数字视频水印的设计与实现毕业论文.doc

华北电力大学本科毕业设计 论文 0 数字视频水印的设计与实现毕业论文 目 录 摘要 ABSTRACT 1 引言 1 1 1 选题意义 1 1 2 数字视频水印的研究现状 1 1 3 本文的主要内容 2 2 数字视频数字水印概述及相关理论 3 2 1 数字视频水印的介绍 3 2 1 1 数字视频水印技术 3 2 1 2 数字视频水印的特征 3 2 1 3 数字视频水印的分类 4 2 2 数字视频水印的模型 5 2 3 离散余弦变换 7 2 4 人类视觉系统 8 3 视频水印的嵌入和检测方案 10 3 1 水印的预处理 10 3 2 视频水印的嵌入 10 3 3 视频水印的检测 13 4 用 MATLAB 实现视频水印的嵌入和检测 17 4 1 水印的嵌入过程 18 4 2 水印的检测过程 23 5 实验结果与分析 25 5 1 不可见性 25 5 2 鲁棒性 26 5 2 1 几何攻击 26 5 2 2 信号处理攻击 27 5 2 3 同步攻击 28 5 3 性能评价 29 结 论 30 参考文献 31 华北电力大学本科毕业设计 论文 1 附 录 33 致 谢 46 1 引言 1 1 选题意义 随着计算机网络技术的迅猛发展和信息媒体的数字化 信息表达的效率和准确性得 到了极大地提高 但是另一方面也随之出现了十分严重的问题 如作品侵权更加容易 篡改也更加方便 为此 以打击盗版为目的的数字水印 digital watermarking 技术应 运而生 数字水印最初研究的重点是图像水印 已经取得了不少的研究成果 而且还推 出了一些实用的产品 而基于视频产品的水印研究还相对较少 但是随着多媒体技术的 发展 视频产品越来越多 例如 DVD Digital Video Disc VCD VIDEO CD 视频 会议 视频点播 VOD Video on Demand 多媒体教材 录像带等 所以视频产品的版 权保护还需解决 视频水印作为视频数据的知识产权保护方法正在受到越来越多的重视 而且到目前为止 视频水印算法使用的技术较落后 其抗攻击能力不强 因此很有必要 尝试用新的技术实现新的视频水印算法 找到更多更好的方法来保护视频产品的知识产 权 再者由于数字产品本身的特点是非常易于拷贝和传输的 如果不加以控制 每个用 户都可以无限制的复制出完全相同的视频拷贝 这就会威胁到视频节目制造商和发售商 的商业利益 所以现阶段视频的版权保护的技术研究就显得更为重要 综上所述 研究数字视频水印技术的主要意义在于可以有效的实现网络环境中数字 视频作品的版权保护和认证 面对人类社会的数字化时代 在网络交流日益普及和电子 商务逐渐启动的今天 数字视频作品的版权保护和认证问题以及数字信息的安全传输问 题是摆在人们面前需要迫切解决的问题 而数字视频水印技术将是解决这类问题的一种 最有效和最具潜力的技术 多媒体数字水印系统软件的开发具有显著的经济效益和社会 效益 对于规范数字化市场 促进信息产业的健康持续发展具有极为重要的意义 1 2 数字视频水印的研究现状 数字视频水印的发展基本上是与图像水印的发展同步的 从提出图像水印概念开始 数字视频水印的概念也随之提出 随着近几年来DVD等视频产品的迅速普及 反而对数字 视频水印产品的要求更为迫切 数字视频水印研究是数字水印研究方向的一个热点 根据视频技术和用户需求的发展 产生了一些相应的视频水印技术 随着视频压缩 标准的不断发展 视频编 解码核心技术的公开 还有人类视觉系统的研究 使得水印 嵌入的方案也越来越复杂 同时为了实现利用水印进行完整性认证 水印嵌入的策略和 修改技术逐步发展 密码学 扩频通信 纠错编码 信息论 信号处理等已经充分运用 到视频水印系统 视频水印的检测一般与相应的水印嵌入方法相关 要防止针对视频水 华北电力大学本科毕业设计 论文 2 印的攻击方法 评价视频水印的隐蔽效果主要通过实验来进行 运用攻击方法来验证水 印系统的鲁棒性和脆弱性 现有视频水印技术从嵌入策略上可分为三类 第一类是将水印信息直接嵌入到原始 视频图像序列中 然后进行视频编码 如空域直序扩频方法 变换域方法 这类方法 可以将静态图像水印算法移植过来 但是经过视频编码处理后 会造成部分水印信息丢 失 给水印提取和检测带来不便 而且其运算量大 效率低 因此这类方法应用生命力 不强 第二类是把水印信息嵌入到视频压缩码流中 其最大优点就是不需要完全解码和 再编码 提高了水印嵌入和提取效率 缺点是压缩比特率限制了水印嵌入数据量 且抗 攻击性差 第三类是在视频编码过程中嵌入水印 这类方法可获得较强的水印鲁棒性和 良好的视频质量 而且不会增加数据比特率 数字视频水印技术发展到现在 还有很多问题没有解决 多重水印的图像保真度无 法保证 多重水印可以通过正交嵌入的方法来实现 这样在测试的时候 它们互不干扰 然而图像保真度会因为嵌入水印的增多而受到影响 帧删除 帧平均和帧重构是针对视 频水印特有的攻击方法 这些攻击会丢失部分水印信息 而水印识别器无法定位丢失信 息 导致提取出来的水印信息相对原始信息发生比特平移 不能正确识别 对于视频转 码处理也是水印的难点 视频经过解码重编码 如果编码参数发生变化 压缩域水印则 很难保留下来 将与内容相关的水印嵌入到视频解码图像序列的方法在一定程度上能够 抵抗视频转码处理 