CN110798749B - 基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印方法 - Google Patents

基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印方法，其在嵌入端，提取出原始视频中的每帧的亮度分量的LL子带，每三帧的LL子带组成一个第一三阶张量，每个第一三阶张量分子张量，彩色水印图像分子块，将每个子块的对角张量作为水印信息嵌入到对应的子张量中，进而得到含有水印子张量，最终得到含有水印的视频；在提取端，提取出含有水印的视频中的每帧的亮度分量的LL子带，每三帧的LL子带组成一个第二三阶张量，每个第二三阶张量分子张量，对每个子张量的对角张量进行处理，提取出水印信息，最终提取得到水印图像；优点是其将视频的时域信息和空域信息结合在一起，充分利用了视频的时空域之间的关系，鲁棒性好且不可感知性好。

Description

基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印方法
技术领域
本发明涉及一种视频水印技术，尤其是涉及一种基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印方法。
背景技术
随着互联网和数字技术的快速发展，数字多媒体得到了广泛的应用，其中数字视频也越来越普及，但是对数字视频的非法传播和下载，则严重损害了用户的合法权益。因此对数字视频的版权保护也成为了一个亟待解决的问题。而数字水印技术则为数字视频的版权保护提供了有效途径，它将可识别的信息嵌入到原始的多媒体数据中。
视频水印技术可以分为：空域视频水印技术和频域视频水印技术。空域视频水印技术计算简单，但是鲁棒性差，不能很好地保护视频的版权。如：Tokar T,Kanocz T,Levicky D,Digital watermarking of uncompressed video in spatial domain.InProceedings of the 19th International Conference Radioelektronika,Bratislava,Slovakia,22-23April 2009(在空间域中未压缩视频的数字水印)一文中，该方法使用扩频技术使水印图像的大小与视频帧的大小相同，然后水印图像被嵌入到所有的视频帧中。对比于空域视频水印技术，频域视频水印技术虽然计算复杂，但鲁棒性好，可以将图像通过离散余弦变换(DCT)、离散小波变换(DWT)、奇异值分解等转换到频域中。如：Cheng M Z,Xi MC,Yuan K G,Wu C H,Lei M,Recoverable video watermarking in DCTdomain.J.Comput.2013,8,533-538(DCT域中可恢复的视频水印)一文中，该方法首先对水印图像进行码分多址调制，然后将水印图像嵌入到视频帧的DCT系数中。又如：Bhardwaj A,Verma V S,Jha R K.Robust video watermarking using significant frame selectionbased on coefficient difference of lifting wavelet transform.Multimedia ToolsAppl.2018,77,19658-19678(基于提升小波变换系数差的有效帧选择鲁棒视频水印)一文中，该方法首先利用原始视频帧数、系数块大小和嵌入容量之间数学关系来选择有效帧，并对选择的有效帧进行提升小波变换，最后将水印图像嵌入到低频子带中。再如：OsamaS.Faragallah.Efficient video watermarking based on singular valuedecomposition in the discrete wavelet transformdomain.Int.J.Electron.Commun.67,2013,189-196(基于离散小波变换域奇异值分解的高效视频水印)一文中，该方法首先对视频帧进行二级离散小波变换，然后对高频子带(HH)和中频子带(HL、LH)分别进行奇异值分解，并将水印图像嵌入到每个子带的对角矩阵中。上述的视频水印技术并未考虑到视频的时域信息，仅仅将视频当作一系列连续静止的图像，而将水印图像嵌入到这一系列连续的图像中，这样水印信息很容易被攻击者察觉，从而致使水印信息遭到攻击者的破坏，最终导致不能很好地保护视频的版权安全，鲁棒性差。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印方法，其将视频的时域信息和空域信息结合在一起，充分利用了视频的时空域之间的关系，鲁棒性好且不可感知性好。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印方法，其特征在于包括水印嵌入和水印提取两部分；
