CN114710712A - 一种视频数字水印添加及提取方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种视频数字水印添加及提取方法。本发明选取影片连续三帧图像中的第二帧图像作为待添加数字水印的视频帧；将所述待添加数字水印的视频帧与包含有预先设定的加密符号的纯色灰度图片通过第一GAN网络得到原始加密视频帧；并采用单纯的灰度图片通过GAN网络得到一张无字加密图，将两者作差得到的稀疏信息图再与待添加数字水印的视频帧叠加，得到最终的加密视频帧。经测试，无字加密图与原加密图的模糊度和色调基本相同，两图的差在边缘处为0，总体是稀疏的，从而添加的视频水印既健壮又不可见，且加入水印后视频不会发生闪烁等现象。

Description

一种视频数字水印添加及提取方法
技术领域
本申请涉及图像水印编/解码技术领域，特别是涉及一种视频数字水印添加及提取方法。
背景技术
视频水印添加是一种在不干扰图像视觉外观的情况下，将特定信息嵌入视频的图像处理方法，嵌入后该信息难以删除或篡改。视频水印允许内容创作者在发行后证明所有权，并使视频制片人能够通过将唯一标识符嵌入电影的预览副本中来识别泄漏。其他应用示例还包括从识别版权侵权和嵌入用于过滤内容的标签到广告的自动广播监控等。
理想的视频水印应当是既不可见又健壮的。然而，现有技术很少同时实现这两个目标。与静止图像相比，视频中的隐形水印更具挑战性，因为独立扰动帧可能会导致高度可见的失真，例如闪烁。
此外，基于离散余弦变换或离散小波变换等算法的经典水印技术通常对裁剪和缩放等视频处理操作不具有鲁棒性。如果泄露的视频经历了这些几何变换中的任何一个，水印可能会被破坏。
生成式对抗网络(GAN,Generative Adversarial Networks)是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中至少两个模块：生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的互相博弈学习产生相当好的输出。
发明人最初的思路是：
加密阶段：对于某张要加密的图，联合信息图，通过GAN网络A(生成网络和判别网络同时训练)，生成加密图。具体是：
输入：a、彩色图；b、信息图(黑图)，黑图上有待加密的文字/图样。
输出：加密过的彩色图。
解密阶段：基于GAN网络B(可以利用常规的卷积神经网络实现)：
输入：加密过的彩色图。
输出：a、彩色图；b、信息图。
但实际应用测试发现，GAN网络A生成的加密图过于模糊，色调发生了变化，这样导致加密后的图与前后帧明显不同，很突兀，达不到“视频水印既不可见又健壮”的目的。
发明内容
基于此，针对上述技术问题，提供一种视频数字水印添加及提取方法。
第一方面，一种视频数字水印添加方法，包括以下步骤：
在目标视频中选取至少一组相似的连续三帧图像，将其中第二帧图像作为待添加数字水印的视频帧；
将所述待添加数字水印的视频帧和第一信息图像作为输入，经第一GAN网络得到原始加密视频帧；所述第一信息图像基于设定灰度的纯色图像叠加有预先设定的加密符号，所述加密符号的灰度与所述设定灰度不同(建议灰度差异大一些)；
将所述待添加数字水印的视频帧与第二信息图像作为输入，经所述第一GAN网络得到无字灰度加密视频帧；所述第二信息图像为所述设定灰度的纯色图像；
将所述原始加密视频帧与所述无字灰度加密视频帧作差，得到稀疏信息图；
将所述待添加数字水印的视频帧与所述稀疏信息图叠加，得到最终的加密视频帧，替换原视频帧从而实现视频数字水印的添加。
可选地，所述设定灰度的纯色图像为纯黑色。
可选地，所述加密符号为白色。
可选地，该方法还包括：根据视频帧播放顺序，遍历所有视频帧，按照上述步骤依次对多组相似的连续三帧图像中的第二帧图像进行数字水印的添加。
可选地，所述相似的连续三帧图像是相似度达到98％以上的连续三帧图像。
可选地，所述第一GAN网络采用U-Net风格的编码器。
第二方面，一种视频数字水印提取方法，应用于上述视频数字水印添加方法处理后的视频；所述提取方法包括：
识别并获取目标视频中相似的连续三帧图像，将其中第二帧图像作为待解密的视频帧；
将所述待解密的视频帧与其对应的原始视频帧(即前述待添加数字水印的视频帧)作差，得到所述稀疏信息图；
将所述原始视频帧与所述第二信息图像作为输入，通过所述第一GAN网络得到无字灰度加密视频帧；
将所述无字灰度加密视频帧与所述稀疏信息图叠加，得到原始加密视频帧；
