CN109427032B - 一种基于压缩域的可伸缩视频水印嵌入及提取方法 - Google Patents

一种基于压缩域的可伸缩视频水印嵌入及提取方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于压缩域的可伸缩视频水印嵌入及提取方法，该方法首先对水印图像进行预处理，通过DCT、二值化处理水印图像得到不同分辨率的水印信息，水印嵌入时，经小波变换后的水印信息与不同分辨率的帧图像在编码端的编码保持一致，将不同分辨率的水印信号分别嵌入在不同分辨率的帧图像中，算法将水印信息嵌入在宏块经DCT后得到的交流分量上；在解码端，针对不同的分辨率的视频序列都能相应地将水印信息提取出来，且随着视频序列分辨率的增加，水印信息的完整性和可见性也逐渐变好；同时该水印算法在时域可伸缩过程中也具有良好的鲁棒性；在提取水印时，不需要原始水印图像，实现了盲检测性。

Description

一种基于压缩域的可伸缩视频水印嵌入及提取方法
技术领域
本发明涉及一种视频水印嵌入及提取方法，尤其是涉及一种基于压缩域的可伸缩视频水印嵌入及提取方法。
背景技术
日常生活中使用的数字视频绝大多数都是经过压缩编码处理的，视频终端的多样化使视频可伸缩编码也成为一种新的需求。因此，针对MEPG-4中H.264的可扩展部分-可伸缩编码(Scalable Video Code，SVC)的视频的数字水印技术也成为了当前研究的一大趋势。目前已有的H.264/SVC水印算法中，基于编解码框架本身的水印算法成果较少，传统的视频水印的实现算法都借鉴于图像算法，直接将图像水印算法移植到视频水印中去，缺点是经过视频编解码处理后，可能会造成部分水印信息的丢失，同时需要独立编写算法处理。此外，已有成果中的多数算法在鲁棒性差的问题，即便微小的攻击都会使得水印遭受破坏，导致提取失败，与视频质量上也仍有改进的空间。
实现水印信息在解码端可分级提取是解决上述问题的一大方向，要实现水印信息在解码端可分级提取，就必须要将水印信息和视频序列帧图像一起在编码端进行编码、水印嵌入。在设计水印方案的时候必须要考虑到增强层和基本层分辨率大小不一致。现有技术是将水印信息在编码前也进行下采样，得到不同分辨率的水印图像，然后分层将水印信息嵌入到增强层和基本层中。但是，针对空域可伸缩而言，随着可伸缩层级的提高，码流中加入的水印信息也就越多，视频序列的数据冗余就越大。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种提取效率高、鲁棒性好的基于压缩域的可伸缩视频水印嵌入及提取方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于压缩域的可伸缩视频水印嵌入及提取方法，包括以下步骤：
步骤1、对待嵌入的水印图像进行小波分解，获取基本层的水印图像及增强层的水印图像；具体步骤包括：
101)将维度N*N的水印图像进行离散小波变换，得到低频分量LL、中频分量LH和HL以及高频分量HH；
102)将低频分量LL作为基本层的水印图像，利用中频及高频分量构造增强层的水印图像；
103)将构造的增强层的水印图像的四个不同分按照密钥为k的方式重新排序，从而增加增强层水印的鲁棒性。
步骤2、利用DCT变换域对原始视频序列中的水印嵌入位置进行调整，即：
获取宏块的DCT变换系数，并对DCT变换系数进行量化，将量化后的DCT变换的中频系数作为水印嵌入位置。
步骤3、根据水印嵌入位置，将步骤1获取的各层水印图像采用单层空间域方法嵌入原始视频序列中。
水印嵌入的具体步骤包括：
301)对原始视频序列进行下采样，将原始视频序列作为增强层，将下采样后的视频序列作为基本层输入编码器；
302)将基本层的水印图像和基本层的水印图像加密后的二值序列分别与基本层视频序列、增强层原始视频序列送入解码端；
303)对时域基本层的I帧的宏块嵌入水印，并判断此时的宏块位于基本层还是增强层，若是基本层，则进行下一步，若是增强层，则不进行处理；