所述的水印嵌入部分的具体步骤为：
步骤1_1：将原始视频中的每帧宽度为M且高度为N的图像从RGB颜色空间转化为YUV颜色空间，提取出原始视频中的每帧图像的亮度分量、第一色度分量和第二色度分量；其中，M和N均能够被2整除，原始视频中包含的图像的帧数为K，K为正整数，K＞1；
步骤1_2：对原始视频中的每帧图像的亮度分量进行一级离散小波变换，提取出原始视频中的每帧图像的亮度分量的LL子带、HL子带、LH子带、HH子带；然后按序将原始视频中的每三帧图像的亮度分量的LL子带组合成一个第一三阶张量，共得到
Figure BDA0002239171650000031
个第一三阶张量，将第i个第一三阶张量记为Qi；其中，原始视频中的每帧图像的亮度分量的LL子带的大小为
Figure BDA0002239171650000032
符号
Figure BDA0002239171650000033
为向下取整运算符号，i为正整数，i的初始值为1，
Figure BDA0002239171650000034
Qi的大小为
Figure BDA0002239171650000035
步骤1_3：将每个第一三阶张量划分为J个互不重叠的大小为a×b×3的子张量，将Qi中的第j个子张量记为Gi,j；其中，J为正整数，
Figure BDA0002239171650000036
j为正整数，j的初始值为1，1≤j≤J；
步骤1_4：将宽度为
Figure BDA0002239171650000037
且高度为
Figure BDA0002239171650000038
的彩色水印图像划分为J个互不重叠的大小为a×b×3的子块，将彩色水印图像中的第j个子块记为Bj；
步骤1_5：将当前待处理的第i个第一三阶张量Qi定义为当前第一三阶张量；
步骤1_6：将当前第一三阶张量中当前待处理的第j个子张量Gi,j定义为当前子张量，将彩色水印图像中当前提取的第j个子块Bj定义为当前水印信息；
步骤1_7：对当前子张量进行T-SVD处理，得到当前子张量的对角张量，记为si,j；对当前水印信息进行T-SVD处理，得到当前水印信息的对角张量，记为syj；其中，si,j、syj的大小为a×b×3；
步骤1_8：将syj嵌入到si,j中，得到si,j对应的高阶张量，记为Di,j，在计算Di,j的过程中引入了用于平衡鲁棒性和不可感知性的尺度因子
Figure BDA0002239171650000039
再对Di,j进行T-SVD的逆变换处理，得到当前子张量对应的含有水印子张量，记为
Figure BDA00022391716500000310
其中，Di,j的大小为a×b×3，
Figure BDA00022391716500000311
的大小为a×b×3；
步骤1_9：令j＝j+1；然后将当前第一三阶张量中下一个待处理的子张量作为当前子张量，将彩色水印图像中下一个提取的子块作为当前水印信息，再返回步骤1_7继续执行，直至得到当前第一三阶张量中的每个子张量对应的含有水印子张量，进而得到当前第一三阶张量对应的含有水印三阶张量；其中，j＝j+1中的“＝”为赋值符号；
步骤1_10：令i＝i+1；然后将下一个待处理的第一三阶张量作为当前第一三阶张量，再返回步骤1_6继续执行，直至所有第一三阶张量处理完毕，进而得到含有水印的LL子带；其中，i＝i+1中的“＝”为赋值符号；
步骤1_11：对包含有含有水印的LL子带的每帧图像的亮度分量进行一级离散小波逆变换，得到对应的含有水印亮度分量，最终得到含有水印的视频；
步骤1_12：嵌入端将含有水印的视频、每个第一三阶张量中的每个子张量的对角张量、用于平衡鲁棒性和不可感知性的尺度因子
Figure BDA0002239171650000041
传送给提取端；
所述的水印提取部分的具体步骤为：
步骤2_1：将遭到攻击的含有水印的视频或未遭到攻击的含有水印的视频作为待处理的视频，将待处理的视频中的每帧宽度为M且高度为N的图像从RGB颜色空间转化为YUV颜色空间，提取出待处理的视频中的每帧图像的亮度分量、第一色度分量和第二色度分量；其中，M和N均能够被2整除，待处理的视频中包含的图像的帧数为K，K为正整数，K＞1；
步骤2_2：对待处理的视频中的每帧图像的亮度分量进行一级离散小波变换，提取出待处理的视频中的每帧图像的亮度分量的LL子带、HL子带、LH子带、HH子带；然后按序将待处理的视频中的每三帧图像的亮度分量的LL子带组合成一个第二三阶张量，共得到
Figure BDA0002239171650000042
个第二三阶张量，将第i个第二三阶张量记为Q* i；其中，待处理的视频中的每帧图像的亮度分量的LL子带的大小为
