基于雙重水印加密和SVD的視頻水印方案

張 燕

（商洛學(xué)院 數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)應(yīng)用學(xué)院，陜西 商洛 726000）

基于雙重水印加密和SVD的視頻水印方案

張 燕

（商洛學(xué)院 數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)應(yīng)用學(xué)院，陜西 商洛 726000）

針對(duì)視頻水印的安全性，提出了一種基于雙重水印加密和SVD的視頻水印方案。該方法首先將水印圖像經(jīng)Arnold置亂，對(duì)置亂后的水印通過Chebyshev混沌映射進(jìn)行加密,保障水印的安全性；然后，對(duì)視頻關(guān)鍵幀進(jìn)行三級(jí)小波分解，利用SVD對(duì)幾何失真的不變性，將水印3次嵌入到LL3、HL3和LH3中。實(shí)驗(yàn)表明該方案對(duì)高斯噪聲、MPEG壓縮、剪切等具有較高的魯棒性。

視頻水印；Arnold變換；混沌映射；小波分解；奇異值分解

近年來多媒體應(yīng)用以驚人的速度在發(fā)展，大量的數(shù)字化產(chǎn)品得到了廣泛的使用與傳播，盜版和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)變得日趨嚴(yán)峻，因此數(shù)字產(chǎn)品的信息安全和版權(quán)保護(hù)等成為人們高度關(guān)注的問題。目前，數(shù)字水印技術(shù)已成為國際信息安全學(xué)術(shù)界研究的一個(gè)前沿方向，這就為數(shù)字產(chǎn)品的安全傳播、保存等開創(chuàng)了一條全新的道路。而其中的數(shù)字視頻水印技術(shù)作為有效的保護(hù)視頻作品版權(quán)的手段受到人們廣泛的關(guān)注和重視，并在信息安全和多媒體處理領(lǐng)域成為一個(gè)研究熱點(diǎn)。

然而，由于一些數(shù)字水印技術(shù)沒有采取加密措施或者加密措施比較簡(jiǎn)單，非授權(quán)者可以通過一些計(jì)算操作很容易檢測(cè)或提取出嵌入的數(shù)字水印，并進(jìn)行篡改，從而影響水印的安全性。目前出現(xiàn)了很多基于混沌的圖像加密技術(shù)為數(shù)字圖像的加密提供了新的思路。文獻(xiàn)[3-4]的混沌加密方法均是將混沌序列采用閾值法進(jìn)行二值化，而文中采用一種新的二值化方法，首先將混沌序列變?yōu)槎M(jìn)制，然后將二進(jìn)制按照某種策略進(jìn)行二值化，再與置亂后的水印圖像進(jìn)行異或運(yùn)算來實(shí)現(xiàn)對(duì)水印圖像的加密。

由于小波分解具有多分辨率的特征，而圖像奇異值對(duì)幾何失真又具有穩(wěn)定性，因此出現(xiàn)了許多DWT-SVD(小波變換-奇異值分解)的水印算法。文中以二值圖案作為水印，首先對(duì)原始視頻關(guān)鍵幀圖像進(jìn)行三級(jí)小波變換，依據(jù)子圖特點(diǎn)，將水印嵌入到垂直子圖、水平子圖和近似子圖中。對(duì)嵌入水印的子圖和加密后的水印圖像同時(shí)進(jìn)行分塊，并對(duì)每一塊進(jìn)行SVD分解，然后在嵌入水印的區(qū)域中分別嵌入對(duì)應(yīng)水印的S對(duì)角矩陣，完成水印的3次嵌入。

1 視頻水印算法

1.1 Arnold置亂變換

Arnold[1]變換俗稱“描臉變換”,它是通過對(duì)圖像中像素的位置或者是像素的顏色等做變換，來“擾亂”圖像，因此在一定程度上能達(dá)到迷惑第三者的目的。對(duì)于一幅大小為N×N的圖像，Arnold變換運(yùn)算如式(1)所示,其中，N是矩陣的大小，(x,y), (x',y')、表示像素點(diǎn)在變換前后的位置，位置移動(dòng)實(shí)際上是對(duì)應(yīng)點(diǎn)的灰度值或RGB顏色值的移動(dòng)。

Arnold變換有一定的周期性，當(dāng)?shù)氖褂肁rnold變換對(duì)圖像進(jìn)行置亂，當(dāng)?shù)侥骋徊綍r(shí)就會(huì)重新得到置亂前圖像。本文嵌入的水印是二維二值圖案，同時(shí)還由于Arnold變換的時(shí)空復(fù)雜度比較低，故采用Arnold對(duì)水印圖像進(jìn)行置亂變換。

