t(i，j，k)为得到的第k个子块第i行第j列处的亮度掩蔽值，u(i，j)为频率敏感度表中第i行第j列处的DCT频率敏感值，C(0，0，k)为I帧第k个子块DCT变换后的直流系数，C_0，0为一个I帧中的所有子块直流系数的平均值，γ为常数，取0.649，Watson模型中的频率敏感度表如表1所示：

表1

1.40	1.01	1.16	1.66	2.40	3.43	4.79	6.56
								1.01	1.45	1.32	1.52	2.00	2.71	3.67	4.93
1.16	1.32	2.24	2.59	2.98	3.64	4.60	5.88
								1.66	1.52	2.59	3.77	4.55	5.30	6.28	7.60
2.40	2.00	2.98	4.55	6.15	7.46	8.71	10.17
								3.43	2.71	3.64	5.30	7.46	9.62	11.58	13.51
4.79	3.67	4.60	6.28	8.71	11.58	14.50	17.29
								6.56	4.93	5.88	7.60	10.17	13.51	17.29	21.15

(3.2)根据步骤(3.1)中得到的亮度掩蔽值，利用如下公式计算对比度掩蔽值：

s(i，j，k)＝max{t(i，j，k)，|C(i，j，k)|^w(i，j)t(i，j，k)^1-w(i，j)}

其中，i，j＝0，1，L，7，k＝1，2，L，l，l为视频I帧子块的总数，s(i，j，k)为DCT域第k个子块的第i行第j列处的对比度掩蔽值，max{}为取最大值，即取输入变量的最大值作为输出，t(i，j，k)为得到第k个子块的第i行第j列处的亮度掩蔽值，C(i，j，k)为DCT变换得到的第k个子块第i行第j列处的系数值，w(i，j)为一个介于0和1之间的常数，在Watson模型中对所有的i和j都取w(i，j)为0.7；

(3.3)按下式将对比度掩蔽值进行调整，得到最终的掩蔽值α：

α(i，j，k)＝β(i，j)·s(i，j，k)

其中，i，j＝0，1，Λ，7，k＝1，2，Λ，l，l为视频I帧子块的总数，s(i，j，k)为DCT域第k个子块的第i行第j列处的对比度掩蔽值，α(i，j，k)为DCT域第k个子块的第i行第j列处的掩蔽值，α(i，j，k)全体构成的集合即为α，β(i，j)为缩放调整矩阵β的第i行第j列处的元素值，β为：

β = [\begin{matrix} 1.13 & 0.15 & 1.59 & 0.15 & 1.13 & 0.15 & 1.59 & 0.15 \\ 0.15 & 0.02 & 0.21 & 0.02 & 0.15 & 0.02 & 0.21 & 0.02 \\ 1.59 & 0.21 & 2.25 & 0.21 & 1.59 & 0.21 & 2.25 & 0.21 \\ 0.15 & 0.02 & 0.21 & 0.02 & 0.15 & 0.02 & 0.21 & 0.02 \\ 1.13 & 0.15 & 1.59 & 0.15 & 1.13 & 0.15 & 1.59 & 0.15 \\ 0.15 & 0.02 & 0.21 & 0.02 & 1.15 & 0.02 & 0.21 & 0.02 \\ 1.59 & 0.21 & 2.25 & 0.21 & 1.59 & 0.21 & 2.25 & 0.21 \\ 0.15 & 0.02 & 0.21 & 0.02 & 0.15 & 0.02 & 0.21 & 0.02 \end{matrix}]

步骤4，根据每个子块DCT变换后的交流系数，得到每个子块的能量值。

(4.1)按如下公式计算每个子块DCT变换后的交流系数的平方和：

E (k) = Σ_{i = 0}^{7} Σ_{j = 0}^{7} {| C (i, j, k) |}^{2} - {| C (0,0, k) |}^{2}

其中，i，j＝0，1，Λ，7，k＝1，2，Λ，l，l为视频I帧子块的总块数，C(i，j，k)为DCT变换得到的第k块第i行第j列处的系数值，E(k)为第k个子块的交流系数平方和；