Figure BDA0002239171650000043
符号
Figure BDA0002239171650000044
为向下取整运算符号，i为正整数，i的初始值为1，
Figure BDA0002239171650000051
Q* i的大小为
Figure BDA0002239171650000052
步骤2_3：将每个第二三阶张量划分为J个互不重叠的大小为a×b×3的子张量，将Q* i中的第j个子张量记为G* i,j；其中，J为正整数，
Figure BDA0002239171650000053
j为正整数，j的初始值为1，1≤j≤J；
步骤2_4：将当前待处理的第i个第二三阶张量Q* i定义为当前第二三阶张量；
步骤2_5：将当前第二三阶张量中当前待处理的第j个子张量G* i,j定义为当前子张量；
步骤2_6：对当前子张量进行T-SVD处理，得到当前子张量的对角张量，记为s* i,j；其中，s* i,j的大小为a×b×3；
步骤2_7：对
Figure BDA0002239171650000054
的值进行T-SVD逆变换处理，提取出s* i,j中的水印信息，记为B* j；其中，B* j的大小为a×b×3，
Figure BDA0002239171650000055
为用于平衡鲁棒性和不可感知性的尺度因子，
Figure BDA0002239171650000056
步骤2_8：令j＝j+1；然后将当前第二三阶张量中下一个待处理的子张量作为当前子张量，再返回步骤2_6继续执行，直至提取出当前第二三阶张量中的每个子张量中的水印信息；其中，j＝j+1中的“＝”为赋值符号；
步骤2_9：令i＝i+1；然后将下一个待处理的第二三阶张量作为当前第二三阶张量，再返回步骤2_5继续执行，直至所有第二三阶张量处理完毕，提取得到水印图像；其中，i＝i+1中的“＝”为赋值符号。
所述的步骤1_7中的si,j的获取过程为：Gi,j＝ui,j×si,j×(vi,j)T；所述的步骤1_7中的syj的获取过程为：
Figure BDA0002239171650000057
其中，ui,j为Gi,j的左正交张量，ui,j的大小为a×a×3，si,j为Gi,j的对角张量，vi,j为Gi,j的右正交张量，vi,j的大小为b×b×3，ui,j、si,j和vi,j均为三阶张量，(vi,j)T为vi,j的转置，
Figure BDA0002239171650000061
为Bj中的所有像素点的像素值排列成的大小为a×b×3的三阶张量，uyj为
Figure BDA0002239171650000062
的左正交张量，uyj的大小为a×a×3，vyj为
Figure BDA0002239171650000063
的右正交张量，vyj的大小为b×b×3，uyj、syj、vyj均为三阶张量，(vyj)T为vyj的转置。
所述的步骤1_8中的Di,j的获取过程为：
Figure BDA0002239171650000064
其中，
Figure BDA0002239171650000065
为用于平衡鲁棒性和不可感知性的尺度因子，
Figure BDA0002239171650000066
所述的步骤1_8中的
Figure BDA0002239171650000067
的获取过程为：
Figure BDA0002239171650000068
所述的步骤2_6中的s* i,j的获取过程为：G* i,j＝u* i,j×s* i,j×(v* i,j)T；其中，u* i,j为G* i,j的左正交张量，u* i,j的大小为a×a×3，s* i,j为G* i,j的对角张量，v* i,j为G* i,j的右正交张量，v* i,j的大小为b×b×3，u* i,j、s* i,j和v* i,j均为三阶张量，(v* i,j)T为v* i,j的转置。
所述的步骤2_7中的B* j的获取过程为：
Figure BDA0002239171650000069
与现有技术相比，本发明的优点在于：
1)本发明方法利用T-SVD可以将视频的时空域作为一个整体进行变换，这样很好地保持了视频的时空域之间的强相关性，充分利用了视频的冗余信息，从而实现了鲁棒水印嵌入，可以提高视频的鲁棒性。
2)本发明方法中利用T-SVD通过对视频帧组成的高阶张量进行张量奇异值分解，从而得到两个正交张量和一个对角张量，由于对角张量上的奇异值对应于图像的亮度特征，也表示其内在特性，而且当对图像进行小范围的修改时，对角张量上的值不会发生较大的改变，因此适合嵌入彩色水印图像以增强鲁棒性。
附图说明
图1a为本发明方法的水印嵌入部分的总体实现框图；
图1b为本发明方法的水印提取部分的总体实现框图；
图2a为原始视频测试序列“Freman”中的一帧图像；
图2b为彩色水印图像“Candy”；
