CN1889672A - 一种基于小波变换和混合水印的视频认证方法 - Google Patents

Abstract

一种基于小波变换和混合水印的数字视频认证方法，本发明在小波变换的不同子带以不同的方式嵌入不同作用的水印，将帧间认证和帧内认证有效地结合起来，首先将标识视频帧在视频序列中的位置信息以稳健水印的方式嵌入原始视频帧的一个小波变换子带中，认证时提取水印得到帧的位置信息，通过判断是否存在异常的位置信息，从而认证视频在时间轴上是否受到攻击，然后提取每一帧图像的具有半脆弱特性的特征作为水印，以稳健和半脆弱的方式嵌入在小波变换的两个子带中，认证时分别用于判断帧图像是否可信和在帧图像为不可信时的恶意篡改定位。本发明方法能够正确判断对视频的处理是恶意篡改还是正常的视频处理，并可以对帧间和帧内篡改的位置精确定位。

Description

一种基于小波变换和混合水印的视频认证方法

技术领域

本发明是一种基于小波变换和混合水印技术，能够正确判断对视频的处理是恶意篡改还是正常的视频处理，并可以对篡改的位置精确定位的视频认证方法，属于多媒体信号处理领域。

背景技术

近十几年来，数字多媒体正逐渐渗透到人们的日常生活中。在各种多媒体信息中，数字视频占据着非常重要的位置。但随着多媒体处理技术的发展，对视频的编辑修改变得非常容易，而且用肉眼很难区分真伪。当视频内容涉及到政治、军事、法庭证据等信息时，其可信度(如监控录像、电视广播节目等是否被修改)必须得到确认。因此，视频认证技术成为信息安全领域一个重要的研究课题。

数字签名和数字水印是多媒体认证的主要技术手段。传统的基于数字签名的信息完整性保护技术应用于多媒体信息时存在一些不足。例如，对正常的信号处理(如数据压缩、信号滤波等)和信道噪声(如无线信道等)过于敏感、无法定位篡改位置等。基于数字水印的多媒体认证技术要求对于恶意篡改十分敏感且能精确定位篡改位置，同时，对正常的信号处理或噪声干扰必须是鲁棒的，具有更强的实用性。但目前基于数字水印的多媒体认证技术的研究大都集中在图像认证上，对视频认证的研究相对较少。视频认证不仅需要包含和图像认证相似的帧内认证，还需要包含帧间认证。现有视频认证的方法不太成熟，特别是缺乏能有效的将帧间认证和帧内认证相结合的方法。

视频认证的目的是确保数字视频的完整性，证实收到的视频是真实可靠的，没有经过恶意篡改。它包括两方面的认证：帧间认证，即能辨别出视频在时间轴上是否受到过攻击，并指明攻击类型(如删帧、丢帧、重排帧等)；帧内认证，就是对视频帧图像内容的认证，类似于图像认证。如果视频仅仅受到不改变其内容的操作(如各种视频压缩、加噪、格式转换等)，就认为该视频是真实可信的；如果实施的操作引起视频内容的改变(如剪切、替换等)，则认为该视频受到了恶意篡改，内容不可信，并进一步定位出受篡改的区域。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于混合水印的视频认证方法，既可以确定视频帧间是否遭受到恶意篡改，也可以确定视频帧内是否遭受到恶意篡改，同时可以准确定位恶意篡改的位置。

本发明的方法分为水印嵌入和视频认证两个过程，视频认证时利用帧间认证水印确定视频是否受到时间轴上的恶意攻击，如帧删除、帧插入和帧交换等；利用基于帧图像的特征的水印正确判断对帧图像的处理是恶意篡改还是正常的视频处理，同时对篡改的位置精确定位，具体步骤是：嵌入过程如下：1)将视频序列中每帧的亮度分量进行3级二维小波变换，得到10个子带{LH_i，HL_i，HH_i，LL₃，i＝1-3}，如说明书附图(1)所示，其中第三级分解后的低通子带，记为LL3子带，低高通子带，记为LH3子带，以及高低通子带，记为HL3子带；2)帧间认证水印的预处理和嵌入；3)帧内认证水印的生成和嵌入；4)小波逆变换得到嵌入水印的视频帧。视频认证过程不需要原始视频，步骤如下：1)将视频序列中每帧的亮度分量进行3级二维小波变换，得到10个子带{LH_i，HL_i，HH_i，LL₃，i＝1-3}，如说明书附图(1)所示；2)帧间认证：提取帧间认证水印，判定视频是否受到帧间篡改；3)帧内认证：提取帧内认证水印并计算待认证帧图像的特征，判定视频是否受到帧内篡改，如果受到帧内篡改，则进一步定位篡改。