将所述原始加密视频帧经第二GAN网络解密，分别得到原始视频帧和所述第一信息图像，从所述第一信息图像中提取得到加密符号，即实现视频数字水印的提取。
第三方面，一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述视频数字水印添加/提取方法的步骤。
第四方面，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述视频数字水印添加/提取方法的的步骤。
本发明至少具有以下有益效果：
本发明选取影片连续三帧图像中的第二帧图像作为待添加数字水印的视频帧；将所述待添加数字水印的视频帧与包含有预先设定的加密符号的信息图(例如黑色背景图)通过第一GAN网络生成原始加密视频帧；并采用纯色灰度图片(例如黑色，上面没有具体文字)，通过GAN网络生成一张无字加密图，将两者作差得到的稀疏信息图再与待添加数字水印的视频帧叠加，得到最终的加密视频帧。经测试，无字加密图与原加密图的模糊度和色调基本相同，两图的差在边缘处为0，总体是稀疏的，添加的视频水印既健壮又不可见，且加入水印后视频不会发生闪烁等现象。
附图说明
图1为本发明一个实施例提供的一种视频数字水印添加方法的应用场景示意图。
图2为本发明一个实施例的视频数字水印添加方法的流程示意图。
图3为本发明一个实施例的视频数字水印提取方法的流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图，通过具体实施例对本申请作进一步详述。
在本申请的描述中：除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。本申请中的术语“第一”、“第二”等旨在区别指代的对象，而不具有技术内涵方面的特别意义(例如，不应理解为对重要程度或次序等的强调)。“包括”、“包含”、“具有”等表述方式，同时还意味着“不限于”(某些单元、部件、材料、步骤等)。
本申请提供的一种视频数字水印添加方法和提取方法，其应用场景如图1所示。
在一个实施例中，如图2所示，一种视频数字水印添加方法，主要步骤有：
S1：在目标视频中选取至少一组相似的连续三帧图像，将其中第二帧图像作为待添加数字水印的视频帧；
这里所说的相似的连续三帧图像，具体可以是相似度达到98％以上的连续三帧图像；至于前后帧相似度计算的方法，其并非本发明的重点，且属于现有技术，故在此不再赘述；
S2：将所述待添加数字水印的视频帧和第一信息图像作为输入，经第一GAN网络得到原始加密视频帧；所述第一信息图像基于设定灰度的纯色图像叠加有预先设定的加密符号，所述加密符号的灰度与所述设定灰度不同(建议灰度差异大一些)；
上述设定灰度的纯色图像可以是纯黑色，也可以是灰色等；
上述加密符号可以是白色，也可以是黄色、浅蓝色等其他颜色；加密符号可以是字符(中文、英文等)，也可以是图形标记，或者二者结合；加密符号可以置于第一信息图像的中部；
上述第一GAN网络可采用U-Net风格的编码器；
S3：将所述待添加数字水印的视频帧与第二信息图像作为输入，经所述第一GAN网络得到无字灰度加密视频帧；所述第二信息图像为所述设定灰度的纯色图像；
S4：将所述原始加密视频帧与所述无字灰度加密视频帧作差，得到稀疏信息图；
S5：将所述待添加数字水印的视频帧与所述稀疏信息图叠加，得到最终的加密视频帧，替换原视频帧从而实现视频数字水印的添加。
可根据视频帧播放顺序，遍历所有视频帧，按照上述步骤依次对多组相似的连续三帧图像中的第二帧图像进行数字水印的添加。
相应的，在一个实施例中，如图3所示，一种视频数字水印提取方法，主要步骤有：
D1：识别并获取目标视频中相似的连续三帧图像，将其中第二帧图像作为待解密的视频帧；
D2：将所述待解密的视频帧与其对应的原始视频帧(即前述待添加数字水印的视频帧)作差，得到所述稀疏信息图；
D3：将所述原始视频帧与所述第二信息图像作为输入，通过所述第一GAN网络生成无字灰度加密视频帧；
D4：将所述无字灰度加密视频帧与所述稀疏信息图叠加，得到原始加密视频帧；
D5：将所述原始加密视频帧经第二GAN网络解密，分别得到原始视频帧和所述第一信息图像，从所述第一信息图像中提取得到加密符号，即实现视频数字水印的提取，进而验证视频归属(来源)。
应该理解的是，虽然图2、图3所示流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2、图3中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
为了方便理解，以下采用数学运算的形式简单说明：
记：
要加密的图(待添加数字水印的视频帧)为img；