图2c为图2a所示的图像经本发明方法的水印嵌入处理后得到的含有水印的图像；
图2d为图2c所示的含有水印的图像没有经过攻击时提取出的水印图像；
图3a为图2c所示的含有水印的图像遭受椒盐噪声(0.01)攻击后提取出的水印图像；
图3b为图2c所示的含有水印的图像遭受高斯噪声(0.01)攻击后提取出的水印图像；
图3c为图2c所示的含有水印的图像遭受JPEG90攻击后提取出的水印图像；
图3d为图2c所示的含有水印的图像遭受JPEG40攻击后提取出的水印图像；
图3e为图2c所示的含有水印的图像遭受3×3平均滤波攻击后提取出的水印图像；
图3f为图2c所示的含有水印的图像遭受5×5中值滤波攻击后提取出的水印图像；
图3g为图2c所示的含有水印的图像遭受5×5高斯滤波攻击后提取出的水印图像；
图3h为图2c所示的含有水印的图像遭受H.264攻击后提取出的水印图像；
图3i为图2c所示的含有水印的图像遭受锐化(0.1)攻击后提取出的水印图像。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
本发明提出的一种基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印方法，其包括水印嵌入和水印提取两部分。
如图1a所示，所述的水印嵌入部分的具体步骤为：
步骤1_1：将原始视频中的每帧宽度为M且高度为N的图像从RGB颜色空间转化为YUV颜色空间，提取出原始视频中的每帧图像的亮度分量(即Y分量)、第一色度分量(即U分量)和第二色度分量(即V分量)；其中，M和N均能够被2整除，原始视频中包含的图像的帧数为K，K为正整数，K＞1。
步骤1_2：对原始视频中的每帧图像的亮度分量进行一级离散小波变换，提取出原始视频中的每帧图像的亮度分量的LL子带、HL子带、LH子带、HH子带；然后按序将原始视频中的每三帧图像的亮度分量的LL子带组合成一个第一三阶张量，共得到
Figure BDA0002239171650000081
个第一三阶张量(对原始视频中最后不能凑足三帧图像的亮度分量不进行处理)，将第i个第一三阶张量记为Qi；其中，原始视频中的每帧图像的亮度分量的LL子带的大小为
Figure BDA0002239171650000082
符号
Figure BDA0002239171650000083
为向下取整运算符号，i为正整数，i的初始值为1，
Figure BDA0002239171650000084
Qi的大小为
Figure BDA0002239171650000085
步骤1_3：将每个第一三阶张量划分为J个互不重叠的大小为a×b×3的子张量，将Qi中的第j个子张量记为Gi,j；其中，J为正整数，
Figure BDA0002239171650000086
j为正整数，j的初始值为1，1≤j≤J。
步骤1_4：将宽度为
Figure BDA0002239171650000087
且高度为
Figure BDA0002239171650000088
的彩色水印图像划分为J个互不重叠的大小为a×b×3的子块，将彩色水印图像中的第j个子块记为Bj。
步骤1_5：将当前待处理的第i个第一三阶张量Qi定义为当前第一三阶张量。
步骤1_6：将当前第一三阶张量中当前待处理的第j个子张量Gi,j定义为当前子张量，将彩色水印图像中当前提取的第j个子块Bj定义为当前水印信息。
步骤1_7：对当前子张量进行T-SVD处理，得到当前子张量的对角张量，记为si,j；对当前水印信息进行T-SVD处理，得到当前水印信息的对角张量，记为syj；其中，si,j、syj的大小为a×b×3。
在本实施例中，步骤1_7中的si,j的获取过程为：Gi,j＝ui,j×si,j×(vi,j)T；所述的步骤1_7中的syj的获取过程为：
Figure BDA0002239171650000089
其中，ui,j为Gi,j的左正交张量，ui,j的大小为a×a×3，si,j为Gi,j的对角张量，vi,j为Gi,j的右正交张量，vi,j的大小为b×b×3，ui,j、si,j和vi,j均为三阶张量，(vi,j)T为vi,j的转置，
Figure BDA0002239171650000091
为Bj中的所有像素点的像素值排列成的大小为a×b×3的三阶张量，uyj为
Figure BDA0002239171650000092
的左正交张量，uyj的大小为a×a×3，vyj为
Figure BDA0002239171650000093
的右正交张量，vyj的大小为b×b×3，uyj、syj、vyj均为三阶张量，(vyj)T为vyj的转置。
步骤1_8：将syj嵌入到si,j中，得到si,j对应的高阶张量，记为Di,j，在计算Di,j的过程中引入了用于平衡鲁棒性和不可感知性的尺度因子
Figure BDA0002239171650000094