但这种方法嵌入水印时需要解码视频 然后再编码 运算量大 在 水印嵌入要求实时性强的场合很难实用 经过调查发现基于变换域特别是基于DCT的视频水印技术是目前研究的热点 世界各 大公司为了抢占DVD这个市场 也正在加速数字视频水印技术的研究和应用 1 3 本文的主要内容 近年来对数字视频水印的研究已经取得了一些成果 本文就是在此基础上展开研究 进而设计了一个视频水印算法 主要有以下几方面的内容 第一章综述了数字视频水印的研究现状 第二章讨论了视频水印的应用 特征 分类及模型 并叙述了本文相关理论 第三章提出了一种新的数字视频水印方案 并对水印的预处理 嵌入策略和提取方 法做了详细的介绍 第四章用 MATLAB 开发工具实现了该视频水印方案 对水印的具体嵌入和提取方法进 行了详细介绍 并讨论了关键的函数 第五章从不可见性和鲁棒性两个方面分析并评价了该算法的性能 第六章总结全文的工作 华北电力大学本科毕业设计 论文 3 2 数字视频水印技术概述及相关理论 2 1 数字视频水印技术的介绍 2 1 1 数字视频水印技术 数字视频水印是利用视频数据中存在的冗余数据与随机性把表征版权的信息嵌入到 视频自身的数据中 从而起到保护数字视频产品版权或完整性的一种技术 视频水印技术是水印研究方向中的热门领域 水印系统要满足的条件总是建立在应 用基础上的 因此 在介绍这些条件和最终设计之前 先介绍视频水印的一些应用 很 显然 没有 普遍适用的 水印嵌入方法 虽然总体来说水印嵌入方法应该是健壮的 但是不同的应用对鲁棒性有不同的要求 其用途可包括以下几方面 1 版权保护 为保护知识产权 视频数据的拥有者加入代表版权信息的水印到数 据中去 并通过密钥控制其安全性 当出现版权纠纷或盗版行为时 水印能被提取作为 版权所有者拥有的证明 2 数字指纹 为追踪非法盗版源 出品人可在不同的产品中加入不同的 ID 或序列 号 如发现未经授权的用户 根据指纹标记可确定来源 从而知道破坏协议非法提供拷 贝给第三方的使用者 3 拷贝保护 这种应用的一个典型的例子是 DVD 防拷贝系统 即将水印信息加入 DVD 数据中 这样 DVD 播放机即可通过检测 DVD 数据中的水印信息而判断其合法性和可拷 贝性 从而保护制造商的商业利益 4 广播监测 在商业广告中嵌入水印 一个自动监测系统能判断广告是否如合约 履行 电视制品亦可受到广播监测系统的保护 新闻广告寸秒寸金 极易受到知识产权 侵害 广播监测系统能监视所有频道 并能根据发现指证电视台的违反合约行为 5 数据认证 在视频数据中加入脆弱水印 能提供数据是否被篡改和改动的位置 的信息 6 标题和注释 作为视频邮件的索引 注释可以水印的形式加入视频内容中 作 为电影或新闻的索引 作者及注释可以水印形式加入 从而被搜索引擎搜索时使用 7 安全的隐秘通信利用水印技术传送秘密信息 随着视频产品和数字视频水印技术的不断研究和发展 数字视频水印技术将有着更 加广泛的应用前景 2 1 2 数字视频水印的特征 由于数字视频是连续播放的图像序列 其相临帧之间的内容有高度的相关性 连续 帧之间存在大量的数据冗余 使得视频水印容易遭受帧平均 帧丢弃 帧交换等各种攻 击 并且还存在动态编解码的过程 因此视频水印除了具有一般水印技术的特征外 还 有一些特殊的要求 视频水印总的特征可以概括为以下几点 华北电力大学本科毕业设计 论文 4 1 鲁棒性指水印能经得起无意修改或恶意攻击 在保证数据对象的使用价值的前 提下 无法擦去水印信号 用于认证的脆弱性水印例外 它要求对数据改动的敏感性 水印嵌入方法最终应该抵抗由标准的或恶意的数据处理所引入的任何类型的失真 迄今为止 还没有提出这样完美的方法 甚至到底存在不存在一种完全安全的水印嵌入 方法也未可知 因此 实际系统应在鲁棒性和诸如可视性 信息速率之类的相互冲突的 要求之间进行折衷 根据水印嵌入方法的应用目的 它所要求的鲁棒性会影响设计的过 程 基本的原则是设计这样一种水印嵌入方法 它应该足够的健壮 以至于即使攻击成 功也只会削弱载体数据的商业价值 2 安全性即水印被嵌入视频后 非授权人即使已知水印算法 只要水印参数未知 不知密钥的情况下仍然无法解读水印或者甚至无法检测到水印的存在 也不能将其删除 掉 使用密钥机制是保证水印安全的途径 视频水印中的信息应是安全的 难以被篡改 或伪造 未经授权的用户无法正确地检测 提取或移除水印 3 不可感知性应包括视觉上不可感知和统计特性不可感知 视频信号嵌入水印后 不会影响视频画面的质量 从而确保视频数据的商业价值 可视水印例外 4 盲检测 水印检测原则上不能使用原始视频数据 以确保水印检测能够实时完 成 5 实时性 水印的嵌入和检测提取算法复杂度不能高 必须在短时间内完成 以 保证视频数据的实时编解码 6 视频速率的恒定性 水印嵌入视频数据后不能改变视频流的码率 必须服从传 输信道规定的带宽限制 否则将有可能造成解码后的视频图像和声音的失步 降低视频 的质量 7 水印容量 嵌入的水印必须能够携带足够多的信息 对于视频水印 规定水印 容量为单位时间内嵌入水印信息的数据量 通常要求水印算法有尽可能高的嵌入水印速 率 2 1 3 数字视频水印的分类 对于数字视频水印技术 可作如下分类 1 1 按载体类型分类包括压缩域水印和非压缩域水印 基于非压缩域的水印算法 是对未经编码的视频流数据直接进行处理 