視頻水印技術綜述

呂高巖，張永平，梁鳳梅，鄭德春

(1.太原理工大學信息工程學院，山西 太原 030024;2.寧波工程學院電子與信息工程學院，浙江 寧波 315016)

隨著多媒體技術的快速發展，傳播和獲取視頻信息也就變得越來越便利。但由于網絡所具有的開放性和共享性，致使一些以數字媒介為載體的產品經常遭到惡意攻擊、非法侵犯版權和信息篡改，嚴重損害了創作者的創作熱情和利益。在這種情況下水印技術應運而生，同時也彌補了傳統加密技術的不足。它的基本原理是在數字產品(如圖像、音頻、視頻等)中嵌入可證明版權身份的信息，以達到保護版權的目的。數字水印技術是一門涉及到信息視頻壓縮及編碼、視頻分析及信息隱藏等多技術的邊緣學科。

1.1 數字視頻水印原理

視頻水印是利用視頻中存在大量的數據冗余，將水印信息嵌入視頻載體中作為版權保護的憑證，以達到保護版權的目的。一般數字視頻水印系統包括3個部分:1)水印的生成;2)水印的嵌入及策略;3)水印的提取或檢測。由于水印技術在不同場合的不同應用，因此系統在這3部分上要求的側重點也不盡相同。一般視頻水印的流程圖如圖1所示。

圖1 視頻水印的流程圖

1 視頻水印的原理及特點

1.1.1 水印生成

水印生成是視頻水印中至關重要的一環，其生成過程的一般模型如圖2所示。

圖2 水印生成模型

先用偽隨機發生器或混沌系統生成一維二值水印序列，然后再用密鑰控制進行對水印信息置亂，最后再將一維水印序列轉換成可嵌入視頻數據的二維水印圖案。

在水印的預處理中有幾種常見的加密算法:1)基于Arnold置換加密技術

Arnold變換是由A.L.Arnold提出的1種變換，又稱貓臉變換[1]。變換公式為

式中，(x，y)∈ {0，1，…，N － 1}。

貓臉置換的基本思想是:把原始點處的像素轉移到另外一處，從而使原來清晰的圖像變得雜亂無章。把全部像素進行變換后，并未改變像素值的大小。此置亂變換不僅為可逆變換，而且效果好，簡單易行，誤差小。但也有些不足之處，此方法恢復時間較長且必須預先知道圖像尺寸來求變換周期。文獻[2]提出了矩陣變換模周期存在條件，文獻[3]在借鑒傳統Arnold算法的基礎上，提出了1種新的Arnold對角相等置換算法。利用映射φ數值重新設置，使對角上數值相等，以使圖像像素點改變。

2)混沌置亂加密算法

混沌理論由于其優良的統計特性和不可預測性被廣泛應用于信息加密領域，Voyatzis[4]等人正式將混沌理論引入水印領域，指發生在確定系統中的隨機不確定運動?；煦缂用苁腔煦缦到y產生混沌序列作為密鑰序列，利用該序列對水印進行置亂加密，在接收端利用混沌同步的方法進行提取解密。直接采用混沌序列作為水印的研究較少，通常采用與其他理論相結合的方式。文獻[5]中將圖像先進行DCT變換，把水印密鑰與DCT中頻系數結合成Logistic混沌映射初值水印，然后將水印嵌入DCT高頻系數?；煦缂用芩惴ū绕渌话闼惴ǖ谋Ｃ苄愿茫捎谄鋵Τ跏紬l件的高敏感性和難預測性，具有運算速度快、保真度高、密鑰量大、安全性好以及具有足夠的帶寬和較強的實時功能，但也有運算開銷大、運算效率不高的不足之處。

3)幻方置亂算法

此算法利用定義好的幻方變換矩陣對水印圖像進行分塊并按圖像復雜度確定分塊的大小，然后把置亂加密后二值水印圖像嵌入經過變換后的載體數據中?；梅街脕y的公式[6]為

式中，n為自然數。若滿足

則稱矩陣A為標準幻方矩陣。

文獻[7]中提到了基于幻方變換和行列變換結合的置換算法，先將圖像塊置亂后再對行或列進行置亂。該算法運算速度快、安全性高、穩健性好，但圖像不夠清晰、置亂效果較差且計算復雜度較大。

