CN107959885A - 一种hevc/h.265视频加密方法和视频密文运动检测方法 - Google Patents

一种hevc/h.265视频加密方法和视频密文运动检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种HEVC/H.265视频加密方法和视频密文运动检测方法，属于多媒体信息保护和信息检测领域。本发明HEVC/H.265视频加密方法采用两种可逆加密算法将HEVC压缩视频进行加密，保护视频中的隐私信息，并且加密算法保留了视频中的某些统计特征；视频密文运动检测方法则利用这些统计特征信息进行运动检测，在视频密文中提取和预处理相关统计特征信息，然后利用特征模型检测出前景运动，最后利用运动在时空上的连续性进行过滤和补齐；采用本发明方法可实现云端在视频密文中检测出运动前景，既保护了云端视频中的隐私信息，又为用户提供检测运动的服务。

Description

一种HEVC/H.265视频加密方法和视频密文运动检测方法
技术领域
本发明属于多媒体信息保护和信息检测领域，更具体地，涉及一种HEVC/H.265视频加密方法和视频密文运动检测方法。
背景技术
云视频监控是当今视频监控的主流，是实现云计算管理平台自动化的关键模块，通过对被监控资源进行采集、预处理、分析提供反馈功能，方便系统管理员和用户管理云平台。但是云视频监控的安全性也是一个隐患，云端希望得到被监控资源的可利用信息，但是又不能保证监控资源的隐私信息的泄露。并且云端资源可能会被攻击窃取，隐私信息仍然存在泄露的危险。为了保护云视频监控资源隐私信息，用户希望能够对云端资源进行加密，但同时又希望云管理平台能提供反馈报警服务，于是瓶颈就在于云管理平台能否在加密后的监控资源进行采集、预处理以及分析提供反馈功能。
同时，随着大数据时代和云计算时代的到来，云端资源如存储、处理器以及带宽等资源的合理利用也是云端管理必须考虑的问题，对于云视频监控系统，监控资源上传快、处理快以及占用存储小也是一个追求目标。监控资源的采集、预处理和分析如果都在压缩域下进行就能很好满足这个需求。HEVC(High Efficiency Video Coding)是一种新的视频压缩标准，相比于H.264/AVC压缩标准，可以使高分辨率视频的压缩效率提高50％，意味着视频质量将上升许多，而且可以节省大量的网络带宽。对于云视频监控平台，能够降低传输和存储成本；对于用户，可以更加方便地享受到更高质量的4K视频、3D蓝光等视频内容。
目前，尚没有一种利用压缩视频加密数据进行运动检测方法。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了多媒体信息保护和信息检测领域，其目的在于对云端的HEVC/H.265视频进行加密，然后云管理平台能在没有对HEVC/H.265视频解密的前提下对视频密文进行统计特征信息提取和处理；在云端检测出视频密文中的运动信息；然后根据需要给用户反馈信号，用户可以用密钥对加密视频解密，还原HEVC/H.265压缩视频，从而实现了既保护了云监控视频隐私信息，又使得云端管理平台能够为用户提供反馈服务。
为实现上述目的，本发明提供了一种HEVC/H.265视频加密方法，所述加密方法具体为：在编码树块CTB进行递归划分时，对划分的四个编码单元CU进行位置上的扰乱加密直到划分结束。
进一步地，所述加密方法还包括：对编码树块CTB中编码单元CU的运动向量残差值MVD压缩码流后缀进行加密。
进一步地，所述加密方法是对HEVC压缩视频熵解码得到CTB之后进行加密。
进一步地，所述加密方法是可逆的。
按照本发明的另一方面，本发明提供了对采用本发明加密方法加密视频得到的密文进行运动检测方法，其特征在于，所述运动检测方法具体包括：
(1)选取一段纯背景视频，找出视频中CTB的编码比特数特征；
(2)遍历待测视频密文中每个CTB，若该CTB的编码比特数满足步骤(1)得到的CTB的编码比特数特征，即标记该CTB为背景，否则为前景运动；
(3)利用前景运动物体在时间和空间上的连续性对检测结果进行过滤和补齐得到最终运动区域。
进一步地，所述运动检测方法步骤(1)和步骤(2)中提取CTB的编码比特数后采用中值滤波器对CTB比特数进行降噪处理。
进一步地，所述运动检测方法步骤(1)中所述CTB的编码比特数特征具体为：
其中，K代表背景分布的个数；x,y代表CTB的位置；wi代表第i个高斯分布的权重，其中Gi表示第i个高斯分布。
进一步地，所述运动检测方法步骤(2)中判断是否满足编码比特数特征具体为：
