CN105187817B

CN105187817B - 基于数字水印加密的裸眼3d视频加密方法及系统

Info

Publication number: CN105187817B
Application number: CN201510571830.4A
Authority: CN
Inventors: 钱俊; 马桃林; 廖宇; 唐少飞; 刘雪瑞; 柯柳依; 何家兴; 孙皓雪; 乐浩; 叶景延; 铁关平; 杨烜文; 于洋
Original assignee: Wuhan University WHU
Current assignee: Wuhan University WHU
Priority date: 2015-09-09
Filing date: 2015-09-09
Publication date: 2018-05-29
Anticipated expiration: 2035-09-09
Also published as: CN105187817A

Abstract

本发明公开了一种基于数字水印加密的裸眼3D视频加密方法及系统，包括步骤：步骤1，将随机数随机排列组合成原始数字水印，并将原始数字水印随机分为m个子数字水印；步骤2，子数字水印分别嵌入2D帧图像的各视点图像，从而获得水印加密的2D帧图像；步骤3，循环步骤1~2直至2D帧图像均进行水印加密，将水印加密的2D帧图像转化为裸眼3D视频；步骤4，提取裸眼3D视频帧图像所包含的视点图像的子数字水印，获得原始数字水印。本发明具有良好的鲁棒性和不可见性，可快速便捷地对裸眼3D视频进行加密，从而进一步实现裸眼3D视频的版权保护；而且不会破坏视频播放显示效果。

Description

基于数字水印加密的裸眼3D视频加密方法及系统

技术领域

本发明属于裸眼3D视频加密技术领域，尤其涉及一种基于数字水印加密的裸眼3D视频加密方法及系统。

背景技术

裸眼3D视频是一种无需佩戴辅助设备(如红蓝、偏振等)的可直接观看的3D视频，它在各个领域有着广泛的应用背景。

通常，为了获得更好的立体效果，往往采用多幅视差图像进行合成，观看者在不同角度只需看到其中两幅图像即可产生视差并看到立体效果。针对这种合成，便需要一种极其便捷快速的算法，来大量合成多幅视差图像，形成裸眼3D视频片源。

国内外学者和研究机构对图像水印的研究已经趋于完善，但对视频数字水印的研究还相对滞后，尚未建立统一的评价标准，仍有待成熟。

随着裸眼3D视频市场的扩大，如何保护片源著作权等版权问题已逐渐被人们所关注。针对这个问题，市场上急需一种可以快速对裸眼3D视频进行加密的方法。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明提供了一种基于数字水印加密的裸眼3D视频加密方法及系统，该方法可快速便捷的实现视频加密，从而可进一步实现裸眼3D视频的版权保护。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

一、基于数字水印加密的裸眼3D视频加密方法，包括步骤：

步骤1，将随机数随机排列组合成原始数字水印，并将原始数字水印随机分为m个子数字水印，m表示2D帧图像所包含的视点图像数；

步骤2，子数字水印分别嵌入2D帧图像的各视点图像，从而获得水印加密的2D帧图像；其中，子数字水印嵌入视点图像具体为：

视点图像分块为子图像块，对子图像块进行离散余弦变换得到子图像的DCT域系数矩阵，即子图像块的水印系数，采用水印系数将子数字水印嵌入子图像块，组合嵌入了子数字水印的子图像块，得到水印加密的视点图像；

步骤3，循环步骤1～2直至2D帧图像均进行水印加密，将水印加密的2D帧图像转化为裸眼3D视频；

步骤4，提取裸眼3D视频帧图像所包含的视点图像的子数字水印，获得原始数字水印。

上述原始数字水印由a·m个随机数随机排列构成，a为6～8范围内的正整数；所述的子数字水印由a个随机数组成。

步骤2中所述的子数字水印嵌入视点图像，进一步包括子步骤：

2.1使用Arnold变换对子数字水印图像W置乱，得到置乱后的子数字水印图像W'；

2.2将视点图像I分为大小为N×N的子图像块，对各子图像块分别进行离散余弦变换，得到各子图像块的DCT域系数矩阵，N为经验值；

2.3设定嵌入强度alpha，随机生成长度均为N的伪随机数列k₁、k₂；

2.4基于嵌入强度alpha和伪随机数列k₁、k₂将子数字水印嵌入子图像块；

2.5组合嵌入了子数字水印的各子图像块，获得嵌入了子数字水印的视点图像。

子步骤2.4进一步包括：

(1)确定参数k：

当W'(i,j)＝1时，令k(i)＝k₁(i)，当W'(i,j)＝0时，令k(i)＝k₂(i)；k(i)、k₁(i)、k₂(i)分别表示数列k、k₁、k₂中第i个数字，i＝1,2,3,...N，W'(i,j)表示子数字水印图像W'中(i,j)位置的像素值；