304)对于要嵌入水印图像的宏块，选定DCT变换的中频系数分量，按照嵌入公式设定中频系数分量值的奇偶；
嵌入公式的表达式为：
式中，Ai表示第i个量化后的DCT变换系数，表示嵌入水印后的DCT变换的中频系数，w表示嵌入第i个量化DCT变换系数的水印值，若水印值为0，则/>变更为偶数，若水印值为1，则/>变更为奇数。
305)重复步骤303)、304)，直至水印嵌入完毕。
优选地，将下采样后的分辨率最低的视频序列作为基本层。
步骤4、将带有水印的视频序列的宏块利用DCT变换进行水印提取，并利用整数小波逆变换获取完整分辨率的水印信息。
水印提取的具体步骤包括：
401)对视频解码时考虑时域基本层I帧的宏块，判断当前宏块属于哪个空间层，并将提取的水印数据存入不同的缓存中；
402)对于步骤401)中的每个宏块，判断选定的宏块中的DCT中频系数分量的奇偶性，若DCT中频系数分量为偶数，则水印值为1，若DCT中频系数分量为奇数，则水印值为0；
403)重复步骤401)、402)直至水印提取完毕；
404)对含有水印信息的码流，若在解码端提取分辨率较小的基本层，那么提取出来的水印信息的分辨率较小，不采用整数小波逆变换；若在解码端提取完整分辨率的增强层，则在解码端将增强层的水印与基本层的水印进行分块合并后，利用整数小波逆变换获取完整分辨率的水印信息。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
一、本发明方法基于压缩域，可同时满足时域可伸缩和空间可伸缩的可分级，在提取水印时，通过在解码端将增强层的水印和基本层的水印进行分块合并，然后利用整数小波逆变换可得到完整分辨率的水印信息，使得针对不同的分辨率的视频序列都能相应将水印信息提取出来，且随着视频序列分辨率的增加，水印信息的完整性和可见性也逐渐变好，解决了现有水印嵌入算法在嵌入水印后经过视频编解码处理，造成部分水印信息的丢失的问题，提高了水印提取的效率；
二、本发明方法中水印提取应用了与水印嵌入对应的逆过程方法，利用整数小波逆变换可得到完整分辨率的水印信息，对不同量化步长的重量化、噪声攻击、几何攻击等视频质量攻击都具有较强的鲁棒性；
三、本发明解决了对嵌入水印的图像进行攻击后提取的水印与原始水印相似程度低的问题；
四、本发明方法在水印的提取过程中无需原始图像的参与，实现了盲检测；
五、本发明在水印嵌入过程中，将小波分解后的低频分量作为基本层的水印嵌入图像，将中频以及高频分量作为增强层的水印嵌入图像，基本层码流可以被单独解码得到低分辨率的图像，增强层码流和基本层码流复用后可解码出高分辨率图像，基于此，在解码端通过这种方式可以自适应的得到不同分辨率大小的水印图像，可以降低视频序列的数据冗余。
附图说明
图1为本发明实施例构造的水印图像，其中，图1(a)为原始图像，图1(b)为基本层的水印图像，图1(c)为构造的增强层的水印图像；
图2为单层空间域算法流程示意图；
图3为本发明方法的流程示意图；
图4为本发明实施例中水印图像进行小波变换的结果图，其中，图4(a)为原始水印图像，图4(b)为小波变换分解后基本层的水印图像，图4(c)为小波变换分解后增强层的水印图像；
图5为本发明实施例中CREW序列各空间层变化曲线；
图6为CREW解码得到的各分辨率水印提取图像及维度提取图像，其中，图6(a)为基本层水印提取图像，图6(b)为增强层水印提取图像，图6(c)为基本层维度提取图像，图6(d)为增强层维度提取图像；
图7为本发明实施例中不同攻击情况下提取的水印图像，其中，图7(a)、图7(b)分别为直接提取下基本层、增强层提取出的水印图像，图7(c)、图7(d)分别为抗重量化攻击情况下，QP步长为20时基本层、增强层提取出的水印图像，图7(e)、图7(f)分别为抗重量化攻击情况下，QP步长为24时基本层、增强层提取出的水印图像，图7(g)、图7(h)分别为抗重量化攻击情况下，QP步长为32时基本层、增强层提取出的水印图像，图7(i)、图7(j)分别为抗重量化攻击情况下，QP步长为36时基本层、增强层提取出的水印图像，图7(k)、图7(l)分别为高斯噪声标准差为0.01时攻击下基本层、增强层所提取的水印图像，图7(m)、图7(n)分别为高斯噪声标准差为0.1时攻击下基本层、增强层所提取的水印图像，图7(o)、图7(p)分别为椒盐噪声密度为0.02时攻击下基本层、增强层所提取的水印图像，图7(q)、图7(r)分别为椒盐噪声密度为0.1时攻击下基本层、增强层所提取的水印图像。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