1.1.2 水印的嵌入

水印嵌入就是把水印信號嵌入載體數據的過程。其嵌入方法中經常使用的方法是

式中:變量x指采樣強度/幅度(空域/時域)，或是變換域的系數值，W(i)表示水印信號;h(i)表示水印嵌入能量權值。水印嵌入的一般模式如圖3所示。

圖3 水印嵌入模型

視頻水印的嵌入方案可以分為3種:

1)在原始視頻中嵌入水印，即水印嵌入到原始碼流中，生成帶有水印信息的原始視頻碼流，然后壓縮成含有水印的原始壓縮碼流，提取時再對其進行解碼。該方法應用較多，空域和頻域均可使用且算法比較成熟，但是該方法嵌入水印勢必會增加視頻流的比特率，降低視頻質量，影響視頻速率的恒定性，同時還需對已壓縮視頻先解碼，嵌入水印后再編碼，降低了水印嵌入的實時性。

2)編碼過程中嵌入水印，就是在編碼壓縮時嵌入水印，將水印算法和視頻編碼相結合。該方法的的優點為由于水印在視頻載體中嵌入和提取相對簡單高效，因此實時性相對較好。因為水印只是嵌入在變換域的量化系數中，所以既能抵抗各類攻擊又不增加視頻流碼率。缺點為對視頻水印編碼后的視頻質量會有一定程度上的影響，編碼器和解碼器需要修改，因此在一定程度上也限制了某些水印算法的引入。

3)在壓縮域嵌入水印，即直接在經過壓縮的視頻碼流中嵌入水印。此方法不僅計算冗余小而且具有較高的保真度。缺點為由于壓縮后的冗余度小所以導致可嵌入信息的容量相對較小，并且產生幀圖像運動偏移，可能會對運動補償環路的穩定性造成一定的影響。

1.1.3 視頻水印的提取或檢測

視頻水印檢測或提取過程如圖4所示。

圖4 水印檢測或提取模型

1)水印檢測:視頻水印檢測可分為盲檢測和非盲檢測。視頻水印檢測一般都采用不需要原始視頻的盲檢測。(1)相關檢測法的基本思想是計算含水印的視頻數據與水印信號之間的相似性，用相似性度量與相關閾值的比較來判斷是否在視頻中嵌入了水印信息。文獻[8]提出1種基于運動目標檢測技術的算法，該算法具有較好的不可見性和隱藏性。(2)由于視頻數據和水印的隨機性，水印檢測系統難以避免的會出現一些錯誤。漏檢誤差是指在視頻數據中未檢測出水印信息的存在，而水印信息確實存在于視頻數據中。虛警誤差是視頻水印檢測系統中檢測顯示水印信息存在，而實際上水印不存在。文獻[9]中給出了基于小波的1種改進算法，可以有效降低虛警和漏檢誤差。

2)水印提取:水印提取就是水印嵌入的逆過程，首先根據算法進行檢測來確定水印嵌入幀的位置，然后利用密鑰和水印提取算法將水印從視頻數據中提取出來。鑒于水印的冗余度和嵌入位置多樣性，水印提取一般采用加權綜合與“多數”判決的方法，水印經該法處理后轉化為二值信息，再利用密鑰恢復出水印信息。

1.2 視頻水印的特征

視頻是在時間軸上連續的靜止圖像序列，相鄰幀間不僅具有高度相關性并且有大量的空間和時間冗余度。因此視頻水印就會具有圖像水印的一些特性，比如安全性、穩健性、不可感知性等特點。此外視頻水印還有圖像水印所沒有的其他性質:

