CN110324634B - 一种基于运动矢量嵌入失真分解的视频隐写方法 - Google Patents

一种基于运动矢量嵌入失真分解的视频隐写方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于运动矢量嵌入失真分解的视频隐写方法，包括：对视频序列进行运动估计并结合失真函数，计算P帧的原始运动矢量场中的运动矢量的联合嵌入失真，进而计算相应运动矢量的联合修改概率；根据联合修改概率，计算运动矢量水平分量的边缘修改概率与垂直分量的条件修改概率，从而将载荷嵌入到运动矢量的水平分量与垂直分量中；将嵌入载荷的运动矢量构成视频序列修改的运动矢量场，并通过编码生成视频编码比特流，完成视频隐写。该方法实现了运动矢量分量中的动态载荷分配，提升了视频隐写方法的抗检测性能。

Description

一种基于运动矢量嵌入失真分解的视频隐写方法
技术领域
本发明涉及信息隐藏技术领域，尤其涉及一种基于运动矢量嵌入失真分解的视频隐写方法。
背景技术
视频隐写作为一种保障行为安全的隐蔽通信方式，在面向互联网的隐私保护中发挥了重要作用。现有的大多数视频隐写方法基于最小化加性嵌入失真构造及编码，通过设计加性嵌入失真函数并使用STC编码实现载荷嵌入。这类基于加性嵌入失真的视频隐写方法忽视了视频编码数据之间的交互影响，不能充分体现视频编码的空时域关联性，抗检测性能有待提升。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于运动矢量嵌入失真分解的视频隐写方法，实现运动矢量分量中的动态载荷分配，提升了视频隐写方法的抗检测性能。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种基于运动矢量嵌入失真分解的视频隐写方法，包括：
对视频序列进行运动估计并结合失真函数，计算P帧的原始运动矢量场中的运动矢量的联合嵌入失真，进而计算相应运动矢量的联合修改概率；
根据联合修改概率，计算运动矢量水平分量的边缘修改概率与垂直分量的条件修改概率，从而将载荷嵌入到运动矢量的水平分量与垂直分量中；
将嵌入载荷的运动矢量构成视频序列修改的运动矢量场，并通过编码生成视频编码比特流，完成视频隐写。
由上述本发明提供的技术方案可以看出，通过将运动矢量嵌入失真转换为运动矢量修改概率，分别计算得到运动矢量水平分量的边缘修改概率和运动矢量垂直分量的条件修改概率，从而动态地分配载荷到运动矢量的水平分量和垂直分量中，该视频隐写方法具备在运动矢量分量中的动态载荷分配能力，提升了视频隐写方法的抗检测性能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于运动矢量嵌入失真分解的视频隐写方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的运动矢量变化结构图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
本发明实施例提供一种基于运动矢量嵌入失真分解的视频隐写方法，如图1所示，包括：
1、对视频序列进行运动估计并结合失真函数，计算P帧的原始运动矢量场中的运动矢量的联合嵌入失真，进而计算相应运动矢量的联合修改概率。
首先，对视频序列进行运动估计，获得所有P帧(P帧为帧间预测编码图像)的运动矢量，构成视频的原始运动矢量场MVt。
其次，结合给定的失真函数计算P帧的原始运动矢量场MVt中的运动矢量的联合嵌入失真。
第t帧中(i,j)位置处运动矢量的联合嵌入失真ρi,j,t(mvi,j,t,mv'i,j,t)反映原始运动矢量mvi,j,t修改为运动矢量mv'i,j,t后造成的嵌入影响；对于P帧数目为N的视频序列，其联合嵌入失真表示为所有运动矢量的联合嵌入失真之和：
Figure BDA0002120274800000021
其中，H、W是分别为以编码块为单位计算得到的视频序列的高、宽。
如图2所示，对运动矢量的水平分量和垂直分量作±1修改以嵌入载荷，修改的运动矢量mv'i,j,t属于候选运动矢量集合CMVi,j,t，表示为：
mv'i,j,t∈CMVi,j,t＝{(mvxi,j,t-1,mvyi,j,t-1),(mvxi,j,t-1,mvyi,j,t),(mvxi,j,t-1,mvyi,j,t+1),(mvxi,j,t,mvyi,j,t-1),(mvxi,j,t,mvyi,j,t),(mvxi,j,t,mvyi,j,t+1),(mvxi,j,t+1,mvyi,j,t-1),(mvxi,j,t+1,mvyi,j,t),(mvxi,j,t+1,mvyi,j,t+1)}