本发明涉及一种基于压缩域的可伸缩视频水印嵌入及提取方法，如图3所示，包括下列步骤：
步骤一、对待嵌入的水印图像进行小波分解，将小波分解后的低频分量作为基本层的水印图像，将中频以及高频分量作为增强层的水印图像。
由于基本层码流可以被单独解码得到低分辨率的图像，增强层码流和基本层码流复用后可解码出高分辨率图像。因此，在解码端通过这种方式可以自适应的得到不同分辨率大小的水印图像。
小波变换将图像在独立的频带和不同空间方向上进行分解，它不仅具有良好的空间-频率分解特性，而且能更好地与人类视觉系统相结合，是一种很有潜力的方法。图像经过一次整数小波分解，可分为4个分之一大小的子图：低频分量LL、中频分量LH和HL、高频分量HH。其中低频分量LL集中了图像的大部分能量，而中频和高频则代表了图像的边缘及纹理信息。如图1所示，将维度N*N的水印图像W进行离散小波变换得到低频子带LL大小为N*N/2*2水平方向自带LH、垂直子带HL、和对角子带HH，各子带大小为N*N/2*2原始水印图像如图1(a)所示，图1(b)为水印图像的低频分量LL，图1(c)为构造的增强层水印图像，其中LL部分由于低频分量维度尺寸相同的全0矩阵代替。此时，为了增强水印信息的安全性，将图1(c)构造的增强层水印的4个不同分量LL、LH、HL、HH按照密钥为k的方式重新排序，从而增加增强层水印的鲁棒性。
步骤二、对水印嵌入位置进行调整。
目前，DCT变换域水印的研究与应用比较多。通常，DCT变换域的嵌入有两种：一种是在DC分量中嵌入；一种是在AC分量中嵌入水印。DC分量代表了帧图像块的平均亮度，是帧图像块的基本信息。DC系数较少，但是振幅较大，如果在DC系数中嵌入水印信息，水印具有很好的稳健性。但是，较少的DC系数导致嵌入容量也较小，且DC系数的改变会导致块效应。AC分量反映的是帧图像块的细节内容，AC系数较多，有较大的嵌入容量。可以利用人眼视觉系统的某些特性更好地隐藏水印信息，不易产生块效应。每个4*4整数DCT变换块共有1个DC系数和15个AC系数。DCT系数的分布如表1所示。
表1 DCT系数分布
DC AC(1) AC(5) AC(6)
AC(2) AC(4) AC(7) AC(12)
AC(3) AC(8) AC(11) AC(13)
AC(9) AC(10) AC(14) AC(15)
表1中，DC、AC(1)、AC(2)是低频系数，在此位置嵌入水印时，对视频质量的影响比较大，会造成视频视觉上的严重失真；AC(10)-AC(15)是高频系数，表示图像残差数据的纹理和细节信息，在此位置嵌入水印时，水印的鲁棒性较差。AC(3)-AC(9)是中频系数，中频系数的幅度修改可以兼顾视频质量和水印的鲁棒性，并且改变中频系数的幅度对帧内、帧间预测精度都没有太大的影响。
在H.264/SVC编解码框架中，I帧、P帧的编码模式是不相同的：I帧采取帧内预测编码模式，量化等级相对于P帧较低。因此可以考虑将水印嵌入在视频的I帧中。I帧在编码端编码时，当前帧的每个宏块被依次编码，首先通过帧内预测得到当前宏块的预测值，将宏块像素的原始值与预测值相减得到当前宏块的残差，残差经过4*4整数DCT变换后，将其DCT系数量化。量化后的系数经过Zigzag扫描后，编码保存，形成H.264视频流。为了避免水印信号在量化的过程中损失掉，可以考虑在量化后的系数中嵌入水印信息。一个宏块共有个16个4*4变换块，如果在过多的DCT变换块中嵌入水印信息，将会明显地降低视频的质量，为了减少视频质量的损失，本发明方法在每个宏块中仅选择一个变换块嵌入水印。综合考虑，本发明在中高频中选择几个位置作为水印的可嵌入位置。不同的嵌入位置，对视频质量的影响也是不同的，为了在选择的可嵌入位置中选择一个最佳的嵌入位置，在可嵌入位置中选择对人眼视觉影响最小的位置，即AC(5)嵌入水印信号。