在原始视频 数据中嵌入水印 基于压缩域的水印算法 则与某种视频压缩标准 如常见的MPEG 1 MPEG 2或 MPEG 4 相结合 在编码视频数据中嵌入水印 2 按嵌入域分类主要可分为时空域水印及变换域水印 时空域水印是用待嵌入的信息替换载体信息的冗余部分 一种简单的替换方法就是 用待嵌入消息位替换载体中的一些最低有效位 Least Significant Bit LSB 只有知 华北电力大学本科毕业设计 论文 5 道隐藏信息嵌入的位置才能提取信息 变换域方法是在宿主信号的某个变换域 如DCT或小波域 中嵌入信息 变换域方法 的优点在于 在变换域中嵌入的信号能量可以分布到时空域的所有像素上 在变换域中 人的感知系统的某些掩盖特性可以更方便地结合到编码过程中 有利于 提高水印的鲁棒性 变换域方法可与视频压缩标准等兼容 可直接实现压缩域内的算法 提高效率 这些变换包括离散余弦变换 DCT 离散小波变换 DWT 傅氏变换 DFT或FFT 等 3 按密钥分类 若嵌入和提取采用相同密钥 则称其为对称水印 否则称为非对称水印 也称为公 钥水印 4 按检测时是否需要原始宿主信号分类分为盲检测水印和非盲检测水印 一般来说 由于视频相对于图像来说 占的存储空间要大很多 一般情况下不会保 留原始视频 这就要求在没有原始视频的情况下 仍然能检测水印是否存在 但是 也 有极少数方案需要原始的宿主信号 5 按水印特性分类可以将数字水印分为鲁棒水印 脆弱水印和半脆弱水印三类 鲁棒水印的主要目的在于保护数字作品的版权 它要求嵌入后的水印能够经受各种 常用的信号处理操作 包括有意的或无意的处理 如有损压缩 滤波 平滑 信号裁减 图像增强 几何变形等 鲁棒水印在经过各种处理后 只有宿主信息没有被破坏到不可 使用的程度 都应该能够检测出来 因此 该类水印的稳健性要求较高 脆弱水印 又称完全脆弱性水印 要求水印能够检测出对象素值进行任何改变操作 脆弱水印的目的在于保护视频的完整性 主要可用于篡改提示 6 按水印的可见性分类分为可见性水印和不可见性水印 现在一般研究的是不可见 的水印 2 2 数字视频水印的模型 通过分析现有的数字视频编解码系统 可以将目前基于MPEG的视频水印分为以下几 种数字视频水印的嵌入与提取方案模型 如图2 1所示 2 MPEG 2 编码器 压缩 码流 MPEG 2 解码器 原始 视频码流 重建 视频码流 水印嵌入 方案一 水印嵌入 方案二 水印提取 方案二 水印嵌入 方案三 水印提取 方案一 图2 1 不同的MPEG的视频水印系统 视频水印嵌入方案一 水印直接嵌入到原始视频流中 此类方案的优点是水印嵌入的 方法比较多 原则上数字图像水印方案都可以应用于此 缺点是 1 会增加视频流的数据比特率 2 经过编码压缩后 可能会造成水印丢失 3 降低视频质量 华北电力大学本科毕业设计 论文 6 4 对于已压缩的视频 需要现进行编码 然后嵌入水印后再重新编码 视频水印嵌入方案二 水印嵌入到编码阶段的变换域中的系数中 此类方案的优点是 嵌入水印后不会增加视频数据比特率 缺点是会降低视频质量 针对不同压缩格式的文 件得有不同的嵌入算法 视频水印嵌入方案三 水印直接嵌入到压缩比特流中 此类方案的显著优点是没有解 码和再编码的过程 因而不会造成视频质量的下降 同时计算复杂度低 缺点是由于压 缩比特率的限制而限定了嵌入水印的数据量的大小 从提取方案来看 其提取策略依据水印嵌入策略而进行相应的设计 第二类方案需要从重建视频图像中完成水印的提取和识别 视频水印的三种嵌入方 案各有优缺点 在应用中 应根据实际的需要 结合算法实现的简单易行 水印嵌入的 鲁棒性要求 来选择嵌入方案 对视频而言 其水印嵌入的总体框图如图2 2所示 首先 将视频载体和水印分别进行预处理 然后根据一定的算法选择水印的合适嵌 入位置以及合理嵌入策略 从而得到含水印的视频数据 在各个环节中常采用一些关键 技术来提高视频水印的鲁棒性 显然用相应的视频水印检测策略就可以提取出水印或判 断水印的有无 从而实现视频的保护 嵌入点的选择 嵌入信息 水印预处理 预处理嵌入 原始视频 密钥 含有水印 的视频 密钥 水印密钥 图2 2 视频水印嵌入技术总框图 图2 3为水印信号检测模型 用以判断某一数据中是否含有指定的水印信号和从水印 数据中提取水印信号 3 原始参考视频 待检测提取的视频 位置信息 检测或提取的算法 水印信息 华北电力大学本科毕业设计 论文 7 图 2 3 视频水印检测或提取框图 2 3 离散余弦变换 离散余弦变换 Discrete Cosine Transform 简称DCT 任何连续的实对称函数的 傅立叶变换中只含有余弦项 因此余弦变换与傅立叶变换一样有明确的物理意义 DCT变 换避免了傅立叶变换中的复数运算 它是基于实数的正交变换 通过DCT变换 对空间域的信号进行取样 然后把它们变换成一个等同的频率域表示 形式 MXN二维DCT定义如式 2 1 所示 2 1 11 00 2 21 21 coscos 22 MN xuyv F u vc u c vf x y MNMN 其中x y 是采样域的空间坐标值 u v 是变换域的坐标 1 0 2 1 if u v c u c v if 其它 DCT反变换 IDCT 定义如式 2 2 所示 2 2 11 00 2 21 21 coscos 