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数字视频技术论文数字电视论文基于BTBC区域和DCT变换的数字视频水印技术摘要:抗压缩和水印不可见的数字视频水印技术是当前水印研究中的一个热点,该文提出一种数字视频水印新算法,该算法将水印信息嵌入到视频帧BTBC区域的DCT变换低频系数上,以提高水印的稳健性。实验表明该方案具有良好的抗MPEG-4有损压缩编码的稳健性,并保证了水印的不可见性。 关键词:数字视频水印;离散余弦变换;BTBC区域;MPEG-4 Digital Video Watermarking Technique Based on BTBC Zone and DCT WANG Xue-yun (Shandong Electric Power School, Taian 271000, China) Abstract: Digital video watermarking technology which can resist compression and watermark invisible is a hot topic in present watermarking researching area. In this paper, a new watermarking algorithm for video images is proposed. This algorithm embeds watermark into low frequency coefficient of DCT in BTBC zone and this scheme can make watermark more robust. According to the experiment results, our scheme is enough robust against the attacks owing to MPEG-4 compression. this scheme also can make watermark invisible. Key words: digital video watermarking; DCT; BTBC zone; MPEG-4 1 概述 近年来,数字水印技术作为数字产品版权保护的有效手段,受到越来越多的重视1。数字水印首先在图像领域得到了广泛的研究,近几年来,随着网络多媒体的快速发展,大量消费类数字视频产品迅速普及,使得视频水印研究成为水印技术研究的一个热点。 通过分析现有的数字视频编解码系统,可以得出以下几种视频水印的嵌入方案 2-3:方案一:水印直接嵌入到原始视频流中;方案二:水印嵌入到编码阶段的变换域系数中;方案三:水印直接嵌入到MPEG压缩比特流中。方案一的优点是水印嵌入的方法比较多,可以充分利用 HVS 模型,原则上数字图像水印方案都可以应用于此。缺点是:1) 会增加视频码流的数据比特率;2) 经过MPEG压缩后,可能会造成水印丢失;3) 降低视频质量;4) 对于已压缩的视频,需要先进行解码,然后嵌入水印后再重新编码。 本文提出一种新的基于BTBC区域和DCT变换的视频数字水印算法,使用第一种嵌入方案,在原始视频帧中嵌入有意义的水印图像,同时该算法也可用于数字图像水印。该算法克服了原有方案稳健性差、视频质量低的缺点,对 MPEG-4压缩、帧丢失等攻击有着不错的稳健性,视频失真度低,同时水印是不可见的。 2 视频帧BTBC区域及其检测 2.1 BTBC区域 在视频流的前后两帧图像中,由于目标的运动出现背景将被覆盖或暴露的遮挡区域4,遮挡区域可分为两种:将被覆盖的背景区域(Background To Be Covered,BTBC)和即将暴露的背景区域(Uncovered Background,UB),如图1所示。BTBC区域是即将在下一帧被覆盖的像素集合,以及将被其他运动物体遮盖的部分区域,主要是由于物体的全局运动或局部运动而产生在物体的边界或物体内部,该区域在下一帧即将消失,被覆盖像素在前后两帧图像中不存在对应关系。将水印信息嵌入在该区域中,可以有效地提高水印的不可见性。 2.2 BTBC区域的检测: 根据输入的当前帧k帧和下一帧k+1帧的数据来计算出k帧中的BTBC区域。 Step1:先求出这两帧视频图像中相同位置的像素值差值的绝对值di; Step2:然后将当前帧亮度分量f(x,y)分成互不覆盖的H个88的像素块fh(x,y),分别计算每个块中每个像素的di值与该像素值ki的百分比; Step3:如果百分比大于10%,该像素就被认为是BTBC点;当一个88块中的BTBC点数大于24时,该块被认为是BTBC区域。并生成文件T记录判断结果。 3 基于BTBC区域和DCT变换的数字视频水印新方案 3.1 水印嵌入算法 因为DCT变换直流系数代表了块的平均亮度,对直流系数的改变容易导致分块效应,所以选择在交流系数的低频系数中嵌入水印5。因为1) 低频系数集中了图像的大部分能量,水印嵌入于此具有足够的稳健性;2) 通常低频系数具有较大的值,水印信息嵌入后对图像影响较小,有利于保证水印的不可见性。 水印嵌入系统的原理框图如图2所示。首先用密钥对水印图像进行预处理,然后将视频帧分块后检测BTBC区域,对检测出的BTBC区域作DCT变换,在DCT低频系数中嵌入处理后的水印,最后经IDCT逆变换,得到嵌入水印后的视频帧。 