待嵌入的水印信号被表示为0，1的二值序列，可以通过水印的值来改变AC(5)的奇偶性从而实现水印的嵌入。嵌入公式如公式如下式所示：
式中，Ai表示第i个量化后的系数，表示嵌入水印后的DCT系数，w表示嵌入第i个量化系数的水印值。即如果水印为0，则调制系数为偶数，如果水印为1，则调制系数为奇数。
步骤三、基于单层空间域方法对进行空间编码，将水印图像嵌入原始视频序列。
图2为单层空间域算法流程示意图，图中T代表DCT变换、Q代表量化操作，T-1、Q-1代表逆操作。选择YUV视频序列，作为待嵌入水印信息的载体视频，水印嵌入时，依旧选择将水印信息嵌入到亮度分量Y上。同时为了满足时域可伸缩性，将水印信息嵌入到视频序列的关键帧上，即I帧上。对于嵌入的水印16*16宏块选择4*4整数DCT变换块AC(5)系数进行水印的嵌入。为了满足空间可伸缩，同时在解码端可以根据分辨率大小的不同提取出不同分辨率大小的可分级水印。将图1(b)的水印图像作为基本层水印图像，图1(c)的水印图像作为增强层的水印图像分别在编码端以单层空间域的算法流程进行水印的嵌入。
水印嵌入算法步骤：
step1：将原始视频序列进行下采样操作，将下采样后的视频序列作为基本层，原始视频序列作为增强层。
step2：将增强层和基本层的水印信息加密后的二值序列分别和增强层域基本层视频序列送入解码端。
step3：只考虑在时域基本层的I帧的宏块嵌入水印，并判断此时宏块是位于基本层还是增强层。
step4：对于要嵌入水印信息的宏块，选定4*4块中的AC(5)分量按照式(1)和式(2)设定分量值得奇偶性嵌入水印。
step5：重复step 3、step 4步骤直至水印嵌入完毕。
通常情况下采用峰值信噪比(PSNR)来衡量水印的不可见性，PSNR越大，嵌入水印的不可见性越好；用归一化相关系数(NC)衡量被水印攻击后的鲁棒性，NC越大，水印鲁棒性越好。即：
式中，I(i,j)表示原图像；I′(i,j)表示的是嵌入水印后的图像，M×N表示图像大小。其中公式(4)中W(i,j)是原始水印；W′(i,j)是提取的水印。
本实施例中对本发明提出的方法在H.264/SVC的参考软件JSVM9.19.7上实现并进行实验，同时使用matlab2016a对水印图像进行预处理、提取之后的图像复原以及水印图像NC值计算。在encode.cfg配置文件中设置二层空间可分级以及二层时间层。此时，将层级数量设为2，LayerCfg指定为layer0.cfg和layer1.cfg，帧率设为30，GOP序列的大小设为2，其他编码参数使用默认值。空间上分为两层输入，增强层视频序列为分辨率大小为352*288的YUV格式视频，将视频序列经过DownConvert下采样工具得到分辨率大小为276*144视频序列作为基本层的输入。增强层帧图像宏块数量为396，基本层帧图像宏块数量为99。未使用质量分层，可以看到由空域可伸缩D和T的取值不同，这个码流共可以产生以下4中不同层次质量的视频编码结果如表2所示，即分别生产了两个不同分辨率的低帧率视频序列。表2中D表示空域可伸缩：是指将视频流分解成表示不同分辨率的信息。T表示时域可伸缩：是指允许单一码流支持多帧率的技术。Q表示质量可伸缩：是指将像素值分解成不同级别。(0，0，0)、(1，0，0)表示在空域下的实验。
表2编码后形成的空间视频流相关参数
层级 分辨率 帧率 比特率 最低比特率 DTQ
0 176x144 15.0000 328.00 328.00 (0,0,0)
1 176x144 30.0000 436.40 436.40 (0,1,0)
2 352x288 15.0000 2199.00 2199.00 (1,0,0)
