CN105263024A - 一种抗量化转码的hevc视频流零水印的注册和检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种抗量化转码的HEVC视频流零水印的注册和检测方法，该注册方法在利用深度特征构造注册水印信息的过程中，先对目标视频流中的所有亮度块各自对应的深度值进行深度二值化处理，通过深度二值化处理能够很好的反映注册水印的顽健性，从而能够提高注册水印的抗攻击能力；利用一个随机矩阵对由深度二值化处理后的部分值组成的第一水印信息矩阵进行加密，可以提高注册水印的安全性；该注册方法直接利用视频流的深度特征生成零水印，不需要修改原始载体信息，不影响水印透明性，同时，对于量化参数在一定变化范围内的重量化转码以及常见的信号处理等攻击具有很强的鲁棒性。

Description

一种抗量化转码的HEVC视频流零水印的注册和检测方法

技术领域

本发明涉及一种视频零水印技术，尤其是涉及一种抗量化转码的HEVC视频流零水印的注册和检测方法。

背景技术

人们对视频的需求逐渐向高清、高质量方向发展。为适应这一发展趋势，ITU-T的视频编码专家组和ISO/EC的运动图像专家组组成的视频编码联合组共同研发了高效率视频编码(HighEfficiencyVideoCoding，HEVC)标准，并已于2013年正式发布，已经广泛应用于各大视频运营商中。然而，随着多媒体与网络技术的成熟，视频的获取和处理也变得更加容易，盗版现象日益严重。数字水印技术能有效对视频进行认证和版权保护。因此，对HEVC视频流水印算法的研究显得意义重大。

高清视频数据量庞大，为节省带宽与存储空间等代价对其压缩必不可免。基于原始视频的水印方法不能直接应用于压缩视频，因此压缩域的水印算法是一项值得研究的工作。目前，有关HEVC压缩域的水印研究成果还很少，已有的方法难以抵抗重量化转码等攻击且主要是嵌入式水印的方案，需要通过修改载体内容来嵌入水印。然而，相比于H.264/AVC，HEVC能在相近的感知质量下，码率减少50％左右，高压缩率对上述嵌入式水印算法在鲁棒性和透明性的平衡带来了挑战。零水印技术只需利用原始载体的重要特征来构造水印信息，无需改动原始载体，能够解决因改动HEVC视频流的数据而引起的高清视频降质问题。零水印自提出后，便被应用在图像、视频、音频等各种信息载体的内容安全保护中。但针对视频压缩域的零水印算法的研究还鲜有报道。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种抗量化转码的HEVC视频流零水印的注册和检测方法，其在不需要修改原始载体数据的基础上，能够对量化参数在一定变化范围内的重量化转码以及常见的信号处理等攻击具有很强的鲁棒性。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种抗量化转码的HEVC视频流零水印的注册方法，其特征在于包括以下步骤：

①_1、在水印注册端，将待保护的分辨率为M×N的HEVC视频V_org通过HEVC标准编码平台进行压缩编码，得到目标视频流，记为str.bin_org；并设置一个集合D，令D的初始值为空；

①_2、以帧为单位解析str.bin_org，将str.bin_org中当前待解析的第f帧视频帧定义为当前帧，其中，f为整数，f的初始值为1，1≤f≤F，F表示str.bin_org中包含的视频帧的总帧数；

①_3、以编码树单元为单位解析当前帧，将当前帧中当前待解析的第b个编码树单元定义为当前解析块，其中，b为整数，b的初始值为1，1≤b≤B，B表示当前帧中包含的编码树单元的总个数；

①_4、以尺寸大小为4×4的亮度块为单位，按序解析出当前解析块中的每个亮度块对应的深度值，将当前解析块中的第k个亮度块对应的深度值记为其中，k为整数，k的初始值为1，1≤k≤256，

①_5、令b＝b+1，然后将当前帧中下一个待解析的编码树单元作为当前解析块，接着返回步骤①_4继续执行，直至当前帧中的所有编码树单元解析完毕，再执行步骤①_6，其中，b＝b+1中的“＝”为赋值符号；

①_6、令f＝f+1，然后将str.bin_org中下一帧待解析的视频帧作为当前帧，接着返回步骤①_3继续执行，直至str.bin_org中的所有视频帧解析完毕，再执行步骤①_7，其中，f＝f+1中的“＝”为赋值符号；

①_7、将str.bin_org中的所有亮度块各自对应的深度值按序存储于D中，然后对D中的所有元素的值进行深度二值化处理，将得到的集合记为D'，其中，D中包含的元素的总个数为S，S＝F×B×256；

①_8、将分辨率为X×Y的版权商标图像logo_org转换为二值图像，记为logo_org'；然后将logo_org'进行混沌置乱成新的图像，记为logo_org”，其中，1≤X×Y≤F×B×256；

①_9、按照设定的规则，从D'中抽取X×Y个元素；然后按Z字扫描形式将抽取出的X×Y个元素按序排列成一个大小为X×Y的第一水印信息矩阵；同时随机生成一个大小为X×Y且仅由值为0和1的元素组成的随机矩阵，记为R_org；再将第一水印信息矩阵中的每个元素的值与R_org中对应元素的值进行异或，将得到的新的矩阵作为第一加密后的水印信息矩阵，记为D^*；

①_10、将logo_org”中的每个元素的值与D^*中对应元素的值进行异或，将得到的新的矩阵作为注册水印信息，记为W_org；然后请求时间认证机构对W_org加盖时间戳，得到加盖时间戳后的注册水印信息，记为W_org'；再将W_org'注册在可信第三方建立的IPR数据库中，同时将logo_org'、R_org和设定的规则发送到水印检测端。

所述的步骤①_7中对D中的所有元素的值进行深度二值化处理的具体过程为：

①_7a、将D分解为四个子集，分别记为G₀、G₁、G₂和G₃，G₀为D中值为0的所有元素按序提取出来组成的新的集合，G₁为D中值为1的所有元素按序提取出来组成的新的集合，G₂为D中值为2的所有元素按序提取出来组成的新的集合，G₃为D中值为3的所有元素按序提取出来组成的新的集合；