(2)修改子图像块DCT域系数矩阵的中频分量：

采用公式M_ij(n,N-n+1)＝M_ij(n,N-n+1)+alpha*k(n)修改子图像块DCT域系数矩阵的中频分量，M_ij(n,N-n+1)表示子图像I_ij的DCT域系数矩阵中第n行第(N-n+1)列的元素；

(3)对修改后的DCT域系数矩阵进行逆离散余弦变换，得到嵌入了子数字水印的子图像块。

步骤3中，将嵌入了数字水印的2D帧图像转化为裸眼3D视频。

步骤4中采用盲水印法提取视点图像的子数字水印。

所述的采用盲水印法提取视点图像的子数字水印进一步包括：

4.1将视点图像I'分为大小为N×N的子图像块，对各子图像块分别进行离散余弦变换，得到各子图像块的DCT域系数矩阵；

4.3提取子图像块中数字水印序列p，p(n)＝M_ij'(n,N-n+1)，p(n)表示数字水印序列p的第n个元素，n＝1,2,3,...N，M_ij'(n,N-n+1)表示DCT域系数矩阵中第n行第(N-n+1)列的元素；

4.4分别求出数字水印序列p与伪随机数列k₁、k₂的自相关系数c1、c2；

4.5若c1≥c2，则水印信息E(i,j)＝1；反之，则水印信息E(i,j)＝0；

4.6重复子步骤4.3～4.5，获得水印信息E，对水印信息E进行Arnold反置乱，即原始数字水印。

二、基于数字水印加密的裸眼3D视频加密系统，包括：

数字水印生成模块，用来将随机数随机排列组合成原始数字水印，并将原始数字水印随机分为m个子数字水印，m表示2D帧图像所包含的视点图像数；

2D帧图像水印加密模块，用来将子数字水印分别嵌入2D帧图像的各视点图像，从而获得水印加密的2D帧图像；其中，子数字水印嵌入视点图像具体为：

2D帧图像转3D视频模块，用来将水印加密的2D帧图像转化为裸眼3D视频；

数字水印提取模块，用来提取裸眼3D视频帧图像所包含的视点图像的子数字水印，获得原始数字水印。

和现有技术相比，本发明的技术效果如下：

本发明基于数字水印技术，将水印信息散落在裸眼3D视频各帧图像的9视点图像中，从而对裸眼3D视频逐帧进行加密。本发明具有良好的鲁棒性和不可见性，可快速便捷地对裸眼3D视频进行加密，从而进一步实现裸眼3D视频的版权保护；而且不会破坏视频播放显示效果。

附图说明

图1为帧图像的9视点图像；

图2为九视点式的2D图像转3D视频的流程示意图；

图3为九视点式的2D图像转3D视频的原理示意图。

具体实施方式

下面将结合具体实施方式进一步说明本发明技术方案。

本发明方法的处理对象是2D帧图像，即采用本发明方法对2D帧图像进行逐帧处理，具体步骤如下：

步骤1，选取随机数字序列。

该随机数字序列即原始数字水印，用于嵌入2D帧图像进行加密。随机数字序列由a·m个随机数随机排列构成，m表示一帧图像中视点图像数，裸眼3D视频中帧图像所包含的视点图像数一般为4、8或9等；a为正整数，优选为6～8范围内的正整数。

本具体实施中，待处理的帧图像由9视点图像构成，选取了63个随机数随机排列组成原始数字水印。

步骤2，将原始数字水印随机分为m个子数字水印，各子数字水印由a个随机数组成，子水印将用于嵌入到裸眼3D视频的一帧图像。

本具体实施中，将原始数字水印随机分为9个子数字水印，各子数字水印由7个随机数组成。图1为2D帧图像的9视点图像，9个子数字水印将分别嵌入帧图像的9视点图像中，从而可实现裸眼3D视频的初步加密。