22 NN xuyv f x yc u c v F u v NNN 视频图像可以看作是一个三维的图像组 把时间看作是第三维 把这样的图像组先 用三维的离散余弦变换到频域空间 三维图像块 f x y z 是M行 N列 P宽的一个矩阵DCT变换如式 2 3 所示 2 3 111 000 8 21 21 21 coscoscos 222 MNP xuyvzw F u v wc u c v c wf x y z MNPMNP A 三维DCT反变换 2D IDCT 定义如式 2 4 所示 2 111 000 8 21 21 21 coscoscos 222 MNP xuyvzw f x y zc u c v c wF u v w MNPMNP A 华北电力大学本科毕业设计 论文 8 4 DCT 是目前最常用的有损数字图像压缩系统 JPEG 的核心与空域图像水印相比 DCT 域图像水印鲁棒性更强且与常用的图像压缩标准 JPEG 兼容 因而得到广泛的重视 一个 简化的基于 DCT 的水印系统 在正向 DCT 后嵌入水印信息 再进行反向 DCT 变换 得到 含有水印的图像 水印的提取也是在正向 DCT 之后进行 运动图像序列的每一帧可以看作是静止图像对运动图像序列进行 3D DCT 可以视为 先对每帧进行 2D DCT 再对帧间方向进行 1D DCT 每帧图像经 2D DCT 后 其能量大部 分集中在直流及低频 即集中在变换后矩阵次对角线的左上部 右下部经量化后绝大多 数都是 0 对帧间方向进行 DCT 时 因为能量已经集中在左上部 故对每帧的右下部所做 变换作用不大 因此我们提出帧间方向次对角线右下部不进行变换 对恢复图像质量不 会造成影响 但提高了图像数据压缩比 减少了 3D DCT 的变换及逆变换时间 从而提高 编解码的效率 实验证明这种做法是可行的 DCT 变换类型算法的关键问题在于它忽略了算法实现时造成的数据损失 在不对 DCT 系数进行任何扰动的时候 对其做 DCT 变换 再做反 DCT 变换 它的值将落在各点数值 的附近 误差很小 做少许的处理即可还原成原始数据 2 4 人类视觉系统 由于水印具有不可见性 我们就会有这样的问题 如何衡量水印的不可见性呢 其 次怎样才能嵌入水印才能不被觉察到呢 由于我们讨论的是关于动态图像的数字视频水印 所以在考虑问题的时候 我们必须把人这个观察者考虑在内 因为不可见性指的就是人 眼所不能观察出来的程度 所以我们对水印应该建立起一个符合人类视觉系统的计算模 型 这对于研究数字视频水印的品质有着很重要的实际意义 目前己经建立了许多人类 听觉和人类视觉模型 HVS 等感知模型 不同的视觉模型是针对不同的应用对象的 我们很难建立起一个对所有指标都适用 的模型系统 所以对于同一幅图像采用不同模型系统可能会得到不同的检测结果 数字水印技术正是利用了人眼所感知的有限性 来达到隐藏信息的目的 视频水印 的载体对象对于人眼是运动的画面 充分研究视频信息所具有的三维特性即在空间和时 间上被人眼所感知的强弱和掩蔽效应 对于在提高水印鲁棒性和水印容量以及保证视觉 质量等目标之间达到最佳结合至关重要 随着对人类视觉系统的深入研究 将会为视频 水印的设计提供更大帮助 在人类视觉系统 HVS 中 有许多特性可以用于数字水印的方案中 人类视觉系统 HVS 可以从以下 4 个方面来描述 1 亮度敏感性 即对背景亮度的感知能力 背景亮度越大 可嵌入的信号就越多 2 纹理敏感性 即对正弦曲线的感知能力 背景纹理越复杂 可嵌入的信号就越 华北电力大学本科毕业设计 论文 9 多 3 对比敏感度 即不同象素的亮度差 或一个信号出现在另一个信号中的能力 图像的对比度越强 嵌入的信号就越多 4 方向敏感度 即人眼对不同方向的图像细节具有不同的敏感度 例如 对水平 方向和垂直方向的细节敏感度大于对角线方向的细节敏感度 一般 亮度敏感性参照度由式 2 5 计算 而纹理敏感性参照度由式 2 6 计算 2 5 326464 111 1 32 64 64 kk kmn m n LY 2 6 326464 111 1 32 64 64 kk kk kmnk m n YL w DL L 其中 是 BYk中的亮度数据 km nY 1 0 6 0 7 k k wL L 人类视觉系统的纹理特性和照度掩蔽特性表明 纹理越复杂 背景的亮度越高 人 类视觉对其轻微变化就越不敏感 人类视觉感知是非线性的 它和视觉刺激的频率和方向有密切的关系 眼睛相对于 视觉刺激的绝对强度而言 对视觉刺激的不同也就是对比度更敏感 而且 视觉敏感度 会随着相似频率和相似方向的视觉刺激的出现而降低 这也就是所谓的视觉掩蔽特性 对比度敏感特性和视觉掩蔽特性是人类视觉系统的两个主要部分 为了更好地改善水印 算法的性能 对于视觉的不可感知性 增加嵌入水印的容量 以及改善对于图像压缩的 鲁棒性等 许多算法都利用了人类视觉掩蔽特性 水印的嵌入过程可以看成在一个强背景 原始图像 上叠加一个弱信号 数字水印 只要信号低于HVS的对比度门限 视觉系统就无法感觉到信号的存在HVS的对比度特性 该门限受背景照度 背景纹理复杂性和信号频率的影响 一般说来 背景越亮 纹理越 复杂 门限就越高 即可以嵌入更高强度的水印信号 根据图像的局部纹理复杂性 尽 可能提高嵌入水印的强度 这是提高水印稳健性的有效办法 