①_7b、按三种不同的分组方式分别将四个子集分为两个深度值集合，将第一种分组记为C₁，其中，表示第一种分组方式下的第一个深度值集合，表示第一种分组方式下的第二个深度值集合，符号“∪”为并集运算符号；将第二种分组记为C₂，其中，表示第二种分组方式下的第一个深度值集合，表示第二种分组方式下的第二个深度值集合；将第三种分组记为C₃，其中，表示第三种分组方式下的第一个深度值集合，表示第三种分组方式下的第二个深度值集合；

①_7c、自适应地从C₁、C₂和C₃中选定一种分组，然后将选定的分组中的第一个深度值集合中的所有元素的值均映射为水印信息“0”，并将选定的分组中的第二个深度值集合中的所有元素的值均映射为水印信息“1”，至此已完成对D中的所有元素的值的深度二值化处理。

所述的步骤①_7c中的自适应地从C₁、C₂和C₃中选定一种分组的具体过程为：

1_1)统计G₀、G₁、G₂和G₃各自中包含的元素的总个数，对应记为S₀、S₁、S₂和S₃；

1_2)计算S₀、S₁、S₂和S₃各自与S的比值，对应记为P₀、P₁、P₂和P₃， $P_1=\frac{S_1}{S},P_2=\frac{S_2}{S},P_3=\frac{S_3}{S};$

1_3)令P_diff(C₁)＝|P₀-(P₁+P₂+P₃)|，令P_diff(C₂)＝|(P₀+P₁)-(P₂+P₃)|，令P_diff(C₃)＝|(P₀+P₁+P₂)-P₃|，其中，符号“||”为取绝对值符号；

1_4)令C＝C₂，然后判断P_diff(C)是否大于P_diff(C₃)，如果是，则令C＝C₃，然后执行步骤1_5)；否则，保持C不变，然后执行步骤1_5)，其中，C＝C₃中的“＝”为赋值符号；

1_5)判断P_diff(C)是否大于设定的第一判定阈值T，如果是，则执行步骤1_6)；否则，保持C不变，然后将C作为最终选定的分组；

1_6)判断P_diff(C)是否大于或等于P_diff(C₁)，如果是，则令C＝C₁，然后将C作为最终选定的分组；否则，保持C不变，然后将C作为最终选定的分组，其中，C＝C₁中的“＝”为赋值符号。

所述的步骤1_5)中的设定的第一判定阈值T的取值为0.4。

一种与所述的抗量化转码的HEVC视频流零水印的注册方法相对应的抗量化转码的HEVC视频流零水印的检测方法，其特征在于包括以下步骤：

②_1、在水印检测端，将待检测的分辨率为M×N的HEVC视频V_dec通过HEVC标准编码平台进行压缩编码，得到目标视频流，记为str.bin_dec；并设置一个集合令的初始值为空；

②_2、以帧为单位解析str.bin_dec，将str.bin_dec中当前待解析的第f'帧视频帧定义为当前帧，其中，f'为整数，f'的初始值为1，1≤f'≤F'，F'表示str.bin_dec中包含的视频帧的总帧数，F'与F相等；

②_3、以编码树单元为单位解析当前帧，将当前帧中当前待解析的第b'个编码树单元定义为当前解析块，其中，b'为整数，b'的初始值为1，1≤b'≤B'，B'表示当前帧中包含的编码树单元的总个数；

②_4、以尺寸大小为4×4的亮度块为单位，按序解析出当前解析块中的每个亮度块对应的深度值，将当前解析块中的第k个亮度块对应的深度值记为其中，k为整数，k的初始值为1，1≤k≤256，

②_5、令b'＝b'+1，然后将当前帧中下一个待解析的编码树单元作为当前解析块，接着返回步骤②_4继续执行，直至当前帧中的所有编码树单元解析完毕，再执行步骤②_6，其中，b'＝b'+1中的“＝”为赋值符号；

②_6、令f'＝f'+1，然后将str.bin_dec中下一帧待解析的视频帧作为当前帧，接着返回步骤②_3继续执行，直至str.bin_dec中的所有视频帧解析完毕，再执行步骤②_7，其中，f'＝f'+1中的“＝”为赋值符号；

②_7、将str.bin_dec中的所有亮度块各自对应的深度值按序存储于中，然后对中的所有元素的值进行深度二值化处理，将得到的集合记为其中，中包含的元素的总个数为S'，S'＝F'×B'×256；

②_8、按照水印注册端发送至水印检测端的设定的规则，从中抽取X×Y个元素；然后按Z字扫描形式将抽取出的X×Y个元素按序排列成一个大小为X×Y的第二水印信息矩阵；再将第二水印信息矩阵中的每个元素的值与水印注册端发送至水印检测端的R_org中对应元素的值进行异或，将得到的新的矩阵作为第二加密后的水印信息矩阵，记为其中，1≤X×Y≤F'×B'×256；

②_9、将中的每个元素的值与可信第三方建立的IPR数据库中注册的W_org'中对应元素的值进行异或，将得到的新的矩阵作为版权商标信息，记为logo_dec”；然后对logo_dec”进行混沌反置乱成新的图像，记为logo_dec'；

②_10、将logo_dec'与水印注册端发送至水印检测端的logo_org'进行比较，如果两者一致，则完成版权认证。

所述的步骤②_7中对中的所有元素的值进行深度二值化处理的具体过程为：

②_7a、将分解为四个子集，分别记为和为中值为0的所有元素按序提取出来组成的新的集合，为中值为1的所有元素按序提取出来组成的新的集合，为中值为2的所有元素按序提取出来组成的新的集合，为中值为3的所有元素按序提取出来组成的新的集合；

②_7b、按三种不同的分组方式分别将四个子集分为两个深度值集合，将第一种分组记为 ${\hat{C}}_1=\{{\hat{F}}_1^1={\hat{G}}_0,{\hat{F}}_2^1={\hat{G}}_1\∪{\hat{G}}_2\∪{\hat{G}}_3\},$ 其中，表示第一种分组方式下的第一个深度值集合，表示第一种分组方式下的第二个深度值集合，符号“∪”为并集运算符号；将第二种分组记为 ${\hat{C}}_2=\{{\hat{F}}_1^2={\hat{G}}_0\∪{\hat{G}}_1,{\hat{F}}_2^2={\hat{G}}_2\∪{\hat{G}}_3\},$ 其中，表示第二种分组方式下的第一个深度值集合，表示第二种分组方式下的第二个深度值集合；将第三种分组记为 ${\hat{C}}_3=\{{\hat{F}}_1^3={\hat{G}}_0\∪{\hat{G}}_1\∪{\hat{G}}_2,{\hat{F}}_2^3={\hat{G}}_3\},$ 其中，表示第三种分组方式下的第一个深度值集合，表示第三种分组方式下的第二个深度值集合；

