CN104486627A

CN104486627A - 一种数字水印的嵌入、检测和提取方法

Info

Publication number: CN104486627A
Application number: CN201410814412.9A
Authority: CN
Inventors: 刘盾; 唐学怡
Original assignee: Chengdu Sobey Digital Technology Co Ltd
Current assignee: Chengdu Hua seiun Technology Co. Ltd.
Priority date: 2014-12-23
Filing date: 2014-12-23
Publication date: 2015-04-01
Anticipated expiration: 2034-12-23
Also published as: CN104486627B

Abstract

本发明公开了一种数字水印的嵌入、检测和提取方法，它包括数字水印嵌入步骤、数字水印检测步骤和数字水印提取步骤，数字水印嵌入步骤包括图像分割、小波变换、水印信息比特序列的嵌入和小波逆变换等子步骤，数字水印检测步骤包括图像分割、小波变换和相关系数计算等子步骤，数字水印提取步骤包括水印信息比特序列的检测、比特序列比特位的判断和比特序列比特位的统计等子步骤。本发明能够实现视频数据的数字水印的嵌入、检测和提取，可以用来为视频版权拥有者提供版权保护。

Description

一种数字水印的嵌入、检测和提取方法

技术领域

本发明涉及一种数字水印的嵌入、检测和提取方法。

背景技术

当今互联网和电视领域，存在大量视频节目被非法盗版盗播的情况，版权拥有者苦于无法有效检测和举证盗版和未授权的视频发布和使用行为。本发明可以为版权拥有者提供一种将特定的版权信息作为水印信息嵌入到视频中的技术，可以借此来识别内容发布者是否拥有该视频的发布授权。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种数字水印的嵌入、检测和提取方法，能够实现视频数据的数字水印的嵌入、检测和提取，可以用来为视频版权拥有者提供版权保护。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种数字水印的嵌入、检测和提取方法，它包括数字水印嵌入步骤、数字水印检测步骤和数字水印提取步骤；

(1)所述的数字水印嵌入步骤包括以下子步骤：

S101.将视频的每帧图像分为长宽都能够被四整除的N个图像区域；

S102.依次对步骤S101中得到的第i个图像区域进行离散HAAR小波变换，i∈[1，N]，得到变换后的四个小波系数数据块：数据块Ai、数据块Hi、数据块Vi和数据块Di；

S103.对利用步骤S102中得到的数据块Ai的数据所构成的图像进行离散HAAR小波变换，得到四个系数数据块：数据块Aai、数据块Ahi、数据块Avi和数据块Adi；

S104.将步骤S103中得到的系数数据块Ahi和系数数据块Avi的数据各自展开为一个序列，得到序列Ahi和序列Avi，然后将序列Ahi和序列Avi合并为一个序列Ahvi；

S105.将需要嵌入的水印信息表示为一个比特序列，用随机序列X和随机序列Y分别代表比特0和比特1；

S106.将步骤S104中得到的序列Ahvi的数据与水印信息的比特序列的第i位对应的随机序列乘以一个权值w得到的加权序列相加，得到一个新的序列Ahvwi；

S107.按照合并Ahi和Avi的顺序，从序列Ahvwi中分离出序列Ahwi和序列Avwi，序列Ahvwi的前半部分为序列Ahwi，后半部分为序列Avwi；

S108.对步骤S103中得到的数据块Aai和数据块Adi及步骤S107中得到的序列Ahwi和序列Avwi进行离散HAAR小波反变换，得到嵌入了水印信息的数据矩阵Awi；

S109.对步骤S108中得到的数据矩阵Awi及步骤S102中得到的数据块Hi、数据块Vi和数据块Di进行离散HAAR小波反变换，得到嵌入水印后的第i个图像区域；

S110.将各个嵌入水印后的图像区域按原始顺序拼接，得到嵌入了水印信息的完整视频帧图像；

S111.在连续的多帧视频中按照步骤S101～S110反复嵌入同样的水印信息的比特序列，每帧图像相同位置的图像区域嵌入相同的比特值。

(2)所述的数字水印检测步骤包括以下子步骤：

S21.将带水印信息的视频的每帧图像分为长宽都能够被四整除的M个图像区域；

S22.对步骤S21中得到的第m个图像区域进行离散HAAR小波变换，得到四个系数数据块：数据块Am、数据块Hm、数据块Vm和数据块Dm；

S23.对利用步骤S22中得到的数据块Am的数据所构成的图像进行离散HAAR小波变换，得到四个系数数据块：数据块Aam、数据块Ahm、数据块Avm和数据块Adm；

S24.将步骤S23中得到的数据块Ahm和数据块Avm的数据按列展开为一个序列，得到序列Ahm和序列Avm，然后将序列Ahm和序列Avm合并为一个序列Ahvm；

S25.将步骤S24中得到的序列Ahvm的数据与代表比特0和比特1的两个等长随机序列做相关系数计算，得到两个相关系数:相关系数r0和相关系数r1；

S26.取相关系数大的那个随机序列对应的比特为嵌入的比特信息，如果步骤S25中得到的相关系数r0大于相关系数r1,则认为在第m个图像区域中嵌入的比特信息是比特0，否则嵌入的是比特1。