文中使用的水印為128*128的二值圖案，如下圖1所示，(a)是原始水印圖案，(b)是對(duì)原水印圖案進(jìn)行23次Arnold變換得到的圖像。

圖1 預(yù)處理水印圖像Fig. 1 Pretreatment watermark image

為了使嵌入的水印具有良好的保密性同時(shí)也加強(qiáng)了水印圖像對(duì)剪切等處理的抵抗性，將圖像分成大小為64*64的5塊。

1.2 基于混沌序列的圖像加密算法

混沌現(xiàn)象是發(fā)生在一個(gè)確定系統(tǒng)的偽隨機(jī)過程，系統(tǒng)在某個(gè)參數(shù)和給定的初始條件下，其運(yùn)動(dòng)是確定的。使用混沌動(dòng)力系統(tǒng)產(chǎn)生的混沌序列具有可控的低通性和很好的相關(guān)性。混沌序列對(duì)初始條件極為敏感。混沌函數(shù)具有伸大拉長和折回重疊的性質(zhì)，因此產(chǎn)生的序列有很好的保密性，而且密鑰的管理簡(jiǎn)單、安全。

目前，對(duì)水印進(jìn)行混沌加密[2][3]的方法主要有Reny映射、Logistic映射、Chebyshev映射和花托自同構(gòu)，而水印加密算法的好壞與所采用的混沌映射方法有著密切的關(guān)系。通過比較，在初始值均相同的情況下，Logistic的參數(shù)值選擇接近某一極限的條件下，可知Chebyshev映射的加密效果比Logistic映射的加密效果好，因此本文選用Chebyshev映射產(chǎn)生混沌序列。

通過Chebyshev映射產(chǎn)生混沌序列，將這些序列轉(zhuǎn)化成與水印大小相同的二值矩陣，再與置亂后的水印進(jìn)行異或運(yùn)算，實(shí)現(xiàn)水印的加密。加密算法如下：

1 ) 對(duì)大小為m*n的二值水印圖像進(jìn)行Arnold變換，并將水印圖像置亂次數(shù)作為密鑰保存起來。

2 ) 利用Chebyshev映射產(chǎn)生長度為(m*n)/4+k的混沌序列，其中，k為大于1的整數(shù)。

3 ) 將混沌序列轉(zhuǎn)化成與水印大小相同的二值矩陣。

4 ) 將二值矩陣與置亂后的水印進(jìn)行異或運(yùn)算，得到加密后的水印。

上述算法如果無法全部得知置亂次數(shù)和置亂初始位置、混沌映射的初值和k，則無法正確解密水印，因此進(jìn)一步保證了水印的安全性。

1.3 小波變換

近年來，將小波變換用于圖像處理中已成為重點(diǎn)和熱點(diǎn)，其基本思想是將圖像進(jìn)行多分辨率分解，圖像在不同空間、不同頻帶被分解成四個(gè)子圖4，即水平方向HL子圖、垂直方向LH子圖、對(duì)角方向HH子圖和低頻LL近似子圖，如果還需要繼續(xù)對(duì)圖像進(jìn)行小波變換只需要對(duì)低頻LL進(jìn)行分解就可以得到下一級(jí)小波分解，依次類推，可以進(jìn)行多級(jí)小波分解。

本文選取的視頻關(guān)鍵幀的每幀大小為256*256，水印選用二值圖案，每塊大小為64*64，選擇Haar小波作為小波基函數(shù)，將關(guān)鍵幀圖像進(jìn)行三級(jí)小波變換。

1.4 分解圖像的奇異值

奇異值分解(SVD)[5-7]是一個(gè)矩陣對(duì)角化的數(shù)值方法，給定一個(gè)大小為m*m的實(shí)數(shù)矩陣A，其可分解為3個(gè)矩陣：

其中，U、V是大小為m*m的正交矩陣；S為對(duì)角矩陣。對(duì)角矩陣S中的特征值是按大小有序排列的。

SVD具有的一些特性在圖像處理中有十分廣泛的應(yīng)用。圖像奇異值分解的主要特征有：

1）能將大量的信號(hào)能量快速壓縮到很少的系數(shù)中，奇異值表現(xiàn)出的是圖像的固有特征而不是視覺特征，保障了水印的不可見性。

2）數(shù)字圖像的特征值很穩(wěn)定，圖像經(jīng)常規(guī)處理后，其特征值變化微小，這樣將水印嵌加到特征值中有比較好的魯棒性。

1.5 視頻水印域的選擇

依據(jù)視頻相鄰幀間存在的相關(guān)性[8]，使用了文獻(xiàn)[1]中的方法提取視頻關(guān)鍵幀，該方法是一種基于小波變換的運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法，首先對(duì)視頻幀進(jìn)行小波變換，由低頻系數(shù)判斷每一幀的畫面背景，高頻系數(shù)判斷畫面細(xì)節(jié)；將相鄰幀小波系數(shù)差值與閾值比較，提取出相同場(chǎng)景和不同場(chǎng)景的視頻關(guān)鍵幀，然后將水印嵌入到關(guān)鍵幀中。