②_7c、自适应地从和中选定一种分组，然后将选定的分组中的第一个深度值集合中的所有元素的值均映射为水印信息“0”，并将选定的分组中的第二个深度值集合中的所有元素的值均映射为水印信息“1”，至此已完成对中的所有元素的值的深度二值化处理。

所述的步骤②_7c中的自适应地从和中选定一种分组的具体过程为：

2_1)统计和各自中包含的元素的总个数，对应记为和

2_2)计算和各自与S'的比值，对应记为和 ${\hat{P}}_0=\frac{{\hat{S}}_0}{S^{\′}},$ ${\hat{P}}_1=\frac{{\hat{S}}_1}{S^{\′}},{\hat{P}}_2=\frac{{\hat{S}}_2}{S^{\′}},{\hat{P}}_3=\frac{{\hat{S}}_3}{S^{\′}};$

2_3)令 $P_{diff}\left({\hat{C}}_1\right)=|{\hat{P}}_0-({\hat{P}}_1+{\hat{P}}_2+{\hat{P}}_3)|,$ 令 $P_{diff}\left({\hat{C}}_2\right)=|({\hat{P}}_0+{\hat{P}}_1)-({\hat{P}}_2+{\hat{P}}_3)|,$ 令其中，符号“||”为取绝对值符号；

2_4)令然后判断是否大于如果是，则令然后执行步骤2_5)；否则，保持不变，然后执行步骤2_5)，其中，中的“＝”为赋值符号；

2_5)判断是否大于设定的第二判定阈值T'，如果是，则执行步骤2_6)；否则，保持不变，然后将作为最终选定的分组；

2_6)判断是否大于或等于如果是，则令然后将作为最终选定的分组；否则，保持不变，然后将作为最终选定的分组，其中，中的“＝”为赋值符号。

所述的步骤2_5)中的设定的第二判定阈值T'的取值为0.4。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

1)通过统计视频序列重量化转码前后编码单元的深度变化，发现深度特征具有很好的鲁棒性，因此本发明的HEVC视频流零水印的注册方法在利用深度特征构造注册水印信息的过程中，先对目标视频流中的所有亮度块各自对应的深度值进行深度二值化处理，通过深度二值化处理能够很好的反映注册水印的顽健性，从而能够提高注册水印的抗攻击能力。

2)本发明的HEVC视频流零水印的注册方法利用一个随机矩阵对由深度二值化处理后的部分值组成的第一水印信息矩阵进行加密，可以提高注册水印的安全性。

3)本发明的HEVC视频流零水印的注册方法直接利用视频流的深度特征生成零水印，不需要修改原始载体信息，不影响水印透明性。

4)水印能够盲提取，不需要原始视频的参与，且只需对深度部分解码，无需完全解码，计算复杂度低。

附图说明

图1a为本发明的注册方法的总体实现框图；

图1b为本发明的检测方法的总体实现框图；

图2a为选用的版权商标图像(分辨率大小为205×650的“ningda”图像)；

图2b为图2a的二值图像；

图3a为以未受任何攻击的PartyScene测试序列作为待检测的HEVC视频，得到的最后的版权商标图像；

图3b为以未受任何攻击的BQMall测试序列作为待检测的HEVC视频，得到的最后的版权商标图像；

图4a为BasketballPass、ParkScene、PartyScene、Vidyo1测试序列在原始编码量化参数QP为24时的重量化攻击后水印提取的正确率曲线图；

图4b为BasketballPass、ParkScene、PartyScene、Vidyo1测试序列在原始编码量化参数QP为28时的重量化攻击后水印提取的正确率曲线图；

图4c为BasketballPass、ParkScene、PartyScene、Vidyo1测试序列在原始编码量化参数QP为32时的重量化攻击后水印提取的正确率曲线图；

图5a为BasketballPass、ParkScene、PartyScene、Vidyo1测试序列经过高斯模糊处理以及重量化攻击后水印提取的正确率曲线图；

图5b为BasketballPass、ParkScene、PartyScene、Vidyo1测试序列经过亮度减弱处理以及重量化攻击后水印提取的正确率曲线图；

图5c为BasketballPass、ParkScene、PartyScene、Vidyo1测试序列经过亮度增强处理以及重量化攻击后水印提取的正确率曲线图；

图5d为BasketballPass、ParkScene、PartyScene、Vidyo1测试序列经过锐化操作以及重量化攻击后水印提取的正确率曲线图；

图5e为BasketballPass、ParkScene、PartyScene、Vidyo1测试序列经过高斯噪声处理以及重量化攻击后水印提取的正确率曲线图。

具体实施方式

以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。

实施例一：

本实施例提出的一种抗量化转码的HEVC视频流零水印的注册方法，其在水印注册端，先提取待保护的HEVC视频的深度特征并二值化为水印；然后，为进一步加强注册的安全性与水印的可视效果，对水印作加密并与混沌置乱后的版权商标信息进行异或处理，其结果称为注册水印；最后，为保证水印的唯一性和权威性，请求权威的时间认证机构对注册信息加盖时间戳，并将其注册在可信第三方建立的知识产权(IntellectualPropertyRight，IPR)数据库中。

本实施例的抗量化转码的HEVC视频流零水印的注册方法的总体实现框图如图1a所示，其具体包括以下步骤：

①_1、在水印注册端，将待保护的分辨率为M×N的HEVC视频V_org通过HEVC标准编码平台进行压缩编码，得到目标视频流，记为str.bin_org；并设置一个集合D，令D的初始值为空。

①_2、以帧为单位解析str.bin_org，将str.bin_org中当前待解析的第f帧视频帧定义为当前帧，其中，f为整数，f的初始值为1，1≤f≤F，F表示str.bin_org中包含的视频帧的总帧数。