再对Di,j进行T-SVD的逆变换处理，得到当前子张量对应的含有水印子张量，记为
Figure BDA0002239171650000095
其中，Di,j的大小为a×b×3，
Figure BDA0002239171650000096
的大小为a×b×3。
在本实施例中，步骤1_8中的Di,j的获取过程为：
Figure BDA0002239171650000097
其中，
Figure BDA0002239171650000098
为用于平衡鲁棒性和不可感知性的尺度因子，
Figure BDA0002239171650000099
在本实施例中取
Figure BDA00022391716500000910
在本实施例中，步骤1_8中的
Figure BDA00022391716500000911
的获取过程为：
Figure BDA00022391716500000912
步骤1_9：令j＝j+1；然后将当前第一三阶张量中下一个待处理的子张量作为当前子张量，将彩色水印图像中下一个提取的子块作为当前水印信息，再返回步骤1_7继续执行，直至得到当前第一三阶张量中的每个子张量对应的含有水印子张量，进而得到当前第一三阶张量对应的含有水印三阶张量；其中，j＝j+1中的“＝”为赋值符号。
步骤1_10：令i＝i+1；然后将下一个待处理的第一三阶张量作为当前第一三阶张量，再返回步骤1_6继续执行，直至所有第一三阶张量处理完毕，进而得到含有水印的LL子带；其中，i＝i+1中的“＝”为赋值符号。
步骤1_11：对包含有含有水印的LL子带的每帧图像的亮度分量进行一级离散小波逆变换，得到对应的含有水印亮度分量，最终得到含有水印的视频。
步骤1_12：嵌入端将含有水印的视频、每个第一三阶张量中的每个子张量的对角张量、用于平衡鲁棒性和不可感知性的尺度因子
Figure BDA0002239171650000107
传送给提取端。
如图1b所示，所述的水印提取部分的具体步骤为：
步骤2_1：将遭到攻击的含有水印的视频或未遭到攻击的含有水印的视频作为待处理的视频，将待处理的视频中的每帧宽度为M且高度为N的图像从RGB颜色空间转化为YUV颜色空间，提取出待处理的视频中的每帧图像的亮度分量(即Y分量)、第一色度分量(即U分量)和第二色度分量(即V分量)；其中，M和N均能够被2整除，待处理的视频中包含的图像的帧数为K，K为正整数，K＞1。
步骤2_2：对待处理的视频中的每帧图像的亮度分量进行一级离散小波变换，提取出待处理的视频中的每帧图像的亮度分量的LL子带、HL子带、LH子带、HH子带；然后按序将待处理的视频中的每三帧图像的亮度分量的LL子带组合成一个第二三阶张量，共得到
Figure BDA0002239171650000101
个第二三阶张量(对待处理的视频中最后不能凑足三帧图像的亮度分量不进行处理)，将第i个第二三阶张量记为Q* i；其中，待处理的视频中的每帧图像的亮度分量的LL子带的大小为
Figure BDA0002239171650000102
符号
Figure BDA0002239171650000103
为向下取整运算符号，i为正整数，i的初始值为1，
Figure BDA0002239171650000104
Q* i的大小为
Figure BDA0002239171650000105
步骤2_3：将每个第二三阶张量划分为J个互不重叠的大小为a×b×3的子张量，将Q* i中的第j个子张量记为G* i,j；其中，J为正整数，
Figure BDA0002239171650000106
j为正整数，j的初始值为1，1≤j≤J。
步骤2_4：将当前待处理的第i个第二三阶张量Q* i定义为当前第二三阶张量。
步骤2_5：将当前第二三阶张量中当前待处理的第j个子张量G* i,j定义为当前子张量。
步骤2_6：对当前子张量进行T-SVD处理，得到当前子张量的对角张量，记为s* i,j；其中，s* i,j的大小为a×b×3。
在本实施例中，步骤2_6中的s* i,j的获取过程为：G* i,j＝u* i,j×s* i,j×(v* i,j)T；其中，u* i,j为G* i,j的左正交张量，u* i,j的大小为a×a×3，s* i,j为G* i,j的对角张量，v* i,j为G* i,j的右正交张量，v* i,j的大小为b×b×3，u* i,j、s* i,j和v* i,j均为三阶张量，(v* i,j)T为v* i,j的转置。
步骤2_7：对
Figure BDA0002239171650000111
的值进行T-SVD逆变换处理，提取出s* i,j中的水印信息，记为B* j；其中，B* j的大小为a×b×3，
Figure BDA0002239171650000112
为用于平衡鲁棒性和不可感知性的尺度因子，
Figure BDA0002239171650000113