(3)所述的数字水印提取步骤包括以下子步骤：

S31：按照数字水印检测步骤依次检测嵌入了同样水印信息的连续图像帧序列中的各个图像区域对应的比特序列；

S32：对每个比特位的检测出的比特序列进行统计，如果比特序列中比特0的数量大于比特1，则确定水印信息中该比特位嵌入的比特信息为比特0，否则为比特1；

S33：检测并统计完所有比特位后，得到嵌入的比特序列，该比特序列即为嵌入的数字水印信息。

步骤S15中所述的随机序列X和随机序列Y的相关系数小于千分之一。

步骤S15中所述的随机序列X和随机序列Y的长度与序列Ahv的长度一致。

所述的随机序列X和随机序列Y的相关系数通过下式得到：

r = \frac{Σ_{i = 1}^{n} (x_{i} - \overset{&OverBar;}{x}) (y_{i} - \overset{&OverBar;}{y})}{\sqrt{Σ_{i = 1}^{n} {(x_{i} - \overset{&OverBar;}{x})}^{2} \times Σ_{i = 1}^{n} {(y_{i} - \overset{&OverBar;}{y})}^{2}}} = \frac{n Σ_{i = 1}^{n} x_{i} y_{i} - Σ_{i = 1}^{n} x_{i} \times Σ_{i = 1}^{n} y_{i}}{\sqrt{n Σ_{i = 1}^{n} {x_{i}}^{2} - {(Σ_{i = 1}^{n} x_{i})}^{2}} \times \sqrt{n Σ_{i = 1}^{n} {y_{i}}^{2} - {(Σ_{i = 1}^{n} y_{i})}^{2}}}

式中：r-随机序列X和随机序列Y的相关系数；

x_i-随机序列X的各个分量；

y_i-随机序列Y的各个分量；

-为随机序列X的算术平均值,

-为随机序列Y的算术平均值,

步骤S21中所述的图像区域数量M等于步骤S101中所述的图像区域数量N。

本发明的有益效果是：(1)本发明可以实现在视频序列中嵌入水印信息，并对视频序列中的水印信息进行检测和提取；(2)嵌入的水印信息提取的准确率随着视频序列的长度而增强，最终实现可靠提取嵌入的数字水印信息，为视频节目的版权保护提供了一种有效的方案。

附图说明

图1为本发明中数字水印的嵌入的流程图；

图2为本发明中数字水印的检测的流程图；

图3为本发明中数字水印的提取的流程图；

图4为将每帧图像分为8个图像区域的示意图；

图5经过一次离散HAAR小波变换后得到的图像数据块结构；

图6经过两次离散HAAR小波变换后得到的图像数据块结构；

图7为在连续的视频帧序列中嵌入相同的N个比特信息的示意图。

具体实施方式

下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。

如图1所示，数字水印的嵌入步骤包括以下子步骤：

S101.如图4所示，本实施例将视频的每帧图像分为8个图像区域，即i 1～i8；

S102.如图5所示，依次对步骤S101中得到的第i个图像区域进行离散HAAR小波变换，i∈[1，8]，得到变换后的四个小波系数数据块：数据块Ai、数据块Hi、数据块Vi和数据块Di，离散HAAR小波变换的表达式为：

(Ai,Hi,Vi,Di)＝DWT(i)，DWT为表示离散HAAR小波变换的记号；

S103.如图6所示，对利用步骤S102中得到的数据块Ai的数据所构成的图像进行离散HAAR小波变换，得到四个系数数据块：数据块Aai、数据块Ahi、数据块Avi和数据块Adi，离散HAAR小波变换的表达式为：

(Aai,Ahi,Avi,Adi)＝DWT(Ai)；

S105.将需要嵌入的水印信息表示为一个比特序列，用两个长度与序列Ahvi的长度一致的随机序列X和随机序列Y分别代表比特0和比特1，随机序列X和随机序列Y的相关系数小于千分之一，随机序列X和随机序列Y的相关系数通过下式得到：

r = \frac{Σ_{i = 1}^{n} (x_{i} - \overset{&OverBar;}{x}) (y_{i} - \overset{&OverBar;}{y})}{\sqrt{Σ_{i = 1}^{n} {(x_{i} - \overset{&OverBar;}{x})}^{2} \times Σ_{i = 1}^{n} {(y_{i} - \overset{&OverBar;}{y})}^{2}}} = \frac{n Σ_{i = 1}^{n} x_{i} y_{i} - Σ_{i = 1}^{n} x_{i} \times Σ_{i = 1}^{n} y_{i}}{\sqrt{n Σ_{i = 1}^{n} {x_{i}}^{2} - {(Σ_{i = 1}^{n} x_{i})}^{2}} \times \sqrt{n Σ_{i = 1}^{n} {y_{i}}^{2} - {(Σ_{i = 1}^{n} y_{i})}^{2}}}