①_3、以编码树单元(CTU)为单位解析当前帧，将当前帧中当前待解析的第b个编码树单元定义为当前解析块，其中，b为整数，b的初始值为1，1≤b≤B，B表示当前帧中包含的编码树单元的总个数。

①_4、以尺寸大小为4×4的亮度块为单位，按序解析出当前解析块中的每个亮度块对应的深度值，将当前解析块中的第k个亮度块对应的深度值记为其中，k为整数，k的初始值为1，1≤k≤256，

①_5、令b＝b+1，然后将当前帧中下一个待解析的编码树单元作为当前解析块，接着返回步骤①_4继续执行，直至当前帧中的所有编码树单元解析完毕，再执行步骤①_6，其中，b＝b+1中的“＝”为赋值符号。

①_6、令f＝f+1，然后将str.bin_org中下一帧待解析的视频帧作为当前帧，接着返回步骤①_3继续执行，直至str.bin_org中的所有视频帧解析完毕，再执行步骤①_7，其中，f＝f+1中的“＝”为赋值符号。

①_7、将str.bin_org中的所有亮度块各自对应的深度值按序存储于D中，然后对D中的所有元素的值进行深度二值化处理，将得到的集合记为D'，其中，D中包含的元素的总个数为S，S＝F×B×256。

在此具体实施例中，步骤①_7中对D中的所有元素的值进行深度二值化处理的具体过程为：

①_7a、将D分解为四个子集，分别记为G₀、G₁、G₂和G₃，G₀为D中值为0的所有元素按序提取出来组成的新的集合，G₁为D中值为1的所有元素按序提取出来组成的新的集合，G₂为D中值为2的所有元素按序提取出来组成的新的集合，G₃为D中值为3的所有元素按序提取出来组成的新的集合。

①_7b、按三种不同的分组方式分别将四个子集分为两个深度值集合，将第一种分组记为C₁，其中，表示第一种分组方式下的第一个深度值集合，表示第一种分组方式下的第二个深度值集合，符号“∪”为并集运算符号；将第二种分组记为C₂，其中，表示第二种分组方式下的第一个深度值集合，表示第二种分组方式下的第二个深度值集合；将第三种分组记为C₃，其中，表示第三种分组方式下的第一个深度值集合，表示第三种分组方式下的第二个深度值集合。

①_7c、自适应地从C₁、C₂和C₃中选定一种分组，然后将选定的分组中的第一个深度值集合中的所有元素的值均映射为水印信息“0”，并将选定的分组中的第二个深度值集合中的所有元素的值均映射为水印信息“1”，至此已完成对D中的所有元素的值的深度二值化处理。

在此具体实施例中，步骤①_7c中的自适应地从C₁、C₂和C₃中选定一种分组的具体过程为：

1_1)统计G₀、G₁、G₂和G₃各自中包含的元素的总个数，对应记为S₀、S₁、S₂和S₃。

1_2)计算S₀、S₁、S₂和S₃各自与S的比值，对应记为P₀、P₁、P₂和P₃， $P_1=\frac{S_1}{S},P_2=\frac{S_2}{S},P_3=\frac{S_3}{S}.$

1_3)令P_diff(C₁)＝|P₀-(P₁+P₂+P₃)|，令P_diff(C₂)＝|(P₀+P₁)-(P₂+P₃)|，令P_diff(C₃)＝|(P₀+P₁+P₂)-P₃|，其中，符号“||”为取绝对值符号。

1_4)令C＝C₂，然后判断P_diff(C)是否大于P_diff(C₃)，如果是，则令C＝C₃，然后执行步骤1_5)；否则，保持C不变，然后执行步骤1_5)，其中，C＝C₃中的“＝”为赋值符号。

1_5)判断P_diff(C)是否大于设定的第一判定阈值T，如果是，则执行步骤1_6)；否则，保持C不变，然后将C作为最终选定的分组。

在本实施例中，设定的第一判定阈值T的取值为0.4。

1_6)判断P_diff(C)是否大于或等于P_diff(C₁)，如果是，则令C＝C₁，然后将C作为最终选定的分组；否则，保持C不变，然后将C作为最终选定的分组，其中，C＝C₁中的“＝”为赋值符号。

①_8、将分辨率为X×Y的版权商标图像logo_org转换为二值图像，记为logo_org'；然后将logo_org'进行混沌置乱成新的图像，记为logo_org”，其中，1≤X×Y≤F×B×256。

在本实施例中，logo_org选用分辨率大小为205×650的“ningda”图像，如图2a所示，该图像是彩色图像，有三个通道，然后将该图像转换为二值图像logo_org'，如图2b所示。

在本实施例中，混沌置乱是将二值图像logo_org'中的数据进行随机的乱序操作。

①_9、按照设定的规则，从D'中抽取X×Y个元素；然后按Z字扫描形式将抽取出的X×Y个元素按序排列成一个大小为X×Y的第一水印信息矩阵；同时随机生成一个大小为X×Y且仅由值为0和1的元素组成的随机矩阵，记为R_org；再将第一水印信息矩阵中的每个元素的值与R_org中对应元素的值进行异或，将得到的新的矩阵作为第一加密后的水印信息矩阵，记为D^*。

在本实施例中，设定的规则为自行设定的规则，如可以是取D'中的前X×Y个元素，也可以是取D'中的后X×Y个元素，也可以是取D'中的中间X×Y个元素，也可以是间隔取D'中的X×Y个元素，还可以是其它各种方式。

在本实施例中，随机矩阵可采用现有的工具直接生成，如采用MATLAB或c++等。

①_10、将logo_org”中的每个元素的值与D^*中对应元素的值进行异或，将得到的新的矩阵作为注册水印信息，记为W_org；然后请求时间认证机构对W_org加盖时间戳，得到加盖时间戳后的注册水印信息，记为W_org'；再将W_org'注册在可信第三方建立的IPR(IntellectualPropertyRight)数据库中，同时将logo_org'、R_org和设定的规则发送到水印检测端。

在本实施例中，对注册水印信息W_org加盖的时间戳是由权威的时间认证机构提供的注册时间证明，能够有效的确认作品权利的归属。

实施例二：

本实施例提出了一种与实施例一提出的抗量化转码的HEVC视频流零水印的注册方法相对应的抗量化转码的HEVC视频流零水印的检测方法，其总体实现框图如图1b所示，其在水印检测端，先提取待检测的视频中的深度信息并将之二值化，并用保存的密钥进行加密；再与IPR数据库注册的水印信息作异或操作；最后，对操作后的结果进行混沌反置乱，判决版权归属。