在本实施例中取
Figure BDA0002239171650000114
在本实施例中，步骤2_7中的B* j的获取过程为：
Figure BDA0002239171650000115
步骤2_8：令j＝j+1；然后将当前第二三阶张量中下一个待处理的子张量作为当前子张量，再返回步骤2_6继续执行，直至提取出当前第二三阶张量中的每个子张量中的水印信息；其中，j＝j+1中的“＝”为赋值符号。
步骤2_9：令i＝i+1；然后将下一个待处理的第二三阶张量作为当前第二三阶张量，再返回步骤2_5继续执行，直至所有第二三阶张量处理完毕，提取得到水印图像；其中，i＝i+1中的“＝”为赋值符号。
为了验证本发明方法的鲁棒性和不可感知性，对本发明方法进行试验。
采用软件Matlab2018进行仿真测试，测试环境为标准测试环境。实验的原始视频测试序列“Freman”中的每帧图像的大小为352×288，图2a给出了原始视频测试序列“Freman”中的一帧图像，彩色水印图像“Candy”的大小为176×144(如图2b所示)，a×b为8×6，
Figure BDA0002239171650000121
的大小设定为0.06。
下面分别从主观和客观两个方面来评价本发明方法的性能。
1)水印的主观评价
主观评价是最直接的方法，可以由多位评判者对待评价的含有水印的图像进行观察，对含有水印的图像的质量进行打分。为了保证一定的客观性，对于参加测评的评判者来说，评价标准要求必须一致。表1列出了ITU-R Rec.500评价标准。
表1 ITU-R Rec.500评价标准
分数 图像降质的视觉可察觉性 图像质量
5 不可察觉性 极好
4 可察觉，但并非令人难以接受 好
3 有一点令人难以接受 中等
2 比较令人难以接受 差
1 很难令人接受 极差
从主观感知上，本发明方法在水印嵌入部分中并没有引起图像的视觉感知失真，具有较好的视觉不可见性。但是，由于主观评价比较直观，会受到观察者的影响，不能够定量描述，因此在实际操作中，通常使用客观的标准对含有水印的图像的质量进行评价。
2)水印的客观评价
在此采用代表性指标峰值信噪比(Peak Signal-Noise-Ratio，PSNR)来进一步证明本发明方法的视觉不可感知性。PSNR在一定程度上反应了图像嵌入水印前和嵌入水印后引起的图像的变化。总的来说，PSNR的值越低，表示图像失真就越大。PSNR的计算公式为：
Figure BDA0002239171650000131
其中，Iorg(m,n)表示原始彩色图像Iorg中坐标位置为(m,n)的像素点的像素值，Iw *(m,n)表示遭到攻击的含有水印的彩色图像Iw *中坐标位置为(m,n)的像素点的像素值。利用本发明方法对原始视频测试序列“Freman”进行水印嵌入处理，得到的PSNR＝38.6984dB，具有良好的不可见性，人的肉眼不可以轻易的观察到水印的存在。图2c给出了图2a所示的图像经本发明方法的水印嵌入处理后得到的含有水印的图像。
采用相关系数(NC)来衡量本发明方法的鲁棒性，鲁棒性指在图像经过攻击后，仍能提出水印图像，这是评价水印质量好坏的一个十分重要的衡量标准。在图2c所示的含有水印的图像没有经过攻击时，所计算出的NC＝0.9948，提取出的水印图像如图2d所示；表2列出了图2c所示的含有水印的彩色图像经过不同攻击下时，所计算出的NC的值。
表2 不同攻击下的NC值
Figure BDA0002239171650000132
Figure BDA0002239171650000141
从表2中可以看出，除了5×5中值滤波攻击下的NC值为低于0.9，其余攻击下的NC的值接近于1，说明本发明方法的鲁棒性比较好。
图3a给出了图2c所示的含有水印的图像遭受椒盐噪声(0.01)攻击后提取出的水印图像，图3b给出了图2c所示的含有水印的图像遭受高斯噪声(0.01)攻击后提取出的水印图像，图3c给出了图2c所示的含有水印的图像遭受JPEG90攻击后提取出的水印图像，图3d给出了图2c所示的含有水印的图像遭受JPEG40攻击后提取出的水印图像，图3e给出了图2c所示的含有水印的图像遭受3×3平均滤波攻击后提取出的水印图像，图3f给出了图2c所示的含有水印的图像遭受5×5中值滤波攻击后提取出的水印图像，图3g给出了图2c所示的含有水印的图像遭受5×5高斯滤波攻击后提取出的水印图像，图3h给出了图2c所示的含有水印的图像遭受H.264攻击后提取出的水印图像，图3i给出了图2c所示的含有水印的图像遭受锐化(0.1)攻击后提取出的水印图像。从图3a至图3i中可以看出，利用本发明方法水印图像可以从遭受到攻击的视频序列中完整的提取出来，表明本发明方法可以有效保护视频的版权。

Claims (6)

1.一种基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印方法，其特征在于包括水印嵌入和水印提取两部分；
