基于內(nèi)容自適應(yīng)的實(shí)時(shí)視頻水印算法研究

夏治平，郭曉強(qiáng)，王輝淇

(1.國家廣電總局廣播科學(xué)研究院，北京100866;2.北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院，北京100876)

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和多媒體技術(shù)的迅速發(fā)展，數(shù)字媒體作品可以方便地進(jìn)行傳播和復(fù)制，由此引發(fā)的版權(quán)保護(hù)等信息安全問題日益嚴(yán)重。視頻水印技術(shù)作為視頻版權(quán)保護(hù)及其內(nèi)容真實(shí)性和完整性認(rèn)證、監(jiān)測(cè)的一種有效手段，近年來已經(jīng)成為國內(nèi)外的一個(gè)研究熱點(diǎn)。

關(guān)于數(shù)字視頻水印的研究很多，Hartung等人［1］和Chung等人［2］分別提出了基于擴(kuò)展頻譜的視頻水印算法。Kang等人［3］針對(duì)高分辨率視頻序列提出了一種實(shí)時(shí)水印算法。Mobasseri等人［4］提出了一種基于可變長編碼的視頻水印算法。Vashistha等人［5］提出了一種基于視覺密碼學(xué)的視頻水印算法。由于計(jì)算復(fù)雜度等問題，這些算法并沒有應(yīng)用于實(shí)時(shí)傳輸?shù)臄?shù)字廣播電視網(wǎng)絡(luò)中。

本文提出了一種視頻水印算法，該算法在保證實(shí)時(shí)性的前提下，具有良好的視覺不可感知性和較強(qiáng)的魯棒性，將其應(yīng)用于數(shù)字廣播電視系統(tǒng)的視頻信號(hào)監(jiān)測(cè)中，能夠有效地防插播、防篡改。

1 數(shù)字水印的技術(shù)要求

水印技術(shù)在應(yīng)用中應(yīng)遵循以下技術(shù)要求:

1)魯棒性。魯棒性對(duì)于水印極為重要，對(duì)于魯棒水印而言，應(yīng)該能抵抗各種不同的攻擊。

2)不可感知性。對(duì)于不可見水印而言，視頻中嵌入的水印應(yīng)該是人眼視覺不可感知的，不能因?yàn)榍度胨《档鸵曨l的主觀質(zhì)量，從而降低或破壞視頻數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值。

3)可靠性。水印檢測(cè)結(jié)果應(yīng)該是可靠的，虛警概率(在未嵌入水印的數(shù)字媒體中錯(cuò)誤地檢測(cè)到水印的概率)和漏檢概率(在嵌入水印的數(shù)字媒體中錯(cuò)誤地認(rèn)為不存在水印的概率)應(yīng)盡可能低。

4)安全性。要確保嵌入信息的保密性。為了能夠在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中對(duì)基于數(shù)字水印的數(shù)字媒體進(jìn)行版權(quán)保護(hù)，系統(tǒng)的設(shè)計(jì)必須遵守Kerchoff準(zhǔn)則，即:未授權(quán)用戶在不知道水印密鑰的情況下，即使知道水印的嵌入和提取算法，也依然無法檢測(cè)出水印或者對(duì)水印進(jìn)行修改、刪除操作。

5)隨機(jī)檢測(cè)性。隨機(jī)檢測(cè)性是指可以短時(shí)間在視頻的任何位置檢測(cè)出水印。

6)實(shí)時(shí)處理性。水印嵌入和提取算法的復(fù)雜度應(yīng)該盡可能降低，以確保能實(shí)時(shí)完成水印的嵌入和提取。對(duì)于實(shí)時(shí)的應(yīng)用，水印算法應(yīng)滿足

僅通過一個(gè)算法滿足上述所有要求是非常困難的，只有在設(shè)計(jì)算法過程中折中考慮。

2 實(shí)時(shí)視頻水印算法

本文提出的視頻水印嵌入算法是一種前置視頻水印算法，它將水印圖片直接嵌入到原始視頻數(shù)據(jù)中。水印的提取過程無需原視頻參與，為盲提取過程。該算法可應(yīng)用于數(shù)字廣播電視系統(tǒng)的視頻信號(hào)監(jiān)測(cè)中，能夠效地防插播、防篡改。基于視頻水印技術(shù)的防插播、防篡改系統(tǒng)如圖1所示，下面將詳述其預(yù)處理、嵌入及提取過程。