其中，mvxi,j,t、mvyi,j,t分别为运动矢量的水平分量、垂直分量。
最后，根据最大熵原则和联合嵌入失真，计算相应运动矢量的联合修改概率，其公式为：
Figure BDA0002120274800000031
其中，CMVi,j,t表示候选运动矢量集合，λ为根据最大熵原则计算得到的参数。
本发明实施例中，第t帧中第(i,j)个运动矢量的联合修改概率π(mv'i,j,t)表示原始运动矢量mvi,j,t修改为运动矢量mv'i,j,t的概率。
视频中嵌入的载荷长度H(π)(单位为比特)可以表示为：
Figure BDA0002120274800000032
视频平均嵌入失真Eπ(D)可以表示为：
Figure BDA0002120274800000033
2、根据联合修改概率，计算运动矢量水平分量的边缘修改概率与垂直分量的条件修改概率，从而将载荷嵌入到运动矢量的水平分量与垂直分量中。
首先，根据联合修改概率，计算运动矢量水平分量的边缘修改概率和对应的边缘嵌入失真，并使用STC编码将载荷嵌入到运动矢量的水平分量中。
运动矢量水平分量的边缘修改概率计算公式为：
Figure BDA0002120274800000034
其中，δ1与δ2用来反映运动矢量分量的变化程度；
运动矢量水平分量的边缘嵌入失真计算公式为：
Figure BDA0002120274800000041
在运动矢量水平分量中嵌入的载荷长度H(π(x))表示为：
Figure BDA0002120274800000042
其次，根据联合修改概率和运动矢量水平分量的边缘修改概率，计算运动矢量垂直分量的条件修改概率和对应的条件嵌入失真，并使用STC编码将载荷嵌入到运动矢量的垂直分量中。
运动矢量垂直分量的条件修改概率计算公式为：
Figure BDA0002120274800000043
运动矢量垂直分量的条件嵌入失真计算公式为：
Figure BDA0002120274800000044
在运动矢量垂直分量中嵌入的载荷长度H(π(y))表示为：
Figure BDA0002120274800000045
本发明实施例中，在运动矢量水平分量中嵌入的载荷长度H(π(x))和在运动矢量垂直分量中嵌入的载荷长度H(π(y))满足：H(π(x))+H(π(y))＝H(π)。
3、将嵌入载荷的运动矢量构成视频序列修改的运动矢量场，并通过编码生成视频编码比特流，完成视频隐写。
本发明实施例中，该方法还包括提取视频编码比特流中嵌入的载荷：对视频编码比特流进行解码，得到修改的运动矢量场MV′t，再从修改的运动矢量场MV′t中提取嵌入的载荷；
其中，根据视频序列中嵌入的载荷长度H(π)确定STC编码的校验矩阵，将所有运动矢量分量中最低有效比特位和次最低有效比特位构成载密向量，再将校验矩阵与载密向量相乘，获得载荷向量，完成载荷提取。
本发明实施例上述方案，通过将运动矢量嵌入失真转换为运动矢量修改概率，分别计算得到运动矢量水平分量的边缘修改概率和运动矢量垂直分量的条件修改概率，从而动态地分配载荷到运动矢量的水平分量和垂直分量中，该视频隐写方法具备在运动矢量分量中的动态载荷分配能力，提升了视频隐写方法的抗检测性能。
抗检测性能是视频隐写方法的重要评价指标，抗检测性能使用最小平均错误检测率衡量，可以表示为：
Figure BDA0002120274800000051
其中，PFA和PMD(PFA)分别是虚警概率和漏检概率。
本发明实施例提供的上述方案为基于运动矢量嵌入失真分解的视频隐写方法，测试中使用的失真函数可以表示为：
ρi,j,t(mvi,j,t,mv'i,j,t)＝SDCi,j,t×(PECi,j,t+α)β
令mv'i,j,tMV～i,j,t表示第t帧中(i,j)位置处运动矢量mvi,j,t修改为mv'i,j,t后的运动矢量场，SDCi,j,t是运动矢量统计分布变化，可以表示为：
Figure BDA0002120274800000052
其中，
Figure BDA0002120274800000053
是加权系数。
Figure BDA0002120274800000054
是运动矢量水平分量和垂直分量差分算子计算得到的二阶共生矩阵对应的和函数，“→”表示差分计算方向从左至右，
Figure BDA0002120274800000057
表示差分计算方向从左下至右上，“↑”表示差分计算方向从下至上，