式中：r-随机序列X和随机序列Y的相关系数；

x_i-随机序列X的各个分量；

y_i-随机序列Y的各个分量；

-为随机序列X的算术平均值,

-为随机序列Y的算术平均值,

S106.将步骤S104中得到的序列Ahvi的数据与水印信息的比特序列的第i位对应的随机序列WM(随机序列WM为随机序列X和随机序列Y之一)乘以一个权值w得到的加权序列相加，得到一个新的序列Ahvwi，即：

Ahvwi＝Ahvi+w*WM；

S107.按照合并Ahi和Avi的顺序，从序列Ahvwi中分离出序列Ahwi和序列Avwi,序列Ahvwi的前半部分为序列Ahwi，后半部分为序列Avwi；

S108.对步骤S103中得到的数据块Aai和数据块Adi及步骤S107中得到的序列Ahwi和序列Avwi进行离散HAAR小波反变换，得到嵌入了水印信息的数据矩阵Awi，离散HAAR小波反变换的表达式为：

Awi＝IDWT(Aai，Ahwi，Avwi，Adi)，IDWT为离散小波反变换的记号；

S109.对步骤S108中得到的数据矩阵Awi及步骤S102中得到的数据块Hi、数据块Vi和数据块Di进行离散HAAR小波反变换，得到嵌入水印后的第i个图像区域，离散HAAR小波反变换的表达式为：

iw＝IDWT(Awi,Hi,Vi,Di)；

S111.如图7所示，在连续的多帧视频(即：第一帧～第k帧)中按照步骤S101～S110反复嵌入同样的水印信息的比特序列，每帧图像相同位置的图像区域嵌入相同的比特值。

如图2所示，数字水印检测步骤包括以下子步骤：

S21.将带水印信息的视频的每帧图像分为M个图像区域，M等于嵌入水印时分割图像区域的数量N，检测时分割的图像区域的大小和位置与嵌入水印时分割的图像区域保持一致；

S22.对步骤S21中得到的第m个图像区域进行离散HAAR小波变换，得到四个系数数据块：数据块Am、数据块Hm、数据块Vm和数据块Dm，离散HAAR小波变换的表达式为：

(Am,Hm,Vm,Dm)＝DWT(Im)；

S23.对利用步骤S22中得到的数据块Am的数据所构成的图像进行离散HAAR小波变换，得到四个系数数据块：数据块Aam、数据块Ahm、数据块Avm和数据块Adm，离散HAAR小波变换的表达式为：

(Aam，Ahm，Avm，Adm)＝DWT(Am)；

如图3所示，数字水印的提取包括以下步骤：

S33：检测并统计完所有比特位后，得到嵌入的比特序列，这个比特序列就是嵌入的数字水印信息。

Claims

1.一种数字水印的嵌入、检测和提取方法，其特征在于：它包括数字水印嵌入步骤、数字水印检测步骤和数字水印提取步骤；

(1)所述的数字水印嵌入步骤包括以下子步骤：

S111.在连续的多帧视频中按照步骤S101～S110反复嵌入同样的水印信息的比特序列，每帧图像相同位置的图像区域嵌入相同的比特值；

(2)所述的数字水印检测步骤包括以下子步骤：

S26.取相关系数大的那个随机序列对应的比特为嵌入的比特信息，如果步骤S25中得到的相关系数r0大于相关系数r1,则认为在第m个图像区域中嵌入的比特信息是比特0，否则嵌入的是比特1；

(3)所述的数字水印提取步骤包括以下子步骤：

2.根据权利要求1所述的一种数字水印的嵌入、检测和提取方法，其特征在于：步骤S15中所述的随机序列X和随机序列Y的相关系数小于千分之一。

3.根据权利要求1所述的一种数字水印的嵌入、检测和提取方法，其特征在于：步骤S15中所述的随机序列X和随机序列Y的长度与序列Ahv的长度一致。

4.根据权利要求2所述的一种数字水印的嵌入、检测和提取方法，其特征在于：所述的随机序列X和随机序列Y的相关系数通过下式得到：

r = \frac{Σ_{i = 1}^{n} (x_{i} - \overset{&OverBar;}{x}) (y_{i} - \overset{&OverBar;}{y})}{\sqrt{Σ_{i = 1}^{n} {(x_{i} - \overset{&OverBar;}{x})}^{2} \times Σ_{i = 1}^{n} {(y_{i} - \overset{&OverBar;}{y})}^{2}}} = \frac{n Σ_{i = 1}^{n} x_{i} y_{i} - Σ_{i = 1}^{n} x_{i} \times Σ_{i = 1}^{n} y_{i}}{\sqrt{n Σ_{i = 1}^{n} {x_{i}}^{2} - {(Σ_{i = 1}^{n} x_{i})}^{2}} \times \sqrt{n Σ_{i = 1}^{n} {y_{i}}^{2} - {(Σ_{i = 1}^{n} y_{i})}^{2}}}

式中：r-随机序列X和随机序列Y的相关系数；

x_i-随机序列X的各个分量；

y_i-随机序列Y的各个分量；

-为随机序列X的算术平均值,

-为随机序列Y的算术平均值,

5.根据权利要求2所述的一种数字水印的嵌入、检测和提取方法，其特征在于：步骤S21中所述的图像区域数量M等于步骤S101中所述的图像区域数量N。