本发明方法的详细描述为：

1.帧间认证水印的预处理及嵌入

本发明将帧号作为帧间认证水印。由于帧号是视频帧在时间轴上的标识，代表帧号的水印无论受到正常处理还是恶意攻击，都应该能够在检测端正确的恢复出来，因此帧间认证水印应该具有很强的鲁棒性。本发明的处理方法如下：1)将帧分段后，用8比特二进制流来表示帧号(0-255)，生成水印Wt；2)用BCH(61，8)对其编码，得到61比特BCH编码后的水印W’t；3)将61比特的BCH码重复3次，得到61×3＝183比特水印W”t；4)将183比特信息交织得到时间轴水印Wt，交织过程由密钥控制；5)将水印Wt中的比特均匀地嵌入LH3子带。

水印比特的嵌入方法如下：

$\left\{\begin{array}{cc}{A}^{\′}\left(i\right)=A\left(i\right)-A\left(i\right)\mathrm{mod}S+\frac{3}{4}S& \mathrm{if\; X}=1\\ A^{\′}\left(i\right)=A\left(i\right)-A\left(i\right)\mathrm{mod}S+\frac{1}{4}S& \mathrm{if\; X}=0\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中S＝64，X为水印比特，A(i)，A’(i)分别为嵌入前后的LH3子带小波系数。

2.帧内认证水印的生成和嵌入方法

本发明帧内认证采用帧图像的特征作为水印。特征的提取和水印嵌入过程如下：1)将LL3子带中的系数映射到0-255级灰度上，得到低频子带图；2)抽取低频子带图的边缘并进行二值化；3)在二值化图像上计算49个归一化的Zernike矩的幅值，记为ZMM；4)将每个ZMM均匀量化为16位，并取每个矩值的最高4位有效位作为水印Ws；5)进行纠错编码生成Ws’；6)将Ws’嵌入在LL3子带中；7)将Ws中从每个ZMM中提取的4位水印嵌入到HL3子带中的2×2块中，如说明书附图2所示。

Zernike矩最早是由Zernike于1934年提出的，其计算方法如下：

对于数字图像f(x，y)，n阶重复次数为m的Zernike矩定义为：

$A_{\mathrm{nm}}=\frac{n+1}{\mathrm{\π}}\underset{x}{\mathrm{\Σ}}\underset{y}{\mathrm{\Σ}}f(x,y)V_{\mathrm{nm}}^{*}(\mathrm{\ρ},\mathrm{\θ}),x^2+y^2\≤1---\left(2\right)$

其中在计算图像的Zernike矩时，坐标原点设在图像的中心，象素值映射到单位圆内，即x²+y²≤1。落在单位圆外的象素忽略不计，且有 $A_{\mathrm{nm}}^{*}=A_{n-m}.$ ρ为原点到(x，y)象素的矢量距离，θ为矢量ρ和x轴逆时针方向的夹角。V_nm ^*(ρ，θ)是V_nm(ρ，θ)的共轭。V_nm(ρ，θ)的定义如下：

           V_nm(ρ，θ)＝R_nm(ρ)exp(jmθ)    (3)

其中n为非负数，m为整数且同时满足n-|m|为偶数和|m|≤n，R_nm(ρ)为半径多项式，数学表示式为：

$R_{\mathrm{nm}}\left(\mathrm{\ρ}\right)=\underset{s=0}{\overset{n-\left|m\right|/2}{\mathrm{\Σ}}}{(-1)}^s\frac{(n-s)!}{s!(\frac{n+\left|m\right|}{2}-s)!(\frac{n-\left|m\right|}{2}-s)!}{\mathrm{\ρ}}^{n-2s}---\left(4\right)$

且有R_n，-m(ρ)＝R_nm(ρ)。

Zernike矩的幅值ZMM为|A_nm|，归一化方法是|A_nm|除以二值图中白色象素点的个数。ZMM具有对JPEG、噪声、和旋转的稳健性，但同时它又是图像形状的描述特征，当图像内容被替换时，将引起ZMM的较大变化，因此具有半脆弱特性。本发明将每个ZMM量化为16位，取最高4位作为水印Ws。