华北电力大学本科毕业设计 论文 10 3 视频水印的嵌入和检测方案 3 1 水印的预处理 采用二值图像作为待嵌入的水印数据 本文针对的研究对象因为是二维图像故采用 的是二维Arnold变换 二维Arnold变换定义为 3 1 11xx mod N 12y y 其中 x y 是原图像的像素点 x y 是变换后新图像的像素点 N 是图像阶 数 即图像的尺寸大小 一般多为正方形图像 由于 Arnold 变换具有周期性 因此可利 用其周期性 Period 来对图像进行反变换 即在水印嵌入过程中可将水印置乱次数作为密 钥 times 再进行水印嵌入 当水印提取出来时 再将其继续 Period times 次即可使 其恢复至原图 这就是利用 Arnold 的正变换来进行的置乱恢复方案 Arnold 变换次数由 版权所有者保管 对水印进行置乱有以下优点 1 采用置乱技术的合法者可以自由控制算法的选择 参数的选择以及使用随机数 技术 从而使非法使用者难以破译图像内容 可以提高水印信息的安全性 2 置乱技术可以分散错误比特的分布 提高数字水印的视觉效果 从而增强其鲁 棒性 3 2 视频水印的嵌入 水印嵌入算法关键在于以下三点 1 水印的结构 2 水印的嵌入区域 3 嵌入技巧 本文选取二值图像作为水印 为了提高水印的鲁棒性 大多数的DCT域水印算法把水 印信号嵌入到DCT系数的低频部分 但低频区域是图像的能量集中部分 嵌入到低频会降 低透明性 而嵌入在高频虽然透明性比较好 但对大多数的图像处理对高频成分影响较 大 从而降低水印的鲁棒性 于是大多数的水印算法将水印信号嵌入在载体图像DCT系数 的中频部分 以达到透明性和鲁棒性的最佳折衷 各种嵌入技巧的最终目的还是为了尽 量地提高水印的鲁棒性和透明性 用于版权保护的数字水印在尽量提高鲁棒性的同时还要满足人类的视觉极限 因此 必须根据 HVS 找到嵌入位置 本文将 HVS 归纳为运动敏感性 纹理敏感性和亮度敏感性 在接下来的嵌入过程中 充分利用了这些特性 如图 3 1 中间分支所示 华北电力大学本科毕业设计 论文 11 嵌入过程如图 3 1 所示 原始视频数据V 水印W Arnold 变换 w 抽取亮度分量 Yii 计算运动敏感性参数 得到32帧 Yi 计算得到BYa 二阶三维DCT变换 将32 Yi分隔成 20块BYk 嵌入算法 嵌入水印后的 视频数据Vw 图 3 1 水印嵌入过程 从视频中读取亮度分量Y 因为它是最有效的数据 根据NEC算法 嵌入到它里面的 水印才具有最强的鲁棒性 根据式 3 2 所示的运动敏感性阈值计算公式 寻找32帧满 足敏感性比较大的视频帧Yi i 1 2 32 3 2 352 288 moment m 1 n 1 1 m n YY 352 388 其中 t 代表当前帧的编号 ttt m n YYY 接下来 将 Y32 中的数据按照 64 64 的尺寸切分成 20 块 BYij j 1 2 20 于是 我们可得到 20 块尺寸为 64 64 32 的三维数据块 BYk k 1 2 20 如图 2 3 所示 华北电力大学本科毕业设计 论文 12 BYk 图 3 2 亮度分量的分块 根据式 3 3 式 3 4 所示的亮度敏感性Lk和纹理敏感性Dk计算公式 通过计 算 我们选择计算值都比较高的 20 块数据中的一块 作为水印的嵌入块 BY 1 20 3 3 326464 111 1 32 64 64 kk kmn m n LY 3 4 326464 111 1 32 64 64 kk kk kmnk m n YL w DL L 其中 是BYk中的亮度数据 km nY 1 0 6 0 7 k k wL L 最后 折衷考虑复杂度和性能 我们对选定的一块数据块实施了 2 阶三维 DCT BY 变换 根据 NEC 算法的思想 且为了抵抗滤波和压缩攻击 我们将置乱后的水印序列嵌 入到了第一帧 DCT 系数c u v 中 详见式 3 5 3 5 1 1 2 mod mod mod w u v 1 and c u v 0 w u v 1 and c u v row i1 mod i1 row end if j1 colum j1 mod j1 colum end if i1 0 i1 row 华北电力大学本科毕业设计 论文 19 end if j1 0 j1 colum end w1 i1 j1 w0 i j end end w0 w1 end r w0 用 imwrite w0 Arnold bmp bmp 写置乱后的图像文件 在 MATLAB 中用 imshow Arnold bmp 显示此图像 本文采用二维的二值水印图像 watermark bmp 我们将图像数据 64 64 扫描到二维的 矩阵中并实施 Arnold 变换 从而得到置乱后的二维矩阵 随着迭代次数的增加 图像逐 渐趋于混乱 不过到一定次数时 又将回到原图 因为 watermark bmp 大小为 64 64 故 经过试验图像迭代 48 次后将回到原图 即周期性 Period 48 本算法选择置乱8次 因为8次Arnold变换后原水印图像已经成为无形状的图像 实验 结果表明 该方法能较好地刻划图像的置乱程度 与人的视觉基本相符 但需要指出的 是不一定图像的置乱次数越多其置乱度就越高 所以 在水印嵌入时 为了提高其鲁棒 