3 352x288 30.0000 3174.00 3174.00 (1,1,0)
选择图4(a)尺寸为28*28的水印图像，对水印图像进行一层小波分解，分解之后的低频分量作为基本层的嵌入水印，如图4(b)所示，此时水印图像尺寸为14*14，以图4(c)作为增强层的嵌入水印，此时水印图像尺寸为28*28。
通过本发明设计的水印算法将水印嵌入到原始视频序列中。从人类视觉角度来看，水印信息的嵌入对视频质量基本没有影响，具有良好的不可见性。同时，在视频播放的过程中，也不容其察觉到因强制预测模式的改变而可能产生的块效应。实验中一个GOP是由8帧图像组成(由实验内容可以第一帧为I帧，其余帧为P帧)，使用PSNR值来比较一个GOP下相同帧的图像差异。CREW视频序列一个GOP的帧图像PSNR如图5所示。从算法的角度来看，算法只在I帧中嵌入水印，改变了帧中原有的DCT系数，因此水印算法对I帧图像质量的影响会比较大，而对于其他的帧而言，视频质量仅会受到很小的影响。从图5中的曲线可以印证这个结论。由于水印对P帧质量影响很小，因此水印算法对整体视频质量的影响也很小。
步骤四、将带有水印的视频序列的宏块利用DCT变换进行水印提取，并利用整数逆小波变换获取完整分辨率的水印信息。
水印提取算法伴随着解码过程，提取算法是与嵌入算法对应的逆过程，算法步骤如下：
step1：解码时只考虑时域基本层I帧的宏块，并判断当前宏块属于哪个空间层，将下面提取的水印数据存入不同的缓存中。
step2：对于step1中的每个16*16宏块，判断选定的4*4块中的AC(5)分量的奇偶性。如果是AC(5)为偶数，则水印值为1；如果是AC(5)为奇数，则水印值为0。
step3：重复step 1、step 2步骤直至水印提取完毕。
此时，对含有水印信息的码流，如果在解码端提取分辨率较小的基本层，那么提取出来的水印信息的分辨率较小。如果在解码端提取完整分辨率的增强层，那么在解码端将增强层的水印和基本层的水印进行分块合并，然后利用整数小波逆变换可得到完整分辨率的水印信息。
在解码端提取水印的过程，就是根据解码所需要的视频序列的分辨率从编码后的码流文件中提取所需空间层的码流文件部分。不同分辨率解码提取到的水印图像的尺寸不同，形成多分辨率的水印。水印提取时不需要使用原始载体图像，算法能实现盲提取。为了评价提取渐进性水印的算法性能，提取水印与原始水印大小相同，才能利用归一化相关系数NC来衡量，因此将提取的多分辨率水印图像进行双线性内插维度提升，达到原始水印尺寸。如图6所示，嵌入水印的H.264/SVC编解码框架下的CREW视频序列解码得到的基本层和增强层视频序列以及各空间层提取的多分辨率水印并进行维度提升。
不同分辨率重构水印图像维度提升至原始大小后，计算其相关系数NC值如表3所示。图6和表3都说明嵌入水印编码后的视频序列，在没有受到攻击时能完全地提取水印；随着码流解码的增加，水印细节信息逐渐补充，检测到水印结构持续稳定地完善，直到完全解码，提取到完整水印。在空域可伸缩解码的编解码视频序列中，提取到不同分辨率的水印，实现各级分辨率视频序列均有水印保护。
表3各级提取水印的相关系数
重构级数 第一级 完全重构
NC 0.9553 1.000
为了测试水印的抗攻击性，实验重点测试了重量化攻击、噪声攻击对水印的影响。实验使用嵌入水印信息的CREW视频序列作为测试序列，水印嵌入时量化步长为28。本发明是在H.264/SVC编码标准下嵌入水印的，所以该算法能够抵抗H.264的重压缩。对视频序列进行不同步长的量化之后，对视频质量有所影响，从重压缩后的视频序列帧中提取的水印信息如表4及图7所示。
表4攻击后各种水印提取情况
可以看出，重量化步长越小，视频质量越好，提取出来的水印信息也就也清晰。从表中可以看出NC值均在0.86上，且在不同的空间层都能强水印信息提取出来。说明该可伸缩水印算法针对不同量化步长的重压缩具有一定的鲁棒性。
针对噪声攻击，实验使用了高斯噪声和椒盐噪声对视频图像进行攻击，从表4可以看出加入椒盐噪声的密度越大，提取出来的水印图像失真越大，但仍旧可以清晰的分辨出水印信息。由表4可见，嵌入水印的视频序列进行各类攻击，各分辨率均能提取到良好的水印图像，满足可伸缩水印的特点。
