CN102413381B - 一种基于光流法与数字全息的视频水印 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于全息图和光流技术的新的视频水印技术。首先在视频序列时间轴上利用局部光流信息检测一个关键帧，然后利用全息技术得到原始水印图像全息图，之后将其嵌入宿主视频关键帧的离散余弦变换域的中频系数，并将水印添加位置和原来关键帧中的边信息作为恢复水印信息的密钥，提取水印的过程无须原来的视频，因此该方法具有较好的安全性。对本发明的测试结果也表明，该方法对帧剪切、加噪声、帧交换，MPEG压缩和格式转换等常见的视频处理操作具有较高的稳健性。

Description

一种基于光流法与数字全息的视频水印

技术领域

本发明涉及水印技术领域，特别是一种基于光流法与数字全息的视频水印方法。

背景技术

随着信息社会的发展，互联网提供了海量的图像、视频和音频等各种形式的数字媒体信息数据。互联网在提供方便服务的同时，一些未获得相应媒体认证的用户通过互联网轻易的获得数字媒体，稍加修改后就给自己使用，如何来维护原创者的版权问题？如何来定位原的信息是否被篡改？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。数字水印技术是实现版权保护和安全认证的有效方法，涉及到信号处理，图像处理，机器视觉，信息安全等学科。近年来，信息光学理论被应用到数字水印领域，显示出其独特的魅力，全息概念应用到数字水印中则使水印具有良好的抗剪切性。当前的视频水印技术主要分两类，一类是将水印信息直接嵌入到原始视频图像序列进行视频水印的嵌入，第二类则是把水印信息嵌入到视频压缩码流中。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于光流法与数字全息的视频水印方法，在提取水印的过程无须原来的视频，能有效提高水印的安全性和实用性。

为实现上述目的，本发明采用以下方案实现：一种基于光流法与数字全息的视频水印方法，包括步骤：

水印嵌入时的处理步骤：

步骤11：生成水印的信息的数字全息图H,大小为m                                               n；

步骤12：计算选取没有经过MPEG压缩的宿主视频序列中的每一帧Frame(MN)的光流运动量，并依照Wolf法提取关键帧；

步骤13：对于关键帧的亮度通道进行分块，并对每个分块进行离散余弦变换；

步骤14：根据文视频序列的人类视觉屏蔽特性,在每一块DCT中频分量中根据一第一密钥选择round()个系数应用如下加法公式把水印嵌入进去，同时原系数据组成一个新块作为边信息保留，并把其作为第二密钥，这样水印序列就能嵌入到细节子带中；

其中，；参数a，b 分别表示图像点的横纵坐标，i，j 表示全息图的横纵坐标；

步骤15：对水印信息嵌入后的图像块进行离散余弦反变换，就得到添加水印后的视频帧的亮度分量。

水印提取时的处理步骤：

步骤21：计算选取没有经过MPEG压缩的宿主视频序列中的每一帧Frame(MN)的光流运动量，并依照Wolf法提取关键帧；

步骤22：将待检测视频序列关键帧的亮度通道进行分块.并对每个分块进行离散余弦变换。

步骤23：根据第一密钥检测每一个水印嵌入的秘密位置，并把相应系数之间的组成一个新块；

步骤24：与原来的第二密钥边信息作按照如下公式提取全息图：

对得到的数字全息图重建恢复出水印信息。

本发明的方法一方面在视频序列时间轴上利用局部光流信息检测关键帧，然后把水印全息图嵌入到视频的关键帧离散余弦变换域的中频系数，增加了水印的鲁棒性，而且由于数字全息图本身具有不可撕毁性，提高了水印的抗剪切能力，提取过程中充分利用边信息，使得提取过程不需原始宿主图像的参与，因此大大增强了水印的安全性和实用性。