(4.2)将各个子块的交流系数平方和E(k)作为各个子块的能量值。

步骤5，把子块能量由大到小排序，选择大能量子块作为水印嵌入位置loc，密钥保存。

(5.1)将所有子块的能量值进行降序排列，找出前n个能量值对应的子块k₁，k₂，Λ，k_n，n为二值水印序列的长度；

(5.2)按下式计算水印嵌入位置loc：

其中，x＝1，2，Λ，n，n为二值水印序列的长度，loc(k)为得到的水印嵌入位置loc的第k个元素值，当loc(k)为1时将对应的第k个子块嵌入水印，当loc(k)为0时不嵌入水印。

步骤6，在对原始视频v进行AVS编码的过程中，根据水印的嵌入位置loc和各个子块的掩蔽值α，对量化后的低频系数嵌入二值水印序列w，得到含水印的AVS视频流。

根据嵌入位置loc确定嵌入水印的子块，然后选择这些子块中不会出现块效应、且能够保证视觉感知质量前提下的最大低频系数作为水印待嵌入位置。本发明实验选取第2行第1列处的低频系数作为水印待嵌入位置，同时结合该子块相应的视觉掩蔽值α(2，1，k)，按如下公式嵌入水印：

其中，k＝1，2，Λ，l，l为视频I帧子块的总数，C′(2，1，k)为嵌入水印后的第k个子块第2行第1列处的DCT系数值，α(2，1，k)为DCT域第k个子块的第2行第1列处的掩蔽值，w(m)为水印序列的第m位，m取值为1，2，Λ，n，loc(k)为得到的水印嵌入位置loc的第k个元素值，C(2，1，k)为DCT变换得到第k个子块的第2行第1列处的系数值。

(二)水印提取

步骤7，对含水印AVS视频流进行AVS解码的过程中读入密钥，即水印嵌入位置loc。

步骤8，根据密钥loc找到嵌入水印的子块，通过比较子块离散余弦变换低频系数与阈值T的关系，提取二值水印序列w′。

输入水印嵌入位置loc，在对视频流进行AVS解码过程中提取残差DCT系数，找到loc中赋值为1的对应子块，读出该子块第2行第1列的系数值，按如下公式提取水印序列：

其中，k＝1，2，Λ，l，l为视频I帧子块的总数，C′(2，1，k)为嵌入水印后的第k个子块第2行第1列处的DCT系数值，T为阈值，取0，loc(k)为水印嵌入位置序列loc的第k个元素值，q(m)为提取水印的第m位，m取值为1，2，Λ，n，将q(1)，q(2)，Λ，q(n)组合起来就得到了二值水印序列w′。

步骤9，根据嵌入水印的尺寸，按照从左到右的顺序、逐行进行排序，将提取出的二值水印序列转换为二值水印图像。

本发明的效果可通过以下实验仿真进一步说明。

1.仿真条件

实验选择测试视频为QCIF格式的suzie.yuv，视频长度为148帧。实验软件环境为Matlab7.0和visual C++6.0。

2.仿真内容及结果

仿真1，对测试视频suzie.yuv进行AVS编码，然后进行AVS解码得到未嵌水印的视频。另外，对测试视频suzie.yuv进行AVS编码，在编码的过程中嵌入水印，再进行AVS解码得到含水印的视频。两种操作得到的视频I帧截图如图3所示，其中，图3(a)为未嵌入水印的视频I帧截图，图3(b)为含水印的视频I帧截图。可以看出，本发明具有良好的视觉透明性，从客观量化角度看，含水印合成视频峰值信噪比为35.88dB，相比水印嵌入前仅下降了0.14dB，对视觉没有造成任何可感知的影响，具有较好的视觉隐蔽性。

仿真2，未攻击提取的水印，如图4所示，水印提取正确率为100％。

仿真3，对嵌入水印后的视频进行各种视频特有攻击，提取水印如图5所示，其中，图5(a)为对视频重编码攻击，水印提取正确率为99.9％。图5(b)为帧内裁剪34％的视频I帧截图和水印提取结果，正确率为80.3％。图5(c)为帧删除20％后的水印提取结果，正确率为82.2％。图5(d)为帧重组攻击，这里是将第60帧到第69帧与第70帧到第79帧的位置进行调换后提取的水印，正确率为94.7％。以上实验结果表明，本发明对视频重编码、帧内裁剪、帧删除、帧重组等视频特有攻击鲁棒。