对Ws进行BCH(63，7)编码，得到W’s，本发明称其为辨别水印。将辨别水印均匀嵌入LL3子带。水印位的嵌入使用公式(1)，其中S＝48，X为水印比特，A(i)，A’(i)分别为嵌入前后的LL3子带小波系数。

同时将Ws中从每个ZMM中提取的4位水印嵌入到HL3子带中的2×2块中，该水印在本发明中称为定位水印。3级小波变换后HL3子带的一个小波系数值和实际图像中8×8的块相关，HL3子带2×2的块与实际图像16×16块相关。本发明依次将每个ZMM的高4位以2×2的块的形式嵌入到HL3子带中，那么在实际图像中16×16的块篡改将可能改变一个矩的值。在认证时可以根据变化了的矩的位置确定恶意篡改的位置。水印位的嵌入使用公式(1)，其中S＝32，X为水印比特，A(i)，A’(i)分别为嵌入前后的HL3子带小波系数。

3.帧间认证

帧间认证过程如下：1)从LH3子带提取出183比特帧间认证水印；2)用和交织时相同的密钥对提取出的水印进行反交织；3)以BCH码的码长(61比特)对反交织后的水印信息进行分段，按照大数定律确定提取出的61比特二进制序列，进行BCH译码得到相应的8比特二进制流表示的帧号。根据各帧帧号之间的关系确定受到的时间轴攻击类别及位置。

水印位的提取方法是：

其中A’(i)为LH3子带系数，X’为提取出的水印比特，S＝64。

4.帧内认证

帧内认证的过程如下：1)抽取LL3子带系数；2)将LL3子带系数射到0-255级灰度上，得到低频子带图；3)抽取低频子带图的边缘并进行二值化；4)在二值化图像上计算49个归一化的Zernike矩的幅值，记做ZMM_A；5)提取LL3子带中的辨别水印信息，译码并将其转换为49个Zernike矩的幅值，记做ZMM_O；6)计算49个对应ZMM_A与ZMM_O的差的平方和，并判断是否超过了设定的阈值T1，如果超过阈值，则认为该帧图像遭受过恶意攻击，进行下一步；7)提取HL3子带中的定位水印信息，将其转换为49个Zernike矩的幅值，记做ZMM_L；8)计算每个对应ZMM_A与ZMM_L的差的平方，并判断是否超过了设定的阈值T2，如果超过阈值，则认为该矩嵌入的位置受到了恶意篡改。根据大量的实验，设定T₁＝0.1，T₂＝0.02。

辨别水印位的提取使用公式(5)，其中A’(i)为LL3子带系数，X’为提取出的水印比特，S＝48。

定位水印位的提取使用公式(5)，其中A’(i)为HL3子带系数，X’为提取出的水印比特，S＝32。

本发明与现有基于水印的视频认证技术比较有以下优点：

1)采用混合水印实现了帧间认证和帧内认证。

2)帧间认证采用帧号作为水印，并进行预处理使其具有较强的稳健性。

3)帧内认证将帧图像本身的特征做为水印嵌入，并利用特征间的距离进行认证，使认证结果更加可靠。特征水印以两种方式嵌入，一种用于区分帧内受到的攻击类别，一种用于定位帧内篡改位置。

附图说明

图1是本发明提出的视频认证方法中对视频帧图像的亮度分量进行3级二维小波分解得到的子带示意图；

图2是本发明提出的视频认证方法中定位水印的嵌入方法示意图；

图3是本发明提出的认证方法在Salesman中嵌入水印后的视频帧图及认证结果；

图4是本发明提出的认证方法在Mobile中嵌入水印后的视频帧图及认证结果；

图5是本发明提出的认证方法在Paris中嵌入水印后的视频帧图及认证结果；

图6是本发明提出的认证方法在Stockholm Pan中嵌入水印后的视频帧图及认证结果。

具体实施方式

本发明采用混合水印方法，将代表视频帧图像在时间轴上的位置信息和代表帧图像内容的特征信息作为水印嵌入在视频帧图像中，当对视频进行的是正常信号处理时，认证时认为视频是可信的，而当视频受到恶意篡改时，不仅可以判断视频是不可信的，而且还可以定位篡改的位置。

下面介绍本发明视频认证方法的实用实例。

现表述用本发明的方法完成水印嵌入和检测的过程。这里给出了用salesman，pairs，Stockholm Pan和mobile测试序列(大小为352×288)的实验结果。共有四个方面：不可见性；对恶意篡改的精确定位；帧间认证水印的稳健性及对帧间篡改的脆弱性；辨别水印对正常视频处理如MPEG-2压缩、噪声的稳健性。