本实施例的抗量化转码的HEVC视频流零水印的检测方法的总体实现框图如图1b所示，其具体包括以下步骤：

②_1、在水印检测端，将待检测的分辨率为M×N的HEVC视频V_dec通过HEVC标准编码平台进行压缩编码，得到目标视频流，记为str.bin_dec；并设置一个集合令的初始值为空。

在本实施例中，要求HEVC视频V_dec与HEVC视频V_org的分辨率一致。

②_2、以帧为单位解析str.bin_dec，将str.bin_dec中当前待解析的第f'帧视频帧定义为当前帧，其中，f'为整数，f'的初始值为1，1≤f'≤F'，F'表示str.bin_dec中包含的视频帧的总帧数，F'与F相等。

②_3、以编码树单元(CTU)为单位解析当前帧，将当前帧中当前待解析的第b'个编码树单元定义为当前解析块，其中，b'为整数，b'的初始值为1，1≤b'≤B'，B'表示当前帧中包含的编码树单元的总个数。

②_4、以尺寸大小为4×4的亮度块为单位，按序解析出当前解析块中的每个亮度块对应的深度值，将当前解析块中的第k个亮度块对应的深度值记为其中，k为整数，k的初始值为1，1≤k≤256，

②_5、令b'＝b'+1，然后将当前帧中下一个待解析的编码树单元作为当前解析块，接着返回步骤②_4继续执行，直至当前帧中的所有编码树单元解析完毕，再执行步骤②_6，其中，b'＝b'+1中的“＝”为赋值符号。

②_6、令f'＝f'+1，然后将str.bin_dec中下一帧待解析的视频帧作为当前帧，接着返回步骤②_3继续执行，直至str.bin_dec中的所有视频帧解析完毕，再执行步骤②_7，其中，f'＝f'+1中的“＝”为赋值符号。

②_7、将str.bin_dec中的所有亮度块各自对应的深度值按序存储于中，然后对中的所有元素的值进行深度二值化处理，将得到的集合记为其中，中包含的元素的总个数为S'，S'＝F'×B'×256。

在此具体实施例中，步骤②_7中对中的所有元素的值进行深度二值化处理的具体过程为：

②_7a、将分解为四个子集，分别记为和为中值为0的所有元素按序提取出来组成的新的集合，为中值为1的所有元素按序提取出来组成的新的集合，为中值为2的所有元素按序提取出来组成的新的集合，为中值为3的所有元素按序提取出来组成的新的集合。

②_7b、按三种不同的分组方式分别将四个子集分为两个深度值集合，将第一种分组记为 ${\hat{C}}_1=\{{\hat{F}}_1^1={\hat{G}}_0,{\hat{F}}_2^1={\hat{G}}_1\∪{\hat{G}}_2\∪{\hat{G}}_3\},$ 其中，表示第一种分组方式下的第一个深度值集合，表示第一种分组方式下的第二个深度值集合，符号“∪”为并集运算符号；将第二种分组记为 ${\hat{C}}_2=\{{\hat{F}}_1^2={\hat{G}}_0\∪{\hat{G}}_1,{\hat{F}}_2^2={\hat{G}}_2\∪{\hat{G}}_3\},$ 其中，表示第二种分组方式下的第一个深度值集合，表示第二种分组方式下的第二个深度值集合；将第三种分组记为 ${\hat{C}}_3=\{{\hat{F}}_1^3={\hat{G}}_0\∪{\hat{G}}_1\∪{\hat{G}}_2,{\hat{F}}_2^3={\hat{G}}_3\},$ 其中，表示第三种分组方式下的第一个深度值集合，表示第三种分组方式下的第二个深度值集合。

②_7c、自适应地从和中选定一种分组，然后将选定的分组中的第一个深度值集合中的所有元素的值均映射为水印信息“0”，并将选定的分组中的第二个深度值集合中的所有元素的值均映射为水印信息“1”，至此已完成对中的所有元素的值的深度二值化处理。

在此具体实施例中，步骤②_7c中的自适应地从和中选定一种分组的具体过程为：

2_1)统计和各自中包含的元素的总个数，对应记为和

2_2)计算和各自与S'的比值，对应记为和 ${\hat{P}}_0=\frac{{\hat{S}}_0}{S^{\′}},$ ${\hat{P}}_1=\frac{{\hat{S}}_1}{S^{\′}},{\hat{P}}_2=\frac{{\hat{S}}_2}{S^{\′}},{\hat{P}}_3=\frac{{\hat{S}}_3}{S^{\′}}.$

2_3)令 $P_{diff}\left({\hat{C}}_1\right)=|{\hat{P}}_0-({\hat{P}}_1+{\hat{P}}_2+{\hat{P}}_3)|,$ 令 $P_{diff}\left({\hat{C}}_2\right)=|({\hat{P}}_0+{\hat{P}}_1)-({\hat{P}}_2+{\hat{P}}_3)|,$ 令其中，符号“||”为取绝对值符号。

2_4)令然后判断是否大于如果是，则令然后执行步骤2_5)；否则，保持不变，然后执行步骤2_5)，其中，中的“＝”为赋值符号。

2_5)判断是否大于设定的第二判定阈值T'，如果是，则执行步骤2_6)；否则，保持不变，然后将作为最终选定的分组。

在本实施例中，设定的第二判定阈值T'的取值为0.4。

2_6)判断是否大于或等于如果是，则令然后将作为最终选定的分组；否则，保持不变，然后将作为最终选定的分组，其中，中的“＝”为赋值符号。

②_8、按照水印注册端发送至水印检测端的设定的规则，从中抽取X×Y个元素；然后按Z字扫描形式将抽取出的X×Y个元素按序排列成一个大小为X×Y的第二水印信息矩阵；再将第二水印信息矩阵中的每个元素的值与水印注册端发送至水印检测端的R_org中对应元素的值进行异或，将得到的新的矩阵作为第二加密后的水印信息矩阵，记为其中，1≤X×Y≤F'×B'×256。