1)信息量大。由于視頻的信息量大，因此要以壓縮的格式進行存儲和傳播，水印信息也可以嵌入壓縮域中。

2)具有隨機檢測性。視頻水印可以在視頻流中隨時隨處地檢測出水印。

3)實時處理性。為了使視頻水印可以實時地進行水印的嵌入、提取或檢測，要求其嵌入和提取過程具有高效性，在不同的應用中對嵌入和提取過程中高效性的側重點有所不同。

4)與視頻編碼標準相結合，針對視頻數據量大，冗余度高的特點，在傳輸和存儲時一般要進行壓縮編碼。在水印嵌入壓縮視頻流中時，必須結合視頻壓縮編碼標準來進行，在原始視頻嵌入水印時必須考慮視頻壓縮編碼問題，否則會使水印在編碼過程中造成一定程度的丟失。

5)一些特有攻擊。視頻容易受到諸如幀重組、幀頻改變、幀剪切等攻擊。

6)碼率恒定性。視頻和音頻大多是同時傳輸的，兩者間具有一定程度的同步相關性。由于傳輸信道有一定帶寬限制，所以就要求水印的嵌入對視頻流碼率影響很小以保證視頻的傳輸正常。

水印的不可見性、穩健性及水印信息容量3方面是矛盾的結合體，很難使這3方面同時達到最佳，由于在應用中對各方面的需求不同，所以也就對視頻某一特性的要求有所側重。

2 典型視頻水印算法

2.1 原始視頻水印

原始視頻水印就是直接對未經壓縮的視頻處理，根據得到的視頻數據流是否是原始數據流又可分為:空間域水印、變換域水印。

2.1.1 空間域視頻水印

空間域水印，直接修改空域中采樣點的幅度值來實現視頻水印的嵌入，水印信號一般嵌入亮度分量或顏色分量中，水印信號一般不做預處理直接嵌入在視頻空間域中。較有代表性的是最低有效位算法(Least Significant Bit，LSB)[10－11]，此外借鑒于擴頻通信原理思想的H＆G算法和 JAWS算法也在空域應用中較多[12]。文獻[13]提出了1種可有效抵抗MC－TFA攻擊的空域視頻水印算法，其對原始視頻做基于宏塊的運動估計得到運動矢量，據此對原始水印進行宏塊為單位的移位調整得到嵌入水印?？沼蛞曨l水印算法優點為算法簡單、復雜度低、出現時間較早、有很多成熟的算法且可以比較好的完成盜版追蹤和版權保護。缺點為屬性范圍小，穩健性較差難以抵抗常見的各種攻擊和噪聲干擾，難以實現播放控制。

2.1.2 變換域水印

變換域水印，在宿主信號的某個變換域中嵌入水印信號?？臻g域水印容易被各種信號破壞，所以一般設計成易碎水印。頻域中水印嵌入后被散布到頻域的各處，不僅不容易被感知而且可以有效抵抗各種處理，一般被設計成穩健水印。常用的變換包括離散傅里葉變換(DFT)、離散余弦變換(DCT)、小波變換(DWT)及曲波變換。

離散傅里葉變換就是先對視頻圖像進行傅里葉變換，再將處理后的水印信息嵌入到 DFT系數中，最后經反DFT變換后就得到嵌有水印的視頻圖像。文獻[14]提出將傅里葉變換算法應用到視頻中，文獻[15]提出1種DFT變換與DCT變換相結合的算法，先將DCT系數轉換成二維離散傅里葉變換系數，然后在DFT系數上做對數極坐標映射以及DT－CWT變換，最終將水印信息嵌入到經過修改的DT－CWT低頻系數中。目前關于DFT變換的視頻水印算法較少但其研究方向大致分為兩類:1)基于DFT域的縮放、平移及旋轉的幾何不變性的視頻水印算法，但由于采用插值近似計算，嵌入后的視頻水印失真較大，算法復雜度較高，實現起來困難較大。2)利用DFT域頻譜信息嵌入水印的視頻水印算法，嵌入方法有相位譜、幅度譜以及幅度和相位譜相結合等種方法。