附图说明

图1 是本发明实施例的水印嵌入与提取的流程图。

图2 是全息图的记录与再现示意图。

具体实施方式

下面将结合附图1，详细叙述本发明的具体结构和实施方式。在MATLAB 7.0仿真实验平台下，从ITE(image information and television engineers)标准视频序列中选取2个标准视频序列BUS和MOBILE，每个视频序列的长度都是150帧，大小为704576，颜色的格式为YCbCr，水印的图像水印为(264264)的二值小图标。以下是本发明详细的叙述。

1．基于视频光流场的关键帧提取

光流反映了序列图像中的速度场。光流场方法善于在运动场景中捕捉运动对象的运动特性, 文中关键帧检测算法正是基于图像光流场进行计算。Wolf提出的运动极小值算法，利用光流场为每个镜头计算了一条运动曲线，把关键帧选取在这条曲线的极小点上。

首先利用Horn计算光流的基本方法来计算出各点的x方向光流速度。Horn在1981年提出了计算光流约束等式，若设帧图像平面上的点在t时刻的亮度为：

如果在当前像素点的一个足够小的邻域内（如当前像素点的八邻域），各像素点拥有相差甚微的速度，当前即假设其相差为0，就可以域内各点两两联立求得将当前像素点所确定的上式与邻域内各点两两联立求得八组光流速度。选择其中速度居中、大小接近的 3个邻接点与当前点组成4个置信点，用最小二乘法求解由各置信点对应的光流约束方程组成的超定方程组求出x方向光流速度和y方向的光流速度.

这样可以计算出该帧图片的总光流运动量：

然后如果我们将视频中的每一帧图片的运动量M(t)连成一条曲线，从中可以看出极小运动量所在帧。在实际操作中我们可以直接计算出相邻帧之间运动量之差，一旦大于阈值的话会设定标记，两个相邻标记中光流运动量最小的帧即为关键帧。             

2．数字全息的记录与再现

全息图的记录过程如附图图2所示，设被记录的物体位于平面，记录数字全息图的CCD位于x－y平面，数字再现像位于平面，全息面与物面和像面的距离分别为和。

设物光波全息面的复振幅为，参考光的复振幅为，＊为共轭量。则物光与参考光在全息面上的干涉场的光强分布为:

若设CCD光敏面的长为,采样点数为M,宽为，采样点数为N ，则将上式离散化，即为物体的数字全息图。

与传统全息的再现通过让光波照明全息图产生衍射类似，数字全息的再现是利用衍射积分公式进行数值计算得到再现光场。设计算机模拟的再现光为则计算机模拟再现光波的复振幅为

在满足菲涅尔衍射条件公式下，在菲涅尔衍射距离内，距离全息面 (通常)处的再现像为

其中，为再现像的采样间隔, λ为波长。

3．水印的嵌入与提取方法

水印嵌入的过程：

1)       生成水印的信息的数字全息图H,大小为mn。

2)       计算选取没有经过MPEG压缩的宿主视频序列{格式：YCbCr）中的每一帧Frame(MN)的光流运动量，并依照Wolf法提取关键帧。

3)       对于关键帧的亮度通道进行分块，并对每个分块进行离散余弦变换。

4)       根据文视频序列的人类视觉屏蔽特性,在每一块DCT中频分量中根据一第一密钥（该密钥可以是嵌入水印时人为设定的）选择round()个系数应用如下加法公式把水印嵌入进去，同时原系数据组成一个新块作为边信息保留，并把其作为第二密钥，这样水印序列就能嵌入到细节子带中。