Figure BDA0002120274800000058
表示差分计算方向从右下至左上，“·”表示相邻帧中与当前帧的当前编码块相同位置的编码块。以运动矢量水平分量为例，按照从左至右的方向“→”计算差分算子，则
Figure BDA0002120274800000055
其中
Figure BDA0002120274800000056
PECi,j,t为第t帧中(i,j)位置处运动矢量mvi,j,t修改为mv'i,j,t后的预测误差变化，可以表示为：
PECi,j,t＝|ei,j,t(mvi,j,t)-ei,j,t(mv'i,j,t)|
其中，ei,j,t(mvi,j,t)是运动矢量mvi,j,t的预测误差，ei,j,t(mv'i,j,t)是运动矢量mv'i,j,t的预测误差。
为了测试嵌入失真分解对视频隐写方法抗检测性能的提升效果，选取使用相同失真函数却不使用嵌入失真分解的视频隐写方法作为对比视频隐写方法。该对比视频隐写方法在运动矢量水平分量和运动矢量垂直分量中嵌入相等长度的载荷。再选取两种经典的视频隐写分析方法进行检测，分别记为S1和S2。其中，隐写分析方法S1使用运动矢量分量差分直方图的中心矩提取特征，隐写分析方法S2利用视频重编码过程中的运动矢量复原现象提取特征。
基于本发明的上述实施例，对15个经典视频序列构成的测试视频库进行了隐写测试。将15个视频序列分割为长度为60帧的不重叠子序列，子序列数目为75。视频序列详细参数见表1。其中，类型A表示拍摄物体在运动而摄像机相对静止，类型B表示拍摄物体和摄像机均在运动。
Figure BDA0002120274800000061
表1测试视频序列参数
在测试中使用H.264/AVC联合模型JM10.2为实验平台对本发明提出的视频隐写方法进行测试。嵌入率使用平均每个运动矢量嵌入的比特数衡量，单位为bpmv。视频编码参数配置如下：编码图像组结构设为IPPP，量化参数设为28，帧率设为30fps，运动搜索范围设为±16，预测精度设为1/4像素。为了使每种视频隐写方法达到最好的抗检测性能，在本发明提出的视频隐写方法中失真函数参数为α＝1.0，β＝0.2，在对比视频隐写方法中失真函数参数为α＝1.0，β＝0.3。
表2显示了本发明提出的视频隐写方法与对比视频隐写方法在不同嵌入率下的最小平均错误检测率。
Figure BDA0002120274800000062
Figure BDA0002120274800000071
表2不同嵌入率下的最小平均错误检测率
另一方面，为了测试不同隐写方法对视频编码质量的影响，还需要分别测试重建视频质量和码率扩张情况，测试结果如表3和表4所示。表3显示了本发明提出的视频隐写方法与对比视频隐写方法在嵌入率为0.5bpmv时的重建视频亮度分量平均峰值信噪比(PSNR)。表4显示了本发明提出的视频隐写方法与对比视频隐写方法在嵌入率为0.5bpmv时的码率扩张情况。
Figure BDA0002120274800000072
表3重建视频亮度分量平均峰值信噪比(PSNR)(单位：dB)
Figure BDA0002120274800000073
Figure BDA0002120274800000081
表4码率扩张情况(单位：％)
从以上表2～表4所示的对比结果可知，本发明提出的视频隐写方法在各方面的效果都优于对比视频隐写方法。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例可以通过软件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，上述实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，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技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，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该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种基于运动矢量嵌入失真分解的视频隐写方法，其特征在于，包括：
对视频序列进行运动估计并结合失真函数，计算P帧的原始运动矢量场中的运动矢量的联合嵌入失真，进而计算相应运动矢量的联合修改概率；