判断CTB_bitst,(x,y)-μi≤k·σi是否成立，是则标记CTBt,(x,y)为背景，否则标记为前景运动；其中，CTB_bitst,(x,y)为待测视频密文中第t帧图像中x,y处CTB的编码比特数；CTBt,(x,y)为待测视频密文中第t帧图像中x,y处CTB；μi表示第i个高斯分布的均值；k表示固定参数(一般取2.5到4之间的常数)；σi表示第i个高斯分布的标准差。
进一步地，所述运动检测方法步骤(3)具体为：
当CTBt,(x,y)为背景，继续判断CTB_bitst,(x,y)相邻的8个CTB中前景运动CTB是否超过4，若是，则该CTBt,(x,y)为前景运动；否则该CTBt,(x,y)仍是背景；
当CTBt,(x,y)是前景运动，继续判断CTBt-1,(x,y)和CTBt+1,(x,y)是否都是背景，若是，则CTBt,(x,y)改为背景，否则该CTBt,(x,y)仍为前景运动；
所有前景运动CTBt,(x,y)集合后的区域就是视频中运动区域；
其中，CTBt,(x,y)为待测视频密文中第t帧图像中x,y处CTB；CTB_bitst,(x,y)为待测视频密文中第t帧图像中x,y处CTB的编码比特数。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术特征及有益效果：
(1)本发明首先对原始视频序列加密，保证了视频中的隐私信息不会轻易泄露，然后在密文下提取出一些加密算法没有改变或改变较小的统计特征信息，利用这些统计特征信息可以检测出前景运动信息；
(2)本发明将原始HEVC压缩视频加密之后上传到云端，节省了云端的带宽以及存储资源，并且运动检测模块所有的检测都是在压缩域下而非像素域下进行，处理快速节省了云端处理器资源；
(3)本发明视频的加密是在HEVC解码端熵解码还原出CTB相关信息之后，然后进行加密，所以加密速度较快，节约时间开销。
附图说明
图1是本发明的模块框图；
图2是本发明视频加密方法中CTB内部CU扰乱加密的示意图；
图3是本发明视频加密方法中MVD压缩码流后缀进行加的密示意图；
图4是本发明中运动检测方法的细化流程图；
图5是本发明CTB编码比特数在时间上的趋势图；
图6是本发明CTB编码比特数分布图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
本实施例的整体思路在于，选取背景视频(无前景运动)作为训练集，提取CTB编码比特数为每一个CTB训练出一个稳定的混合高斯模型；在不影响CTB编码比特数的前提下，运用加密算法对原始HEVC压缩视频进行加密，加密后的视频能够正常解码，但是得到的视频序列在视觉上保护了所有的隐私信息；对加密的压缩视频码流进行解析，得到所有CTB的编码比特数。
如图1所示，本实施例包括视频加密模块、运动检测模块、反馈解密模块。
视频加密模块用于对原始视频序列进行加密，从而达到了保护隐私信息的目的，具体步骤如下：
第一步加密采用CTB内部所有CU扰乱加密，如图2所示，在HEVC标准下，为了提高编码效率，一个CTB采用递归划分方式，每一次划分都是向下继续划分为四个大小相同的CU；每次划分时，对划分的四个CU进行位置上的扰乱直到划分结束；
第二步采用选择性加密算法，如图3所示，通过对一个CU内部MVD的后缀部分进行码流加密，因为这部分后缀码流不是采用基于上下文的CABAC编码方式，所以加密之后不会影响到码流的正常解析，同时也对视频进一步加密保护隐私信息。
当运动出现时，HEVC下CTB的编码比特数逐渐增大，运动离开时，编码比特数逐渐减少，如图5所示；图6所示对应的是图5中编码比特数的分布。但是同时树摆和噪音同样也会造成编码比特数增大。因此本实施例采用混合高斯模型，可以区分出前景运动和背景运动。
运动检测方法流程如图4所示，具体步骤如下：
(1)选取较长序列的背景视频，训练出一个稳定的混合高斯模型K代表混合高斯模型中背景分布的个数，x，y代表CTB的位置，i代表第i个分布，wi代表单个高斯分布权重，其中
(2)对于第t帧Framet，提取每个CTB的编码比特数CTB_bitst,(x,y)，对于(1)中得到的混合高斯模型如果CTB_bitst,(x,y)满足所有的高斯分布，即CTB_bitst,(x,y)-μi≤k·σi，就标记该CTB是背景块，否则就标记为前景运动块；
(3)在步骤(2)的基础上根据运动在时间和空间上的连续性，加上(前景CTB块)过滤和补齐方法，提高运动检测的准确性。过滤方式是：CTBt,(x,y)为前景CTB，如果CTBt-1,(x,y)和CTBt+1,(x,y)均为背景块，就认为CTBt,(x,y)也为背景块，否则还是为前景块；补齐方式是：在Framet，CTBt,(x,y)为背景块，如果CTBt,(x,y)周围块，即CTBt,(x-1,y-1)、CTBt,(x,y-1)、CTBt,(x+1,y-1)、CTBt,(x-1,y)、CTBt,(x+1,y)、CTBt,(x-1,y+1)、CTBt,(x,y+1)、CTBt,(x+1,y+1)，是前景块的数目大于等于5，就认为CTBt，(x，y)是前景块；