性而增加置乱次数的方法是不科学的 合理的做法是计算置乱后图像的置乱度 达到较 为满意的置乱度后就可停止置乱 避免盲目的提高置乱次数 置乱次数作为密钥有视频版权所有者保管 如果非法所有者不知道置乱次数就很难 恢复出原水印图像 原水印图像如图 4 1 所示 本算法实现置乱 8 次后效果如图 4 2 所示 图 4 1 水印原图像 图 4 2 置乱 8 次后 2 Matlab 实现嵌入过程 本文中选取 352 288 142 的 yuv 格式视频流进行测试 YUV 颜色模型是一种常用 的颜色模型 其基本特征是将亮度信号与颜色信号分离 由于人眼对亮度的变化比对颜 色的变化敏感 因此 YUV 模型中 Y 分量的值所占带宽大于等于彩色分量所占带宽 YUV 色彩空间模型可以在一定程度上避免 RGB 模型的高分散性和高相关性所带来的闭值划分 华北电力大学本科毕业设计 论文 20 问题 计算也较为简单 这种色彩空间模型中 Y 和 UV 分量是相互独立的 反映了人眼观 察彩色的视觉规律 在实际中应用较多 其中 Y 表示明亮度 Luminance 或 Luma 也 就是灰阶值 而 U 和 V 表示的则是色度 Chrominan 或 Chroma 作用是描述影像 色彩及饱和度 用于指定像素颜色 因此选择 YUV 颜色空间更加稳定 易于分析 本文选择测试视频中的第 39 帧如图 4 3 所示 YUV 格式的视频中 Y U V 4 2 2 但 通俗叫 420 格式 图 4 3 未嵌入水印的视频 第一步 读取文件 读取视频文件由 yuv Y u v num f loadyuv filename 实现 filename 是所选取得 视频文件名称 yuv 是一个四维数组 它返回的是视频的 yuv 分量 Y 是亮度分量 u 和 v 是色彩分量 num f 是视频文件中所有帧的数目 读取一帧数据的YUV分量在Matlab中由以下源代码实现 function YUV Y U V loadFileYUV width heigth Frame fileName format Teil h Teil b YUVFormat format fileId fopen fileName r 其中width 每一帧的宽度 heigth 每一帧的高度 Frame 当前load的那一帧 filename 视频文件名 Teil h 垂直比例参数 Teil b 水平比例参数 YUV 返回值 返回YUV分量 是一个三维变量 本文算法中将U V分量的宽度和高度设成与Y一样的了 因此U V分量中有重复的 YUV 1 存放Y分量 YUV 2 存放U分量 YUV 3 存放V分量 Y U V是三个分量的实际值 二维矩阵 没有重复 他们的长度可能不一样 Y delt j delt Y w i Y 4 i 1 j 其中Y delt是当前帧与下一组各帧的Y的差 m i max Y delt j 判断每组中最大的 Y deltmax 存入变量m 以此来得到每组中最运动敏感的视频帧 w i 1 4 i 1 k定位 华北电力大学本科毕业设计 论文 21 最大的Y deltmax 存入变量w 最后得到 Y32 double Y w Y32 是视频帧中 Y 分量满足敏感性的 32 帧视 频是一个 355 288 32 的三维数组 第二步 分块 分块时因为需要块标号 由此造成维数不同 所以只能逐个象素赋值 在 Matlab 中 由 BY t1 t2 t3 j 5 k 1 double Y32 64 j t1 64 k t2 i 实现 切成 20 块 每块为 64 64 4 的数据块 BY 其中 t1 是块的杭坐标 t2 是块的列坐标 t3 帧标号 j 5 k 1 是快标号 第三步 三维 DCT 变换 运动图像序列的每一帧可以看作是静止图像 对运动图像序列进行 3D DCT 可以视为 先对每帧进行 2D DCT 再对帧间方向进行 1D DCT 对每一块的帧间方向进行 1D DCT 变换 for i 1 64 for j 1 64 dcta i j 1 4 index 20 dct BY i j 1 4 index 20 end end 对每一块的每一帧进行 2D DCT for i 1 4 dct3a i index 20 dct2 dcta i index 20 end 第四步 嵌入水印过程 读入二值水印图像由 message double imread watermark bmp 实现 message 是一个 由 0 和 1 组成的二维数组 将置乱的水印序列嵌入所选的 dct 系数中 源代码如下所示 其中 dct3a 是 DCT 系数 index 20 是纹理敏感性和亮度敏感性都比较好的一块 S 作为密钥由版权所有者保管 S 60 T1 S 4 T2 3 T1 for i 1 64 for j 1 64 if w2 i j 1 华北电力大学本科毕业设计 论文 22 if dct3a i j 1 index 20 0 dipin i j dct3a i j 1 index 20 mod dct3a i j 1 index 20 S T1 end if dct3a i j 1 index 20 0 dipin i j dct3a i j 1 index 20 mod dct3a i j 1 index 20 S T2 end