1.6 水印嵌入過程

水印嵌入思想是將視頻劃分為多個(gè)不同的場(chǎng)景，在同一場(chǎng)景中，將多個(gè)置亂及加密后的水印中的某一塊，嵌入到每個(gè)關(guān)鍵幀的Y通道中；在不同的場(chǎng)景中嵌入完整的置亂及加密后水印。水印嵌入過程如圖2所示。步驟如下：

1 )RGB轉(zhuǎn)換成YUV，提取關(guān)鍵幀圖像的Y通道；

2 )對(duì)關(guān)鍵幀圖像進(jìn)行三級(jí)小波變換，得到HL3、LH3和LL3作為嵌入水印區(qū)域；

3 )以大小為8*8對(duì)加密后的水印和HL3、LH3、LL3三部分分別進(jìn)行分塊；

4 )對(duì)每一塊進(jìn)行SVD分解，獲得水印各塊的對(duì)角矩陣Swi,j，LH3的對(duì)角矩陣Shi,j，HL3的對(duì)角矩陣Svi,j和LL3的對(duì)角矩陣Sai,j以及它們對(duì)應(yīng)的U,V矩陣。

5 )利用公式(2)所示,將水印嵌入到 LH3、HL3 和LL3 3個(gè)子圖中。

其中，Sk(i,j)表示 Shi,j、 Svi,j、Sa(i,j)，SIk(i,j)表示 Shi,j、Svi,j、Sa(i,j)嵌入水印后的對(duì)角矩陣；ak表示嵌入水印的強(qiáng)度，為了使水印的魯棒性和不可見性得到平衡，3個(gè)區(qū)域中嵌入的水印強(qiáng)度是不同的。

6 )利用式(1),對(duì)加密后的水印和LH3 、HL3 、LL3 的各塊進(jìn)行SVD重構(gòu)，將各塊還原為一個(gè)整體。

7 )對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行逆變換得到嵌入水印的Y通道視頻水印圖像Iw ，再將Y通道與其它兩個(gè)通道融合，得到嵌入水印的完整圖像，再將圖像從YUV變換到RGB，得到嵌入水印后的圖像。

圖2 視頻水印嵌入算法流程圖Fig. 2 Video watermark inserting algorithm frame chart

1.7 水印提取過程

水印提取與水印嵌入過程正好相反，需要原始視頻圖像。步驟如下：

1 )將嵌入水印后的視頻幀圖像轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV色空間；

2 )將嵌入水印后的關(guān)鍵幀視頻圖像和原始關(guān)鍵幀視頻圖像分別進(jìn)行三級(jí)小波分解，得到LH3W、 HL3W、 和LL3W、LH3 、HL3、LL3 6 個(gè)子圖；

3 )對(duì)6個(gè)子圖進(jìn)行8*8分塊，再對(duì)每一塊進(jìn)行SVD分解，得到各奇異值 、Sk,其中 為待提取水印得到的特征值， Sk為原始圖像得到的特征值；

4 )采用公式(3)得到3組圖像的水印值；

5 )根據(jù)公式(1)對(duì)水印的各塊進(jìn)行SVD重構(gòu)，得到完整的水印；

6 )對(duì)提取的水印信息根據(jù)水印加密、置亂的逆運(yùn)算，得到原水印圖案。

2 性能測(cè)試及分析

實(shí)驗(yàn)選擇一段118秒視頻，選取的關(guān)鍵幀的每幀大小為256x256。水印選用的是每一塊大小為64x64的二值圖案，選擇haar小波作為小波基函數(shù)，實(shí)驗(yàn)采用Matlab7.1進(jìn)行仿真。

2.1 不可見性測(cè)試

水印嵌入到視頻當(dāng)中，要保證視頻的質(zhì)量，即從視覺上無法感知到水印的存在。如圖3所示，可以看出原關(guān)鍵幀視頻圖像和嵌加水印后的關(guān)鍵幀視頻圖像質(zhì)量幾乎沒有下降，說明本文算法的不可見性和可逆性效果比較好。

