基于mpeg—4视频水印算法探究

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1、基于MPEG—4视频水印算法探究摘要：根据MPEG-4视频标准的编码特点和结合MPEG-4编码原理，本文提出了一种适用于版权保护的基于MPEG-4视频水印算法。该算法的基本思想是:首先从亮度分量量化后DCT系数的中低频范围中获取水印信息，然后将获取的水印信息嵌入到视频序列I帧全部亮度分量的DCT系数中，最后给出仿真实验和结果分析。仿真实验表明，该算法具有较好的不可见性。关键词：MPEG-4DCT系数视频水印版权保护中图分类号：TP309.7文献标识码：A文章编号:1007-9416(2012)11-01

2、27-021、引言在过去的十年中，数字多媒体数据的应用技术正以空前的速度得到发展。并且随着计算机网络和互联网技术的发展，多媒体数字产品的获取、复制和传播等变得越来越容易,这样就使得多媒体数字作品的版权保护受到威胁，严重的还会影响多媒体信息产业的前途。数字水印技术作为解决版权保护的一种新的有效手段，已经得到广泛的应用。MPEG-4作为一种新的、高效的压缩编码方式，由于充分利用了人眼视觉特性，因此目前基于MPEG-4压缩标准的视频水印算法已经成为研究的热点。本文在对MPEG-4视频编解码基本概念和基本过程研

3、究分析的基础上，提出了一种适用于版权保护的基于MPEG-4的数字视频水印算法。2、算法的基本思想本文算法中采用的是4：2：0的MPEG-4图像格式，即亮度信号为全分辨率，色度信号为1/4分辨率，即色度元素数在垂直方向和水平方向上均是亮度元素的一半。I帧图像的每个宏块包括大小为8X8的6个子块，其中Y代表4个亮度子块，U和V分别代表一个色度子块。4个8X8亮度宏块经过DCT变换后，然后按照Zig-Zag扫描方式进行扫描，每个亮度宏块经Zig-Zag扫描并且排列后得到64个系数，排在前面的一般为低频和中频系

4、数，其后的为高频系数。低频代表图像像素之间慢变化，高频代表图像像素之间的快变化，因此中低频部分包含了图像的大部分能量，也就是说对人视觉最重要的信息部分都集中在图像的中低频部分，而高频部分代表图像中的噪声部分，这些容易通过有损压缩或者滤波等处理掉。从以上的分析可以看出：一个宏块中包含的亮度分量的信息较多，而且根据人眼视觉特性对亮度信息的变化比色度信息敏感，为了最大限度的保证嵌入水印后视频的质量，将水印信息嵌入到亮度分量中可以提高水印的嵌入容量，所以本文的算法是将水印信息嵌入到I帧的全部亮度块分量中。再者考

5、虑到人眼对高频部分信息损失的敏感度较低频损失小很多，而且改变一个视频低频部分的系数比改变高频部分的系数会更加引人注意，因此将水印信息嵌入到中低频信息中，既可以提高算法的鲁棒性，又可以提高水印的嵌入容量。3、算法的实现过程3.1水印信息的获取方法本文算法中所用到的水印信息是从亮度分量量化后DCT系数的中低频范围中获取的。随机的选择一对量化后的DCT系数，通过比较两者的差值来确定嵌入的水印信息。约定当两个DCT系数的差值大于零代表的是1比特的水印信息，小于零则表示的0比特的水印信息。3.2水印的嵌入方法本文

6、提出的算法是将水印信息嵌入到多个I帧亮度分量DCT系数的中低频分量上，具体的嵌入过程如下。其中我们约定用和表示两个系数的坐标，和表示量化后的两个系数，来表示嵌入水印后的DCT系数，表示量化后两个DCT系数的差。当嵌入的是1比特的水印信息，有以下三种情况：第一种情况：当两个系数都为非零时，并且大小差水印嵌入后两个DCT系数的值分别变为：第二种情况：当两个系数都为非零时，并且大小差水印嵌入后两个DCT系数的值分别变为：第三种情况：当一个或两个DCT系数都为零时以上公式的是从下面这个公式中计算得到的，的作用是

7、保持比特率尽可能是个常数。公式中的另一个参数是一个掩蔽参数。对于嵌入0比特的水印信息，算法是相似的，只是把系数和的标记交换一下。4、仿真实验及分析本实验采用Akiyo,Foreman两个标准视频序列作为测试视频进行水印信息的嵌入。下面是两个标准视频序列水印嵌入前和水印嵌入后的对比图，所选帧为原视频序列中随机抽取。从主观上对比以下两组对比图，可以发现未嵌入水印的视频图像和嵌入水印后的视频图像，从肉眼看几乎没有什么差异，当视频连续播放时，人眼主观上可以接受。表明了该算法具有良好的不可见性。为了客观评价水印算

8、法的好坏，我们采用峰值信噪比作为其评价方法。上述各测试序列嵌入水印后的平均PSNR值如表1所示：一般认为，只要PSNR>30dB,人眼就很难分辨出原始视频与嵌入水印后视频之间的差异，所以就可以认为该水印算法具有较好的不可见性。从理论上讲，PSNR值越大，该水印的不可见性就越好。通过表1的数据对比分析，可以看出该水印算法具有较好的不可见性。5、结语本文提出了一种用于版权保护的MPEG-4视频水印算法,并给出了实验结果和分析。原始标准视频序列经