CN110072109A - 宏块级最小化失真的h.264/avc视频信息隐藏算法 - Google Patents

宏块级最小化失真的h.264/avc视频信息隐藏算法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种宏块级最小化失真的H.264/AVC视频信息隐藏方案。首先，针对帧内预测编码过程中对预测方向的依赖，建立基于预测方向的映射规则得到STC编码的比特序列。与奇偶映射相比，本文的映射规则能减少信息隐藏过程对视频的修改。其次，为了量化STC编码序列的失真情况，本算法基于预测模式的率失真代价值设计失真函数并将失真值归一化处理。最后，利用STC编码生成具有最小失真值的含密序列，在映射规则和含密序列的共同限制下，通过二次编码对预测模式进行调制。提取阶段不依赖于原始视频序列，仅解码预测模式便能提取嵌入内容。实验结果显示，本算法比特率增长较低，对视频感知质量影响较小，并且容量有一定优势，具有实用价值。

Description

宏块级最小化失真的H.264/AVC视频信息隐藏算法
技术领域
本发明涉及数字视频信息隐藏技术领域，特别是一种宏块级最小化失真的H.264/AVC视频信息隐藏算法，将秘密信息嵌入在视频序列I帧亮度4×4块预测模式中，能有效地使失真最小。
背景技术
随着网络和存储技术的高速发展，数字视频大量地出现在人们的生活中。然而，数字视频在提升人们信息交互能力的同时，也随之带来诸如版权纠纷、非法篡改和信息泄露等信息安全问题。信息隐藏技术是解决信息安全问题的一种重要的手段。H.264/AVC标准作为目前最流行的视频编解码标准，其应用十分广泛，因此研究H.264/AVC视频信息隐藏算法具有重要意义。
数字视频编解码标准的成熟和广泛应用，促进了视频领域信息隐藏的技术的提升。根据信息嵌入位置的不同，视频信息隐藏可以简单地分为时空域嵌入、压缩域嵌入和码流嵌入。考虑到嵌入后的失真，基于代价分配的最小失真方法也是视频信息隐藏技术的重要分支。文献“一种低比特率增长的H.264视频信息隐藏算法”(魏芳芳,王宏霞,吴锡溪.一种低比特率增长的H.264视频信息隐藏算法[J].光电子·激光,2014,25(6):1182-1188.以下简称文献1) 使用矩阵编码得出需要调制预测模式的编码块，通过调制1个预测模式嵌入4比特信息，但是对于载体的利用率较低，并且没有考虑调制编码块后失真情况。文献“Video Steganographic Algorithm Based on Intra Prediction Modification forH.264/AVC”(Zhang Y,Zhang M,Zhang Z, et al.Video Steganographic AlgorithmBased on Intra Prediction Modification for H.264/AVC[M]// Lecture Notes inReal-Time Intelligent Systems.2016:145-155.以下简称文献2)利用相邻块预测模式奇偶性与隐秘信息间的映射，在3个4×4块中嵌入2比特信息，尽管算法提升了隐藏容量，但存在载体利用率不足和信息隐藏后视频码率增长较大的问题。
发明内容
鉴于现有技术的以上不足，本发明的目的在于提供一种在IPPP视频序列的I帧亮度4×4 块预测模式以最小失真嵌入秘密信息的信息隐藏算法，有效量化每个预测模式嵌入信息后的失真，从而选择最小失真的方式实现嵌入。
实现本发明目的的技术方案如下：
