一種新的DWT視頻動態水印算法

劉媛媛，陳賀新，趙 巖，孫紅巖

(1.吉林大學通信工程學院，長春130012;2.吉林農業大學信息技術學院，長春130118)

科技的進步使得多媒體信息飛速發展，多媒體信息交流也隨之達到了空前的深度和廣度。在這種情況下，對數字視頻產品的保護也顯得尤為重要。網絡、電視視頻的迅猛發展更需要對視頻版權進行保護，視頻水印為數字視頻保護提供了一種極其簡便、可行的方案。

視頻水印技術就是將具有特定意義的標記(水印)，利用數字嵌入的方法隱藏在視頻等數字產品中，用以證明創作者對其作品的所有權，或者通過對水印的檢測和分析保證數字信息的完整可靠性，從而成為知識產權保護和多媒體防偽的有效手段。該被嵌入的標記是不可察覺的，但通過計算可被檢測或提取［1］，由于視頻是由一幀一幀的圖像組成的，因此，視頻水印與圖像水印有一定的相似之處。但視頻水印也有一些獨特之處，如能夠在壓縮和非壓縮的格式下完成對水印的檢測，對NTSC/PAL轉換、MPEG壓縮、串謀攻擊、A/ D和D/A轉換和速率調整等都要有較好的穩健性等［2］。

本文提出了一種基于DWT取整系數的新的視頻水印算法，擴大了水印信息的選取范圍，使得視頻不止可嵌入二值化圖像，而且可嵌入灰度圖像甚至動態視頻，并且保證嵌入后的視頻具有比較理想的抗攻擊性能。

1 DWT算法

連續小波變換也稱為積分小波變換。連續小波變換定義為

連續小波逆變換定義為

小波變換后可分為近似分量、水平分量、垂直分量和對角分量四個分量［3］。

根據信號處理理論，嵌入水印的圖像最有可能遭遇到諸如有損壓縮、低通濾波、次抽樣、插值、D/A和A/D轉換等信號處理過程，這些過程對近似分量的保護比其他分量要好，所以嵌入近似分量的水印會比嵌入其他分量的水印更加穩健。因此本文將水印信息嵌入其中的近似分量中，以獲取更好的穩健性，彌補視頻水印間存在的誤差，而用適當的系數選取提高水印信息的隱蔽性。

2 取整系數

取整系數是相對于嵌入系數［4］而言的，亦稱為恢復系數，但并不等于嵌入系數。假設嵌入系數為L，而誤差為R，則取整系數的選取范圍應是L－0.5R到L+0.5R，在此范圍內選取一個最佳的取整系數，則會獲得最好的效果。而在現實中由于各種攻擊形式的不同，誤差的確定也會受到一定因素的影響，因此往往只能粗略推斷取整系數的大小，進而抵抗各種攻擊來恢復水印信息。

選擇測試視頻的第二、四、六、八幀為示例幀進行檢測。

表1為選取嵌入系數作為取整系數后的性能指標。

表1 算法的峰值信噪比與信噪比Table 1 The original algorithm of PSNR and SNR

事實上，由于攻擊的存在取整系數多數都不等于嵌入系數。假設嵌入系數為R，表2是取整系數為嵌入系數削減10%(t=R－R×10%)的性能指標。

表2 改進后算法的峰值信噪比與信噪比Table 2 The Improved algorithm of PSNR and SNR

從表1和表2的對比中可看出，改進后自由選取取整系數的算法各幀峰值信噪比和信噪比均有所提高，說明性能優于原算法。

3 水印的嵌入

視頻是由一幀一幀的圖像組成，本文的算法也正是基于這一點，將視頻中的每幀讀取出來，分別讀取不同的水印信息。

水印的嵌入過程可分為以下幾個步驟:

①讀出視頻每幀的信息，并對動態水印進行灰度化處理;

②對動態水印信息進行數字化處理;

③將視頻一幀分成8×8大小的圖像分塊ai，j，按從左到右、從上到下的順序對每個圖像塊進行兩次DWT2變換［5］;

④將數字化處理后的水印信息變換為嵌入系數嵌入到低頻分量中;

⑤將變換后的一幀圖像分成8×8大小的圖像分塊ai，j，按從左到右、從上到下的順序對每個圖像塊進行兩次IDWT2變換［6，7］，變換成嵌入水印后視頻。

4 水印的提取

一般的，水印的提取應該是水印嵌入的逆過程，比如靜態圖像水印就是如此。但是，視頻不同于靜態圖像，高速的幀運轉也決定了其更容易受到各種攻擊而失去水印信息，即使所嵌入的水印是靜態的，水印信息的丟失情況都很嚴重，更何況嵌入的是動態水印。因此，為確保水印信息的穩健性，視頻水印的提取要比單純圖像水印復雜得多。