2.1 水印的預(yù)處理

水印預(yù)處理是用于阻止未授權(quán)用戶獲得水印。為了提高水印算法的安全性，一般對(duì)水印采用的是置亂處理。常用的置亂的方法是Arnold變換、IFS模型、Gray代碼、Hilbert曲線等，本文采用Arnold變換［6］的方法對(duì)水印圖像進(jìn)行置亂處理。

圖1 基于視頻水印技術(shù)的防插播、防篡改系統(tǒng)

然后將水印Ws轉(zhuǎn)化為一個(gè)線性數(shù)組Wls

式中:Wls是處理后的水印，它可以嵌入到視頻中。圖2展示了原始視頻圖像W經(jīng)置亂處理后成為水印Ws。Arnold變換具有周期性，即水印圖像經(jīng)過若干次Arnold變換后，圖像會(huì)回到最初狀態(tài)。不同的水印圖像尺寸會(huì)有不同的At值，在本算法中采用的水印圖像尺寸是32×32，At值為8，Arnold變換周期為24。

采用二值圖像作為水印W，置亂前的水印可以表示為

對(duì)水印W應(yīng)用At次Arnold變換以獲得置亂后的水印Ws。一次Arnold變換可以描述為

圖2 原始水印圖像和置亂后水印圖像

2.2 水印的嵌入

水印技術(shù)的可靠性取決于水印的魯棒性和不可感知性，這些要求都是在水印嵌入的階段完成。對(duì)于原始YUV視頻來講，很難判斷視頻壓縮過程中哪些幀將會(huì)被用作I幀、P幀、B幀。為此，本文將用下面的方法在視頻的每一幀中都嵌入水印。

對(duì)于YUV視頻而言，水印可以嵌入到任何色度分量(U或者V)中，在本算法中，將水印嵌入到U分量中。首先將U分量劃分為一定尺寸的塊，每一幀圖像中塊的總數(shù)為

每一幀中的塊可以表示為

由于水印比特?cái)?shù)n2遠(yuǎn)少于塊的數(shù)目T，因此必須從T塊中選出n2塊作為嵌入水印的塊。生成一個(gè)1×n2隨機(jī)矩陣K作為密鑰。矩陣K中的數(shù)值vi∈［1，T］按升序排列，可以表示為

生成密鑰K后，對(duì)其進(jìn)行加密保存。嵌入水印塊的集合可以表示為

在圖像中，相鄰像素之間具有較大相關(guān)性。因此，在一個(gè)塊中，用統(tǒng)計(jì)函數(shù)(最大或最小值)改變一個(gè)像素值并不影響圖像的整體質(zhì)量。在本算法中，水印嵌入到塊的(0，0)位置，嵌入的方法如式(9)所示。水印的嵌入強(qiáng)度由視頻的內(nèi)容自動(dòng)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)水印的自適應(yīng)嵌入。

當(dāng)塊中最大值和最小值相等的時(shí)候，提取水印會(huì)變得非常困難，為此，將最小值乘以一個(gè)衰減因子α。水印嵌入完成后，將嵌入水印的U分量與Y，V分量結(jié)合到一起，形成嵌入水印的圖像。

衰減因子α的值影響著水印的不可感知性和魯棒性，因此需要選擇一個(gè)合適的值。針對(duì)α值進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)α =0.85的時(shí)候，水印的魯棒性和不可感知性表現(xiàn)的最好。

2.3 水印的提取

本算法可以在沒有原視頻參與的情況下提取出水印。

從接收到的YUV視頻中提取出幀F(xiàn)'，將F'幀的U分量進(jìn)行劃分，劃分出來的塊總數(shù)為

劃分后的塊可以表示為

在水印嵌入的過程中，水印比特只嵌入到了一些隨機(jī)塊中，這些塊的序號(hào)保存在密鑰K中，在收端需要知道密鑰K的值，在提取水印時(shí)需要先對(duì)密鑰K解密。利用集合K中的值，找出嵌入水印的塊，嵌入水印塊的集合可表示為

比較平均值A(chǔ)vg(p)與塊的(0，0)位置處像素值，依據(jù)式(14)恢復(fù)出水印比特

從而可以從接收到的視頻中的任意一幀提取水印圖像。

3 仿真結(jié)果

本文采用MATLAB 7.14對(duì)算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)過程中，所采用計(jì)算機(jī)為Intel Core i5 2.80 GHz，內(nèi)存為2.99 Gbyte。圖3 為 Tennis_1 920 ×1 080_24.yuv視頻序列嵌入水印前后對(duì)比圖，水印嵌入后視頻幀的U分量平均PSNR為66.106 2 dB。由文獻(xiàn)［7］可知，兩幅圖像在峰值信噪比大于33 dB時(shí)，具有良好的視覺不可感知性。因此，本文提出的水印算法較好地保證了水印嵌入后的視覺不可感知性。圖4為原始水印圖像和正常提取水印圖像對(duì)比圖，兩幅圖像的歸一化相似度NC=1。