離散余弦變換(DCT)，采用的是從圖像空間到頻率空間的全局變換。典型DCT視頻水印方法是Cox[16]等人提出采用擴頻序列技術和人類視覺特性的相關性，將水印嵌入DCT低頻系數中。隨后有人研究出分塊式DCT 變換[17]和分層式 DCT 變換水印算 法[18]。文獻[19]提出結合HVS和DCT的算法，將水印信息嵌入在原始視頻的綠色分量中，二值水印的嵌入深度根據視頻內容自適應選擇DCT低頻系數來完成，該方法透明性強、抗攻擊能力強。文獻[20]中提出基于DCT－SVD域的原始視頻水印算法，將不同水印嵌入不同場景，以抵抗共謀攻擊，將相同水印嵌入相同的場景幀中以使水印對幀剪切具有穩健性，此方法不僅具有較好不可感知性且有較高的穩健性。DCT域嵌入水印優點是離散余弦變換具有比較好的去相關和壓縮能力，缺點是一般容易在進行壓縮中產生失真以及塊效應。

小波變換是1種空間和頻率的局部變換，在視頻水印研究分析中有著廣泛應用，成為水印研究的熱點。由于連續小波變換復雜度高、計算量大，所以在視頻水印方面一般使用離散小波變換(DWT)。文獻[21]Hussein等提出利用運動估計的方法將水印信息嵌入小波變換的HL和LH頻帶中。文獻[22]用二維離散小波變換將每個視頻幀分解成子頻帶，然后將PCA變換應用到LL和HH頻帶中，并將水印信息嵌入到這2個頻帶的最大PCA系數。該算法不僅具有較高的不可見性和信噪比而且可以有效抵抗各種攻擊。文獻[23]提出了1種基于幀內與幀間邊信息的小波視頻水印算法。該算法以視頻的運動特征與紋理特征為邊信息且確定自適應抖動調制量化步長。小波變換算法不僅實現了較好的盲檢測性、不可見性并且對高噪聲幀平均、幀刪除、幀置換等攻擊具有較好的穩健性。但也存在一些缺點即不能最優化地表示含線或者面奇異的高維數，在視頻壓縮過程中容易產生模糊、振鈴效應等形式的失真。

Contourlet變換是1種不可分離的多尺度信號表示方法，其可以有效跟蹤圖像的線奇異性和面奇異性，將多尺度分析和方向分析分開進行，因此Contourlet域變換因其多分辨力、多方向性和各向異性的性質能有效地捕捉到幀圖像邊緣輪廓，彌補了小波變換中的不足。此方法比小波域更適合嵌入水印，成為視頻水印領域1個很有潛力的研究方向。文獻[24]提出在Contourlet分解后的空域低頻子帶系數的動態成分和靜止成分中嵌入水印信息;文獻[25]提出了基于Contourlet變換的雙重視頻水印算法，對I幀進行Contourlet變換，在低頻重要系數嵌入破壞原始水印在高頻域嵌入穩健水印，因此具有較高的保真度。

空域算法和頻域算法各有優缺點，空域變換提出的較早、信息容量大、算法簡單且便于實現，但也有穩健性差的缺點。頻域算法將人類視覺系統和水印編碼算法進行了有效的結合且能與壓縮編碼兼容，有良好的不可見性和穩健性，同時在頻域中嵌入水印的能量可以遍布圖像所有像素中，使水印的抵抗攻擊能力和信息隱藏能力大大提高，還可以在視頻的壓縮域進行水印嵌入。由于頻域算法的變換和反變換時間比較長，所以不太適合進行實時性操作。

2.2 壓縮域視頻水印

壓縮視頻水印是1種在壓縮編碼過程中嵌入水印或者直接把處理后的水印嵌入編碼壓縮后的視頻中的方法。這種方法的優點是可以在編碼過程中對信息調制產生影響的因素進行控制及做出適時的處理。缺點是該算法一般只和特殊的視頻壓縮編碼相匹配。

2.2.1 在運動向量中嵌入水印

在運動矢量中嵌入水印時主要是將水印信息嵌入在幅度值大、相角變換小的運動矢量中，大部分的幀在壓縮視頻序列中是運動補償編碼幀，所以把水印隱藏在運動矢量可以有效利用視頻比特流信息。文獻[26]針對對視頻水印的時間同步攻擊，提出1種基于運動矢量統計特性的MPEG－4視頻水印算法，根據運動矢量幅值分布特點將水印嵌入特定運動矢量中，該算法對時間攻擊來說具有較好的穩健性和不可見性。文獻[27]中利用P幀的運動矢量和局部的運動矢量信息來嵌入水印信息，水印信息是按運動矢量的奇偶位來嵌入的，所以要搜尋的嵌入點就要減少一半，從而降低了計算復雜度，提高了視頻水印處理的實時性。運動矢量的大多數方案具有容量大、實時性及視覺質量好等特點，但其穩健性一般較差。