在本实施例中，从中抽取第二水印信息矩阵的规则与水印注册端抽取的规则一致，X和Y的大小不变。

②_9、将中的每个元素的值与可信第三方建立的IPR(IntellectualPropertyRight)数据库中注册的W_org'中对应元素的值进行异或，将得到的新的矩阵作为版权商标信息，记为logo_dec”；然后对logo_dec”进行混沌反置乱成新的图像，记为logo_dec'。

②_10、将logo_dec'与水印注册端发送至水印检测端的logo_org'进行比较，如果两者一致，则完成版权认证。

为验证本发明的注册方法与相对应的检测方法的有效性和可行性，对本发明方法进行试验。

采用4个不同分辨率且纹理复杂度各异的测试序列BasketballPass、ParkScene、PartyScene、Vidyo1，分辨率对应为416×240、1920×1080、832×480、1280×720，在本实施例中采用标准测试编码平台HM15.0，采用全帧内编码，编码帧数为100帧。下面分别从零水印的独立性、编码量化参数QP在一定变化范围内的重量化转码攻击的鲁棒性以及典型信号处理结合重量化转码攻击的鲁棒性这三个方面根据水印提取的正确性PC(PercentCorrect)来评价本发明方法的有效性，PC的公式为：其中，w(f,k)表示原始的HEVC视频编码后的第f帧中的第k个亮度块的深度二值化后的水印信息，w′(f,k)表示经过攻击后的HEVC视频重编码后的第f帧中的第k个亮度块的深度二值化后的水印信息，F是视频序列包含的视频帧的总帧数，K是每帧视频帧包含的亮度块的总个数，符号“⊙”是同或操作符号。

1)零水印的独立性

零水印是载体特有的表征，因此不同的视频序列的零水印应相互独立。以PartyScene测试序列和BQMall测试序列为例来测试零水印的独立性，这两个测试序列的分辨率都是832×480。对PartyScene测试序列和BQMall测试序列按照本发明的注册方法得到注册水印信息。图3a给出了以未受任何攻击的PartyScene测试序列作为待检测的HEVC视频，得到的最后的版权商标图像；图3b给出了以未受任何攻击的BQMall测试序列作为待检测的HEVC视频，得到的最后的版权商标图像。从得到的最后的版权商标图像来看，当待检测的HEVC视频和原始注册视频一样时，可以完整的得到原始的版权商标图像；当待检测的HEVC视频和原始注册视频不一样时，不能得到原始的版权商标图像，从而可以说明不同的视频序列的零水印应相互独立。

2)抗重量化转码的鲁棒性

量化转码能在保证一定的视频质量损失前提下，破坏压缩域水印，是最常见的压缩视频水印攻击方法之一，是对视频序列再一次进行压缩编码。测试序列的原始编码量化参数QP分别取24、28、32。图4a给出了BasketballPass、ParkScene、PartyScene、Vidyo1测试序列在原始编码量化参数QP为24时的重量化攻击后水印提取的正确率曲线图；图4b给出了BasketballPass、ParkScene、PartyScene、Vidyo1测试序列在原始编码量化参数QP为28时的重量化攻击后水印提取的正确率曲线图；图4c给出了BasketballPass、ParkScene、PartyScene、Vidyo1测试序列在原始编码量化参数QP为32时的重量化攻击后水印提取的正确率曲线图。图4a至图4c中的水印提取的正确率曲线说明了水印的正确率随着重量化转码的不同原始编码量化参数QP的变化情况，从图4a至图4c中可以看出，本发明方法的水印提取正确率PC均在85％以上，说明本发明方法能抵抗一定编码量化参数QP范围内的重量化转码攻击；在[QP-3，QP]范围内正确率变化不大，基本都在95％以上；在[QP+1，QP+3]范围内正确率明显降低，最低为85.34％，主要是因为增大原始编码量化参数QP对编码单元尺寸决策时的率失真代价影响比较大。

3)抗信号处理结合重量化转码的鲁棒性

经各种信号处理结合相同编码量化参数QP的重量化转码攻击后的鲁棒性的测试结果如图5a至图5e所示。图5a给出了BasketballPass、ParkScene、PartyScene、Vidyo1测试序列经过高斯模糊处理以及重量化攻击后水印提取的正确率曲线图；图5b给出了BasketballPass、ParkScene、PartyScene、Vidyo1测试序列经过亮度减弱处理以及重量化攻击后水印提取的正确率曲线图；图5c给出了BasketballPass、ParkScene、PartyScene、Vidyo1测试序列经过亮度增强处理以及重量化攻击后水印提取的正确率曲线图；图5d给出了BasketballPass、ParkScene、PartyScene、Vidyo1测试序列经过锐化操作以及重量化攻击后水印提取的正确率曲线图；图5e给出了BasketballPass、ParkScene、PartyScene、Vidyo1测试序列经过高斯噪声处理以及重量化攻击后水印提取的正确率曲线图。从图5a和图5d中可以看出，在一定程度的滤波处理下，正确率可以达到93％以上，表明本发明方法可以抵抗一定程度的滤波处理；从图5b和图5c中可以看出，在一定程度的亮度攻击下，正确率可以达到93％以上，表明本发明方法可以抵抗一定程度的亮度攻击；从图5e中可以看出，水印提取的PC在88％以上，表明本发明方法可以抵抗一定程度的噪声攻击。

Claims (8)

1.一种抗量化转码的HEVC视频流零水印的注册方法，其特征在于包括以下步骤：

①_1、在水印注册端，将待保护的分辨率为M×N的HEVC视频V_org通过HEVC标准编码平台进行压缩编码，得到目标视频流，记为str.bin_org；并设置一个集合D，令D的初始值为空；

①_2、以帧为单位解析str.bin_org，将str.bin_org中当前待解析的第f帧视频帧定义为当前帧，其中，f为整数，f的初始值为1，1≤f≤F，F表示str.bin_org中包含的视频帧的总帧数；

①_3、以编码树单元为单位解析当前帧，将当前帧中当前待解析的第b个编码树单元定义为当前解析块，其中，b为整数，b的初始值为1，1≤b≤B，B表示当前帧中包含的编码树单元的总个数；