所述的水印嵌入部分的具体步骤为：
步骤1_1：将原始视频中的每帧宽度为M且高度为N的图像从RGB颜色空间转化为YUV颜色空间，提取出原始视频中的每帧图像的亮度分量、第一色度分量和第二色度分量；其中，M和N均能够被2整除，原始视频中包含的图像的帧数为K，K为正整数，K＞1；
步骤1_2：对原始视频中的每帧图像的亮度分量进行一级离散小波变换，提取出原始视频中的每帧图像的亮度分量的LL子带、HL子带、LH子带、HH子带；然后按序将原始视频中的每三帧图像的亮度分量的LL子带组合成一个第一三阶张量，共得到
Figure FDA0002239171640000011
个第一三阶张量，将第i个第一三阶张量记为Qi；其中，原始视频中的每帧图像的亮度分量的LL子带的大小为
Figure FDA0002239171640000012
符号
Figure FDA0002239171640000013
为向下取整运算符号，i为正整数，i的初始值为1，
Figure FDA0002239171640000014
Qi的大小为
Figure FDA0002239171640000015
步骤1_3：将每个第一三阶张量划分为J个互不重叠的大小为a×b×3的子张量，将Qi中的第j个子张量记为Gi,j；其中，J为正整数，
Figure FDA0002239171640000016
j为正整数，j的初始值为1，1≤j≤J；
步骤1_4：将宽度为
Figure FDA0002239171640000017
且高度为
Figure FDA0002239171640000018
的彩色水印图像划分为J个互不重叠的大小为a×b×3的子块，将彩色水印图像中的第j个子块记为Bj；
步骤1_5：将当前待处理的第i个第一三阶张量Qi定义为当前第一三阶张量；
步骤1_6：将当前第一三阶张量中当前待处理的第j个子张量Gi,j定义为当前子张量，将彩色水印图像中当前提取的第j个子块Bj定义为当前水印信息；
步骤1_7：对当前子张量进行T-SVD处理，得到当前子张量的对角张量，记为si,j；对当前水印信息进行T-SVD处理，得到当前水印信息的对角张量，记为syj；其中，si,j、syj的大小为a×b×3；
步骤1_8：将syj嵌入到si,j中，得到si,j对应的高阶张量，记为Di,j，在计算Di,j的过程中引入了用于平衡鲁棒性和不可感知性的尺度因子
Figure FDA0002239171640000021
再对Di,j进行T-SVD的逆变换处理，得到当前子张量对应的含有水印子张量，记为
Figure FDA0002239171640000022
其中，Di,j的大小为a×b×3，
Figure FDA0002239171640000023
的大小为a×b×3；
步骤1_9：令j＝j+1；然后将当前第一三阶张量中下一个待处理的子张量作为当前子张量，将彩色水印图像中下一个提取的子块作为当前水印信息，再返回步骤1_7继续执行，直至得到当前第一三阶张量中的每个子张量对应的含有水印子张量，进而得到当前第一三阶张量对应的含有水印三阶张量；其中，j＝j+1中的“＝”为赋值符号；
步骤1_10：令i＝i+1；然后将下一个待处理的第一三阶张量作为当前第一三阶张量，再返回步骤1_6继续执行，直至所有第一三阶张量处理完毕，进而得到含有水印的LL子带；其中，i＝i+1中的“＝”为赋值符号；
步骤1_11：对包含有含有水印的LL子带的每帧图像的亮度分量进行一级离散小波逆变换，得到对应的含有水印亮度分量，最终得到含有水印的视频；
步骤1_12：嵌入端将含有水印的视频、每个第一三阶张量中的每个子张量的对角张量、用于平衡鲁棒性和不可感知性的尺度因子
Figure FDA0002239171640000024
传送给提取端；
所述的水印提取部分的具体步骤为：
步骤2_1：将遭到攻击的含有水印的视频或未遭到攻击的含有水印的视频作为待处理的视频，将待处理的视频中的每帧宽度为M且高度为N的图像从RGB颜色空间转化为YUV颜色空间，提取出待处理的视频中的每帧图像的亮度分量、第一色度分量和第二色度分量；其中，M和N均能够被2整除，待处理的视频中包含的图像的帧数为K，K为正整数，K＞1；
步骤2_2：对待处理的视频中的每帧图像的亮度分量进行一级离散小波变换，提取出待处理的视频中的每帧图像的亮度分量的LL子带、HL子带、LH子带、HH子带；然后按序将待处理的视频中的每三帧图像的亮度分量的LL子带组合成一个第二三阶张量，共得到
Figure FDA0002239171640000031
个第二三阶张量，将第i个第二三阶张量记为Q* i；其中，待处理的视频中的每帧图像的亮度分量的LL子带的大小为
Figure FDA0002239171640000032
符号
Figure FDA0002239171640000033