其中，，其中JND表示恰可察觉差，是一个域值。

5)      对水印信息嵌入后的图像块进行离散余弦反变换，就得到添加水印后的视频帧的亮度分量。

水印提取的过程：

1)      计算选取没有经过MPEG压缩的宿主视频序列{格式：YCbCr）中的每一帧Frame(MN)的光流运动量，并依照Wolf法提取关键帧。

2)      将待检测视频序列关键帧的亮度通道进行分块.并对每个分块进行离散余弦变换。

3)      根据第一密钥检测每一个水印嵌入的秘密位置，并把相应系数之间的组成一个新块。

4)      与原来的第二密钥边信息作按照如下公式提取全息图：

对得到的数字全息图重建恢复出水印信息。其中 是嵌入水印后的根据密钥得到的水印嵌入秘密位置，是第二个密钥得到的边信息，密钥是在前面水印嵌入过程中指定的。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。 

Claims (2)

1.一种基于光流法与数字全息的视频水印方法，包括步骤：

水印嵌入时的处理步骤：

步骤11：生成水印的信息的数字全息图H,大小为m×n；

步骤12：计算选取没有经过MPEG压缩的宿主视频序列中的大小为M×N的每一帧Frame的光流运动量，并依照Wolf法提取关键帧；

步骤13：对于关键帧的亮度通道进行8×8分块，并对每个分块进行离散余弦变换；

步骤14：根据宿主视频序列的人类视觉屏蔽特性,在每一块DCT中频分量中根据一第一密钥选择个系数应用如下加法公式把水印嵌入进去，同时原始数据组成一个新块S_m×n作为边信息保留，并把其作为第二密钥，这样水印序列就能嵌入到细节子带中；

B(a,b)=B(a,b)+α·H(i,j)

其中，α·H(i,j)≤JND；参数a，b分别表示图像点的横纵坐标，i，j表示全息图的横纵坐标；α是操作人员根据自己的需要设定密钥；JND表示可视觉差，是一个域值；B(a,b)表示利用局部光流信息检测得到关键帧中第a行第b列对应的像素值；

步骤15：对水印信息嵌入后的图像块进行离散余弦反变换，就得到添加水印后的视频帧的亮度分量；

水印提取时的处理步骤：

步骤21：计算选取没有经过MPEG压缩的宿主视频序列中的大小为M×N的每一帧Frame的光流运动量，并依照Wolf法提取关键帧；

步骤22：将待检测视频序列关键帧的亮度通道进行8×8分块.并对每个分块进行离散余弦变换；

步骤23：根据第一密钥检测每一个水印嵌入的秘密位置，并把相应系数之间的组成一个新块D_m×n；

步骤24：与原来的第二密钥边信息S_m×n作按照如下公式提取全息图：

H(i,j)=(D(i,j)-S(i,j))/α

对得到的数字全息图重建恢复出水印信息。

2.根据权利要求1所述的基于光流法与数字全息的视频水印方法，其特征在于，所述步骤12的实现方法是：

首先利用Horn计算光流的基本方法来计算出各点的x方向光流速度；若设帧图像平面上的点(x,y)在t时刻的亮度为E(x,y,t)：

$\frac{\∂E(x,y,t)}{\∂x}{O}_x(i,j,t)+\frac{\∂E(x,y,t)}{\∂y}{O}_y(i,j,t)+\frac{\∂E(x,y,t)}{\∂t}=0$

如果在当前像素点的一个足够小的邻域内，各像素点拥有相差甚微的速度，当前即假设其相差为0，将当前像素点所确定的上式与邻域内各点两两联立求得八组光流速度；选择其中速度居中、大小接近的3个邻接点与当前点组成4个置信点，用最小二乘法求解由各置信点对应的光流约束方程组成的超定方程组求出x方向光流速度O_x(i,j,t)和y方向的光流速度O_y(i,j,t)，

这样计算出该帧图片的总光流运动量：

$M\left(t\right)=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{j}{\mathrm{\Σ}}\left|O_x(i,j,t)\right|+\left|O_y(i,j,t)\right|;$

然后如果我们将视频中的每一帧图片的运动量M(t)连成一条曲线，从中能看出极小运动量所在帧；计算出相邻帧之间运动量之差，一旦大于阈值的话会设定标记，两个相邻标记中光流运动量最小的帧即为关键帧。