CN110191343A - 一种基于方差分析的自适应视频水印的嵌入和提取方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于方差分析的自适应视频水印的嵌入方法，包括以下步骤对接收到的视频关键帧计算对比度和熵，如果所述对比度和熵均低于预先设定阈值，抛弃此帧；如果符合要求转到下一步；提取关键帧的灰度分量；对所提取灰度图像进行基于H.264的4*4帧内预测，并计算预测残差矩阵；计算预测残差矩阵的方差，并生成视频帧的方差矩阵；依据阈值th1和th2，将视频帧的纹理复杂度划分成低纹理区域S0，高纹理区域S1和较高纹理区域S2；对高纹理区域内的4*4视频帧块进行DCT变换，并将水印信息嵌入在DCT的直流系数上。该嵌入方法是将水印信息自适应嵌入在视频帧的高纹理区域，变换域水印的不可见性和鲁棒性。

Description

一种基于方差分析的自适应视频水印的嵌入和提取方法
技术领域
本发明涉及一种水印的嵌入和提取方法，尤其涉及一种基于方差分析的自适应视频水印的嵌入方法和提取方法。
背景技术
近年来，随着人工智能和物联网技术的飞速发展，图像、视频的传输越来越便捷，由于电子产品传输快捷方便，为保护所有者的个人利益，防止别人拷贝复制，或被不法分子利用，版权保护的重要性不言而喻。因此，如何对多媒体电子产品的版权进行有效安全的保护是目前信息安全领域的一个热点话题。
数字水印技术的快速发展为多媒体电子产品的版权保护提供了一种有效的方式。数字水印技术主要是将电子产品的版权信息以二进制序列的形式嵌入到所要保护的多媒体中，在经过传输攻击等条件下，接收端依然能够有效提取出该产品的版权信息，从而进行版权认证和防盗。
目前，视频水印的自适应嵌入主要分为空间域水印和变换域水印。空间域水印算法通常直接将视频帧进行分块，这样容易造成视频帧图像失真较大，透明性变差。
发明内容
本发明为了提高水印的不可见性和鲁棒性，提高水印的嵌入容量，提供了一种基于方差分析的自适应视频水印的嵌入方法，该嵌入方法是将水印信息自适应嵌入在视频帧的高纹理区域，变换域水印的不可见性和鲁棒性。
本发明所采取的技术方案为
一种基于方差分析的自适应视频水印的嵌入方法主要包括以下步骤：
(1)对接收到的视频关键帧计算对比度和图像熵，如果其对比度和熵低于预先设定经验值，抛弃此帧；如果符合要求转到下一步；
(2)将视频帧解码并转换到YUV空间，提取Y通道得到灰度图像分量；
(3)对所提取灰度图像进行基于H.264的4*4帧内预测，并计算预测残差矩阵；
(4)计算预测残差矩阵的方差，并生成预测残差块的方差矩阵；
其中，Height和Width分别对应视频帧的高度和宽度，m＝1,2,…,Height/N,n＝1,2,…,Width/N，N的取值4，μ表示预测残差块的均值，表示第(m,n)个残差块的方差，VT是方差矩阵。
(5)利用Weibull模型，Laplace模型和Cauchy模型分别对所生成方差矩阵进行统计建模，以Cauchy曲线和Weibull曲线，Laplace曲线的交点作为尾部拖尾的开始，并将此交点看作方差阈值th1，然后根据方差从小到大排列，取排在96-98％处的方差为阈值th2；
(6)依据基于Cauchy模型确定的阈值th1和th2，将视频帧的纹理复杂度划分成三个区域S0，S1，S2，分别为低纹理区域S0，高纹理区域S1和较高纹理区域S2。
(7)当方差取值位于阈值th1和th2之间时，则判定此区域为视频帧的高纹理区域S1。
(8)对判定为视频帧高纹理区域内的4*4视频帧块进行DCT变换，并将加有私钥的二进制水印序列嵌入在DCT的直流系数上；
(9)对修改后的系数矩阵进行4*4DCT逆变换得到含有水印的视频。
提取水印的方法主要包括：
(1)对收到含水印视频计算其关键帧的对比度和熵，如果其对比度和熵小于预设经验值则被认为是低纹理帧没有嵌入水印信息，被排除，继续计算下一帧；如果大于预设经验阈值，则认为有嵌入水印转入下一步；
(2)根据接收到的信息和水印地图，直接定位水印的嵌入子块；
(3)通过水印地图对含有水印信息的4*4帧块进行DCT变换，并提取直流系数所嵌入的水印信息，最后通过私钥恢复出原始二进制水印序列；
(4)对提取水印后的子块进行DCT逆变换，恢复视频。
本发明所产生的有益效果包括：1、本发明的技术方案采用Cauchy模型对预测残差块的方差统计建模，并以Cauchy曲线和Weibull曲线，Laplace曲线的交点作为阈值对视频帧的纹理复杂度划分；
2、本发明的技术方案将水印嵌入在视频帧的高纹理区域，透明性比较好；
3、本发明的技术方案采用自适应嵌入的方法对水印进行嵌入，水印容量比较大。
附图说明
图1为视频水印的嵌入；
图2为视频水印的提取；
图3测试视频帧的预测残差块方差矩阵的Cauchy分布；
图4测试视频帧的Cauchy,Laplace和Weibull方差曲线的拖尾分布；(a)video-9方差矩阵直方图，(b)video-10方差矩阵直方图；
图5测试视频序列。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细的解释说明，但应当理解为本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
