视 频数字水印技术是通过向视频序列中隐藏版权

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1、视频数字水印技术是通过向视频序列中隐藏版权视频数字水印技术是通过向视频序列中隐藏版权信息来达到视频版权保护的目的。为了实现水印的版权保护功能，不但要求水印具有良好的鲁棒性，同时还要保证原始载体的视觉特性不受到破坏，这就要求水印信号的嵌入强度对原始载体具有良好的自适应能力。尽管近年以来视频水印算法已经得到了很大的发展，但是结合发展现状和应用情况来看，其真正实用还有待研究人员和工业界的进一步努力。到目前，空域的算法由于其丰富的嵌入空间、操作的简单性，以及能够避免压缩域的误差漂移而受到较广泛的关注。实际上，空域水印也是目前视频水印算法中鲁棒性能较好的一类算法。　　使用人类视觉模型完成信息的嵌入是数字

2、水印领域的一个研究重点。Girod提出相对于比较平缓的区域，边缘区域能够嵌入更多的信息。个系数进行修改以嵌入水印。　　在DCT域的水印算法中，人们通常认为直流(DC)系数反映的是块的平均亮度，不宜进行修改，但是黄继武等通过定量分析DCT变换系数的振幅特性之后，提出了利用直流分量嵌入水印的观点。Chen等则提出了基于DC系数稳定性的空域水印算法，但并没有很好地利用HVS模型，而是采取一种简单的策略进行处理。　　块DCT变换后的直流系数集中了该块的大部分能量，代表的是该块的平均亮度值，具有很好的稳定性，嵌入其中的水印不易遭到破坏。本文将每帧中的所有块作为整体，结合JND视觉模型，采用扩频方法使水印

3、信号分布于整帧中，较好地提高了水印检测的正确率，避免了块效应的产生。本文主要贡献在于将新近提出的视频域HVS模型用于视频水印算法的设计，并对由HVS模型计算出的序列进行DCT变换来扩散其在水印嵌入前后可能存在的不匹配误差，同时验证了其在视频水印设计中的有效性以及进一步应用其到压缩域视频水印设计的可能性。　　1基于视觉特性的水印算法由于绝大部分的视频压缩都采用DCT变换来进行压缩编码，所以本文利用扩频思想在DCT域内嵌入水印信息，同时结合DCT域的JND模型，计算出DC系数允许被修改的最大值。若DC系数的JND值较小，说明该DC系数容忍被改变的程度也就越小，如果以固定的嵌入强度来修改该DC系数难

4、免发生被过度修改的情况而导致这个块的失真非常明显。所以根据JND值来动态调节水印嵌入的强度，可以防止固定嵌入强度所带来的弊端。　　1.1水印的嵌入对于一个大小为MN的视频帧，将该帧的亮度分量分成大小为88的块，然后对其进行二维DCT变换。基于DC系数的稳定性，将所有块内的DC系数组成一个一维序列，然后将一维序列划分成长度更小的一维子序列，计算出该一维子序列的对应的JND值，然后对每个子序列进行一维DCT变换，对子序列的JND组成的序列也进行同样的一维DCT变换。JND序列进行一维DCT变换后形成的序列中，其直流系数代表的是对应的DC系数子序列中平均可容忍被修改的范围，从而可以利用该直流系数作为

5、对应DC系数子序列中的水印嵌入强度，实现了水印强度的自适应调节。　　1.2水印的检测本文采用的水印检测是半盲检测方法。在水印检测的时候不需要原始视频图像，但是需要原始水印信息。水印的检测是利用嵌入水印之后的解码视频图像与原始水印信息之间的相关性来完成的。如果相关性大于某个阈值则认为该帧含有水印，否则认为不含水印。水印的检测主要通过计算水印序列与所有子序列的高频系数组成的一维序列的相关性来判别是否含有水印。具体步骤如下：　　①将一帧图像的亮度分量分成88大小的块，对其进行二维DCT变换，然后把所有块的直流系数组成一维序列S。　　2实验结果为了验证算法的有效性，本文分别对的CITY，CREes;5

6、76）的前100帧进行了测试，实验中使用的n=8，利用密钥生成随机±1水印序列，水印序列的长度为(704576)／(648)。嵌入后的相关性检测实验结果如图1所示，显然，嵌入水印的视频序列和没有嵌入水印的视频序列其相关性系数有显着的差异。　　嵌入水印的3个视频序列的PSNR如图2所示，绝大部分均大于45dB，表明算法引入JND模型后，其视觉质量满足要求。　　为了进一步说明算法引入JND后的优势，本文又对CITY的前100帧图像进行了进一步的测试和分析。首先将固定嵌入强度的水印算法和提出的算法做了比较，如图3所示。在实验过程中，经测试发现所有DC系数的JND的平均值为43左右，因此

7、采用固定嵌入强度分别为40和50进行了测试。实验结果表明，当固定嵌入强度为50时，它的相关性系数比使用JND的效果稍好，但是从图4可以看出，当固定强度为50的时候，在第71帧中在一些比较平缓的地带已经出现了一些比较明显的块效应，当播放连续帧时，这种块效应体现的更加明显，而对固定嵌入强度为40来说，虽然它PSNR比使用JND来说会更高一些，但相关性检测却差于使用JND的情况，因此引入JND模型来动态