反馈解密模块用于运动检测模块在密文中检测到运动的情况下作出评估是否向用户端发出报警信号，一旦用户端收到报警信号，利用密钥对视频密文进行解密，还原出原始HEVC压缩视频，具体步骤如下：
(1)在接受到运动检测模块发出的反馈信号后，由用户在视频解码端首先通过输入CTB内部CU扰乱密钥KeyCU_randomShuffle，还原出所有CU位置；
输入format-compliant选择性加密密钥Keyformat-compliant，解密出MVD后缀码流。
以上内容本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种HEVC/H.265视频加密方法，其特征在于，所述加密方法具体为：在编码树块CTB进行递归划分时，对划分的四个编码单元CU进行位置上的扰乱加密直到划分结束。
2.根据权利要求1所述的一种HEVC/H.265视频加密方法，其特征在于，所述加密方法还包括：对编码树块CTB中编码单元CU的运动向量残差值MVD压缩码流后缀进行加密。
3.根据权利要求1所述的一种HEVC/H.265视频加密方法，其特征在于，所述加密方法是对HEVC压缩视频熵解码得到CTB之后进行加密。
4.根据权利要求1或2所述的一种HEVC/H.265视频加密方法，其特征在于，所述加密方法是可逆的。
5.一种对采用权1所述加密方法加密视频得到的密文进行运动检测方法，其特征在于，所述运动检测方法具体为：
(1)选取一段纯背景视频，找出视频中CTB的编码比特数特征；
(2)遍历待测视频密文中每个CTB，若该CTB的编码比特数满足步骤(1)得到的CTB的编码比特数特征，即标记该CTB为背景，否则为前景运动；
(3)利用前景运动物体在时间和空间上的连续性对检测结果进行过滤和补齐得到最终运动区域。
6.根据权利要求5所述的运动检测方法，其特征在于，所述运动检测方法步骤(1)和步骤(2)中提取CTB的编码比特数后采用中值滤波器对CTB比特数进行降噪处理。
7.根据权利要求5所述的运动检测方法，其特征在于，所述运动检测方法步骤(1)中所述CTB的编码比特数特征具体为：
<mrow> <msub> <mi>G</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mi>i</mi> <mi>K</mi> </munderover> <msub> <mi>w</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msub> <mi>G</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> </mrow>
其中，K代表背景分布的个数；x,y代表CTB的位置；wi代表第i个高斯分布的权重，其中Gi表示第i个高斯分布。
8.根据权利要求5所述的运动检测方法，其特征在于，所述运动检测方法步骤(2)中判断是否满足编码比特数特征具体为：
判断CTB_bitst,(x,y)-μi≤k·σi是否成立，是则标记CTBt,(x,y)为背景，否则标记为前景运动；其中，CTB_bitst,(x,y)为待测视频密文中第t帧图像中x,y处CTB的编码比特数；CTBt,(x,y)为待测视频密文中第t帧图像中x,y处CTB；μi表示第i个高斯分布的均值；k表示固定参数；σi表示第i个高斯分布的标准差。
9.根据权利要求5所述的运动检测方法，其特征在于，所述运动检测方法步骤(3)具体为：
当CTBt,(x,y)为背景，继续判断CTB_bitst,(x,y)相邻的8个CTB中前景运动CTB是否超过4，若是，则该CTBt,(x,y)为前景运动；否则该CTBt,(x,y)仍是背景；
当CTBt,(x,y)是前景运动，继续判断CTBt-1,(x,y)和CTBt+1,(x,y)是否都是背景，若是，则CTBt,(x,y)改为背景，否则该CTBt,(x,y)仍为前景运动；
所有前景运动CTBt,(x,y)集合后的区域就是视频中运动区域；
其中，CTBt,(x,y)为待测视频密文中第t帧图像中x,y处CTB；CTB_bitst,(x,y)为待测视频密文中第t帧图像中x,y处CTB的编码比特数。
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