图2 水印嵌入系统框图 水印嵌入算法分为四步: Step1:密钥K的生成及水印图像的预处理 调用随机函数产生随机数组,并转化为与水印图像相同大小的密钥图像K。将K和水印图像W转换为24位真彩色图像,比较两幅图像中相同位置像素B色块的值ki,j与wi,j,如果二者相等,则水印为0,否则为1。得到处理后的水印W*。 Step2:视频流的预处理 这一部分主要是视频帧BTBC区域的检测,检测方法如2.2所述。 Step3:嵌入水印 对每个判断为BTBC区域的88块fh(x,y)做二维DCT变换,得到Fh(u,v)。在每个块中选择两个DCT低频系数来嵌入水印。 1)选择第一个DCT系数Fh1:该系数为低频系数中除Fh(0,1)、Fh(1,0)外的最大值。 2)读取水印信息,每次嵌入一位,嵌入前先判断水印信息,如果水印为0,则系数不变,如果水印为1,则将原DCT系数值加上一个固定的阀值T1。 3)选定第二个DCT系数为第一个DCT系数所在位置的前一位系数Fh2。 4)读取下一位水印信息,嵌入该块的第二个水印,嵌入前先判断对应的水印信息,如果水印为0,则系数不变,如果水印为1,则将原DCT系数值减去阀值T1。 Step4:对调整后的DCT系数进行DCT逆变换,最后得到包含水印的图像。 3.2 水印检测算法 水印的检测提取是水印嵌入的逆过程。水印检测算法分为四步: Step1:将原始视频帧I和嵌入水印视频帧I的亮度分量分成互不覆盖的88像素块。对照文件T判断每个块是否为BTBC区域,如果是则对I和I中的这两个88块分别做二维DCT变换。 Step2:查找第一个水印数值:比较两像素块相同位置的DCT系数resk和imgk的差值tempk。除了F(0,0)、F(0,1)、F(1,0)这三个系数外,如果存在系数差值大于阀值T2 (T2T1),说明在该位置的水印信息为1,该88块所对应的原始水印图像W的像素值不等于密钥图像K相同位置像素B色块的数值;否则该像素值等于K对应像素B色块的数值。 0i 0j Step3:用同样的方法查找该块第二个水印数值:如果存在系数差值大于-T2,说明在该位置的水印信息为1,该88块所对应的W的像素值不等于K像素B色块的数值;否则该像素值等于K对应像素B色块的数值。 Step4:继续查找下一块中的水印信息,直到查找出所有的水印信息,最后重建水印图像。 4 实验结果 4.1 视频失真度测试 该水印方案是针对原始视频帧的,这里采用CIF格式的football视频作为测试视频,水印嵌入在亮度块中。取T1=15,T2=12,在实际应用中,视频文件一般都是以压缩方式存在的,所以还要考虑视频嵌入水印并压缩后的失真度。 图3为这段视频测试中的第1帧所对应的原始视频帧、经过MPEG-4压缩的视频帧、嵌入水印的视频帧、嵌入水印并经过MPEG-4压缩的视频帧。从检测结果看,后三种情况下用肉眼看不出视频质量有明显变化,水印是不可见的。 表1是选择视频的第1帧和第6帧,计算后三种情况下相对于原始视频帧的PSNR值。计算结果表明,嵌入水印后视频的PSNR值均大于35db,而且三种情况下PSNR值差别不大,嵌入水印并压缩的视频PSNR值比嵌入水印或压缩视频的PSNR值稍有降低,但不会影响视频质量。 4.2水印稳健性测试 4.2.1 有损压缩编码 将水印直接嵌入到原始视频流中,即引言中提到的第一种水印嵌入方案,这类算法缺点之一是经过MPEG压缩后,可能会造成水印丢失。本算法对抗有损压缩具有不错的稳健性。 选取已嵌入水印的football测试视频,用MPEG-4编解码器XviD在不同的质量等级(quality06)下编码、再解码后,在quality分别为0、1、3、6时,从第3帧中提取的水印如图4所示。 从图中可以看出,本文提出的水印方案在经过MPEG-4不同的质量等级的压缩后,都能正确提取出水印图像,可以认为该水印方案对 MPEG-4压缩具有不错的稳健性。 4.2.2 帧丢失攻击 本方案在对抗帧丢失时有着很好的表现。因为水印被嵌入到连续的视频各帧中。嵌入水印的每帧都能独立提取出水印,攻击者丢掉部分嵌入水印的帧并不影响其它帧水印的检测;如果攻击者打算去除水印,必须丢掉嵌入水印的所有帧,这将严重影响使视频的播放效果。 5 结论 该文提出的视频水印算法是把水印嵌入在视频帧BTBC区域的DCT变换最重要的2个低频系数上,实验结果表明该水印算法具有对MPEG压缩等攻击的稳健性;同时该算法的图像失真度低,水印是不可见的,可以很方便地用于图像水印。而且因为水印嵌入的位置是不固定的,所以攻击者更难找到确切的点进行攻击。 本算法的不足之处是提取水印时必须有原始视频的参与,属于非盲水印算法。现实生活中大量的视频文件都是以压缩方式存在的,压缩视频需要先解压成 YUV 序列再嵌入水印,流程比较复杂,这两点是今后将要进一步研究解决的问题。 参考文献: 1 C S Lu,H Y Mark Liao.Multipurpose watermarking for image authentication and protectionM.IEEE Transactions on Image Processing,200110(10):1579-1592. 2 Doeer G,Dugelay J L.A guide tour of video watermarkingJ