一種基于圖像內容檢索技術的數字視頻水印算法

摘 要：利用基于Tamura紋理特征的圖像內容檢索技術，通過對原始視頻圖像進行Tamura紋理特征分析，提取具有極大紋理特征值的某些幀來嵌入水印，水印嵌入算法輔助采用小波變換。仿真試驗表明，本算法能抵抗高斯、剪切、泊聲等常見的水印攻擊。同時算法對視頻壓縮也表現出良好的健壯性， 對保護視頻版權有一定的指導意義。

關鍵詞：圖像內容檢索； 紋理特征；視頻水印； 高壓縮； 魯棒性

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A

1 引 言20世紀70年代末期，基于文本的圖像檢索技術（textbased image retrieval）方興未艾。當時流行的圖像檢索系統是將圖像作為數據庫中存儲的一個對象，用關鍵字或自由文本對其進行描述。查詢操作是基于該圖像的文本描述進行精確匹配或概率匹配。然而，完全基于文本的圖像檢索技術存在著嚴重的問題。90年代初期，隨著大規模數字圖像庫的出現，基于內容的圖像檢索技術（contentbased image retrieval）應運而生。區別于原有系統中對圖像進行人工標注的做法，基于內容的檢索技術自動提取每幅圖像的視覺內容特征作為其索引，如色彩、紋理、形狀等。此后幾年中，這個研究領域中的許多技術發展迅速，一大批研究性的或商用的圖像檢索系統被建立起來。這個領域的發展主要來歸功于計算機視覺技術的進步，在文獻［1］中有對這一領域的詳細介紹。

圖像特征的提取與表達是基于內容的圖像檢索技術的基礎。從廣義上講，圖像的特征包括基于文本的特征（如關鍵字、注釋等）和視覺特征（如色彩、紋理、形狀、對象表面等）

兩類。由于基于文本的圖像特征提取在數據庫系統和信息檢索等領域中已有深入的研究，本文我們主要介紹視頻圖像視覺特征的提取和表達。并利用特征提取選定相應幀，并在選定的特定幀中嵌入水印。

2 Tamura紋理特征

紋理特征是一種不依賴于顏色或亮度的反映圖像中同質現象的視覺特征［2］。它是所有物體表面共有的內在特性，例如云彩、樹木、磚、織物等都有各自的紋理特征。

基于人類對紋理的視覺感知的心理學的研究，Tamura等人提出了紋理特征的表達［3］。Tamura紋理特征的六個分量對應于心理學角度上紋理特征的六種屬性，分別是粗糙度（coarseness）、對比度（contrast）、方向度（directionality）、 線像度（linelikeness）、規整度（regularity）和粗略度（roughness）。其中，前三個分量對于圖像檢索尤其重要［4］。接下來我們就著重討論粗糙度、對比度和方向度這三種特征的定義和數學表達。

計算技術與自動化2011年9月

第30卷第3期周支元等：一種基于圖像內容檢索技術的數字視頻水印算法

粗糙度。粗糙度的計算可以分為以下幾個步驟進行。首先，計算圖像中大小為2k × 2k個像素的活動窗口中像素的平均強度值，即有：