①_4、以尺寸大小为4×4的亮度块为单位，按序解析出当前解析块中的每个亮度块对应的深度值，将当前解析块中的第k个亮度块对应的深度值记为其中，k为整数，k的初始值为1，1≤k≤256，

①_5、令b＝b+1，然后将当前帧中下一个待解析的编码树单元作为当前解析块，接着返回步骤①_4继续执行，直至当前帧中的所有编码树单元解析完毕，再执行步骤①_6，其中，b＝b+1中的“＝”为赋值符号；

①_6、令f＝f+1，然后将str.bin_org中下一帧待解析的视频帧作为当前帧，接着返回步骤①_3继续执行，直至str.bin_org中的所有视频帧解析完毕，再执行步骤①_7，其中，f＝f+1中的“＝”为赋值符号；

①_7、将str.bin_org中的所有亮度块各自对应的深度值按序存储于D中，然后对D中的所有元素的值进行深度二值化处理，将得到的集合记为D'，其中，D中包含的元素的总个数为S，S＝F×B×256；

①_8、将分辨率为X×Y的版权商标图像logo_org转换为二值图像，记为logo_org'；然后将logo_org'进行混沌置乱成新的图像，记为logo_org”，其中，1≤X×Y≤F×B×256；

①_9、按照设定的规则，从D'中抽取X×Y个元素；然后按Z字扫描形式将抽取出的X×Y个元素按序排列成一个大小为X×Y的第一水印信息矩阵；同时随机生成一个大小为X×Y且仅由值为0和1的元素组成的随机矩阵，记为R_org；再将第一水印信息矩阵中的每个元素的值与R_org中对应元素的值进行异或，将得到的新的矩阵作为第一加密后的水印信息矩阵，记为D^*；

①_10、将logo_org”中的每个元素的值与D^*中对应元素的值进行异或，将得到的新的矩阵作为注册水印信息，记为W_org；然后请求时间认证机构对W_org加盖时间戳，得到加盖时间戳后的注册水印信息，记为W_org'；再将W_org'注册在可信第三方建立的IPR数据库中，同时将logo_org'、R_org和设定的规则发送到水印检测端。

2.根据权利要求1所述的一种抗量化转码的HEVC视频流零水印的注册方法，其特征在于所述的步骤①_7中对D中的所有元素的值进行深度二值化处理的具体过程为：

①_7a、将D分解为四个子集，分别记为G₀、G₁、G₂和G₃，G₀为D中值为0的所有元素按序提取出来组成的新的集合，G₁为D中值为1的所有元素按序提取出来组成的新的集合，G₂为D中值为2的所有元素按序提取出来组成的新的集合，G₃为D中值为3的所有元素按序提取出来组成的新的集合；

①_7b、按三种不同的分组方式分别将四个子集分为两个深度值集合，将第一种分组记为C₁，C₁＝{F₁ ¹＝G₀,F₂ ¹＝G₁∪G₂∪G₃}，其中，F₁ ¹表示第一种分组方式下的第一个深度值集合，F₂ ¹表示第一种分组方式下的第二个深度值集合，符号“∪”为并集运算符号；将第二种分组记为C₂，C₂＝{F₁ ²＝G₀∪G₁,F₂ ²＝G₂∪G₃}，其中，F₁ ²表示第二种分组方式下的第一个深度值集合，F₂ ²表示第二种分组方式下的第二个深度值集合；将第三种分组记为C₃，C₃＝{F₁ ³＝G₀∪G₁∪G₂,F₂ ³＝G₃}，其中，F₁ ³表示第三种分组方式下的第一个深度值集合，F₂ ³表示第三种分组方式下的第二个深度值集合；

①_7c、自适应地从C₁、C₂和C₃中选定一种分组，然后将选定的分组中的第一个深度值集合中的所有元素的值均映射为水印信息“0”，并将选定的分组中的第二个深度值集合中的所有元素的值均映射为水印信息“1”，至此已完成对D中的所有元素的值的深度二值化处理。

3.根据权利要求2所述的一种抗量化转码的HEVC视频流零水印的注册方法，其特征在于所述的步骤①_7c中的自适应地从C₁、C₂和C₃中选定一种分组的具体过程为：

1_1)统计G₀、G₁、G₂和G₃各自中包含的元素的总个数，对应记为S₀、S₁、S₂和S₃；

1_2)计算S₀、S₁、S₂和S₃各自与S的比值，对应记为P₀、P₁、P₂和P₃， $P_1=\frac{S_1}{S},$ $P_2=\frac{S_2}{S},$ $P_3=\frac{S_3}{S};$

1_3)令P_diff(C₁)＝|P₀-(P₁+P₂+P₃)|，令P_diff(C₂)＝|(P₀+P₁)-(P₂+P₃)|，令P_diff(C₃)＝|(P₀+P₁+P₂)-P₃|，其中，符号“||”为取绝对值符号；

1_4)令C＝C₂，然后判断P_diff(C)是否大于P_diff(C₃)，如果是，则令C＝C₃，然后执行步骤1_5)；否则，保持C不变，然后执行步骤1_5)，其中，C＝C₃中的“＝”为赋值符号；

1_5)判断P_diff(C)是否大于设定的第一判定阈值T，如果是，则执行步骤1_6)；否则，保持C不变，然后将C作为最终选定的分组；

1_6)判断P_diff(C)是否大于或等于P_diff(C₁)，如果是，则令C＝C₁，然后将C作为最终选定的分组；否则，保持C不变，然后将C作为最终选定的分组，其中，C＝C₁中的“＝”为赋值符号。

4.根据权利要求3所述的一种抗量化转码的HEVC视频流零水印的注册方法，其特征在于所述的步骤1_5)中的设定的第一判定阈值T的取值为0.4。

5.一种与权利要求1所述的抗量化转码的HEVC视频流零水印的注册方法相对应的抗量化转码的HEVC视频流零水印的检测方法，其特征在于包括以下步骤：

②_1、在水印检测端，将待检测的分辨率为M×N的HEVC视频V_dec通过HEVC标准编码平台进行压缩编码，得到目标视频流，记为str.bin_dec；并设置一个集合令的初始值为空；

②_2、以帧为单位解析str.bin_dec，将str.bin_dec中当前待解析的第f'帧视频帧定义为当前帧，其中，f'为整数，f'的初始值为1，1≤f'≤F'，F'表示str.bin_dec中包含的视频帧的总帧数，F'与F相等；