对于M×N分辨率大小的视频帧，在帧内预测模式编码过程中，读取宏块(i,j)内的预测模式值，根据映射规则f(ξ)将预测模式映射为二进制比特序列；
其中f(ξ)为
然后根据失真函数计算每个预测模式嵌入信息后的失真代价；
第(i,j)个宏块嵌入的失真函数为
其中，
s.t.γ∈Γ,min∈Γ，为嵌入后第(i,j)宏块预测模式γ的率失真代价值，Γ为γ所在的集合，min为率失真值最小的预测方向；
dx,y,k为第k个宏块的第(x,y)个像素值，为当前帧(i,j)宏块重建后的第(x,y)个像素值，x0＝(j-1)×N,y0＝(i-1)×M，λMODE为拉格朗日乘法因子，Bblock为编码比特数；
其中为该宏块失真总和，为第k个4×4块9种预测模式失真之和；
为可控参数，主要由视频序列的纹理决定。
进一步的步骤为，
STC嵌入信息时，以整个宏块嵌入失真最小为原则，依次计算宏块内每个预测模式的失真值以失真最小的方式嵌入信息。
STC嵌入信息后，生成含密序列s，在二次编码过程中在含密序列和映射规则的共同作用下对预测模式进行调制。
对解密视频的提取为以上过程的逆过程。
采用本发明宏块级最小化失真的H.264/AVC视频信息隐藏方案，通过建立预测模式与边缘方向强度关系的映射规则得到载体序列，充分考虑嵌入后对宏块内编码块的影响，结合帧内预测编码过程中的率失真理论以及宏块失真归一化处理，建立失真函数。利用STC编码得到需要调制的位置，使得嵌入信息后对视频的失真影响达到理论最小值。引入最小化失真理论后，有效保障了视频质量、降低了比特率增长以及提升了嵌入容量。
与现有的视频隐藏算法相比，本发明在预测模式中利用STC编码进行信息隐藏，实现了具有最小失真的信息隐藏算法，大幅度提升载体利用率和降低了含密视频比特率增长，从而有利于本发明的推广应用。
附图说明
图1为本发明算法嵌入过程。
图2为本发明算法提取过程。
图3为本发明实施例嵌入隐秘信息前后视频帧质量对比。其中，a)不含隐秘信息的原始视频帧；b)含有隐秘信息的视频帧(嵌入率w＝0.125)；c)含有隐秘信息的视频帧(嵌入率w＝0.25)；d)含有隐秘信息的视频帧(嵌入率w＝0.5)。
图4为图3实施例嵌入率w对比特率增长的影响。
图5嵌入容量对本发明与文献2比特率增长的影响。
具体实施方式
本发明利用视频帧内预测模式率失真代价值，设计了一种视频序列I帧亮度4×4块预测模式嵌入信息的失真函数，并基于该失真函数设计具有最小失真的STC信息隐藏算法。
本发明包括视频预测模式上的失真函数代价计算和基于STC和代价分配的信息隐藏算法两个部分。
视频帧的预测模式上的失真函数代价计算部分，主要步骤如下：
首先，针对帧内预测编码过程中对预测方向的依赖，建立基于预测方向的映射规则得到 STC编码的比特序列。在二次编码过程中，编码器充分考虑相邻区域像素间的关联性，选取与原始最优预测方向相近的方向进行计算预测像素值，能够得到更接近于最优预测模式时的像素块，从而减小调制预测模式后对载体的失真影响。与奇偶映射相比，本算法的映射规则能减少信息隐藏过程对视频的修改。其次，为了量化STC编码序列的失真情况，本算法基于预测模式的率失真代价值设计失真函数并将失真值归一化处理。
基于STC和代价分配的信息隐藏算法，主要步骤如下：
首先，生成每个宏块的载密数据。其次，读取编码过程中生成的预测模式信息根据映射规则映射为二进制比特序列。接着根据失真函数计算宏块内4×4块预测模式修改带来的失真，并用STC编码在每个宏块中嵌入信息，生成含密序列。在二次编码过程中结合映射规则和含密序列对预测模式进行修改，完成发送端数据嵌入过程。最后，在接收端，在解码过程得到预测模式信息后即可提取信息。