图3是本发明提出的认证方法在salesman中嵌入水印后的图及认证结果，其中，(a)为Salesman原始帧图，(b)为嵌入水印后的帧图PSNR＝41.97dB，由图可知嵌入了水印的帧在视觉上与原始帧无特别明显的差异，满足不可见性的要求，(c)为抹去(b)图中手上的盒子后得到的伪造图，肉眼看不出来，但当认证时被认为对帧图像进行了人为的篡改，是不可信的，同时能够给出篡改的位置如图(d)所示，其中黑色部分表示篡改位置。

图4是本发明提出的认证方法在mobile中嵌入水印后的图及认证结果，其中，(a)为Mobile原始帧图，(b)为嵌入水印后的帧图PSNR＝42.35dB，由图可知嵌入了水印的帧在视觉上与原始帧无特别明显的差异，满足不可见性的要求，(c)为抹去(b)图中挂历上的一月后得到的伪造图，肉眼看不出来，但当认证时被认为对帧图像进行了人为的篡改，是不可信的，同时能够给出篡改的位置如图(d)所示，其中黑色部分表示篡改位置。

图5是本发明提出的认证方法在paris中嵌入水印后的图及认证结果，其中，(a)为Paris原始帧图，(b)为嵌入水印后的帧图PSNR＝42.16dB，由图可知嵌入了水印的帧在视觉上与原始帧无特别明显的差异，满足不可见性的要求，(c)为在(b)图中的书架上添加半球后得到的伪造图，肉眼看不出来，但当认证时被认为对帧图像进行了人为的篡改，是不可信的，同时能够给出篡改的位置如图(d)所示，其中黑色部分表示篡改位置。

图6是本发明提出的认证方法在Stockholm Pan中嵌入水印后的图及认证结果，其中，(a)为Stockholm Pan原始帧图，(b)为嵌入水印后的帧图PSNR＝41.79dB，由图可知嵌入了水印的帧在视觉上与原始帧无特别明显的差异，满足不可见性的要求，(c)为抹去(b)图中中间的楼房后得到的伪造图，肉眼看不出来，但当认证时被认为对帧图像进行了人为的篡改，是不可信的，同时能够给出篡改的位置如图(d)所示，其中黑色部分表示篡改位置。

为了检测帧间认证水印的稳健性，我们对序列做了恶意剪切、加噪(强度表示添加的是范围在[-5×S_n，5×S_n]的随机噪声)和MPEG-2压缩(Mb/s表示编码码率)三种操作。表1给出了帧间水印对抗MPEG-2压缩和加噪的稳健性。结果表明，当恶意剪切的大小不超过120×120，MPEG-2编码码率不低于表1中的值，噪声强度不超过表1中的值时，帧间认证水印可以被正确检测到。

视频序列	MPEG压缩(Mb/s)	压缩视频的PSNR值(dB)	加噪(Sn)	加噪视频的PSNR值(dB)
					salesman	1.25	36.51	10	27.11
mobile	3	31.23	10	27.11
					pairs	2.5	37.29	10	27.09
stockholmPan	1.75	36.15	10	27.10

         表1帧间认证水印对MPEG压缩和加噪的稳健性

为了检测帧间认证水印对时间轴攻击的脆弱性，表2列出了在几种不同的帧间攻击下帧号检测的情况。对第一种情况，由于丢掉了第4-8帧，所以第3帧之后紧跟着第9帧；对第二种情况，由于在第3帧和第4帧中间插入了一个非本视频序列的视频帧，故第3帧后面出现了一个奇怪的帧号99，表示该帧不属于视频序列；对第三种情况，由于第35-39帧被插到第20和21帧之间，故第20帧之后就是第35-39帧，然后接着第22帧。从上面列举的情况可以看出，无论是离散还是连续的丢帧、删帧、添帧、重排帧，检测出来的帧号都有异常出现，也就是说帧间认证水印对帧间攻击有脆弱性，并且能够用来判断时间轴攻击的类别和位置。

	丢4-8帧	在3、4帧中插一个任意帧	将35-39帧插入21帧之前
				检测出的帧号	1，2，3，9，10…	1，2，3，99，4，5，6，7…	1，2，3，…，20，35，36，…，39，21，22…