2.2.2 在臉部運動參數中嵌入水印

臉部運動參數技術是1998年Frank Hartung提出的，該技術采用擴頻通信思想在MPEG－4的臉部運動參數中嵌入水印，利用66個臉部運動參數使MPEG－4的臉部模型運動起來。其基本思想為:將1 bit水印信息散布到多于1個FAT中，先擴展需要嵌入的比特信息，并對其進行調制，然后低通濾波和振幅調制，最后再嵌入欲嵌入的FAP塊中。但該方法的問題是水印提取速率不均衡，非盲檢測，且沒有考慮HVS特性。在運動矢量嵌入水印的好處是，對運動矢量只需進行簡單的判斷和加減運算，計算復雜度低。由于GoP中B幀和P幀圖像遠多于I幀圖像數量，運動矢量資源豐富，信息嵌入強度大且不影響視頻質量。

2.2.3 基于VLC域中嵌入水印

壓縮的視頻碼流中可直接獲得的基本編碼單元是可變長碼字(VLC)，每個DCT系數都有相應的VLC對應，因此可在VLC域嵌入水印。不僅算法簡單，而且實時性檢測效果也較好。文獻[28]提出通過修改視頻流中的可變長編碼來嵌入水印信息，該算法不需要對壓縮視頻解碼，水印嵌入速率高且計算復雜度小，但對信道干擾和視頻處理的抵抗能力稍差。文獻[29]提出1種新穎的基于VLC域半脆弱水印算法，利用視頻VLC域I宏塊預測方式和CBP塊編碼模式來自適應地提取特征碼的宏塊，利用子宏塊量化系數低頻能量之間的關系構建宏塊級別的內容特征碼，同時可以通過修改子宏塊拖尾系數的方式來嵌入半脆弱認證水印。該方法具有良好的不可感知性和碼率恒定性。該算法對添加性噪聲、銳化、幀平均、I幀刪除、共謀攻擊等具有穩健性，但拷貝攻擊穩健性較差。水印化視頻對嵌入過程在小的DCT系數進行時不具有穩健性，所以此算法有待改進。

2.2.4 在DCT系數中嵌入水印

一般基于DCT域的視頻水印的嵌入和提取過程是在視頻編解碼中進行，通過調制DCT變換或量化后的系數來完成嵌入的。在視頻的DCT系數中嵌入水印的方法是目前研究最多、技術最成熟的視頻水印技術。清華大學的吳國威教授等人在考慮人眼視覺特性的基礎上了提出了1種針對MPEG－2碼流的算法，通過修改特殊位置的DCT系數侵入水印。文獻[30]提出了1種基于H.264 DCT域的算法，在I幀中4×4變化塊中選擇合適的位置，將水印值和變換塊的能量值替換嵌入點系數值，并引入拉格朗日優化的編碼控制模型來提高水印的失真性能。文獻[31]提出1種基于DCT壓縮域嵌入可逆性視頻水印算法，在8×8編碼塊采用略加修改的哈弗曼編碼方法，再將水印信息嵌入DCT壓縮內容中，該算法實時性好，輸出視頻質量有很大改善但載體容量相對較小。

2.2.5 DEW 算法

該算法也叫差分能量算法 ，文獻[32]Langelaar針對壓縮視頻碼流，提出1種在壓縮碼流中選擇性丟棄部分高頻DCT系數，通過相鄰2個區域的DCT高頻系數的能量差值來編碼水印信息，該算法是有損壓縮。