水印的提取如果能容許一些誤差的存在則更能提高提取后的質量。本文通過對系數取整的算法解決這個問題，也可通過算法調整誤差的取向解決這個問題。

動態水印的提取不同于靜態水印，它的每幀都嵌入了不同的信息，因此，含動態水印的視頻應進行動態提取，即按幀提取。

水印的提取過程分為以下幾個步驟:

①分別讀出嵌入水印后的視頻信息和原視頻水印信息;

②將原視頻幀和嵌入水印后的視頻幀分別分成8×8大小的分塊ai，j，按從左到右、從上到下的順序對每一塊進行兩次DWT2變換;

③選取取整系數從低頻分量中恢復出二值動態水印信息;

④恢復出動態水印。

5 實驗結果和算法分析

5.1 原水印及視頻嵌入后效果

本文以下面僅為兩幀的動態圖像作為原始水印視頻，以原動態視頻中采樣的六個幀代替原始動態視頻。原始水印視頻如圖1所示。

圖1 原始水印視頻Fig.1 The originalwaterm ark video

原動態視頻中的六幀如圖2所示。

圖2 原動態視頻中的六幀Fig.2 The six frames of the original dynam ic video

將原始水印視頻嵌入原動態視頻中，嵌入水印后的視頻如圖3所示。

5.2 嵌入水印受攻擊情況

由于視頻中每幀情況相同，本文僅對其中的第二幀受攻擊情況作說明。

①中值濾波攻擊。

嵌入水印后視頻的一幀經中值濾波后效果及所提取的水印如圖4所示。

圖3 嵌入水印后的視頻Fig.3 The embedded video

圖4 中值濾波攻擊Fig.4 Themedian filter attack

中值濾波攻擊是一種經典的頻域攻擊，從圖2中可以看出，在中值濾波攻擊下水印信息的失真很小。

②高斯噪聲攻擊

對于嵌有水印的視頻中的一幀加入均值為0，方差為0.0005的高斯噪聲，高斯噪聲攻擊后效果及所提取的水印如圖5所示。

圖5 高斯噪聲攻擊Fig.5 Gauss noise attack

高斯噪聲即白噪聲，對于嵌有水印的圖象加入均值為0，方差為0.0005的高斯噪聲，可以看出，加噪聲后的視頻質量和原視頻相差不多。

本文對視頻的第二、四、六、八幀，受均值為0，方差分別為0、0.0005、0.001、0.002的高斯噪聲攻擊的情況下做測試，測試結果如表3所示。

表3 不同的高斯噪聲攻擊下的峰值信噪比Table 3 The PSNR attacked by different Gauss noise

表3顯示對于不同的高斯噪聲攻擊后，雖峰值信噪比有不同程度的下降，但下降的幅度不大，水印仍具有很好的穩健性。

③椒鹽噪聲攻擊。

嵌入水印后，視頻的一幀受密度為0.02的椒鹽噪聲攻擊的效果及所提取的水印如圖6所示。

圖6 椒鹽噪聲攻擊Fig.6 Salt＆pepper noise

可以看出，加噪聲后的視頻和原視頻相差很大，峰值信噪比［8］僅為16.815 9 dB，但本算法對于視頻中嵌有的水印仍可檢測出來。

④JPEG壓縮攻擊。

嵌入水印后，視頻的一幀經50%的壓縮后效果及所提取的水印如圖7所示。

圖7 JPEG壓縮攻擊Fig.7 JPEG com pression attack

JPEG壓縮是一個基本幾何攻擊手段，可以看出，對于50%的惡性壓縮攻擊，水印仍能被提取出來。

⑤剪切攻擊。

嵌入水印后，視頻的一幀經33%剪切后效果及所提取的水印如圖8所示。

圖8 剪切攻擊Fig.8 Shearing attack

從圖8可以看出，經1/3剪切后，本算法對于視頻剪切雖不特別清楚，但仍能提出嵌入的水印。

⑥抗各種攻擊性能比較。

綜上所述，表4為第二幀抗各種攻擊的性能指標。

表4 第二幀的抗攻擊性能Table 4 The anti-attack performance of the second frame

從表1中可以看出，除對于抗剪切攻擊的效果不太明顯外，其他算法均能明顯提取出水印信息。說明此算法具有很好的抗攻擊性，抗高斯噪聲攻擊尤為明顯。

6 總結

本文結合DWT算法，將原水印信息的幀變換成二值信息，嵌入到原視頻的低頻分量中提高水印的穩健性，而用嵌入系數的自由選取提高視頻的隱蔽性［9，10］，恢復水印時選取取整系數提高抗攻擊能力。經過濾波、加噪、壓縮和剪切攻擊的測試，仍能恢復出水印信息。實驗結果表明，此種方法使視頻水印有很好的隱蔽性的同時還能抵抗各種性能的攻擊，能較理想地恢復出原動態水印。

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