基于內容特征的視頻半脆弱水印算法

唐萌佳，于水源

(中國傳媒大學 計算機學院，北京 100024)

1 引言

版權保護中內容認證問題需要半脆弱水印技術，它對內容保持操作魯棒，而對惡意篡改脆弱。因此，半脆弱水印技術適合應用于有偶然誤差的環境。根據隱藏位置半脆弱水印技術分為空域和頻域兩種種方法。直接在空域中對采樣點的幅度值作出改變以嵌入水印信息的稱為空域水印[1-3]；對變換域中的系數作出改變嵌入水印信息的稱為頻域水印[4-6]。

相比數字圖像水印，視頻水印有實時性要求，針對實時性有很多相關的研究。曹華等提出了在嵌入強度和預測模式選擇的拉格朗日乘子中引入H. 264 量化因子，增強了水印重編碼抵抗力，并且計算復雜度低，能夠滿足視頻實時處理的需要[7]；劉新煥等通過限制P幀運動矢量的搜索范圍和估計精度嵌入脆弱水印，以提高水印嵌入的實時性[8]；崔雪冰等選取的特征具有全局和局部兩類“半脆弱”的特征，方案先用全局性水印判斷是否篡改，后用局部性水印定位篡改，能夠以較小的計算復雜度對視頻內容是否遭受惡意篡改進行快速判決[9]；Wang等針對視頻點播，提出了一種并行的視頻水印算法，利用人類視覺模型選擇合適嵌入水印的宏塊，并運用集群和多處理器下的并行方式實現水印的實時嵌入[10]。但文獻[7-9]這些工作都是基于特定視頻格式的算法，所以擴展性不佳，文獻[10]硬件要求高，且水印系統緩存消耗過大。

很多工作都對水印算法的可擴展性做了研究。雷紅雨等進行了DCT系數的幀內和幀間兩種比對，可以判斷兩類篡改，水印算法可以直接擴展到多種視頻格式，但是該算法在頻域上進行，實時性會稍差[11]；施化吉等以宏塊為單位將水印信號嵌入VLC域，可擴展到類似MPEG壓縮的視頻格式對象，但是水印嵌入為I幀，會引起P和B幀中的運動補償失準的情況，也未對嵌入速度做分析[12]。

由此可見，目前視頻半脆弱水印算法需要在實時性和兼容性上同時提高。本文提出了一種能抵抗重編碼攻擊，但對疊加、替換等內容改變操作敏感的空域半脆弱水印算法，該算法兼顧實時性與視頻格式兼容性，因而，可用于常見編碼格式的視頻內容認證和版權保護。

2 改進方案

2.1 目標

本方案兼顧以下幾個參數的性能。

(1)魯棒性：對重編碼或其他內容保持操作魯棒；(2)不可見性：嵌入水印后不影響視頻的畫面質量，保證視頻數據的商業價值；(3)盲檢測：水印的提取和認證無需原視頻參與；(4)定位能力：檢測被篡改位置，并認證其他位置真實性；(5)速度：水印嵌入達到18.37M/s，滿足實時性要求。

2.2 方案流程圖

水印具體方案如圖1所示：

圖1 水印方案流程圖

3 具體實施

3.1 水印(特征碼)生成

圖像經過壓縮之后DCT組塊之間的能量關系保持不變，我們利用這種恒定的關系構造視頻圖像基于內容的特征碼，一些文獻也使用該方法[13-16]。二維DCT變化公式如下：

其中，f(i，j)表示像素矩陣，F(u，v)是DCT域矩陣。當u=v=0時，得到的是DCT變換的DC系數，即：

所以像素分塊的平均值等于分塊進行DCT變化后的DC系數值，而DC系數包含了整個圖像的主要能量。根據上述結論，我們對視頻內容起決定作用的亮度分量進行分塊求平均值，并比較相鄰分塊的能量關系，生成二值化的塊特征碼，步驟如下：

1)以亮度分量塊為單位，求得每個亮度分塊的平均值；

2)縱向比較兩個相鄰分塊的平均值大小關系。設Mi，j為塊平均值，Wi，j為對應的二值化的塊特征碼：

ifMi，j>Mi，j+1則Wi，j=0
ifMi，j

另外，我們采用放縮式分塊策略(如圖2)，對于左上角臺標區、右上角副臺標區以及下側字幕區篡改高頻區域，我們縮小分塊大小以提高對篡改定位的精度，對其余部分則可以適當擴大分塊大小，減少水印嵌入量。

圖2 放縮式分塊策略

3.2 水印的嵌入

由于數字視頻格式眾多，為了使水印算法能夠良好地兼容各種視頻格式，本方案選擇YUV顏色編碼方式中Y分量為水印嵌入位置。Y分量的水印嵌入算法不涉及具體的視頻編解碼方式，所以能夠應用于多種視頻格式。同時為實現水印的盲檢測性，將第i幀特征碼嵌入第i+l幀。