               表2几种不同的帧间攻击下的帧号检测情况

当辨别水印具有很好的稳健性时，利用特征的半脆弱性可以很好得区分帧内所受处理是否是恶意篡改。表3给出了辨别水印对正常处理的鲁棒性。当MPEG压缩的比特率高于表中的值或加噪的强度低于表中的值时，可以正确地提取出辨别水印，并认为视频受到的是正常的视频处理。

视频序列	Salesman	Mobile	Pairs	Stockholm Pan
					MPEG(Mb/s)	1.5	5	2.5	2.5
PSNR(dB)	36.53	34.09	35.61	36.26
					Noise(S)	7	7	7	7
PSNR(dB)	30.95	30.95	30.94	30.94

表3帧内认证水印中辨别水印对正常处理的鲁棒性

Claims (8)

1、一种基于小波变换和混合水印的视频认证方法，其特征在于该方法分为水印嵌入和视频认证两个过程，

嵌入过程如下：1)将视频序列中每帧的亮度分量进行3级二维小波变换，得到第三级分解后的低通子带，记为LL3子带，低高通子带，记为LH3子带，以及高低通子带，记为HL3子带；2)帧间认证水印的预处理和嵌入；3)帧内认证水印的生成和嵌入；4)小波逆变换得到嵌入水印的视频帧；

视频认证过程不需要原始视频，步骤如下：1)将视频序列中每帧的亮度分量进行3级二维小波变换，得到同嵌入过程的LL3子带，LH3子带和HL3子带；2)帧间认证：提取帧间认证水印，判定视频是否受到帧间篡改；3)帧内认证：提取帧内认证水印，判定视频是否受到帧内篡改，如果受到帧内篡改，则进一步定位篡改。

2、根据权利要求1所述的视频认证方法，其特征在于帧间认证水印的预处理和嵌入方法是：1)将每一帧的帧号作为帧间认证水印Wt；2)对其进行BCH编码，得到W’t；3)将W’t重复3次，得到W”t；4)W”t进行交织后均匀嵌入LH3子带中。

3、根据权利要求1所述的视频认证方法，其特征在于帧内认证水印的生成和嵌入方法如下：1)将LL3子带中的系数映射到0-255级灰度上，得到低频子带图；2)抽取低频子带图的边缘并进行二值化；3)在二值化图像上计算49个Zernike矩的幅值，记为ZMM；4)将每个ZMM均匀量化为16位，并取最高4位有效位作为水印Ws，进行纠错编码生成Ws’；5)将Ws’嵌入在LL3子带中；6)将Ws中从每个ZMM中提取的4位水印嵌入到HL3子带中的2×2块中。

4、根据权利要求1所述的视频认证方法，其特征在于帧间认证的过程如下：1)从LH3子带提取出帧间认证水印；2)对提取出的水印进行反交织；3)以BCH码的码长对反交织后的水印信息进行分段，按照大数定律确定提取出的比特二进制序列，进行BCH译码得到相应的8比特二进制流表示的帧号。根据各帧帧号之间的关系确定受到的时间轴攻击类别及位置。

5、根据权利要求1所述的视频认证方法，其特征在于帧内认证的过程如下：1)抽取LL3子带系数；2)将LL3子带系数映射到0-255级灰度上，得到低频子带图；3)抽取低频子带图的边缘并进行二值化；4)在二值化图像上计算49个Zernike矩的幅值，记作ZMM_A；5)提取LL3子带中的水印信息，译码并将其转换为49个Zernike矩的幅值，记作ZMM_O；6)计算49个对应ZMM_A与ZMM_O的差的平方和，并判断是否超过了设定的阈值T1，如果超过阈值，则认为该帧图像遭受过恶意攻击，进行下一步；7)提取HL3子带中每个2×2的块中嵌入的水印信息，将其转换为49个Zernike矩的幅值，记作ZMM_L；8)计算每个对应ZMM_A与ZMM_L的差的平方，并判断是否超过了设定的阈值T2，如果超过阈值，则认为该矩嵌入的位置受到了恶意篡改。

6、根据权利要求2所述的视频认证方法，其特征在于对W”t进行交织的过程由密钥控制。

7、根据权利要求4或6所述的视频认证方法，其特征在于帧间认证的过程中对提取出的水印进行反交织的过程采用和交织时相同的密钥。

8、根据权利要求5所述的视频认证方法，其特征在于帧内认证的过程所设定的两个阈值T₁＝0.1，T₂＝0.02。

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