根据联合修改概率，计算运动矢量水平分量的边缘修改概率与垂直分量的条件修改概率，从而将载荷嵌入到运动矢量的水平分量与垂直分量中；
将嵌入载荷的运动矢量构成视频序列修改的运动矢量场，并通过编码生成视频编码比特流，完成视频隐写；
其中，结合给定的失真函数计算P帧的原始运动矢量场MVt中的运动矢量的联合嵌入失真；其中，第t帧中(i,j)位置处运动矢量的联合嵌入失真ρi,j,t(mvi,j,t,mv′i,j,t)反映原始运动矢量mvi,j,t修改为运动矢量mv′i,j,t后造成的嵌入影响；
对于P帧数目为N的视频序列，其联合嵌入失真表示为所有运动矢量的联合嵌入失真之和：
Figure FDA0003088825300000011
其中，H、W是分别为以编码块为单位计算得到的视频序列的高、宽；
对运动矢量的水平分量和垂直分量作±1修改以嵌入载荷，修改的运动矢量mv′i,j,t属于候选运动矢量集合CMVi,j,t，表示为：
mv′i,j,t∈CMVi,j,t＝
{(mvxi,j,t-1,mvyi,j,t-1),(mvxi,j,t-1,mvyi,j,t),(mvxi,j,t-1,mvyi,j,t+1),(mvxi,j,t,mvyi,j,t-1),(mvxi,j,t,mvyi,j,t),(mvxi,j,t,mvyi,j,t+1),(mvxi,j,t+1,mvyi,j,t-1),(mvxi,j,t+1,mvyi,j,t),(mvxi,j,t+1,mvyi,j,t+1)}
其中，mvxi,j,t、mvyi,j,t分别为运动矢量的水平分量、垂直分量；
根据最大熵原则和联合嵌入失真，计算相应运动矢量的联合修改概率，其公式为：
Figure FDA0003088825300000012
其中，CMVi,j,t表示候选运动矢量集合，λ为根据最大熵原则计算得到的参数；
运动矢量水平分量的边缘修改概率计算公式为：
Figure FDA0003088825300000021
其中，δ1与δ2用来反映运动矢量分量的变化程度；
运动矢量水平分量的边缘嵌入失真计算公式为：
Figure FDA0003088825300000022
在运动矢量水平分量中嵌入的载荷长度H(π(x))表示为：
Figure FDA0003088825300000023
运动矢量垂直分量的条件修改概率计算公式为：
Figure FDA0003088825300000024
其中，δ1与δ2用来反映运动矢量分量的变化程度；
运动矢量垂直分量的条件嵌入失真计算公式为：
Figure FDA0003088825300000025
在运动矢量垂直分量中嵌入的载荷长度H(π(y))表示为：
Figure FDA0003088825300000026
2.根据权利要求1所述的一种基于运动矢量嵌入失真分解的视频隐写方法，其特征在于，对视频序列进行运动估计，获得所有P帧的运动矢量，构成视频的原始运动矢量场MVt。
3.根据权利要求1所述的一种基于运动矢量嵌入失真分解的视频隐写方法，其特征在于，根据联合修改概率，计算运动矢量水平分量的边缘修改概率与垂直分量的条件修改概率，从而将载荷嵌入到运动矢量的水平分量与垂直分量中包括：
根据联合修改概率，计算运动矢量水平分量的边缘修改概率和对应的边缘嵌入失真，并使用STC编码将载荷嵌入到运动矢量的水平分量中；
根据联合修改概率和运动矢量水平分量的边缘修改概率，计算运动矢量垂直分量的条件修改概率和对应的条件嵌入失真，并使用STC编码将载荷嵌入到运动矢量的垂直分量中。
4.根据权利要求1所述的一种基于运动矢量嵌入失真分解的视频隐写方法，其特征在于，
在运动矢量水平分量中嵌入的载荷长度H(π(x))和在运动矢量垂直分量中嵌入的载荷长度H(π(y))满足：H(π(x))+H(π(y))＝H(π)；
其中，
Figure FDA0003088825300000031
π(mv′i,j,t)表示第t帧中(i,j)位置处运动矢量的联合修改概率。
5.根据权利要求1所述的一种基于运动矢量嵌入失真分解的视频隐写方法，其特征在于，该方法还包括：提取视频编码比特流中嵌入的载荷：对视频编码比特流进行解码，得到修改的运动矢量场MV′t，再从修改的运动矢量场MV′t中提取嵌入的载荷；
其中，根据视频序列中嵌入的载荷长度H(π)确定STC编码的校验矩阵，将所有运动矢量分量中最低有效比特位和次最低有效比特位构成载密向量，再将校验矩阵与载密向量相乘，获得载荷向量，完成载荷提取。
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