if dct3a i j 1 index 20 0 dipin i j dct3a i j 1 index 20 mod abs dct3a i j 1 index 20 S T2 end end end end 第五步 三维 DCT 反变换 先对块的第一帧进行二维 DCT 反变换 然后在对其它三帧进行二维反变换 最后对 帧间方向进行一维 DCT 反变换 此过程由 Matlab 实现如下 二维 DCT 反变换 idcta 1 index 20 idct2 dipin for i 2 4 idcta i index 20 idct2 dct3a i index 20 end 对每一块的帧间方向进行一维 DCT 反变换 for i 1 64 for j 1 64 idct3a i j 1 4 index 20 idct idcta i j 1 4 index 20 end end 华北电力大学本科毕业设计 论文 23 第六步 把这些数据放入原位置 第七步 写视频文件 写视频文件由以下程序实现 其中 fileId 为写入视频文件的位置 fileId fopen vectra w yuv wb fwrite fileId Y i uchar fwrite fileId u i uchar fwrite fileId v i uchar 效果如图 4 4 所示 图 4 4 嵌入水印的视频 4 2 水印的检测过程 水印的检测过程就是嵌入水印的逆过程 其 Matlab 实现如下所示 filename vectra w yuv 此文件是对含有水印的视频 可能是被攻击过后的视频 文件 yuv Y u v num f loadyuv filename 读取视频文件和三维 DCT 正变换其原理和嵌入过程相同 此处不再赘述 提取水印数据在 Matlab 中由以下程序实现 其中 S T1 T2 等都是嵌入时的密钥 版权所有者拥有它 for i 1 64 for j 1 64 if mod abs dct3b i j 1 index 20 S T1 T2 2 shuiyin i j 0 华北电力大学本科毕业设计 论文 24 end end end Arnold 反变换如下所示 w0 shuiyin w2 Arnold w0 Hm Wm 40 w0 是检测到的水印数据 Hm 和 Wm 是水印数据的行和列 变换次数为 40 写水印文件 检测水印图像存在与否 并且和原水印图像有无差异 imwrite w2 恢复 bmp bmp imshow 恢复 bmp 综上 水印的嵌入主要经过将视频和水印分别进行预处理 然后根据嵌入算法选择 水印的合适嵌入位置以及合理嵌入策略 从而得到含水印的视频数据 在各个环节中采 用 HVS 特性来提高视频水印的鲁棒性 最后用相应的视频水印检测策略提取出水印从而 实现视频的保护 结果显示本文算法能成功提取出水印图像 华北电力大学本科毕业设计 论文 25 5 实验结果与分析 对水印的性能建立合理的评估方法和基准是数字水印研究的一个重要内容 对视频 水印的评估主要包括以下两方面 嵌入水印对视频引起的失真的主观和客观定量评估 水印鲁棒性的评估 一般而言 在水印的不可见性和鲁棒性之间需要进行折中 因此为 了能够进行公平合理的性能评估 我们必须尽量保证水印系统是在可比较的条件下进行 测试 即应该在给定视频视觉可见性要求的前提下进行测试 本文中首先对水印的不可 见性进行测试 然后对其鲁棒性进行测试 5 1 不可见性 不可见性是水印应该具备的基本特性之一 一个成功的水印方案 在水印嵌入之后 应该不被察觉 这主要包括两个含义 一是肉眼看不出和原始视频的区别 二是定量计 算满足一定的指标 本文主要采用定性和定量的方法进行测试 找来10个人 男女各5人 分别用肉眼观测比较原始视频和嵌入水印后的视频 结果 没有人能区分 这就定性的测试了水印的不可见性 另外 用峰值信噪比 PSNR 定量的评价了嵌入水印后的视频与原始视频的关系 峰值信噪比 PSNR 由式 5 1 定义 5 1 2 10 log10 255 2 m nm n m n PSNRIIMNP 其中 代表原始图像中坐标为 m n 的象素点 代表嵌入水印图像中坐标 m n I m n I 为 m n 的象素点 M和N分别是行和列的个数 P是视频帧的数目 分别取S的值为40 60 80得到嵌入水印后的视频 如图5 1 a b c 所示 计算它 们的PSNR值分别为62 1290 dB 58 5218dB 55 8954 dB 这些值都高于国内文献中描述 的45 a S 40 PSNR 62 1290 dB b S 60 PSNR 58 5218 dB c S 80 PSNR 55 8954 dB 图5 1 嵌入水印后的视频 5 2 鲁棒性 所谓水印攻击分析 就是对现有的数字水印系统进行攻击 以检验其鲁棒性 通过 分析其弱点所在及其易受攻击的原因 以便在以后数字水印系统的设计中加以改进 对 华北电力大学本科毕业设计 论文 26 含水印图像的视频常见的攻击分为有意的攻击和无意的攻击两大类 有意的攻击是指为 了去除水印而采取的各种处理方法 此种攻击往往是恶意的 无意的攻击是指含水印的 视频在使用过程中不可避免受到的处理 水印必须对一些无意的攻击具有鲁棒性 也就是对那些能保持感官相似性的数字处 理操作具备鲁棒性 