仿真4，各种噪声攻击后提取的水印，如图6所示。其中，图6(a)为加入强度为0.001的高斯噪声攻击后的视频I帧截图和提取出的水印，正确率为88.6％。图6(b)为加入强度为0.002的高斯噪声攻击后的视频I帧截图与提取水印，水印提取正确率为82.7％。图6(c)为加入强度为0.005的椒盐噪声攻击得到的视频I帧截图和水印提取结果，水印提取正确率为92.3％。图6(d)为强度为0.01的椒盐噪声攻击后的视频I帧截图与提取出的水印，水印提取正确率为87.8％。实验表明，本发明对于不同类型和不同强度的噪声攻击，提取水印图像均可清晰辨识，正确率高于80％，表明本发明对加噪攻击鲁棒性强。

仿真5，各种滤波攻击后，提取的水印如图7所示。其中，图7(a)为3×3维纳滤波后的视频I帧截图和水印提取结果，水印提取正确率为73.8％。图7(b)为进行4邻域均值滤波后的视频I帧截图和提取的水印，水印提取正确率为74.8％。图7(c)为4邻域中值滤波攻击后的视频I帧截图和水印提取结果，水印提取正确率为76.3％。实验表明，本发明对维纳滤波、均值滤波、中值滤波等常规信号处理操作鲁棒。

以上实验表明，本发明具有良好的透明性，同时可以抵御各种常规攻击，如加噪攻击、各种滤波攻击等，同时对视频重编码、帧内裁剪、帧删除、帧重组等视频特有攻击鲁棒。

Claims

1.一种基于AVS的自适应鲁棒视频水印方法，包括：

(1)嵌入步骤：

(1a)将水印图像二值化处理，生成长度为n的二进制水印序列w，其中，n取4096；

(1b)将原始视频v，根据AVS编码标准，每隔9帧选取第一个视频帧作为I帧，再将I帧分成一系列互不重叠的8×8子块，对每个8×8子块分别进行离散余弦变换，即DCT变换；

(1c)根据各个子块DCT变换后的系数值，利用Watson模型计算出I帧内所有子块的掩蔽值α；

(1d)根据每个子块DCT变换后的交流系数，计算每个子块的DCT变换后交流系数的平方和作为该子块的能量值；

(1e)根据子块能量由大到小排序，选择大能量子块作为水印嵌入位置loc，并将该水印嵌入位置loc作为密钥保存；

(1f)在对原始视频v进行AVS编码的过程中，根据水印的嵌入位置loc和各个子块的掩蔽值α，对量化后的低频系数嵌入二值水印序列w，得到含水印的AVS视频流；

(2)提取步骤：

(2a)在对含水印的AVS视频流进行AVS解码时读入密钥，即水印嵌入位置loc；

(2b)根据密钥loc找到嵌入水印的子块，通过比较子块离散余弦变换低频系数与阈值T的关系，提取二值水印序列w′；

(2c)将二值水印序列w′转换成图像水印。

2.根据权利要求1所述的自适应鲁棒视频水印方法，其中，步骤(1c)所述的根据各个子块DCT变换后的系数值，利用Watson模型计算I帧内所有子块的掩蔽值α，按如下步骤进行：

(1c.1)根据Watson模型中的频率敏感度表和对I帧各个子块进行DCT变换得到的DCT直流系数，并依据如下公式计算子块相应位置的亮度掩蔽值：

t(i，j，k)＝u(i，j)·[C(0，0，k)/C_0，0]^γ

其中，i，j＝0，1，Λ，7，k＝1，2，Λ，l，l为视频I帧子块的总数，t(i，j，k)为得到的第k个子块第i行第j列处的亮度掩蔽值，u(i，j)为频率敏感度表中第i行第j列处的DCT频率敏感值，C(0，0，k)为I帧第k个子块的DCT变换后的直流系数，C_0，0为一个I帧中的所有子块直流系数的平均值，γ为常数，取0.649。

(1c.2)根据(1c.1)中得到的亮度掩蔽值，利用如下公式计算对比度掩蔽值：

其中，i，j＝0，1，Λ，7，k＝1，2，Λ，l，l为视频I帧子块的总数，s(i，j，k)为DCT域的第k个子块第i行第j列处的对比度掩蔽值，max{}为取最大值函数，即取输入变量的最大值作为输出，t(i，j，k)为得到的第k个子块第i行第j列处的亮度掩蔽值，C(i，j，k)为DCT变换得到的第k个子块第i行第j列处的系数值，w(i，j)为一个介于0和1之间的常数，在Watson模型中对所有的i和j都取w(i，j)为0.7。