针对是丢帧攻击，因为本发明是基于I帧进行水印嵌入处理的，H.264/SVC保证这些I帧不会在时域可伸缩的过程中被丢弃掉。因此可以保证水印在时域可伸缩过程中的鲁棒性。
本发明采用提出了一种基于压缩域的可满足空间可伸缩的可分级水印嵌入及提取方法，设计了一种可分级水印，在水印嵌入时将水印信息与帧图像编码端的编码一致，实现解码端的水印可分级提取。在解码端，针对不同的分辨率的视频序列都能将水印信息提取出来，且随着视频序列分辨率的增加，水印信息的完整性和可见性也逐渐变好。同时该方法在时域可伸缩过程中也具有良好的鲁棒性。在提取水印时，不需要原始水印图像，实现了盲检测性。通过仿真实验可以看出本发明方法针对不同量化步长的重量化、噪声攻击都具有较好的鲁棒性。经过不同攻击提取的水印信息均可满足要求，也显示了本发明方法的良好性能。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的工作人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (1)

1.一种基于压缩域的可伸缩视频水印嵌入及提取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
1)对待嵌入的水印图像进行小波分解，获取基本层的水印图像及增强层的水印图像；
2)利用DCT变换对原始视频序列中的水印嵌入位置进行调整；
3)根据水印嵌入位置，将步骤1)获取的各层水印图像嵌入原始视频序列中；
4)将带有水印的视频序列的宏块利用DCT变换进行水印提取，并利用整数小波逆变换获取完整分辨率的水印信息；
步骤1)的具体内容为：
101)将维度N*N的水印图像进行离散小波变换，得到低频分量LL、中频分量LH和HL以及高频分量HH；
102)将低频分量LL作为基本层的水印图像，利用中频及高频分量构造增强层的水印图像；
103)将构造的增强层的水印图像的四个不同分量重新排序；
步骤2)中，获取宏块的DCT变换系数，并对DCT变换系数进行量化，将量化后的DCT变换的中频系数作为水印嵌入位置；
水印嵌入的具体步骤包括：
301)对原始视频序列进行下采样，将原始视频序列作为增强层，将下采样后的视频序列作为基本层输入编码器；
302)将基本层的水印图像加密后的二值序列和增强层的水印图像加密后的二值序列分别与基本层视频序列、增强层原始视频序列送入解码端；
303)对时域基本层的I帧的宏块嵌入水印，并判断此时的宏块位于基本层还是增强层，若是基本层，则进行下一步，若是增强层，则不进行处理；
304)对于要嵌入水印图像的宏块，选定DCT变换的中频系数分量，按照嵌入公式设定中频系数分量值的奇偶；
305)重复步骤303)、304)，直至水印嵌入完毕；
所述的嵌入公式的表达式为：
式中，Ai表示第i个量化后的DCT变换系数，表示嵌入水印后的DCT变换的中频系数，w表示嵌入第i个量化DCT变换系数的水印值，若水印值为0，则/>变更为偶数，若水印值为1，则/>变更为奇数；
水印提取的具体步骤包括：
401)对视频解码时考虑时域基本层I帧的宏块，判断当前宏块属于哪个空间层，并将提取的水印数据存入不同的缓存中；
402)对于步骤401)中的每个宏块，判断选定的宏块中的DCT中频系数分量的奇偶性，若DCT中频系数分量为偶数，则水印值为1，若DCT中频系数分量为奇数，则水印值为0；
403)重复步骤401)、402)直至水印提取完毕；
404)对含有水印信息的码流，若在解码端提取完整分辨率的增强层，则在解码端将增强层的水印与基本层的水印进行分块合并后，利用整数小波逆变换获取完整分辨率的水印信息；
步骤103)中，将构造的增强层的水印图像的四个不同分量按照密钥为k的方式重新排序；
将下采样后的分辨率最低的视频序列作为基本层。
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