图1和图2展示了算法实施过程简单示例，具体过程如下：
1、当前视频帧预测模式上嵌入信息的失真函数设计：
(1)建立映射规则。将预测模式分成A和B两组，其中A＝{0,1,2,3,4}映射为“0”，B＝{5,6,7,8} 映射为“1”。即：
(2)失真函数设计
对于第(i,j)宏块预测误差ei,j，假设dx,y,k为第k个宏块的第(x,y)个像素值，为当前帧(i,j)宏块重建后的第(x,y)个像素值。对于M×N大小的图像预测误差可以简单地通过像素值的和来衡量，即
其中x0＝(j-1)×N,y0＝(i-1)×M，最终的代价计算公式所示：
Di,j＝argmin(ei,j+λMODE×Nblocks)
通过计算率失真代价值能够有效地表达编码块的时间相关性和空间相关性。用修改前后预测模式率失真代价值差值大小来反应嵌入信息对原图像造成的失真程度是十分合理的。
其中嵌入后第(i,j)宏块预测模式γ的率失真代价值，Γ为γ所在的集合，min为率失真代价值值最小的预测方向。
归一化宏块内失真值，使一个宏块内各个4×4块失真值处于同一数量级，对于每一个4×4 块引入归一化系数μk，
其中为该宏块失真总和，为第k个4×4块9种预测模式失真之和，使用宏块局部均值和整体均值来得出归一化系数μk为
于是经过归一化处理的失真函数最终形式为
其中为可控参数，主要由视频序列的纹理决定。
2、基于STC和代价分配的信息隐藏算法：
(1)载体数据生成。编码过程中读取I帧亮度宏块内16个4×4块预测模式，并根据映射规则生成载体数据c。
(2)根据失真函数计算失真代价。为使宏块内失真最小，STC编码嵌入信息，并通过二次编码完成预测模式调制。
(3)在接收端，解码预测模式后即可提取信息。
本发明方法的效果可以通过含密视频质量验证，主要包括：
1.不同嵌入率下的视频质量、嵌入容量和比特率
选取单帧尺寸144×176的10帧(一个GOP)原始YUV格式的mobile、foreman、carphone、 news和bridge这5个视频序列作为样本序列。信息隐藏算法的嵌入容量与含密视频质量密切相关。实验重点研究与未经隐藏编码后的视频相比，含密视频在感知质量、嵌入容量以及比特率增长趋势的性能。图3中给出了信息隐藏前后5个载体序列第1个I帧视频帧质量对比。显然信息嵌入前后对视频感知质量造成的下降很小，本发明算法隐蔽效果十分优良。除了主观质量的隐蔽性较高外，表1中展示了5个测试序列在嵌入率w分别为0.125、0.25和0.5时的实验数据，图4中给出不同嵌入率情况的比特率增长情况。这里采用PSNR(Peak Signal to Noise Ratio，峰值信噪比)变化(DPSNR)、信息隐藏容量(HBC)及比特率增长(BRI)的结果来分析方案效果。其中DPSNR和BRI定义如下
DPSNR＝P'-P
其中，BR和BR'是原始测试序列和嵌入隐秘信息后测试序列的比特率，P和P'是原始测试序列和嵌入隐秘信息后测试序列亮度PSNR。
结合图4和表1实验结果，分析可得出以下结论：1)含密视频比特率随嵌入率增加而增加，这是由于预测模式的调制导致预测编码阶段的残差增大。但是，PSNR没有明显的影响，测试序列的PSNR在0.02上下浮动，对人眼而言这些微小的改变是不易被察觉的。这是因为在调制预测模式后，为了防止失真漂移进行了二次编码，下一个编码宏块还是以最优预测模式进行编码。2)对于不同纹理的视频，其隐藏容量由帧内选择以4×4块方式编码宏块数量和嵌入率共同决定。3)使用STC编码在综合考虑性能指标的情况下，载体利用率达到0.5时本发明提出的方案能够提高载体利用率增大嵌入容量，在一个宏块内隐藏8比特隐秘信息。并且此时嵌入前后PSNR影响不大，比特率增长也没有超过1.5％。