常见的操作主要有 剪切 亮度和对比度的修改 放大 缩小和旋转 有损压缩 在图像中加噪声等 为了验证本文算法的鲁棒性 对嵌入了水印的视频分别进行了剪切 加噪 丢帧 帧交换等攻击操作 之后再提取水印 测试结果如下所述 5 2 1 几何攻击 对视频经过各种角度剪切操作 然后从剪切视频中提取水印图像检测其鲁棒性 本 文中选取具有代表性的角度进行剪切 如图5 2所示 然后提取水印图像 相应结果如 图5 3 a b c d 所示 a 左上角1 4剪切 b 右下角1 4剪切 c 50 剪切 d 剪切75 图5 2 各种角度的剪切 a b c d 图5 3 各种角度的剪切后提取的水印图像 由以上结果可以看出本文算法能抵抗左上角1 4 右下角1 4 50 的剪切 提取出 华北电力大学本科毕业设计 论文 27 的水印图像清晰完整 即鲁棒性较好 但对含水印的视频部分进行剪切操作就提取不出 完整的水印图像 如剪切75 需要说明的是 这种操作在实际的盗版操作中是不存在 的 因为以这种形式盗版出来的视频是没有使用价值的 5 2 2 信号处理攻击 视频在传输过程中常常由于受到某种干扰而含有各种噪声 常见的噪声有椒盐噪声 高斯噪声 我们对含有水印图像的视频添加噪声干扰 观察其鲁棒性 1 椒盐噪声 本文中给出了三种添加强度不同的椒盐噪声的实验 然后提取水印图像并根据结果 分析水印鲁棒性 如图5 4所示 对含有水印图像的视频经过添加强度为0 001 0 002和0 004的椒盐 噪声 然后从相应的视频中提取水印图像 如图5 5 a b c 所示 a 加强度0 001的椒盐噪声 b 加强度0 002的椒盐噪声 c 加强度0 004的椒盐噪声 图5 4 加噪声后的视频 a b c 图5 5 加噪声后提取的水印图像 根据实验所显示的结果可知 本文算法随着所添加椒盐噪声的强度的增加 水印的 鲁棒性降低 但总体来说本算法抗椒盐噪声方面是鲁棒的 2 高斯噪声 为了客观地评价本文水印算法在抗高斯噪声方面的鲁棒性 本文随机添加高斯噪声 进行了 3 次实验 如图 5 6 所示 分别是对从含水印的视频加入均值为 0 方差为 0 0005 的高斯噪声 均值为 0 方差为 0 001 的高斯噪声和均值为 0 方差为 0 002 的高斯噪声后的视频效果 华北电力大学本科毕业设计 论文 28 a b c a 加入均值为0 方差为0 0005的高斯噪声 b 加入均值为0 方差为0 001的高 斯噪声 c 加入均值为0 方差为0 002的高斯噪声 图5 6 加入高斯噪声后的视频 对以上视频提取相应的水印图像 结果如图5 7 a b c 所示 a b c 图5 7 加入高斯噪声后提取的水印图像 测试结果显示出的水印图像清晰完整 因此表明本文算法对高斯噪声攻击也具有比 较强的鲁棒性 5 2 3 同步攻击 1 丢帧 本文中随机丢失一帧进行实验 然后提取水印 检测帧丢失时的鲁棒性 实验过程中随机丢失了第13帧 第42帧和第94帧后提取水印图像 结果如图5 8 a b c 所示 a b c 图5 8 丢帧后提取的水印图像 2 帧交换 为了更客观的评价算法的鲁棒性 本文随机交换两帧 然后提取水印图像 观察水 印的鲁棒性 如图5 9所示 a 是含水印图像的视频经过交换第6帧和第7帧操作后从中 提取出来的水印图像 b 是含水印图像的视频经过交换第53帧和第54帧操作后从中提取 出来的水印图像 c 是含水印图像的视频经过交换第101帧和第102帧操作后从中提取出 来的水印图像 华北电力大学本科毕业设计 论文 29 a b c 图5 9 帧交换后提取的水印图像 实验结果可以看出 提取出的水印图像都清晰完整 因此本文算法水印抵抗帧丢失 和帧交换的能力比较强 5 3 性能评价 本文提出的算法计算简单 易于实现 满足水印的实时嵌入和提取 该算法除了对 一般的信号处理攻击是鲁棒的 还对包括裁剪 帧交换 丢帧等几何攻击都具有较好的 鲁棒性 从上面的效果图中比较可以推知 第一 因为载体视频在嵌入水印信息前后无 明显差别 所以盗版者根本不知道在此图像中隐藏了秘密信息 从而提高了它的保密度 也保障了水印信息在传输中的安全性 第二 该视频水印对高斯噪声 椒盐噪声等攻击 有较强的抗攻击能力 经过攻击后提取出的水印图像还能够清楚辨认 起到了保护版权 或认证的目的 所以该水印也有较强的稳健性 目前大多数的算法提取水印时都需要原始视频的参与 而从应用的角度来看 盲提 取算法更具实用性 这也是水印发展趋势 如果一个水印算法做不到盲提取 即使鲁棒 性再高 那也是一个很大的缺陷 本算法真正实现了盲提取 且算法复杂度低 实验结果显示文中所提算法在保证水印的不可见性和鲁棒性方面均取得了良好的效 果 经过多次试验发现S的值过大会影响视频质量 不满足可见性 过小会检测不出水印 影响鲁棒性 所以S的取值要合适 不过任何算法都不是完美的 本文中的算法对于滤波 旋转 缩放等鲁棒性仍然不 高 所以性能还需进一步完善 华北电力大学本科毕业设计 论文 30 结论 数字水印技术中水印的不可见性及鲁棒性是人们最为关心的问题 本文中 DCT 变换 与图像置乱技术相结合 实现了图像信息的隐藏和提取 实验表明 第三方即便是截取 到了秘密图像 但是根据图像置乱后无色彩 无纹理 无形状的 三无 特征 也是无 能为力的 如果第三方企图对秘密图像进行反置乱 由于图像置乱有很多