步骤3，子数字水印分别嵌入2D帧图像的各视点图像。

对当前2D帧图像的各视点图像分别进行如下处理：

视点图像分块获得子图像块，对各子图像块分别进行DCT变换(离散余弦变换)得到各子图像块的DCT域系数矩阵，通过修改DCT域系数将子数字水印嵌入各子图像块，得到含子数字水印的子图像块，将各子图像块进行组合得到含子数字水印的2D帧图像的视点图像。

对构成2D帧图像的9视点图像分别进行上述处理，即获得嵌入了数字水印的2D帧图像。

子数字水印嵌入视点图像的具体实施方式如下：

3.1读取子数字水印图像W和视点图像I。

3.2使用Arnold变换对子数字水印图像W置乱，得到置乱后的子数字水印图像W'。

3.3将视点图像I分为大小为N×N的子图像块I_ij，i＝1,2,3,...N，j＝1,2,3,...N，对各子图像块分别进行DCT变换，得到子图像块I_ij的DCT域系数矩阵M_ij＝dct(I_ij)。

N为经验值，具体实施中，N为8，但不限于8。

3.4设置嵌入强度alpha，本具体实施中嵌入强度alpha设为2。随机生成2个长度均为N的伪随机数列k₁、k₂作为水印嵌入的密钥。

3.5基于子数字水印图像W'修改DCT域系数矩阵M_ij＝dct(I_ij)的中频分量。

首先，确定修改DCT域系数矩阵的参数：

当W'(i,j)＝1时，令k(i)＝k₁(i)，i＝1,2,3,...n，k(i)和k₁(i)分别表示数列k和k₁中第i个数字；当W'(i,j)＝0时，令k(i)＝k₂(i)，i＝1,2,3,...n，k(i)和k₂(i)分别表示数列k和k₂中第i个数字。W'(i,j)表示置乱后的子数字水印图像W'中(i,j)位置的像素值。

然后，对子图像块I_ij的DCT域系数矩阵M_ij＝dct(I_ij)的中频分量进行修改：

式(1)中，M_ij(n,N-n+1)表示DCT域系数矩阵M_ij中第n行第(N-n+1)列的元素，本具体实施中，N＝8，n取1,2,...8。

3.6对修改后的DCT域系数矩阵进行逆DCT变换，得到嵌入了子数字水印的子图像块I_ij'。

3.7按分块顺序重新组合子图像块I_ij'，即获得嵌入了子数字水印的视点图像I'。

循环步骤1～3至裸眼3D视频所有帧图像中均完成数字水印加密。

步骤4，采用基于FPGA(现场可编程逻辑门阵列)和DIBR的九视点式2D转3D视频算法处理水印加密后的2D帧图像，实现2D帧图像到裸眼3D视频的转化。

2D帧图像到裸眼3D视频的转化为本技术领域内的常规技术，为便于本领域技术人员的理解，下面对2D帧图像到裸眼3D视频的转化原理进行介绍。

图2为九视点式的2D帧图像转裸眼3D视频的流程示意图，图3为九视点式的2D帧图像转裸眼3D视频的原理示意图。由于深度值不同，2D帧图像中各像素点在各视角的位移量也不一样，通过分析视角间对应几何关系，可以依据2D帧图像中各像素点对应的深度值及位置，计算出各像素点对应于各视点图像的正确位置，其相互关系如下式：

图3中P点对应的灰阶深度值，通过式(2)可以算得其实际成像距离，简化方程式，令可以得到：

P_Z＝Z_F(1-a)+aZ_N (4)

将式(4)代如入式(2)可得：

即：

由式(6)，可以计算出原始2D帧图像中各像素点对应到合成新视角视频图像中的正确位置。

式(2)～(6)中：

S₀表示中心视角的像素位置，一般以输入的2D帧图像为中心视角；

k表示视角位置，对九视点图像而言，中心视角对应的视角位置k＝0，左边的视角位置k依次1、2、3、4；右边的视角位置k依次5、6、7、8；

b表示两眼间距，单位：cm；

Z_F表示立体成像离屏幕实际距离的最大值，单位：cm；

Z_N表示立体成像离屏幕实际距离的最小值，单位：cm；

P_Z表示据P点的实际灰阶深度值，根据公式(4)，可算得立体成像的实际距离；

ρ表示每厘米存在的像素点数，根据显示屏实际规格获得ρ值；

d表示人眼与显示屏的距离，单位：cm。

步骤5，读取裸眼3D视频时对帧图像的9视点图像进行水印提取，获得原始数字水印。

本具体实施中采用盲水印法进行水印提取，即只需从视点图像的水印嵌入位置上读取含水印信息的数据，再与伪随机数列k₁、k₂进行相关性检测，即可提取出水印，不需要使用视点图像。