圖3 原始視頻幀圖像和含水印視頻幀圖像Fig. 3 The primitive video frame image and contains the watermark video frame image

2.2 魯棒性測(cè)試

2.2.1 加 噪

在所有水印攻擊中，最常見的一種方法就是加噪，視頻在網(wǎng)絡(luò)傳輸中被噪聲攻擊是在所難免的，所以提高含水印視頻抗噪聲干擾是非常重要的，如圖4所示是對(duì)視頻序列增加高斯噪音1%-10%的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

圖4 高斯噪音攻擊實(shí)驗(yàn)結(jié)果Fig. 4 Gauss noise attack experimental result

隨著加入高斯噪音強(qiáng)度不斷增加，視頻圖像的質(zhì)量明顯下降，當(dāng)所加高斯噪音超過4%時(shí)，視頻圖像的質(zhì)量已經(jīng)很差，但仍能提取出較清晰的水印，而當(dāng)高斯噪音超過8%時(shí)，視頻圖像的質(zhì)量已經(jīng)很是無法容忍了,如圖5(a)，但仍能檢測(cè)出水印圖案的存在，如圖5(b)。

圖5 噪音攻擊后圖像與提取的水印Fig. 5 After noise attackimage and extraction watermark

2.2.2 剪 切

剪切也是對(duì)水印的一種攻擊,如圖6所示，通過剪切掉一部分圖像來破壞隱藏的水印，還是可以提取出水印圖像，說明這種方法對(duì)剪切具有很好的魯棒性。

圖6 被剪切的含水印視頻幀圖像Fig. 6 Contains the watermark video frame image by cut

2.2.3 視頻壓縮

對(duì)加入水印的視頻流進(jìn)行了不同壓縮比的MPEG壓縮攻擊,如圖7所示是含水印視頻在壓縮率30%后重建的圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，只要壓縮效果在視覺上能接受，即在沒有明顯產(chǎn)生塊效應(yīng)的情況下，都能檢測(cè)到水印的存在，而即使在重建圖像出現(xiàn)了明顯的塊效應(yīng)，算法仍能檢測(cè)到水印的存在。

圖7 壓縮率30%攻擊后重建視頻圖像Fig. 7 After compression ratio 70% attacks,reconstruction of video image

3 結(jié) 論

文中提出了一種基于小波域的視頻水印算法并對(duì)水印進(jìn)行了雙重加密以及將奇異值分解應(yīng)用到視頻水印中。該算法具有以下特點(diǎn)：

1 )對(duì)二值水印圖像進(jìn)行雙重加密，首先采用Arnold置亂對(duì)水印進(jìn)行第一層安全性保護(hù)，由于Arnold變換簡(jiǎn)單易行，變換周期小，安全性較低，因此進(jìn)一步對(duì)置亂后的水印采用Chebyshev混沌映射進(jìn)行加密，為水印的安全性提供了第二層保護(hù)。2)將水印圖像嵌入到2個(gè)細(xì)節(jié)子圖中提高了圖像對(duì)噪聲、壓縮等攻擊的抵抗力，將水印圖像嵌入到近似子圖中，確保了水印的安全性。

文中對(duì)噪聲、壓縮、剪切有較好的穩(wěn)定性，以后將JPEG壓縮、幀旋轉(zhuǎn)、幀刪除等方面研究其穩(wěn)定性。

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Video watermarking scheme based on dual watermark encryption and SVD

ZHANG Yan
（School of Mathematics and Computer Application, Shangluo University, Shangluo 726000, China）

According to the security of video watermarking,a video watermarking scheme based on dual watermark encryption and SVD is proposed. Firstly, scrambling the watermark image, after the scrambling watermark through Chebyshev chaotic mapping is encrypted, guarantee the security of the watermark; then, the video key frames conduct three wavelet transform, Using SVD invariance of geometric distortion, the watermark is embedded into LL3, HL3 and LH3, 3 times. Experimental results show that the algorithm has good robustness to noise attack 、MPEG compression and shear.

arnold transform; chaotic mapping;wavelet transform;singular value decomposition

TN918.91

A

1674-6236(2014)14-0128-04

2014–04–11 稿件編號(hào)：201404112

陜西省教育廳科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目(12JK0747);陜西省教育廳科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目(2013JK1201) ;商洛學(xué)院自然科學(xué)研究項(xiàng)目(13SKY024)

張 燕(1977—)，女，陜西丹鳳人，碩士，助教。研究方向：信息安全、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。