圖3 水印嵌入前后對(duì)比圖

圖4 原始水印和正常提取水印對(duì)比圖

為了評(píng)估本文提出的水印算法的實(shí)時(shí)性，實(shí)驗(yàn)過程中采用了多個(gè)視頻序列，分別測(cè)試嵌入水印所用時(shí)間。表1中列出了嵌入水印時(shí)間、提取水印時(shí)間及嵌入水印后視頻序列U分量的平均PSNR。由表1數(shù)據(jù)可知，水印嵌入到視頻幀中所用的時(shí)間均維持在11 ms以內(nèi)，完全滿足實(shí)時(shí)性的需求。

本文還對(duì)算法進(jìn)行了魯棒性評(píng)估，實(shí)驗(yàn)中分別對(duì)含水印視頻進(jìn)行了高斯噪聲、椒鹽噪聲、Speckle噪聲、幀裁剪和丟幀攻擊，并選取歸一化相關(guān)系數(shù)衡量算法抵抗攻擊的能力。歸一化相關(guān)系數(shù)是量化描述兩幅圖像相似度的一種方法。對(duì)于魯棒水印，其值越接近于1越好;而對(duì)于脆弱水印，其值越小越好。其計(jì)算表達(dá)式為

表1 視頻水印嵌入用時(shí)及U分量平均PSNR

表2所示為含水印視頻分別經(jīng)受各種攻擊后提取的水印圖像與原始水印圖像相似度統(tǒng)計(jì)。根據(jù)表中實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，文中算法經(jīng)過各種強(qiáng)度的不同攻擊，提取出的水印圖像與原始水印圖像的NC值比較可觀。即便是在較大的攻擊強(qiáng)度下，依然可以有效地提取出水印內(nèi)容。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，文中所提水印算法對(duì)上述攻擊具有較強(qiáng)的魯棒性。

表2 水印攻擊類型及NC值

在數(shù)字廣播電視系統(tǒng)的視頻信號(hào)監(jiān)測(cè)中，虛警概率和漏檢概率是衡量信號(hào)監(jiān)測(cè)可靠性的兩個(gè)重要指標(biāo)。為了驗(yàn)證本文算法的可靠性，實(shí)驗(yàn)中還對(duì)未嵌入水印的視頻序列進(jìn)行提取水印測(cè)試。在未嵌入水印的視頻序列中提取出的圖像與原始水印圖像的歸一化相似度NC平均值為0.567 416，其中僅有2.5%的 NC 值大于0.6。

4 結(jié)束語

本文提出了一種實(shí)時(shí)視頻水印算法，該算法解決了水印實(shí)時(shí)嵌入的問題，應(yīng)用于數(shù)字廣播電視系統(tǒng)的視頻信號(hào)監(jiān)測(cè)中，能夠有效地防插播、防篡改。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法滿足實(shí)時(shí)嵌入和提取水印的要求，具有良好的視覺不可感知性，并且對(duì)于諸如高斯噪聲、Speckle及幀裁剪等常規(guī)攻擊具有較強(qiáng)穩(wěn)健性。

［1］ HARTUNG F，GIROD B.Watermarking of uncompressed and compressed video［J］.Signal processing，1998，66(3):283－301.

［2］ CHUNG T，HONG M，OH Y，et al.Digital watermarking for copyright protection of MPEG2 compressed video［J］.IEEE Trans.Consumer E-lectronics，1998，44(3):895－901.

［3］ KANG IIM D，LEE H，et al.Implementation of real－timewatermarking scheme for high－quality video［C］//Proc.the 8th Workshop on Multimedia and Security.［S.l.］:ACM Press，2006:124－129.

［4］ MOBASSERI B，MARCINAK M.Watermarking of MPEG－2 video in compressed domain using VLCmapping［C］//Proc.the 7th Workshop on Multimedia and Security.［S.l.］:ACM Press，2005:91－94.

［5］ VASHISTHA A，NALLUSAMY R，PAUL S.Nomark:a novel method for copyright protection of digital videos without embedding data［C］//Proc.2010 IEEE International Symposium on Multimedia(ISM).［S.l.］:IEEE Press，2010:167－174.

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［7］樓偶俊，王鉦旋.基于特征點(diǎn)模板的Contourlet域抗幾何攻擊水印算法研究［J］.計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2009，32(2):308－317.