3 對視頻水印的攻擊分類

視頻水印攻擊就是指1種阻礙或是減弱視頻水印的檢測或可以對提取出的水印信息產生多義性的處理過程。一般把視頻水印攻擊分為無意攻擊和有意攻擊。

1)無意攻擊

對視頻進行各種處理時不可避免地產生水印信號攻擊。比如，利用各種壓縮編碼標準對視頻進行壓縮編碼;視頻格式間互相轉換時所造成的幀速率和顯示分辨力的改變;幀刪除、幀重組等編輯處理;還有一些幀重排、幀間組合等新型攻擊形式。對于無意攻擊可以通過改善水印系統來解決。

2)有意攻擊

有意攻擊是有目的、有準備地為達到破壞、偽造和抽取水印而進行的水印攻擊。有意攻擊的方法及其相應的對策有:

(1)IBM攻擊，也稱為解釋攻擊，產生的原因是有些水印方案中對檢測到的水印可能存在多個解釋。其實，在解釋攻擊中并沒有去除水印而是嵌入了另一個具有相同強度的水印，使得原來的水印失去了意義。一般水印方案有3方面的缺點:一是無法檢測出2個水印嵌入的先后順序;二是水印和原作品沒有同時注冊;三是水印的可逆性為攻擊者提供了可趁之機。針對這3方面的不足，提出了以下解決方法:一是時間戳機制，合理使用時間戳機制，通過判定水印添加時間順序就可以輕而易舉地解決版權糾紛問題;二是公證機制，作者在向公證機關注冊水印序列時同時也注冊原作品;三是單向水印機制，將作者的水印方案約束在單向水印范圍內以消除水印嵌入的可逆性，從而有效阻止水印的偽造行為;四是雙水印技術，利用雙密鑰體制在圖像中嵌入1個穩健水印序列和1個脆弱水印序列，穩健水印需要知道圖像情況下才能檢測到，脆弱水印進行檢測時無需原圖像，一旦發生版權糾紛，只要合法擁有者持有嵌有合法水印的圖像，提取出證明版權歸屬的水印信息，非法攻擊者進行視頻水印盲檢測時無法得到其嵌入偽水印，從而使得攻擊失敗。

(2)合謀攻擊，就是利用多個作品的優勢去除水印或是無法檢測到水印。合謀攻擊分2類:第1類是在不同作品的不同拷貝中嵌入同一水印，通過對每份拷貝進行水印估算從而精確提取水印信息，這樣就可以通過去除水印來獲得原始作品;第2類是在同一作品的不同拷貝中嵌入不同水印，對嵌入不同水印的不同作品拷貝進行比如幀平均的線性組合，就有可能產生出無水印的原始作品。在數量上一定程度地限制含水印作品的提供，使用隨機密鑰增加合謀攻擊的復雜度，都可有效抵抗合謀攻擊。同時將隨機或偽隨機機制應用于水印信號嵌入位置選擇上，也有利于加強水印對分析攻擊的抵抗能力。

4 數字視頻水印技術面臨的挑戰及對未來的展望

視頻水印技術目前是水印研究領域的一大熱點課題，雖然該項技術在多年的研究中有了不少的成果，但現有的技術中仍有一些需要改進和提高的地方。本文將視頻水印技術面臨的挑戰及對未來的展望歸納為以下幾個方面:

1)對于視頻水印的實時性研究，雖然現在水印算法的實時性在多年的研究中有了很大提高，視頻的正常播放基本可以得到滿足，但一旦受到攻擊就會影響正常播放，因此需要更有效的算法來進一步提高這一性能。

2)視頻水印在網絡傳輸中的研究，視頻水印技術在流媒體應用中受到諸如網絡帶寬，網絡傳輸誤碼等因素的影響，同時還必須對傳輸中所引起的差錯進行控制和處理。因此，如何使視頻水印技術更好地適用于網絡視頻流媒體是另一個研究重點。

3)特征視頻水印技術的研究，統計特征數字水印一般比較容易受到非線性等變換方法的攻擊，同時幀圖像高層特征的數字水印技術比如基于邊界信息等具有較好的強壯性，也可能成為視頻水印研究的重點。

由于筆者知識面的局限，介紹的內容和所做的評述肯定存在不全面、不確切、不妥當的地方，希望讀者給予指正。

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