具体过程如下：

5.1读取嵌入了子数字水印的视点图像I'。

5.2将视点图像I'分成大小为N×N的子图像块I_ij'，i＝1,2,3,...N，j＝1,2,3,...N，对各子图像块I_ij'分别进行DCT变换获得各子图像块I_ij'的DCT域系数矩阵M_ij'＝dct(I_ij')。

5.3读取子图像块I_ij'中含水印信息的数据，过程如下：

式(7)中：

p(n)表示提取的数字水印序列n的第i个元素，n＝1,2,3,...N；

M_ij'(n,N-n+1)表示DCT域系数矩阵M_ij'中第n行第(N-n+1)列的元素。

5.4分别求出p与伪随机数列k₁、k₂的自相关系数c1、c2，p为提取的数字水印序列。

5.5若c1≥c2，则估计的水印信息E(i,j)＝1；反之，E(i,j)＝0。

重复执行步骤5.3～5.5，依次提取得到置乱的图像E。

5.6对置乱的图像E进行Arnold反置乱，即可得到提取的水印图像Q，即原始数字水印。

Claims

1.基于数字水印加密的裸眼3D视频加密方法，其特征在于，包括步骤：

步骤1，将随机数随机排列组合成原始数字水印，并将原始数字水印随机分为m个子数字水印，m表示2D帧图像所包含的视点图像数；所述的原始数字水印由a·m个随机数随机排列构成，a为6～8范围内的正整数；所述的子数字水印由a个随机数组成；

步骤3，循环步骤1～2直至2D帧图像均进行水印加密，采用基于现场可编程逻辑门阵列和DIBR的九视点式2D转3D视频算法将水印加密的2D帧图像转化为裸眼3D视频；

步骤4，提取裸眼3D视频帧图像所包含的视点图像的子数字水印，获得原始数字水印；

2.5组合嵌入了子数字水印的各子图像块，获得嵌入了子数字水印的视点图像；

子步骤2.4进一步包括：

(1)确定参数k：

(2)修改子图像块DCT域系数矩阵的中频分量：

(3)对修改后的DCT域系数矩阵进行逆离散余弦变换，得到嵌入了子数字水印的子图像块；

步骤3中，所述采用基于现场可编程逻辑门阵列和DIBR的九视点式2D转3D视频算法将水印加密的2D帧图像转化为裸眼3D视频，具体为：

通过分析视角间对应几何关系，依据2D帧图像中各像素点对应的深度值及位置，计算出各像素点对应于各视点图像的正确位置，其相互关系如下式：

简化方程式，令得到：

P_Z＝Z_F(1-a)+aZ_N (3)

将式(3)代如入式(1)可得：

即：

<mrow> <mi>&Delta;</mi> <mi>s</mi> <mo>=</mo> <mi>k</mi> <mo>*</mo> <mfrac> <mi>b</mi> <mn>2</mn> </mfrac> <mo>*</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>Z</mi> <mi>F</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mi>a</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msub> <mi>aZ</mi> <mi>N</mi> </msub> </mrow> <mrow> <mi>d</mi> <mo>+</mo> <msub> <mi>Z</mi> <mi>F</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mi>a</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msub> <mi>aZ</mi> <mi>N</mi> </msub> </mrow> </mfrac> <mi>&rho;</mi> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>5</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>

由式(5)，计算出原始2D帧图像中各像素点对应到合成新视角视频图像中的正确位置；

式(1)～(5)中：

S₀表示中心视角的像素位置，以输入的2D帧图像为中心视角；

b表示两眼间距，单位：cm；

Z_F表示立体成像离屏幕实际距离的最大值，单位：cm；

Z_N表示立体成像离屏幕实际距离的最小值，单位：cm；

P_Z表示据P点的实际灰阶深度值，根据公式(3)，可算得立体成像的实际距离；

d表示人眼与显示屏的距离，单位：cm；

g表示P点的实际灰阶深度值；

步骤4中采用盲水印法提取视点图像的子数字水印，具体为：