实施例1视频水印自适应嵌入到视频帧的高纹理区域，如图1所示，步骤如下(1)对接收到的视频关键帧计算对比度和图像熵，如果其对比度和熵低于预先设定经验阈值，抛弃此帧；如果符合要求转到下一步，待接收的测试视频关键帧如图5所示；
(2)将符合要求的视频帧解码并转换到YUV空间，提取Y通道得到灰度图像分量；
(3)对所提取灰度图像进行基于H.264的4*4帧内预测，并计算预测残差矩阵；
(4)计算预测残差矩阵的方差，并生成预测残差块的方差矩阵；
其中，Height和Width分别对应视频帧的高度和宽度，m＝1,2,…,Height/N,n＝1,2,…,Width/N，N的取值4，μ表示预测残差块的均值，表示第(m,n)个残差块的方差，VT是方差矩阵，如图3所示为一测试视频的预测参差块的方差矩阵直方图，其中以方差取值为横坐标，方差出现的概率为纵坐标绘制而成。
(5)利用Weibull模型，Laplace模型和Cauchy模型分别对所生成方差矩阵进行统计建模，以Cauchy曲线和Weibull曲线，Laplace曲线的交点作为尾部拖尾的开始(如图4所示，(a)图和(b)图分别对应测试视频video-9和video-10)，并将此交点看作方差阈值th1，然后根据方差从小到大排列，取排在98％处的方差为阈值th2，由图4可得测试视频video-9和video-10的方差阈值th1分别为12.3和10.6。
(6)依据基于Cauchy模型确定的阈值th1和th2，将视频帧的纹理复杂度划分成三个区域S0，S1，S2，分别为低纹理区域S0，高纹理区域S1和较高纹理区域S2。
(7)当方差取值位于阈值th1和th2之间时，则判定此区域为视频帧的高纹理区域S1。
(8)对判定为视频帧高纹理区域内的4*4视频帧块进行DCT变换，并将加有私钥的二进制水印序列嵌入在DCT的直流系数上；
(9)对修改后的系数矩阵进行4*4DCT逆变换得到含有水印的视频。
实施例2如图2所示，提取水印的方法主要包括：
(1)对收到含水印视频计算其关键帧的对比度和熵，如果其对比度和熵小于预设经验值则被认为是低纹理帧没有嵌入水印信息，被排除，继续计算下一帧；如果大于预设经验阈值，则认为有嵌入水印转入下一步；
(2)根据接收到的信息和水印地图，直接定位水印的嵌入子块；
(3)通过水印地图对含有水印信息的4*4帧块进行DCT变换，并提取直流系数所嵌入的水印信息，最后通过私钥恢复出原始二进制水印序列；
(4)对提取水印后的子块进行DCT逆变换，恢复视频。
表1列出了视频嵌入水印后的性能参数。
表1视频嵌入水印后的性能参数(th2＝100)
其中，水印容量中的百分数表示嵌入水印比特数与视频帧总像素数之比。
上述仅为本发明的优选实施例，本发明并不仅限于实施例的内容。对于本领域中的技术人员来说，在本发明的技术方案范围内可以有各种变化和更改，所作的任何变化和更改，均在本发明保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于方差分析的自适应视频水印的嵌入方法，其特征在于：包括以下步骤
S01对接收到的视频关键帧计算对比度和熵，如果所述对比度和熵均低于预先设定阈值，抛弃此帧；如果符合要求转到下一步；
S02提取关键帧的灰度分量；
S03对所提取灰度图像进行基于H.264的4*4帧内预测，并计算预测残差矩阵；
S04计算预测残差矩阵的方差，并生成视频帧的方差矩阵；
S05依据阈值th1和th2，将视频帧的纹理复杂度划分成三个区域S0，S1，S2，分别为低纹理区域S0，高纹理区域S1和较高纹理区域S2；
S06对高纹理区域内的4*4视频帧块进行DCT变换，并将水印信息嵌入在DCT的直流系数上。
2.根据权利要求1所述的基于方差分析的自适应视频水印的嵌入方法，其特征在于：视频帧的方差矩阵的生成公式为
其中，Height和Width分别对应视频帧的高度和宽度，m＝1,2,…,Height/N,n＝1,2,…,Width/N，N的取值4，μ表示预测残差块的均值，表示第(m,n)个残差块的方差，VT是方差矩阵。
3.根据权利要求1所述的基于方差分析的自适应视频水印的嵌入方法，其特征在于：所述阈值th1和th2确定方法为
利用Weibull模型，Laplace模型和Cauchy模型分别对所生成方差矩阵进行统计建模，以Cauchy曲线和Weibull曲线，Laplace曲线的交点作为尾部拖尾的开始，并将此交点看作方差阈值th1，然后根据方差从小到大排列，取排在96-98％处的方差为阈值th2。
4.根据权利要求1所述的基于方差分析的自适应视频水印的嵌入方法，其特征在于：低纹理区域S0，高纹理区域S1和较高纹理区域S2划分依据为
5.根据权利要求1所述的基于方差分析的自适应视频水印的嵌入方法，其特征在于：步骤S02为：将视频帧解码并转换到YUV空间，提取Y通道得到灰度图像。
6.一种提取权利要求1中嵌入水印的方法，其特征在于：包括以下步骤
S01计算所接收关键帧的对比度和熵，如果小于预设经验阈值则被认为是低纹理帧，被排除，继续计算下一帧；如果大于预设经验阈值，则有嵌入水印转入下一步；
S02根据接收到的水印地图，定位水印的嵌入子块；
S03对含有水印信息的4*4子块进行DCT变换，提取直流系数所嵌入的水印信息；
S04对提取水印后的子块进行DCT逆变换，恢复视频。
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