为向下取整运算符号，i为正整数，i的初始值为1，
Figure FDA0002239171640000034
Q* i的大小为
Figure FDA0002239171640000035
步骤2_3：将每个第二三阶张量划分为J个互不重叠的大小为a×b×3的子张量，将Q* i中的第j个子张量记为G* i,j；其中，J为正整数，
Figure FDA0002239171640000036
j为正整数，j的初始值为1，1≤j≤J；
步骤2_4：将当前待处理的第i个第二三阶张量Q* i定义为当前第二三阶张量；
步骤2_5：将当前第二三阶张量中当前待处理的第j个子张量G* i,j定义为当前子张量；
步骤2_6：对当前子张量进行T-SVD处理，得到当前子张量的对角张量，记为s* i,j；其中，s* i,j的大小为a×b×3；
步骤2_7：对
Figure FDA0002239171640000041
的值进行T-SVD逆变换处理，提取出s* i,j中的水印信息，记为B* j；其中，B* j的大小为a×b×3，
Figure FDA0002239171640000042
为用于平衡鲁棒性和不可感知性的尺度因子，
Figure FDA0002239171640000043
步骤2_8：令j＝j+1；然后将当前第二三阶张量中下一个待处理的子张量作为当前子张量，再返回步骤2_6继续执行，直至提取出当前第二三阶张量中的每个子张量中的水印信息；其中，j＝j+1中的“＝”为赋值符号；
步骤2_9：令i＝i+1；然后将下一个待处理的第二三阶张量作为当前第二三阶张量，再返回步骤2_5继续执行，直至所有第二三阶张量处理完毕，提取得到水印图像；其中，i＝i+1中的“＝”为赋值符号。
2.根据权利要求1所述的基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印方法，其特征在于所述的步骤1_7中的si,j的获取过程为：Gi,j＝ui,j×si,j×(vi,j)T；所述的步骤1_7中的syj的获取过程为：
Figure FDA0002239171640000044
其中，ui,j为Gi,j的左正交张量，ui,j的大小为a×a×3，si,j为Gi,j的对角张量，vi,j为Gi,j的右正交张量，vi,j的大小为b×b×3，ui,j、si,j和vi,j均为三阶张量，(vi,j)T为vi,j的转置，
Figure FDA0002239171640000045
为Bj中的所有像素点的像素值排列成的大小为a×b×3的三阶张量，uyj为
Figure FDA0002239171640000046
的左正交张量，uyj的大小为a×a×3，vyj为
Figure FDA0002239171640000047
的右正交张量，vyj的大小为b×b×3，uyj、syj、vyj均为三阶张量，(vyj)T为vyj的转置。
3.根据权利要求1或2所述的基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印方法，其特征在于所述的步骤1_8中的Di,j的获取过程为：
Figure FDA0002239171640000048
其中，
Figure FDA0002239171640000049
为用于平衡鲁棒性和不可感知性的尺度因子，
Figure FDA00022391716400000410
4.根据权利要求3所述的基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印方法，其特征在于所述的步骤1_8中的
Figure FDA0002239171640000051
的获取过程为：
Figure FDA0002239171640000052
5.根据权利要求4所述的基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印方法，其特征在于所述的步骤2_6中的s* i,j的获取过程为：G* i,j＝u* i,j×s* i,j×(v* i,j)T；其中，u* i,j为G* i,j的左正交张量，u* i,j的大小为a×a×3，s* i,j为G* i,j的对角张量，v* i,j为G* i,j的右正交张量，v* i,j的大小为b×b×3，u* i,j、s* i,j和v* i,j均为三阶张量，(v* i,j)T为v* i,j的转置。
6.根据权利要求5所述的基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印方法，其特征在于所述的步骤2_7中的B* j的获取过程为：
Figure FDA0002239171640000053
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