信息图(第一信息图像)为info；
原加密图为(原始加密视频帧)secret；
无字信息图为(第二信息图像)info_0；
无字加密图为(无字灰度加密视频帧)为secret_0；
则，加密阶段需要的外部输入的主要是info，加密过程如下：
Img+info通过第一GAN网络，生成secret；
img+info_0通过第一GAN网络，生成secret_0；
secret–secret_0＝稀疏信息图；
img+稀疏信息图＝最终加密图。
解密阶段，只需要输入连续3张图像；解密过程如下：
最终加密图–img＝稀疏信息图；
img+info_0通过第一GAN网络，生成secret_0；
secret_0+稀疏信息图＝secret；
secret通过第二GAN网络生成img+info。
其中，第一GAN网络可采用U-Net风格的编码器，生成网络和判别网络同时训练；第二GAN网络可利用常规的卷积神经网络实现。
经测试，无字加密图与原加密图的模糊度和色调基本相同，两图的差在边缘处为0，总体是稀疏的，添加的视频水印既健壮又不可见，且加入水印后视频不会发生闪烁等现象。
在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述视频数字水印添加/提取方法的全部或部分流程。
在一个实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，涉及上述视频数字水印添加/提取方法的全部或部分流程。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合(只要这些技术特征的组合不存在矛盾)，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述；这些未明确写出的实施例，也都应当认为是本说明书记载的范围。
上文中通过一般性说明及具体实施例对本申请作了较为具体和详细的描述。应当理解，基于本申请的技术构思，还可以对这些具体实施例作出若干常规的调整或进一步的创新；但只要未脱离本申请的技术构思，这些常规的调整或进一步的创新得到的技术方案也同样落入本申请的权利要求保护范围。

Claims (9)

1.一种视频数字水印添加方法，其特征在于，包括：
在目标视频中选取至少一组相似的连续三帧图像，将其中第二帧图像作为待添加数字水印的视频帧；
将所述待添加数字水印的视频帧和第一信息图像作为输入，经第一GAN网络得到原始加密视频帧；所述第一信息图像基于设定灰度的纯色图像叠加有预先设定的加密符号，所述加密符号的灰度与所述设定灰度不同；
将所述待添加数字水印的视频帧与第二信息图像作为输入，经所述第一GAN网络得到无字灰度加密视频帧；所述第二信息图像为所述设定灰度的纯色图像；
将所述原始加密视频帧与所述无字灰度加密视频帧作差，得到稀疏信息图；
将所述待添加数字水印的视频帧与所述稀疏信息图叠加，得到最终的加密视频帧，替换原视频帧从而实现视频数字水印的添加。
2.根据权利要求1所述的视频数字水印添加方法，其特征在于，所述设定灰度的纯色图像为纯黑色。
3.根据权利要求2所述的视频数字水印添加方法，其特征在于，所述加密符号为白色。
4.根据权利要求1所述的视频数字水印添加方法，其特征在于，还包括：根据视频帧播放顺序，遍历所有视频帧，依次对多组相似的连续三帧图像中的第二帧图像进行数字水印的添加。
5.根据权利要求1所述的视频数字水印添加方法，其特征在于，所述相似的连续三帧图像是相似度达到98％以上的连续三帧图像。
6.根据权利要求1所述的视频数字水印添加方法，其特征在于，所述第一GAN网络采用U-Net风格的编码器。
7.一种视频数字水印提取方法，其特征在于，应用于权利要求1所述视频数字水印添加方法处理后的视频；所述提取方法包括：
识别并获取目标视频中相似的连续三帧图像，将其中第二帧图像作为待解密的视频帧；
将所述待解密的视频帧与其对应的原始视频帧作差，得到所述稀疏信息图；
将所述原始视频帧与所述第二信息图像作为输入，通过所述第一GAN网络得到无字灰度加密视频帧；
将所述无字灰度加密视频帧与所述稀疏信息图叠加，得到原始加密视频帧；
将所述原始加密视频帧经第二GAN网络解密，分别得到原始视频帧和所述第一信息图像，从所述第一信息图像中提取得到加密符号，即实现视频数字水印的提取。
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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