表1不同嵌入率下各评价指标对比结果
2.文献1使用矩阵编码，在I帧亮度4×4块编码方式的宏块内嵌入4比特隐秘信息。表2 给出了文献1算法与本发明算法的性能比较情况。在载体利用率相同的情况下，由于都采用了二次编码所以在PSNR变化方面基本相同。本发明提出的信息隐藏方案信息隐藏后比特率增长低于文献1，并且在隐藏容量方面本发明所提出的算法有一定提升。主要原因是本发明所提出的算法在进行嵌入时充分考虑调制预测模式所在编码块的嵌入失真，并且最小化宏块的失真，对于载体的修改较小。在帧内预测模式中基于矩阵编码设计信息隐藏最大的缺点除了没有考虑嵌入后对载体的失真情况外，另一个问题就是对于载体的利用率较小，在一个宏块内使用矩阵编码对宏块内载体的利用率最大为0.25，基于STC编码设计信息隐藏方案，在综合各个性能指标的情况下，可以使得载体利用率达到0.5，较大幅度提升嵌入容量。
3.文献2利用I帧相邻4×4块预测模式奇偶性与隐秘信息对应关系，在3个4×4块预测模式中嵌入2比特信息，即编码每个宏块后隐藏10比特隐秘信息。本文所提出的算法当w＝0.5时一个编码宏块可嵌入8比特隐秘信息。图5为嵌入率w＝0.5时，固定嵌入容量(4000比特，8000比特，12000bit)以及编码帧数(300帧)相同情况下PSNR和比特率增长的对比结果，其余参数设置与上文一致。在固定嵌入容量和固定编码帧数的情况下，文献2 所需的编码帧数更少，但是本发明所提出方案比特率增长更低。主要原因如下：
(1)文献2算法采用奇偶映射将预测模式映射为比特序列，使得在二次编码过程中仅能选择奇数或偶数预测模式，而不是像文章一样可以选择与原始预测模式方向更接近的预测模式。
(2)文献2算法在调制预测模式过程中，仅根据预测模式的比特序列和隐秘信息间的关系进行修改，而没有考虑调制过程对于宏块的失真影响。而本发明算法量化了修改预测模式对宏块的影响，并且使用STC编码最小化失真影响。
表2与文献1在载体利用率相同时各评价指标对比结果

Claims (1)

1.宏块级最小化失真的H.264/AVC视频信息隐藏方案，通过建立预测模式与边缘方向强度关系的映射规则得到载体序列；根据失真函数计算每个预测模式嵌入信息后的失真代价；利用STC编码得到需要调制的位置，使得嵌入信息后对视频的失真影响达到理论最小值，其主要步骤如下：
对于M×N分辨率大小的视频帧，在帧内预测模式编码过程中，读取宏块(i,j)内的预测模式值，根据映射规则f(ξ)将预测模式映射为二进制比特序列；
其中f(ξ)为
然后根据失真函数计算每个预测模式嵌入信息后的失真代价；
第(i,j)个宏块嵌入的失真函数为
其中，
s.t.γ∈Γ,min∈Γ，为嵌入后第(i,j)宏块预测模式γ的率失真代价值，Γ为γ所在的集合，min为率失真值最小的预测方向；
dx,y,k为第k个宏块的第(x,y)个像素值，为当前帧(i,j)宏块重建后的第(x,y)个像素值，x0＝(j-1)×N,y0＝(i-1)×M，λMODE为拉格朗日乘法因子，Bblock为编码比特数；
其中为该宏块失真总和，为第k个4×4块9种预测模式失真之和；
为可控参数，主要由视频序列的纹理决定；
STC嵌入信息时，以整个宏块嵌入失真最小为原则，依次计算宏块内每个预测模式的失真值以失真最小的方式嵌入信息；
STC嵌入信息后，生成含密序列s，在二次编码过程中在含密序列和映射规则的共同作用下对预测模式进行调制；
对解密视频的提取为以上过程的逆过程。
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