通常，空域水印算法直接修改圖像中的像素位來嵌入水印，如直接修改像素的最低位[13]，嵌入的水印信息量少，算法魯棒性差。本文提出了一種空域水印算法，能保持水印的魯棒性不變，且提高了水印的嵌入速度。

令f為8×8像素矩陣，F為8×8DCT系數矩陣，C為余弦系數矩陣，則二維DCT變換(公式1)可簡化表示為[17]：

F=CfCT

(2)

1)設DCT域矩陣S1[8*8]，S2[8*8]，S3[8*8]，S4[8*8]初值為0；

2)在DCT中頻系數嵌入水印魯棒性和不可見性都較好。8*8的系數矩陣中，第[4，3]位和第[5，2]位是處于反對角線上的中頻系數，因此選為嵌入位。設B[i，j]為亮度分塊DCT系數：

S1[4，3]=M，S2[4，3]=-M；

S3[4，3]=x，S3[5，2]=-x；

S4[4，3]=-x，S4[5，2]=x；

其中，x=|B[5，2]-B[4，3]|，M∈[5，20]；

四個空域疊加矩陣在水印嵌入前完成。嵌入算法在空域實施，但保持了頻域的性能，詳細算法描述如下：

1)讀取視頻幀亮度數據，并分成8*8的數據塊Y[8*8]；

2)進行局部DCT變換提高嵌入速度，僅計算第35位和第42位的系數值B[4，3]、B[5，2]。B[4，3]>B[5，2]表示水印信號為1，B[4，3]

if (W=1&&B[4，3]=B[5，2])

else if (W=1&&B[4，3]

else if (W=0&&B[4，3]=B[5，2])

else if (W=0&&B[4，3]>B[5，2])

3.3 水印提取

水印提取包括水印信息提取和認證碼提取兩個部分。“水印信息”是對水印視頻再度提取嵌入水印的結果；“認證碼”是指對當前視頻做“水印生成”操作，生成的水印特征碼R，如本文3.1節所述。提取水印只需要解碼到YUV且為盲提取，過程描述如下：

局部DCT變換，比較B[4，3]、B[5，2]大小關系。設提取的水印信號為W′：

4 水印認證及實驗結果

比較W′和R的相似率，判斷是否遭到惡意篡改，如果篡改則進一步確定篡改位置。為驗證算法可行性，本文進行了幀內篡改，以及重編碼的仿真實驗，包括添加臺標和字幕等。

選用1920*1080的高清視頻，嵌入水印后的視頻與原視頻在視覺效果上沒有明顯區別，隨后對視頻幀內篡改，添加了臺標、副臺標和字幕，如圖4所示。對重編碼后的視頻，以及幀內篡改后的視頻按照本文第3.3節的方法提取水印和認證碼，并比較認證碼與實際嵌入水印的正確率、提取水印與認證碼的相似率，表1為實驗數據，圖5為篡改定位示意圖。

從實驗結果可以看出，本算法篡改定位效果良好，并且分塊越小定位越精確。根據不同的分塊方案，我們應該設定不同的篡改判定閾值，上述仿真實驗中表1(a)的篡改閾值設為95%，(b)設置為90%。

5 速度分析

實時性要求是視頻水印算法所特有的。在實際應用中，視頻水印信息的嵌入和提取一般不允許大量耗時。在滿足應用需求的前提下，視頻水印算法復雜度應設計得盡可能低。本算法在如下幾個方面對速度提升做了改進：

(a)原始視頻

(b)加水印后的視頻

(c)篡改后的水印視頻圖4 視頻水印對比

1)放縮式分塊策略。篡改敏感區域細分，非敏感區域粗分，這樣可以有效地減少水印數據量；

3)使用局部DCT變換。DCT的計算耗時很大，只計算特征碼生成位和水印提取位的DCT系數，減少了計算復雜度。

實驗結果表明，用局部DCT變換對上述視頻嵌入水印的速度是18.37MB/s，而用完整DCT變換的速度是17.41M/s，速度提高了5.5%。

6 總結

本算法在空域實現，但是保持了相應的頻域算法的性能。對視頻亮度分量進行計算，生成特征值并嵌入水印，能抵抗重編碼，并且可以定位幀內惡意篡改，算法實現了多視頻格式兼容，如MPEG2、H.264等，達到了18.37MB/s的嵌入速度。

此方案需要在以下兩方面開展進一步的討論：(1)對視頻幾何變換的魯棒性研究；(2)尋找在不同應用中決定參數的自適應方法。

表1 重編碼、幀內篡改水印測試

圖5 篡改定位圖

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