②_3、以编码树单元为单位解析当前帧，将当前帧中当前待解析的第b'个编码树单元定义为当前解析块，其中，b'为整数，b'的初始值为1，1≤b'≤B'，B'表示当前帧中包含的编码树单元的总个数；

②_4、以尺寸大小为4×4的亮度块为单位，按序解析出当前解析块中的每个亮度块对应的深度值，将当前解析块中的第k个亮度块对应的深度值记为其中，k为整数，k的初始值为1，1≤k≤256，

②_5、令b'＝b'+1，然后将当前帧中下一个待解析的编码树单元作为当前解析块，接着返回步骤②_4继续执行，直至当前帧中的所有编码树单元解析完毕，再执行步骤②_6，其中，b'＝b'+1中的“＝”为赋值符号；

②_6、令f'＝f'+1，然后将str.bin_dec中下一帧待解析的视频帧作为当前帧，接着返回步骤②_3继续执行，直至str.bin_dec中的所有视频帧解析完毕，再执行步骤②_7，其中，f'＝f'+1中的“＝”为赋值符号；

②_7、将str.bin_dec中的所有亮度块各自对应的深度值按序存储于中，然后对中的所有元素的值进行深度二值化处理，将得到的集合记为其中，中包含的元素的总个数为S'，S'＝F'×B'×256；

②_8、按照水印注册端发送至水印检测端的设定的规则，从中抽取X×Y个元素；然后按Z字扫描形式将抽取出的X×Y个元素按序排列成一个大小为X×Y的第二水印信息矩阵；再将第二水印信息矩阵中的每个元素的值与水印注册端发送至水印检测端的R_org中对应元素的值进行异或，将得到的新的矩阵作为第二加密后的水印信息矩阵，记为其中，1≤X×Y≤F'×B'×256；

②_9、将中的每个元素的值与可信第三方建立的IPR数据库中注册的W_org'中对应元素的值进行异或，将得到的新的矩阵作为版权商标信息，记为logo_dec”；然后对logo_dec”进行混沌反置乱成新的图像，记为logo_dec'；

②_10、将logo_dec'与水印注册端发送至水印检测端的logo_org'进行比较，如果两者一致，则完成版权认证。

6.根据权利要求5所述的一种抗量化转码的HEVC视频流零水印的检测方法，其特征在于所述的步骤②_7中对中的所有元素的值进行深度二值化处理的具体过程为：

②_7a、将分解为四个子集，分别记为 和 为中值为0的所有元素按序提取出来组成的新的集合，为中值为1的所有元素按序提取出来组成的新的集合，为中值为2的所有元素按序提取出来组成的新的集合，为中值为3的所有元素按序提取出来组成的新的集合；

②_7b、按三种不同的分组方式分别将四个子集分为两个深度值集合，将第一种分组记为 ${\hat{C}}_1=\{{\hat{F}}_1^1={\hat{G}}_0,{\hat{F}}_2^1={\hat{G}}_1\∪{\hat{G}}_2\∪{\hat{G}}_3\},$ 其中，表示第一种分组方式下的第一个深度值集合，表示第一种分组方式下的第二个深度值集合，符号“∪”为并集运算符号；将第二种分组记为 ${\hat{C}}_2=\{{\hat{F}}_1^2={\hat{G}}_0,{\hat{F}}_2^2={\hat{G}}_2\∪{\hat{G}}_2\∪{\hat{G}}_3\},$ 其中，表示第二种分组方式下的第一个深度值集合，表示第二种分组方式下的第二个深度值集合；将第三种分组记为 ${\hat{C}}_3=\{{\hat{F}}_1^3={\hat{G}}_0\∪{\hat{G}}_1\∪{\hat{G}}_2,{\hat{F}}_2^3\∪{\hat{G}}_3\},$ 其中，表示第三种分组方式下的第一个深度值集合，表示第三种分组方式下的第二个深度值集合；

②_7c、自适应地从 和中选定一种分组，然后将选定的分组中的第一个深度值集合中的所有元素的值均映射为水印信息“0”，并将选定的分组中的第二个深度值集合中的所有元素的值均映射为水印信息“1”，至此已完成对中的所有元素的值的深度二值化处理。

7.根据权利要求6所述的一种抗量化转码的HEVC视频流零水印的检测方法，其特征在于所述的步骤②_7c中的自适应地从 和中选定一种分组的具体过程为：

2_1)统计 和各自中包含的元素的总个数，对应记为 和

2_2)计算 和各自与S'的比值，对应记为 和 ${\hat{P}}_0=\frac{{\hat{S}}_0}{S^{\′}},$ ${\hat{P}}_1=\frac{{\hat{S}}_1}{S^{\′}},$ ${\hat{P}}_2=\frac{{\hat{S}}_2}{S^{\′}},$ ${\hat{P}}_3=\frac{{\hat{S}}_3}{S^{\′}};$

2_3)令 $P_{diff}\left({\hat{C}}_1\right)=|{\hat{P}}_0-({\hat{P}}_1+{\hat{P}}_2+{\hat{P}}_3)|,$ 令 $P_{diff}\left({\hat{C}}_2\right)=\left|\right({\hat{P}}_0+{\hat{P}}_1)-({\hat{P}}_2+{\hat{P}}_3\left)\right|,$ 令 $P_{diff}\left({\hat{C}}_3\right)=\left|\right({\hat{P}}_0+{\hat{P}}_1+{\hat{P}}_2)-{\hat{P}}_3|,$ 其中，符号“||”为取绝对值符号；

2_4)令然后判断是否大于如果是，则令然后执行步骤2_5)；否则，保持不变，然后执行步骤2_5)，其中，中的“＝”为赋值符号；

2_5)判断是否大于设定的第二判定阈值T'，如果是，则执行步骤2_6)；否则，保持不变，然后将作为最终选定的分组；

2_6)判断是否大于或等于如果是，则令然后将作为最终选定的分组；否则，保持不变，然后将作为最终选定的分组，其中，中的“＝”为赋值符号。

8.根据权利要求7所述的一种抗量化转码的HEVC视频流零水印的检测方法，其特征在于所述的步骤2_5)中的设定的第二判定阈值T'的取值为0.4。