(1c.3)按下式将对比度掩蔽值进行调整，得到最终的掩蔽值α：

α(i，j，k)＝β(i，j)·s(i，j，k)

其中，i，j＝0，1，Λ，7，k＝1，2，Λ，l，l为视频I帧子块的总数，s(i，j，k)为DCT域的第k个子块第i行第j列处的对比度掩蔽值，α(i，j，k)为DCT域的第k个子块第i行第j列处的掩蔽值，α(i，j，k)的全体构成的集合即为α，β(i，j)为缩放调整矩阵β的第i行第j列处的元素值，β为：

β = [\begin{matrix} 1.13 & 0.15 & 1.59 & 0.15 & 1.13 & 0.15 & 1.59 & 0.15 \\ 0.15 & 0.02 & 0.21 & 0.02 & 0.15 & 0.02 & 0.21 & 0.02 \\ 1.59 & 0.21 & 2.25 & 0.21 & 1.59 & 0.21 & 2.25 & 0.21 \\ 0.15 & 0.02 & 0.21 & 0.02 & 0.15 & 0.02 & 0.21 & 0.02 \\ 1.13 & 0.15 & 1.59 & 0.15 & 1.13 & 0.15 & 1.59 & 0.15 \\ 0.15 & 0.02 & 0.21 & 0.02 & 1.15 & 0.02 & 0.21 & 0.02 \\ 1.59 & 0.21 & 2.25 & 0.21 & 1.59 & 0.21 & 2.25 & 0.21 \\ 0.15 & 0.02 & 0.21 & 0.02 & 0.15 & 0.02 & 0.21 & 0.02 \end{matrix}]

3.根据权利要求1所述的自适应鲁棒视频水印方法，其中，步骤(1d)所述的计算每个子块的DCT变换后交流系数的平方和，是按如下公式计算：

E (k) = Σ_{i = 0}^{7} Σ_{j = 0}^{7} {| C (i, j, k) |}^{2} - {| C (0,0, k) |}^{2}

其中，i，j＝0，1，Λ，7，k＝1，2，Λ，l，l为视频I帧子块的总数，E(k)为第k个子块的交流系数平方和，即子块的能量值，C(i，j，k)为DCT变换得到的第k块第i行第j列处的系数值。

4.根据权利要求1所述的自适应鲁棒视频水印方法，其中，步骤(1e)所述的根据子块能量由大到小排序，选择大能量子块作为水印嵌入位置loc，按以下步骤进行：

(1e.1)将所有子块的能量值进行降序排列，找出前n个能量值对应的子块k₁，k₂，Λ，k_n，n为二值水印序列的长度。

(1e.2)按下式计算水印嵌入位置loc：

其中，x＝1，2，Λ，n，n为二值水印序列的长度，loc(k)为得到的水印嵌入位置loc的第k个元素值，当loc(k)为1时对应的第k个子块嵌入水印，当loc(k)为0时不嵌入水印。

5.根据权利要求1所述的自适应鲁棒视频水印方法，其中，步骤(1f)所述的根据水印的嵌入位置loc和各个子块的掩蔽值α，对量化后的低频系数嵌入二值水印序列w，是先选择第2行第1列的低频系数，再按如下公式嵌入水印：

其中，k＝1，2，Λ，l，l为视频I帧子块的总数，C′(2，1，k)为嵌入水印后的第k个子块第2行第1列处DCT系数值，α(2，1，k)为DCT域第k个子块的第2行第1列处的掩蔽值，w(m)为水印序列的第m位，m取值为1，2，Λ，n，loc(k)为得到的水印嵌入位置loc的第k个元素值，C(2，1，k)为DCT变换得到第k个子块的第2行第1列处的系数值。

6.根据权利要求1所述的自适应鲁棒视频水印方法，其中，步骤(2b)所述的根据密钥loc找到嵌入水印的子块，通过比较子块离散余弦变换低频系数与阈值T的关系，提取二值水印序列w′，按下式进行：

其中，k＝1，2，Λ，l，l为视频I帧子块的总数，C′(2，1，k)为嵌入水印后的第k个子块第2行第1列处DCT系数值，T为阈值，取0，loc(k)为水印嵌入位置loc的第k个元素值，q(m)为提取水印的第m位，m取值为1，2，Λ，n，将q(1)，q(2)，Λ，q(n)组合起来就得到了二值水印序列w′。